基于CAWOA-BP的船舶凝给水系统故障诊断

摘要：

为克服传统专家经验在故障诊断方面的不足,实现船舶凝给水系统的智能诊断,在标准BP神经网络基础上提出一种优化后的CAWOA-BP故障诊断模型.采用混沌映射以及自适应权重调整策略优化WOA鲸鱼算法,利用优化后的WOA鲸鱼算法改进BP神经网络的权值及阈值矩阵.由于船舶凝给水系统的状态监测数据是复杂多维度数据,利用UMAP降维算法对原始数据进行降维.最后,利用降维处理后的数据训练CAWOA-BP神经网络模型,实现故障诊断.通过对正常及故障数据的学习,发现优化后的CAWOA-BP模型相比于标准BP,WOA-BP,PSO-BP故障诊断模型具有更高的准确率、精确率、召回率及预测误差.研究表明,基于优化后的CAWOA-BP神经网络故障诊断方法能够更加精确实现船舶凝给水系统的故障诊断.

关键词：船舶凝给水系统、优化BP神经网络、WOA鲸鱼算法、混沌映射、自适应权重

所属期刊栏目：45

分类号：U664;TP183(船舶工程)

资助基金：国家重点研发计划2019YFE0104600

在线出版日期：2023-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：118-124