[发明专利]一种基于深度学习的船舶动力系统故障诊断方法在审
申请号: | 202310979569.6 | 申请日: | 2023-08-06 |
公开(公告)号: | CN116933656A | 公开(公告)日: | 2023-10-24 |
发明(设计)人: | 任效江;郭晖;刘沁炆;万文康;敖磊;盛凯 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学广州研究院 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06F18/2415;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/084;G06N3/09;G06F119/02;G06F111/18 |
代理公司: | 广州大象飞扬知识产权代理有限公司 44745 | 代理人: | 张鑫喆 |
地址: | 510555 广东省广州市黄*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本发明公开了船舶故障诊断技术领域的一种基于深度学习的船舶动力系统故障诊断方法,包括以下步骤:划分船舶动力系统:根据船舶动力系统主机类型,将动力系统进行细分,主要划分为动力系统、动力系统模块、动力系统设备、动力系统参数,本发明针对低/零碳船舶动力系统故障诊断问题,本发明涵盖现在乃至未来发展的多个动力系统,提出了一种适用于多个动力系统的基于数据挖掘和深度学习的故障诊断算法,填补了低/零船舶动力系统故障诊断领域的研究空白,相比于其他领域的发动机故障诊断算法,本专利涉及的动力系统参数和故障数据更多,故障诊断精度更高,通用性更强。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 船舶 动力 系统 故障诊断 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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