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基于深度学习的多普勒计程仪测速模型方法研究

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多普勒计程仪包含声学测速和电磁测速两个通道。在声学测速通道中,针对多普勒效应引起信号失真的难题,提出了一种基于BP神经网络的声学测速方法,在不需要信号校正的前提下,直接构建声信号与船舶速度诊断决策之间的函数关系,显著提升了声学测速精度。在电磁测速通道中,为了保证船速发送电机能够精准对外发送所测船速信息,在故障样本不平衡的情况下,仅利用健康数据样本,通过支持矢量数据算法(SVDD)为船速发送电机建立安全域模型,实现了对船速发送电机的持续健康监测。

吴瑞祥、刘书利、詹金林

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多普勒计程仪 多普勒效应 BP神经网络 船速发送电机 安全域

2024

信息系统工程
天津市信息中心

信息系统工程

影响因子:0.29
ISSN:1001-2362
年,卷(期):2024.(10)