基于改进VMD的船舶柴油机振动故障预警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进VMD的船舶柴油机振动故障预警方法，通过结合霜冰算法RIME改进变分模态分解VMD进行超参数寻优，基于最优组合对优化数据集进行VMD信号分解获取若干IMF值以重构振动信号序列数据，对重构振动信号序列数据进行时域与频域特征提取，获取时域特征参数与频域特征参数；计算并获取混合域特征集中各特征参数与预警值之间的皮尔逊系数，选取皮尔逊系数满足预设皮尔逊系数阈值的特征参数作为优化特征参数；基于最优BiGRU算法模型获取预测均方根值与实际均方根值的残差，以获取船舶柴油机无故障运行情况下的残差阈值范围，搭建用于船舶柴油机振动故障预警的RIME‑VMD‑BIGRU模型，实现对船舶柴油机振动故障的自动预测，可以提醒船员船舶可能出现故障，减少了对专家经验的依懒性，同时相较于其他预警算法具有更高的诊断精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及船舶柴油机故障诊断，尤其涉及一种基于改进vmd的船舶柴油机振动故障预警方法。

技术介绍

1、船舶柴油机作为一种往复式内燃机，因为其被广泛应用于船舶动力装置上，是船舶动力的重要输出来源。然而由于在复杂的工作环境和长期使用，船舶柴油机常常发生故障，又由于其结构紧凑复杂、部分运动部件通常伴随较大的机械负荷和热负荷以及变工况等固有特性，易导致产生的故障征兆因果关系错综复杂。目前对船舶柴油机进行故障预测的方法主要有以下几种：

2、1.基于物理模型的故障诊断：基于物理模型的故障预测及预警的方法往往需要研究人员构建精准的数学或者物理模型来描述研究对象的工作过程，通过分析系统的实际行为与模型的预期行为之间的差异，检测系统是否处于异常状态，对系统可能存在的故障实现故障定位，并向相关管理人员发出预警。虽然基于物理模型的故障预测及预警的方法可以准确的实现设备的故障预测及预警，但是前提条件是要对所监测的研究对象建立十分精确的数学或者物理模型。由于船用柴油机系统结构十分复杂，工作环境及其恶劣，并且其工况多变，建立船用柴油机的数理模型较为困难。因此，基于物理本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进VMD的船舶柴油机振动故障预警方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进VMD的船舶柴油机振动故障预警方法，其特征在于，所述S2具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于改进VMD的船舶柴油机振动故障预警方法，其特征在于，S3中获取的时域特征参数与频域特征参数具体为

4.根据权利要求1所述的一种基于改进VMD的船舶柴油机振动故障预警方法，其特征在于，S6中对BiGRU算法模型进行训练的损失函数为

5.根据权利要求1所述的一种基于改进VMD的船舶柴油机振动故障预警方法，其特征在于，S6...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进vmd的船舶柴油机振动故障预警方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进vmd的船舶柴油机振动故障预警方法，其特征在于，所述s2具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于改进vmd的船舶柴油机振动故障预警方法，其特征在于，s3中获取的时域特征参数与频域特征参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾鸿，李超伟，董霄，叶凯伦，郑志隆，赵啟栋，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：