公开(公告)号：CN117610274A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311593477.0

申请日：2023-11-27

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 何治斌 ,  张琦 ,  王曼绮

IPC: G06F30/20 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑SE‑GRU神经网络的柴油机变工况故障诊断方法，通过对柴油机变工况故障诊断模型进行变工故障类型的模拟，获取变工故障时柴油机的运行故障数据，并根据变工故障类型与对应的运行故障数据获取柴油机变工况故障数据集；对柴油机变工况故障数据集进行预处理后，划分故障样本数据训练集与故障样本数据测试集；搭建基于CNN‑SE‑GRU的柴油机故障诊断神经网络模型，并通过故障样本数据训练集进行模型训练，获取优化柴油机故障诊断神经网络模型；将故障样本数据测试集的数据输入至训练好的优化柴油机故障诊断神经网络模型，进行柴油机变工况故障诊断获取故障诊断类型。对于变工况下柴油机故障诊断具有较高的准确率，能够对柴油机不同工况下故障有效进行诊断。

公开(公告)号：CN117520878A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202310985554.0

申请日：2023-08-07

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 何治斌 ,  张琦 ,  孙广西 ,  梁文威 ,  王曼绮

IPC: G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种基于CA‑CNN‑GRU注意力机制神经网络的压气机性能退化诊断方法，包括：获取压气机历史工作数据进行标准化，构建压气机工作数据集；将所述压气机工作数据集划分为训练样本集和测试样本集；基于所述训练样本集中的样本数据训练CA‑CNN‑GRU注意力机制神经网络，所述CA‑CNN‑GRU注意力机制神经网络用于对压气机工作特征数据进行分类，分类结果对应压气机性能退化状态；实时获取压气机当前工作特征数据，输入训练好的CA‑CNN‑GRU注意力机制神经网络进行压气机性能退化诊断，从而获取诊断结果。本发明主要利用CA‑CNN‑GRU组合神经网络诊断模型针对少量样本数据进行气压计性能的精确评价，为推进系统的维修、维护、保养工作提供有效的数据支持和智力保障。