一种数据驱动的船舶柴油机故障检测方法

摘要

本发明公布了一种数据驱动的船舶柴油机故障检测方法，包括：采用k近邻聚类的方法，对柴油机历史数据的工作模态进行聚类，得到柴油机工作模态类型；采用偏最小二乘回归方法PLS建立各个工作模态相应的KPI模型，计算检验阈值；输入待检测的实时数据；通过判定待检测的实时数据点与历史数据的聚类中心的距离是否小于预设定的阈值d对柴油机工作模态进行匹配；将待检测数据输入相应模态的KPI模型，进行故障检验统计量计算，得到KPI故障检验统计量；通过比较实现数据驱动的船舶柴油机故障检测。采样本发明技术方案，能够实现实时的、适用范围较广和效率高的在线故障诊断。