[发明专利]基于CNN和RNN融合的船舶故障实时诊断方法在审
| 申请号： | 202010629859.4 | 申请日： | 2020-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN111860775A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 曾友渝;谢强 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;B63B79/00;B63B79/10 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 张弛 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于CNN和RNN融合的故障诊断方法，该方法可用于船舶实时故障诊断。首先，利用船舶历史数据建立船舶特征参数之间的相关性矩阵，相关性矩阵可以表征属性之间的关系，然后添加滑动窗口采集窗口内的多传感器原始数据进行相关性处理，将处理后的多变量时间序列作为卷积神经网络的输入，由卷积神经网络自动提取故障特征，最后，将提取的特征向量重组后作为循环神经网络的输入，进行故障的分类。实验结果表明该方法不需要人工提取数据特征，其故障诊断准确率高，响应时间短。它的先进性主要体现在船舶故障诊断分类中具有良好的效果，且时间响应快，可以满足船舶故障实时诊断的使用需求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn rnn 融合 船舶 故障 实时 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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