基于高斯混合和概率神经网络的舰船柴油机故障诊断方法

摘要

针对舰船柴油机智能故障诊断中因故障样本不足而导致的诊断模型准确度不高的问题,提出一种基于高斯混合概率神经网络的舰船柴油机不平衡样本故障诊断方法。首先,采用高斯混合模型(GMM)扩充故障样本,改善样本不平衡问题;其次,基于概率神经网络(PNN)建立柴油机故障分类模型,增强泛化性、提高诊断准确度;最后,工程试验和对比试验证明:研究提出的方法能够准确识别舰船柴油机故障,具有诊断精度高、运行时间短和高泛化性等优点。