船用柴油机燃油喷射系统数据可视化分析及预测

发布时间：2021-02-01 20:58

　　燃油喷射系统的故障将直接导致船舶柴油机工作异常,并且船员只有通过驾驶室或集控室的显示器,才能查看数据及报警信息,维修不及时或者错误的情况时有发生。针对这一情形,提出了一种燃油喷射系统故障的可视化分析预测的方法。首先对燃油喷射系统的历史数据进行分析,确认常见的故障类型及相关的属性数据;再将数据整合处理为离散的训练集后,应用基于信息熵的ID3算法,建立决策树故障分类模型。经过试验评估得出分类模型的精度达到94%,满足基本的模型精度要求。最后利用pyecharts技术,进行数据信息和故障类别的可视化展示,便于船舶工作人员随时随地通过移动端查看燃油喷射系统设备运行情况,以保障船舶的航行安全。 

【文章来源】：北京信息科技大学学报(自然科学版). 2020,35(04)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

决策树结构

本文决策树模型构建的主要步骤为:数据准备、数据挖掘、解释与结果评估。决策树的生成原理如图2所示。构造燃油喷射系统的决策树分类模型需要准备训练集和测试集数据。首先选择运行状态类别和相关属性数据，之后进行数据处理。

决策树算法流程

【参考文献】：
博士论文
[1]船舶柴油机磨损故障智能诊断的证据推理研究[D]. 徐晓健.武汉理工大学 2018
[2]基于核学习理论的船舶柴油机故障诊断研究[D]. 柴艳有.哈尔滨工程大学 2012
[3]船舶机务安全系统风险预警研究[D]. 董良雄.武汉理工大学 2012

硕士论文
[1]基于决策树算法的高校招生数据挖掘与可视化系统的设计与实现[D]. 白秀显.兰州大学 2019
[2]基于ECharts的数据可视化实现[D]. 裴丹丹.北京邮电大学 2018
[3]船舶柴油机故障分析诊断系统[D]. 徐恒达.大连理工大学 2015



本文编号：3013425