典型文献
作战舰艇柴油机磨损故障的RS-KELM诊断
文献摘要：
为了提高作战舰艇柴油机的可靠性和安全性,在油液检测数据基础上,提出了一种基于粗糙集(RS)与核极限学习机(KELM)的作战舰艇柴油机磨损故障诊断方法.利用一种启发式的RS属性约简算法,对作战舰艇柴油机油液光谱和直读铁谱特征进行降维;由约简后的特征集数据构建KELM诊断模型,对作战舰艇柴油机磨损故障模式进行检测识别.仿真结果表明,通过RS属性约简,简化KELM模型结构,改善模型性能,预测结果也优于BP神经网络和ELM模型.从而验证了该方法用作战舰艇柴油机磨损故障诊断的可行性和有效性.
文献关键词：
作战舰艇;柴油机;属性约简;磨损故障;粗糙集;极限学习机
中图分类号：
作者姓名：
向波;甘旭升;韩宝安;韩宝华
作者机构：
四川交通职业技术学院航运工程系,成都 611130;空军工程大学空管领航学院,西安 710051
文献出处：
引用格式：
[1]向波;甘旭升;韩宝安;韩宝华-.作战舰艇柴油机磨损故障的RS-KELM诊断)[J].火力与指挥控制,2022(07):72-77
A类：
B类：
作战舰艇,磨损故障,RS,KELM,高作,油液检测,检测数据,数据基础,粗糙集,核极限学习机,故障诊断方法,启发式,属性约简,简算,柴油机油,直读,谱特征,征集,诊断模型,故障模式,检测识别,模型结构,模型性能
AB值：
0.201657
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