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作者：廖志强;梁观龙;刘乔;黄振德;宋雪玮;贾宝柱;
单位：广东海洋大学,船舶与海运学院;广东海洋大学,广东省船舶智能与安全工程技术研究中心;广东海洋大学,省市共建南海海洋牧场智能装备广东省重点实验室;
摘要：[目的]针对船舶舵机结构复杂、故障形式多样且具有隐蔽性、单一信号源无法充分表征舵机系统状态特征等问题，提出一种基于多源时频特征融合对称点模式（SDP）的船舶舵机故障诊断方法。[方法]使用振动和电流信号监测船舶舵机状态，利用时频融合SDP方法将不同尺度的多源信号转换为二维图像。通过自适应优化算法寻找最优SDP参数，以放大舵机不同故障时图像之间的差异、增强故障特征，最后将图像输入到一种改进的SE-Res Net18网络进行故障诊断。[结果]通过船舶舵机数据试验验证表明，所提方法对船舶舵机故障诊断的准确率达到100%，证明所提方法的可行性和有效性。通过与单一数据源SDP转换方法进行对比表明，所提方法具有最高的舵机故障诊断准确率，验证了所提方法的卓越性。[结论]研究结果可为舵机故障诊断提供一种高效可行的诊断方法。
关键词：舵机故障诊断;;故障特征增强;;多源时频特征融合;;对称点模式;;改进SE-Res Net18
基金资助：国家自然科学基金（52201355,52401418,52071090）;; 广东海洋大学科研启动资金计划（060302132304,060302132101）;; 湛江市非基金科学与科学研究项目（2022B01049,2023B01046）
