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| 稿件标题： | 基于ANN的舰船功率预测及性能恶化分析 |
| 稿件作者： | 刘成明,程飞,庞浩 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2022.S2.055 |
| 栏目名称： | 基础理论与应用研究 |
| 关键词： | 自主航行；人工神经网络；功率预测；船体污垢；性能恶化；船体清洁；维护保养 |
| 文章摘要： | 通过利用人工神经网络（ANN）方法，综合舰船状态监测数据和海洋环境数据预测舰船推进功率，根据“功率-速度”曲线识别船体污垢后的性能参数，根据“燃油消耗率-功率”曲线识别部件老化后的主推进柴油机性能参数。同时对比分析采用ANN方法、K-最近域（KNN）方法、MLR（多元线性回归）方法预测模型的误差。旨在为使用维护人员提供对船体清洁和主推进柴油机维护的时间和方法，及时保持舰船在自主航行期间的良好状态。 |
| 引用本文格式： | 刘成明,程飞,庞浩.基于ANN的舰船功率预测及性能恶化分析［J］.兵器装备工程学报，2022,43(S2):326-332. LIU Chengming, CHENG Fei, PANG Hao.Ship power prediction and performance deterioration analysis based on artificial neural network［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2022,43(S2):326-332. |
| 刊期名称： | 2022年增刊2期 |
| 出版时间： | 2023年1月 |
| 上线时间： | 2023年1月12日 |
| 浏览次数： | 1878 |
| 下载次数： | 20 |
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