基于信息融合技术的船舶汽轮机故障诊断和预测的研究

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汽轮机是船舶电力系统的重要组成部件,其系统运转的好坏关系到船舶航行的顺利进行,对船舶汽轮机故障诊断及预测是保障其良好运行的前提。传统的汽轮机故障诊断是对不同类型数据源进行单维度网络分析,随着设备复杂度的增加,故障诊断及预测的准确性与实效性已经越来越不能满足现代船舶故障诊断系统的要求。本文对汽轮机的故障采集数据进行多维度融合,建立集成神经网络的船舶汽轮机故障诊断及预测模型,最后进行仿真。
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