【摘 要】
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【目的】传统船舶主机的故障诊断模型难以采用实时数据及时更新模型。此外，船舶主机还存在监测点多但故障样本少的问题。为此，提出一种能够处理不平衡数据并可以在线更新模型的故障诊断方法。【方法】首先采用PCA对监测样本降维并特征提取以降低训练模型的复杂度；随后，通过SMOTETomek构造故障样本来平衡训练集；最后，针对诊断模型难以实时更新的问题，引入在线贯序极限学习机（OSELM）模型，并结合正则化的方
【基金项目】
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智能船舶综合测试与验证研究资助项目（2018/473）；
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【目的】传统船舶主机的故障诊断模型难以采用实时数据及时更新模型。此外，船舶主机还存在监测点多但故障样本少的问题。为此，提出一种能够处理不平衡数据并可以在线更新模型的故障诊断方法。【方法】首先采用PCA对监测样本降维并特征提取以降低训练模型的复杂度；随后，通过SMOTETomek构造故障样本来平衡训练集；最后，针对诊断模型难以实时更新的问题，引入在线贯序极限学习机（OSELM）模型，并结合正则化的方法使诊断模型具有更好的稳定性。【结果】以主机燃油系统为例，首先对比验证了OSRELM模型的有效性，随后通过对不平衡的船舶主机数据进行消融实验，所提方法在原始模型的基础上使诊断精度提升了29.73%。【结论】实验结果表明，该方法较其他同类方法在有更高诊断精度的同时其波动幅度也较小，具有较好的稳定性。在样本不平衡的情况下，对于故障类样本仍有很好的分类，适用于船舶主机故障诊断方面的研究。
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