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大数据驱动船舶轮机故障预测与维护策略研究

目录

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1.1船舶轮机故障预测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1.2大数据技术在船舶轮机领域的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2.1预测分析的目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.2.2维护策略的意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.3研究方法与内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

船舶轮机故障预测理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1故障预测的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1.1故障机理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.1.2故障模式识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2大数据技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.2.1数据采集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.2.2数据分析与挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

船舶轮机运行数据采集与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.1数据采集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.1.1实时监测系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.1.2历史数据收集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.2数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.2.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.2.2数据标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.3数据分析技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.3.1统计分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.3.2关联规则挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

轮机故障预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

4.1预测模型选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.1.1传统预测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.1.2深度学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.2模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.2.1特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

4.2.2模型参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.3模型验证与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.3.1交叉验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

4.3.2模型性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

基于预测的船舶轮机维护策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

5.1预防性维护策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48