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1. 基于GAF-CNN的船用空压机故障噪声诊断方法

董明, 崔德馨, 李祥林

船舶 2025, 36 (01): 106-114. DOI: 10.19423/j.cnki.31-1561/u.2024.068

摘要（38）

PDF （3301KB）（39）

船用空压机工作环境恶劣,内外激励源众多,采集的噪声信号具有强烈的时变性,会导致故障诊断精度较低,难以实现船用空压机各类故障的有效识别。为此,该文提出将格拉姆角场（Gramian angular field,GAF）编码和卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）法相结合的故障诊断方法。首先,阐述了GAF和CNN的基本原理、方法和实施步骤;然后,通过试验模拟了船用空压机的各类故障,并采集相应噪声信号,再利用GAF将一维时域信号转换为二维图像,将特征信息映射为二维图像的颜色、点等纹理特征;最后,将二维图像输入至CNN中进行特征提取和故障诊断。试验结果表明：在保证运行效率的前提下,该方法能够有效识别船用空压机的各类故障,诊断精度达到99.2%,优于其他算法,可为船舶故障智能诊断的应用提供了新途径和新思路。

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2. 国内外海洋科考现状及发展趋势

杨锦坤, 孔敏, 杨扬, 耿姗姗, 董明媚

船舶 2024, 35 (06): 15-28. DOI: 10.19423/j.cnki.31-1561/u.2024.06.002

摘要（122）

PDF （2107KB）（185）

通过海洋科考装备进行采集及分析海洋数据,获取相应物理、化学、生物及地质学特征,是人类认识海洋的重要方式。文章首先梳理了自现代海洋科学形成后,国内外主要的科考历程、现状及变化特征,探讨了不同阶段海洋科考的目标、特点、成果及对海洋科学发展的影响;然后,归纳了海洋科考装备的发展现状,重点描述了国内外海洋科考船、海洋观测平台以及调查设备的发展历史及现状;最后,从科考装备、科考形式、科考特点等对海洋科考的发展趋势进行了探讨,并提出了目前我国海洋科考的挑战,针对海洋科考高质量发展提出了相关建议。

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