[发明专利]船用低速机故障识别方法、系统及终端

权利要求书

1.一种船用低速机故障识别方法，其特征在于，包括：

获取船用低速机的在线监测数据；

利用ReliefF算法对所述监测数据进行过滤以得到所述船用低速机的目标状态特征参数；

将所述目标状态特征参数输入故障识别模块以生成所述船用低速机的故障识别结果；

其中，所述故障识别模块中设置有采用RF算法创建的多个决策树组成的随机森林。

2.根据权利要求1所述的船用低速机故障识别方法，其特征在于，所述利用ReliefF算法对所述监测数据进行过滤以得到所述船用低速机的目标状态特征参数包括：

从所述监测数据中选取在所述船用低速机正常运行工况和故障运行工况下的监测数据作为样本数据集；

从所述样本数据集中随机选取第一样本，并按照预设标准将所述样本数据集中其余样本划分为第二样本和第三样本；

分别计算距离所述第一样本最近的所述第二样本和所述第三样本的欧式距离；

利用所述第二样本的欧式距离和所述第三样本的欧式距离计算权重；

保存所述权重并赋值，并在训练样本中选择同类训练样本和异类训练样本进行多次迭代计算以得到每个监测参数的权重值；

将所有所述权重值大小满足预设要求的所述监测参数确定为所述目标状态特征参数；

其中，所述第二样本与所述第一样本属于同类，所述第三样本与所述第一样本属于异类。

3.根据权利要求2所述的船用低速机故障识别方法，其特征在于，所述随机森林的创建包括：

读取所述船用低速机在多种故障工况下的所述目标状态特征参数，并对每种故障工况进行编码；

从所述目标状态特征参数中随机选取样本以作为单个决策树的训练样本，并从与多种所述故障工况对应的所有故障属性中随机选取一个故障属性作为待选属性；

在所述待选属性中采用信息熵方法来选择测试属性；

将所述测试属性作为分裂节点的属性并将决策树进行不断分裂，直至最后一个子节点的属性与上一层级父节点的属性相同，将所述决策树停止分裂以形成单个决策树；

存储所述单个决策树并循环执行前述步骤直至所述单个决策树的数量满足预设数量值，并将所有所述单个决策树确认为所述随机森林。

4.一种系统，其特征在于，包括：

执行权利要求1至3中任一项所述的船用低速机故障识别方法的模块。

5.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述存储介质是计算机可读存储介质，且所述程序被执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的船用低速机故障识别方法。

6.一种终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1到3中任一项所述的船用低速机故障识别方法。