基于空间几何法和距离法的柴油机异常热工参数

  曾存 胡以怀 胡光忠 李方玉 李凯

  

  

  

  摘要:

  为快速检测柴油机异常状况,辨别采取空间几何法和

  距离法对记录的35组MAN?B&W?6S35ME-B9型船用低速柴油机在25%、50%、75%和90%负载下的热工参数停止异常数据检测,肯定异常数据样本。经过两种方法的交叉验证,发明检测结果邻近,论证了两种方法的可行性。

  关键词:

  船用柴油机;?异常数据检测;?空间几何;?马氏距离

  中图分类号:U664.121.1

  文献标记码:A

  Diesel?engine?abnormal?thermal?parameter?detection?method

  based?on?space?geometry?method?and?distance?method

  ZENG?Cun,?HU?Yihuai,?HU?Guangzhong,?LI?Fangyu,?LI?Kai

  (Merchant?Marine?College,?Shanghai?Maritime?University,?Shanghai?201306,?China)

  Abstract:

  In?order?to?detect?the?abnormal?situation?of?diesel?engines?quickly,?for?35?groups?of?thermal?parameters?of?MAN?B&W?6S35ME-B9?marine?low-speed?diesel?engine?under?load?conditions?of?25%,?50%,?75%?and?90%,?the?abnormal?data?are?detected?by?the?space?geometry?method?and?the?distance?method,?respectively.?The?abnormal?data?samples?are?determined.?Through?the?cross-verification?of?two?methods,?it?is?found?that?their?detection?results?are?similar,?and?the?feasibility?of?the?two?methods?is?demonstrated.

  Key?words:

  marine?diesel?engine;?abnormal?data?detection;?space?geometry;?Mahalanobis?distance

  收稿日期:?2019-01-13

  修回日期:?2019-06-04

  作者簡介:

  曾存(1995—),男,江苏盐城人,硕士研究生,研究标的目标为智能船舶缺点诊断,(E-mail)[email?protected];

  胡以怀(1964—),男,江苏高邮人,传授,博导,博士后,研究标的目标为船舶主机振动、缺点诊断和系统仿真,

  (E-mail)[email?protected]

  0?引?言

  数据预处理主要包罗数据遴选、相干功用剖析、趋势剖析等,个中数据遴选是数据处理的条件。传统的异常数据遴选检测方法主要有原始残差、杠杆值法等[1],采取这些方法遴选后直接将异常数据影响降至最低或直接剔除,这能够会招致主要数据信息损掉,形成“樊篱效应”[2]。现有检测异常试验数据的方法主要有基于统计的方法、基于距离的方法、基于偏离的方法、基于密度的方法,和高维数据异常点检测法和基于聚类的异常点检测算法[3]。本文从支撑向量机(support?vector?machine,?SVM)角度辨别采取空间几何剖析法和稳健式马氏距离方法联合最小距离分类器的道理停止检测,交互验证遴选异常数据。