基于卷积神经网络的柴油发电机健康评估

摘要：

柴油发电机是水面无人艇(USV)的核心设备之一,其健康状态直接影响USV的航行状态.为了保证USV的健康航行,提出了一种基于卷积神经网络的健康评估方法.该方法以发电机基本参数作为特征参数,建立健康评估模型,得出发电机健康评估状态.以百吨级电力推进USV柴油发电机为实例进行模型验证,得出发电机的健康状态转换关系及健康阈值为0.03.与常用的BP神经网络进行对比,该模型的收敛速度、识别速度、评估准确率都有明显提升.

关键词：无人船、发电机、卷积神经网络、健康评估

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划2015AA015904

在线出版日期：2018-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：152-154