【作者】

夏天峰; 常伟杰; 谷峰; 张慧; 许自力; 李振家

【单位】

中国船舶集团有限公司第七一一研究所

【摘要】

船舶柴油机试验数据在实际采集过程中易受环境干扰、传感器故障及传输误差等因素影响，存在数据缺失、异常、跳变及数据噪声等问题，为后续数据分析带来极大困扰。为提升试验数据的有效性和利用率，文章结合上述试验数据质量问题及船舶柴油机试验数据多源异构、强时序与工况相关联的特性，开展了系统的试验数据识别和修正方法研究。该方法遵循“由粗到细、逐层处理”的原则，将复杂的流程分解为全局异常数据剔除、局部异常数据剔除、缺失值填补及数据噪声去除四个方面，实现对船舶柴油机试验数据的精准高效清洗。经实机试验数据验证，本研究所提出的试验数据识别和修正策略相较于传统单一的方法效果更优，其中全局异常和局部异常的检出准确率为0.96，缺失值填补的RMSE取得最小值，数据噪声去除算法的信噪比提高到32.11，且识别和修正后的试验数据更为真实的反映柴油机实际运行特性，为后续开展动力系统性能优化和智能故障诊断等工作提供了高质量的数据支撑。

【关键词】

船用柴油机;试验数据;数据清洗;异常检测;缺失值填补;小波去噪

【论文集名称】

与会议主题相关其它技术

【会议名称】

设计与智能制造2025学术年会

【会议时间】

2025-11-7至2025-11-10

【下载次数】

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