文献类型：期刊文章

作　　者：余永华[1,2,3] 陈育成[1]

YU Yonghua;CHEN Yucheng(School of Energy and Power Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China;Key Laboratory of Marine Power Engineering and Technology Granted by MOT, Wuhan 430063, China;National Engineering Laboratory of Ship and Marine Engineering Power Systems, Wuhan 430063, China)

机构地区：[1]武汉理工大学能源与动力工程学院,武汉430063 [2]船舶动力工程技术交通行业重点实验室,武汉430063 [3]船舶与海洋工程动力系统国家工程实验室,武汉430063

出　　处：《内燃机工程》

基　　金：船用低速机工程(一期)研制(工信部联装函[2017]21号);智能中速柴油机关键技术研究(工信部装函[2019]360号)。

年　　份：2020

卷　　号：41

期　　号：6

起止页码：101-106

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在一台Z6170型船用中速柴油机上进行了发动机故障模拟试验。首先,将不同工况下监测的瞬时转速信号的多维特征参数进行极差(MIN-MAX)标准化处理,并利用t分布领域嵌入(t-SNE)算法对特征参数进行降维处理。然后,采用随机森林(RF)算法建立了发动机气缸故障诊断模型。结果显示,监测蕴含柴油机运行状态丰富信息的瞬时转速信号,采用t-SNE和RF算法建立的柴油机运行状况评估及气缸故障诊断模型可以有效评估发动机健康状态,以保证其安全可靠运行。

关 键 词：柴油机 瞬时转速 随机森林  故障诊断 数据挖掘

分 类 号：TK428]