船舶柴油机涡轮增压器的故障诊断技术

摘要：

船舶柴油机是船舶动力的来源,同时也是保障船舶安全航行的重要保证.柴油机涡轮增压器故障存在难以直接识别、故障数量多、多种故障共存等特点,传统的故障诊断难以解决涡轮增压器的故障诊断问题.本文基于BP神经网络建立柴油机涡轮增压器故障诊断模型,分析BP神经网络的基本结构,阐述故障诊断模型的基本工作过程,在建立的故障诊断模型基础上对不同故障进行识别,并研究不同隐含层数量时对故障识别正确率的影响.研究发现,隐含层数量等于14时故障识别正确率最高.本文建立的船舶柴油机涡轮增压器故障诊断系统依托于实际故障数据样本,测试结果表明该故障诊断模型能够有效应用于涡轮增压器的故障诊断工作.

关键词：BP神经网络、涡轮增压器、柴油机、故障诊断

所属期刊栏目：45

分类号：U664.121(船舶工程)

资助基金：浙江省中华职业教育科研项目ZJCV2023E15

在线出版日期：2023-11-27（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：155-158