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基于DBN-SVR的船舶主机排烟温度基线模型: 收藏
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引用; 《大连海事大学学报》2022年第2期48卷 101-109页; 作者：董建伟曾鸿刘鑫龙杨曙光许兆鑫大连海事大学轮机工程学院辽宁大连116026 唐山海事局河北唐山063611 中国船舶及海洋工程设计研究院上海200011; 为给船舶主机整体性能的状态监测和健康管理提供更好的技术支持,提出一种基于深度置信网络(DBN)和支持向量回归机(SVR)相结合的船舶主机排烟温度基线模型,通过计算设备运行时的状态参数测量值与基线值的偏差量,并结合偏差量的变化情况,...; 为给船舶主机整体性能的状态监测和健康管理提供更好的技术支持,提出一种基于深度置信网络(DBN)和支持向量回归机(SVR)相结合的船舶主机排烟温度基线模型,通过计算设备运行时的状态参数测量值与基线值的偏差量,并结合偏差量的变化情况,进而判断出部件的退化或故障情况。以某轮2015年1—6月份的航行数据和试航报告中的数据作为初始样本,经异常值剔除、噪声去除和稳定点筛选等处理后,形成最终样本集;利用DBN网络对样本数据进行特征提取,随后将提取的数据特征输入SVR中,建立船舶主机排烟温度基线模型。结果表明:通过测试集验证,基于参数调优的DBN-SVR模型相比BP模型、DBN模型和SVR模型可更准确地预测状态参数,拥有优良的稳定性。; 来源：详细信息评论

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