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1.
基于卷积神经网络的柴油发电机健康评估
总被引:1,自引:0,他引:1
赵东明
程焱明
曹明
《计算机科学》
2018,45(Z11):152-154
柴油发电机是水面无人艇(USV)的核心设备之一,其健康状态直接影响USV的航行状态。为了保证USV的健康航行,提出了一种基于卷积神经网络的健康评估方法。该方法以发电机基本参数作为特征参数,建立健康评估模型,得出发电机健康评估状态。以百吨级电力推进USV柴油发电机为实例进行模型验证,得出发电机的健康状态转换关系及健康阈值为0.03。与常用的BP神经网络进行对比,该模型的收敛速度、识别速度、评估准确率都有明显提升。
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