【作者】

宁俊杰; 孙秀秀

【单位】

河北工业大学

【摘要】

船用柴油机的燃烧质量直接影响整机的经济性和动力性，先进的燃烧故障诊断方法对船舶运行的稳定性尤为重要。基于标定的二冲程船用发动机仿真模型模拟计算常见发动机故障，包括：喷油定时故障、喷油器喷孔磨损、喷油器阻塞等故障。通过获得的热工参数构建数据库，并通过主成分分析（PCA）进行数据降维以及布谷鸟搜索算法(CS)优化BP神经网络初始权值和阈值提高故障预测准确度。研究结果表明：通过PCA-CS优化的BP神经网络能够很好地对柴油机的故障模式做出诊断，提高柴油机故障诊断准确率。

【关键词】

船舶工程；船用发动机；燃烧故障诊断；主成分分析；布谷鸟搜索算法；BP 神经网络

【论文集名称】

燃烧新技术与后处理

【会议名称】

内燃机“高效、低碳、清洁燃烧”国际学术研讨会

【会议时间】

2022-8-11至2022-8-14

【会议地点】

昆明

【下载次数】

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