一种舰船动力设备预警方法、装置、设备、介质及产品制造方法及图纸

本申请公开了一种舰船动力设备预警方法、装置、设备、介质及产品，涉及舰船动力设备故障预警领域。该方法采集待测舰船动力设备在历史健康状态下运行的振动时域信号样本集；利用部分样本训练深度卷积生成对抗网络，并将训练好的深度卷积生成对抗网络中的判别器作为特征提取模型；将剩余样本输入特征提取模型，获得待测舰船动力设备在历史健康状态下的退化敏感特征集；根据退化敏感特征集和高斯混合模型，构建待测舰船动力设备的预警模型；从而利用运行状态数据、特征提取模型和预警模型，即可获得待测舰船动力设备的当前状态；若待测舰船动力设备的当前状态判别为故障状态，则进行预警。本申请能快速、准确地对舰船动力设备的故障状态进行预警。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及舰船动力设备故障预警领域，特别是涉及一种舰船动力设备预警方法、装置、设备、介质及产品。

技术介绍

1、舰船动力设备是舰船的直接动力来源，是维持舰船基本功能的核心部分，舰船动力设备的健康状态可直接影响舰船的航行状态，对舰船动力设备健康状态的准确预警是制定舰船航线、确定航行周期等出航计划的重要依据，也是制定检维修计划的关键分析输入。

2、随着计算机技术与机器学习方法的不断发展，基于统计模型的故障预警技术已逐步应用至舰船动力设备故障预警领域，其中退化敏感特征的准确提取是预警模型构建的关键。由于是舰船设备潜在失效模式众多且结构复杂多样，针对各设备、各部件逐一开展退化机理与敏感特征提取的研究工作量大，且在仅具有动力设备健康状态数据的情况下，难以确保所选敏感特征的有效性，最终影响预警效果。

技术实现思路

1、本申请的目的是提供一种舰船动力设备预警方法、装置、设备、介质及产品，可快速、准确地对舰船动力设备的故障状态进行预警。

2、为实现上述目的，本申请提供了如下方案：</p>

3、第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种舰船动力设备预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的舰船动力设备预警方法，其特征在于，利用所述振动时域信号样本集中的部分样本训练深度卷积生成对抗网络，具体包括：

3.根据权利要求1所述的舰船动力设备预警方法，其特征在于，所述深度卷积生成对抗网络包括：生成器和判别器；

4.根据权利要求3所述的舰船动力设备预警方法，其特征在于，第六卷积层、第七卷积层、第八卷积层、第九卷积层和全连接层的卷积核数目依次为32、64、128、256和1024；

5.根据权利要求1所述的舰船动力设备预警方法，其特征在于，根据历史健康状态下的退化敏...

【技术特征摘要】

1.一种舰船动力设备预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的舰船动力设备预警方法，其特征在于，利用所述振动时域信号样本集中的部分样本训练深度卷积生成对抗网络，具体包括：

3.根据权利要求1所述的舰船动力设备预警方法，其特征在于，所述深度卷积生成对抗网络包括：生成器和判别器；

4.根据权利要求3所述的舰船动力设备预警方法，其特征在于，第六卷积层、第七卷积层、第八卷积层、第九卷积层和全连接层的卷积核数目依次为32、64、128、256和1024；

5.根据权利要求1所述的舰船动力设备预警方法，其特征在于，根据历史健康状态下的退化敏感特征集和高斯混合模型，构建待测舰船动力设备的预警模型，具体包括：

6.根据权利要求5所述的舰船动力...

【专利技术属性】
技术研发人员：于功也，闫戈，杨诚，薛殊飞，韩放，赵亚狄，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司综合技术经济研究院，
类型：发明
国别省市：