【摘 要】
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从热工、油液、振动、缸压4个维度开展数据采集和特征提取工作，提出了OCSVM异常检测算法联合Fisher判别分析进行柴油机状态监测的一种方法，采用累计和/参数均值比进行参数变点检测，采用D-S证据理论及证据加权分配合成方法进行多源信息融合，并利用LSTM对柴油机滑油的剩余使用寿命进行预测，解决了传统柴油机状态监测方法早期预警率低、动态工况下模型适应性差等问题。
【机 构】
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中国船舶集团有限公司第七一一研究所自动化事业部
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从热工、油液、振动、缸压4个维度开展数据采集和特征提取工作，提出了OCSVM异常检测算法联合Fisher判别分析进行柴油机状态监测的一种方法，采用累计和/参数均值比进行参数变点检测，采用D-S证据理论及证据加权分配合成方法进行多源信息融合，并利用LSTM对柴油机滑油的剩余使用寿命进行预测，解决了传统柴油机状态监测方法早期预警率低、动态工况下模型适应性差等问题。
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