内燃机与配件2022，Issue(8) ：81-85.

基于机器学习的船舶柴油机异常点检测技术研究

Research on Abnormal Point Detection Technology of Marine Diesel Engine Based on Machine Learning

吴德阳 都劲松
内燃机与配件2022，Issue(8) ：81-85.
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基于机器学习的船舶柴油机异常点检测技术研究

Research on Abnormal Point Detection Technology of Marine Diesel Engine Based on Machine Learning

吴德阳 1都劲松1
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作者信息

  • 1. 上海船用柴油机研究所,上海,201108
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摘要

本文结合某船历史航行数据提出基于孤立森林和长短时记忆网络(LSTM)算法的柴油机异常点检测方法.运用孤立森林算法对柴油机气缸排气温度数据进行异常点检测;针对缺乏异常数据的船舶柴油机热工压力参数根据其和柴油机转速的强相关性提出基于LSTM算法的异常点检测方法,再通过实船数据验证两种算法异常点检测效果.研究表明基于LSTM和孤立森林算法的柴油机异常点检测算法具备可行性.

关键词

长短时记忆网络/孤立森林/异常点检测

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出版年

2022
内燃机与配件
石家庄金刚内燃机零部件集团有限公司

内燃机与配件

影响因子：0.095
ISSN：1674-957X
参考文献量10
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