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摘要:当前舰船机电设备状态监测方法存在许多不足，如监测正确率低、监测过程复杂等。为了改善舰船机电设备状态监测结果，设计基于传感器的舰船机电设备状态监测方法。首先分析舰船机电设备状态监测原理，指出影响舰船机电设备状态监测结果的因素，然后采用传感器对舰船机电设备状态信号进行实时采集，并去除舰船机电设备状态信号的噪声，最后从舰船机电设备状态信号中提取特征向量，并引入支持向量机建立舰船机电设备状态监测模型。与其他舰船机电设备状态监测方法相比，本文方法可以更好地描述舰船机电设备状态，提高了舰船机电设备状态监测准确率，使舰船机电设备状态监测过程更加简单，加快了舰船机电设备状态监测速度，具有更好的实际应用价值。
关键词：传感器节点；舰船机电设备；状态监测；验证性测试
0引言
机电设备是舰船动力的重要设备之一，其工作状态直接影响舰船是否能正常运行，受到多方面因素的综合影响和作用，其工作状态可能会发生一定的变化，如正常状态、故障状态等，当舰船机电设备处于故障状态时，严重时可能给船上的工作人员生命带来影响，因此如何对舰船机电设备状态进行准确监测具有十分重要的研究意义[1]。当前可以将舰船机电设备状态监测研究划分为2个阶段：传统和现代的舰船机电设备状态监测故障诊断方法，其中主要传统舰船机电设备状态监测故障诊断方法有人工经验方法、专家系统等[2]。当舰船机电设备工作在理想环境中时，可以对舰船机电设备状态进行有效的监测，但是当工作环境具有时变性、随机性时，舰船机电设备状态监测效果极差，不能适应舰船机电设备状态监测发展的要求[3]。现代舰船机电设备状态监测故障诊断方法主要为神经网络，其是一种集成了非线线理论、现代数学、自动理论的机器学习算法，可以对舰船机电设备状态进行有效的描述，从而实现舰船机电设备状态监测，能够获得比传统方法更优的舰船机电设备状态监测结果，然而在实际应用中，神经网络存在诸多不足，如对舰船机电设备状态监测样本数量要求十分高，神经网络的自身结构难以确定等，从而导致舰船机电设备状态监测经常出现“过拟合”结果[4–5]。为了改善舰船机电设备状态监测结果，设计了基于传感器的舰船机电设备状态监测方法，并进行实验。实验结果表明，本文方法解决了当前舰船机电设备状态监测存在的一些难题，舰船机电设备状态监测结果更加理想。
1基于传感器的舰船机电设备状态监测方法设计
1.1舰船机电设备状态监测原理
基于传感器的舰船机电设备状态监测原理为：首先采用传感器对舰船机电设备状态信号进行实时采集，并对舰船机电设备状态信号进行去噪操作，然后采用经验分解法从舰船机电设备状态信号中提取监测特征，最后采用支持向量机根据特征向量构建舰船机电设备状态监测模型。
1.2采集舰船机电设备状态监测信号
首先利用传感器采集舰船机电设备状态信号，然后采用小波包分析对舰船机电设备状态信号进行多尺度分析，通过引入软阈值法将噪声的小波包系数设置为0，重构得到不含有噪声的舰船机电设备状态信号。
1.3提取舰船机电设备状态监测特征向量集合
本文引入经验分解法从不含有噪声的舰船机电设备状态信号中提取监测特征。
2实验结果与分析
2.1实验相关设置
为了分析传感器的舰船机电设备状态监测性能，采用5个舰船机电设备作为研究对象，每一种舰船机电设备包括2种状态：正常和异常，5个舰船机电设备每一种状态样本如表1所示。选择神经网络的舰船机电设备状态监测方法进行对比实验。
2.2结果与分析
舰船机电设备状态监测精度和时间分别如图2和表2所示，对图2和表2实验结果进行分析可知：1）本文方法的舰船机电设备状态监测精度要高于神经网络，这是因为本文方法采用传感器可实时采集舰船机电设备状态信号，并引入支持向量机建立了更加理想的舰船机电设备状态监测模型。2）从运行时间看，本文方法的舰船机电设备状态监测时间明显少于神经网络，加快了舰船机电设备状态监测速度。
3结语
机电设备工作状态直接影响舰船性能，针对当前舰船机电设备状态监测中的问题，设计了基于传感器的舰船机电设备状态监测方法。与其他舰船机电设备状态监测方法相比，本文方法的舰船机电设备状态监测精度更高，速度更快，具有十分明显的优势。
参考文献：
[1]贾宝杰.舰船机电一体化设备可靠性评价方法研究[J].广东造船,2016,35(3):64–66.
[2]李红英.冲击环境下舰船机电设备的一体化控制方法[J].舰船科学技术,2019,41(10A):16–18.
[3]杨正祥.不同寿命阶段舰船机电设备运行能效检测系统设计[J].舰船科学技术,2019,41(2A):100–102.
[4]赵东明,张小兵,曹明.基于有向图的舰船机电系统可靠性可视化分析计算[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2018,42(6):915–918,924.
作者:王利卿 单位:河南水利与环境职业学院
