文件名称：基于PCA-KFCM的船舶柴油机故障诊断 (2012年)
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更新时间：2024-06-02 03:25:10
工程技术 论文
为提高船舶柴油机故障诊断的准确率和深刻反映船舶柴油机的运行状况，结合主元分析（PCA）的特征提取优势和模糊核聚类（KFCM）具有较好聚类效果的特点，提出了一种新的船舶柴油机故障诊断方法。该方法首先利用主元分析对船舶柴油机故障的训练和测试数据集进行特征提取，消除了故障征兆之间的相关性；然后对经特征提取后的训练样本进行模糊核聚类，并用网格法确定其中的参数，得到聚类中心。最后通过计算测试样本集中各样本与聚类中心在高维特征空间中的欧氏距离，得出最终的故障诊断结果。对MAN B&W 10L90MC型船用柴油机的故障