智能船舶动力系统设备的自适应阈值方法

摘要

[目的]针对智能船舶动力系统设备的状态监控报警不及时、阈值带宽过大、状态评估参数不准确等问题,提出自适应阈值的确定方法,用以对动力系统设备进行监控报警和状态评估.[方法]首先,采用模拟退火算法优化回归支持向量机(SVR)预测模型,对动力系统设备的常规状态特征参数进行建模;然后,对建模残差进行正态转化,并结合滑动时间窗来构建自适应阈值模型;最后,选取某船舶主推进柴油机的排烟温度作为研究对象进行实例验证.[结果]研究结果表明,相较于传统固定阈值,自适应阈值模型的带宽更为紧凑,具有良好的自适应性,能够提前识别动力系统设备的异常现象.[结论]所提方法提高了监控报警系统的效率和阈值精度,可为早期故障诊断和系统状态评估提供更准确的依据.