基于大数据的舰船故障趋势估计方法

摘要：

研究基于大数据的舰船故障趋势估计方法,提升故障趋势估计效果.利用改进的注意力机制,提取舰船各设备历史运行数据的多变量时间序列;在自回归预测模型内,输入多变量时间序列,输出舰船故障趋势估计值;在小波神经网络内,输入多变量时间序列,输出舰船故障趋势估计值,通过梯度修正法调整小波神经网络参数,降低故障趋势估计误差;计算自回归预测模型和小波神经网络,输出的故障趋势估计值的均值,作为最终故障趋势估计结果.实验证明:该方法可精准估计舰船故障趋势;发生不同故障时,该方法依旧能够精准估计故障趋势;舰船各设备故障趋势估计的赤池信息准则值较低,具备较优的故障趋势估计效果.

关键词：大数据、舰船故障、趋势估计、注意力机制、自回归预测、神经网络

所属期刊栏目：44

分类号：TP206(自动化技术及设备)

资助基金：中国博士后科学基金资助项目;江苏省高等学校优秀科技创新团队海事大数据优秀科技创新团队项目;江苏省青蓝工程中青年学术带头人项目

在线出版日期：2022-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：159-162