基于深度信念网络的船舶柴油机智能故障诊断

仲国强; 贾宝柱; 肖峰; 王怀宇

doi:10.19693/j.issn.1673-3185.01551

基于深度信念网络的船舶柴油机智能故障诊断

doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.01551

1 大连海事大学轮机工程学院, 辽宁大连 116026;
2 广东海洋大学海运学院, 广东湛江 524088

基金项目: 国家自然科学基金资助项目（83114032）

详细信息

作者简介:
仲国强,男,1994年生,硕士生。研究方向:故障诊断。E-mail:1843204521@qq.com;肖峰,男,1994年生,硕士生。研究方向:故障诊断。E-mail:512780808@qq.com;王怀宇,男,1994年生,硕士生。研究方向:船舶柴油机建模仿真。E-mail:nepu2017@126.com

通讯作者:
贾宝柱,男,1974年生,博士,副教授。研究方向:轮机自动化与智能化。E-mail:skysky@dlmu.edu.cn

中图分类号: U664.121

Intelligent fault diagnosis of marine diesel engine based on deep belief network

1 Marine Engineering College, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China;
2 Maritime College, Guangdong Ocean University, Zhanjiang 524088, China

Funds:

摘要: [目的] 为了提高船舶柴油机智能故障诊断的精度，引入深度学习方法，提出一种基于深度信念网络（DBN）的船用柴油机智能故障诊断方法。 [方法] 采用多层限制性玻尔兹曼机（RBM）堆叠成DBN，并采用对比散度方法对模型参数进行求解。通过无监督预训练和有监督微调的训练方法，从故障样本数据中提取深层次的隐性特征并获得较好的初始化参数。 [结果] 基于AVL BOOST船舶柴油机故障仿真实验进行样本数据分析，结果表明：DBN对训练样本集和测试样本集的故障识别率分别为98.26%和98.61%，比BP神经网络（BPNN）和支持向量机（SVM）具有更高的故障识别准确率和更好的泛化性能，可以避免浅层神经网络因随机初始化权值而陷入局部最小值和精度较低等问题。 [结论] 与BPNN和SVM相比，DBN更适用于船舶柴油机的智能故障诊断应用。
- 船舶柴油机 /
- 故障分析 /
- 深度信念网络 /
- 深度学习
Abstract: [Objectives] In order to improve the accuracy of intelligent fault diagnosis of marine diesel engine, the deep learning is introduced,and a method based on deep belief network(DBN)for intelligent fault diagnosis of marine diesel engine is proposed. [Methods] The multilayer restricted Boltzmann machine (RBM) was used to stack DBN,and the parameters of the model were solved by contrast divergence method. This method adopted a new training mode including unsupervised pre-training and supervised fine-tuning,which could learn and extract deep hidden features from the fault sample data automatically,and obtain better initialization weights. [Results] After the analysis of the sample data collected from the experiment of fault simulation for marine diesel engine based on AVL BOOST,the results show that the recognition rate of DBN to training sample set and test sample set is 98.26% and 98.61% respectively, so DBN has higher fault identification accuracy and higher generalization performance than BP neural network(BPNN)and support vector machine(SVM),and can avoid the shortcomings of the shallow neural network due to randomly initialized weights,such as local minima and low precision. [Conclusions] Compared with BPNN and SVM,DBN is more suitable for intelligent fault diagnosis of marine diesel engine.
- marine diesel engine /
- fault analysis /
- deep belief network(DBN) /
- deep learning

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基于深度信念网络的船舶柴油机智能故障诊断

doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.01551

作者简介:
仲国强,男,1994年生,硕士生。研究方向:故障诊断。E-mail:1843204521@qq.com;肖峰,男,1994年生,硕士生。研究方向:故障诊断。E-mail:512780808@qq.com;王怀宇,男,1994年生,硕士生。研究方向:船舶柴油机建模仿真。E-mail:nepu2017@126.com

通讯作者:
贾宝柱,男,1974年生,博士,副教授。研究方向:轮机自动化与智能化。E-mail:skysky@dlmu.edu.cn

Intelligent fault diagnosis of marine diesel engine based on deep belief network

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基于深度信念网络的船舶柴油机智能故障诊断

doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.01551

1 大连海事大学轮机工程学院, 辽宁大连 116026;

2 广东海洋大学海运学院, 广东湛江 524088

作者简介:
仲国强,男,1994年生,硕士生。研究方向:故障诊断。E-mail:1843204521@qq.com;肖峰,男,1994年生,硕士生。研究方向:故障诊断。E-mail:512780808@qq.com;王怀宇,男,1994年生,硕士生。研究方向:船舶柴油机建模仿真。E-mail:nepu2017@126.com

通讯作者: 贾宝柱,男,1974年生,博士,副教授。研究方向:轮机自动化与智能化。E-mail:skysky@dlmu.edu.cn

English Abstract

Intelligent fault diagnosis of marine diesel engine based on deep belief network

1 Marine Engineering College, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China;

2 Maritime College, Guangdong Ocean University, Zhanjiang 524088, China

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doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.01551

作者简介: 仲国强,男,1994年生,硕士生。研究方向:故障诊断。E-mail:1843204521@qq.com;肖峰,男,1994年生,硕士生。研究方向:故障诊断。E-mail:512780808@qq.com;王怀宇,男,1994年生,硕士生。研究方向:船舶柴油机建模仿真。E-mail:nepu2017@126.com

通讯作者: 贾宝柱,男,1974年生,博士,副教授。研究方向:轮机自动化与智能化。E-mail:skysky@dlmu.edu.cn

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出版历程

基于深度信念网络的船舶柴油机智能故障诊断

doi: 10.19693/j.issn.1673-3185.01551

1 大连海事大学 轮机工程学院, 辽宁 大连 116026; 2 广东海洋大学 海运学院, 广东 湛江 524088

作者简介: 仲国强,男,1994年生,硕士生。研究方向:故障诊断。E-mail:1843204521@qq.com;肖峰,男,1994年生,硕士生。研究方向:故障诊断。E-mail:512780808@qq.com;王怀宇,男,1994年生,硕士生。研究方向:船舶柴油机建模仿真。E-mail:nepu2017@126.com

通讯作者: 贾宝柱,男,1974年生,博士,副教授。研究方向:轮机自动化与智能化。E-mail:skysky@dlmu.edu.cn

English Abstract

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1 Marine Engineering College, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China; 2 Maritime College, Guangdong Ocean University, Zhanjiang 524088, China

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作者简介:
仲国强,男,1994年生,硕士生。研究方向:故障诊断。E-mail:1843204521@qq.com;肖峰,男,1994年生,硕士生。研究方向:故障诊断。E-mail:512780808@qq.com;王怀宇,男,1994年生,硕士生。研究方向:船舶柴油机建模仿真。E-mail:nepu2017@126.com

通讯作者:
贾宝柱,男,1974年生,博士,副教授。研究方向:轮机自动化与智能化。E-mail:skysky@dlmu.edu.cn

1 大连海事大学轮机工程学院, 辽宁大连 116026;

2 广东海洋大学海运学院, 广东湛江 524088

作者简介:
仲国强,男,1994年生,硕士生。研究方向:故障诊断。E-mail:1843204521@qq.com;肖峰,男,1994年生,硕士生。研究方向:故障诊断。E-mail:512780808@qq.com;王怀宇,男,1994年生,硕士生。研究方向:船舶柴油机建模仿真。E-mail:nepu2017@126.com

1 Marine Engineering College, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China;

2 Maritime College, Guangdong Ocean University, Zhanjiang 524088, China