舰船维护中机械潜在故障智能预测方法

摘要

舰船机械部件是一个非线性系统,舰船机械部件出现故障概率相当高,当前故障预测方法无法描述舰船机械部件故障的不确性,因此舰船机械部件故障预测精度低,为了提高舰船机械部件故障预测精度,克服当前舰船机械部件故障预测方法的缺陷,设计了一种舰船维护中机械潜在故障智能预测方法。首先提取描述舰船机械部件故障类别的特征信息,然后采用BP神经网络对舰船机械部件故障特征信息进行学习,确定相对应的舰船机械部件故障类别,并解决BP神经网络参数确定问题,最后与其他方法进行了对比实验。结果表明,本文方法的舰船机械部件故障预测精度超过95%,远远高于对比方法的舰船机械部件故障预测精度,改善了舰船机械部件故障诊断速度,具有十分广泛的应用前景。