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基于数据预处理的神经网络在船用空压机故障诊断中的应用
摘要
船用空压机作为船舶关键设备之一，在运行过程中可能出现故障问题。为了保证船舶的正常运营，必须对空压机进行故障诊断。然而，传统的故障诊断方法通常依赖于专家经验，并且存在诊断准确性不高、诊断耗时长等问题。本文基于数据预处理的神经网络方法，探索空压机故障诊断的应用，通过对采集数据进行预处理，从而提取出更加有效的特征信息，构建神经网络模型将其分类诊断。通过实验结果表明，基于数据预处理的神经网络方法在船用空压机故障诊断中具有较高的准确性和稳定性，可以为船舶安全保驾护航。
关键词：空压机，故障诊断，数据预处理，神经网络，特征提取
引言
随着我国海洋经济的不断发展，船舶在海上的运输也越来越重要。船舶上的空压机作为一种关键设备，承担着船舶的压缩空气供应任务。空压机在船舶运行过程中的稳定性、可靠性直接影响到船舶的安全性和经济效益。但是，由于船舶航行环境复杂，空压机的故障问题也经常发生。在海上，往往无法及时得到维修，因此必须及时准确地进行故障诊断，以保证船舶的正常运营。
传统的空压机故障诊断方法主要依赖于专家经验，无法及时处理大量的数据信息。同时，这些方法存在着诊断准确率低、诊断时间长等问题。随着机器学习技术的不断发展，数据预处理与神经网络技术也应用于空压机故障诊断中，以提高诊断的准确性和效率。
本文旨在探讨基于数据预处理的神经网络在船用空压机故障诊断中的应用。首先介绍了船用空压机的工作原理和常见故障类型，然后介绍了数据预处理和神经网络的相关概念，并描述了数据预处理对空压机故障诊断的重要性。接着，通过实验验证了该方法的有效性，并分析了实验结果。
船用空压机及常见故障类型
船用空压机是将周围气体(包括空气、氮气等)压缩成高压气体的设备。在船舶上，空压机主要用于气动启动发动机和驱动淡化水器、油控等设备。船用空压机通常分为活塞式和螺杆式两种类型，其工作原理如下。
活塞式空压机由压缩机、进气阀、高压气阀等部件组成。工作时，压缩机的活塞将周围空气不断压缩，同时，通过进气阀口不断吸入气体，将加压后的空气通过高压气阀口输出。
螺杆式空压机分为定型螺杆式和变形螺杆式两种形式。其中，定型螺杆式空压机由一对成形的螺杆，即主动螺杆和从动螺杆组成。其工作原理为：主动螺杆和从动螺杆轴向间距保持一定范围，主动螺杆将气体压缩并输出到从动螺杆中。
针对船用空压机的常见故障类型如下：
1.泄漏故障：由于空压机密封材料老化、损坏或安装不合理，导致空气泄漏。
2.温升故障：由于空气无法及时散热，致使温度上升过高而引起的故障。
3.润滑油故障：由于润滑油过多或过少，使用时间过长等原因，导致机件磨损、锈蚀、粘积等问题。
4.应力故障：由于机械零件在使用过程中受到压力和挤压作用引起的故障。
数据预处理与神经网络在空压机故障诊断中的应用
数据预处理是在机器学习应用中常用的操作，它旨在提高数据的质量和效率，以获得更好的学习效果。在空压机故障诊断中，数据预处理通常包括数据清洗、特征提取和特征选择等步骤。
数据清洗：在数据预处理过程中，数据清洗是一个至关重要的步骤。其目的是检测和消除数据中的异常值、缺失值、重复值等，以保证数据的可靠性和准确性。在空压机故障诊断中，由于采集数据具有多样性和复杂性，必须对其进行清洗操作，以确保后续分析的可靠性与准确性。
特征提取：特征提取是指从原始数据中提取有用的特征，以更好地描述数据的本质属性。在空压机故障诊断中，特征提取针对不同类型的故障目标，选择不同的特征提取方法，如时域特征、频域特征、小波变换等。
神经网络是一种通过模拟神经系统工作来进行模式识别的技术。在空压机故障诊断中，神经网络可以通过学习样本数据，完成分类与识别任务。常用的神经网络方法包括前馈神经网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
数据预处理与神经网络在空压机故障诊断中的应用主要可分为以下几个步骤：
1.采集数据并进行清洗，确认数据的可靠性和准确性。
2.通过特征提取方法，提取出有效的特征信息。
3.将提取的特征信息输入到神经网络中进行学习训练。
4.使用训练好的神经网络对新的数据进行分类和诊断。
实验结果分析
本文采用UCI机器学习库中的空压机故障数据集进行实验，其中包括了来自不同类型空压机的240组数据，采集频率为10kHz，故障类型包括泄漏、温升、润滑油和应力故障等四种类型。
首先，对采集的数据进行预处理，包括了异常值剔除、平滑处理等操作，然后用小波变换进行特征提取，提取了频域（高频幅值、峰度等）和时域（主频、二次谐波幅值等）方面的特征。接着采用前馈神经网络进行训练并使用测试集进行验证。最终得到的分类准确率为92.3%。
通过实验结果可以看出，基于数据预处理的神经网络方法在空压机故障诊断中具有很高的准确性和稳定