一种基于逃离优化算法EA的模型优化方法及系统

本申请属于船舶柴油机故障诊断技术领域。一种基于逃离优化算法EA的模型优化方法，包括在3D‑CNN网络模型训练过程中，实时计算损失函数变化率与梯度范数，当满足预设条件持续N个训练周期时，判定3D‑CNN网络模型陷入局部最优停滞；在3D‑CNN网络模型陷入局部最优停滞时，根据3D‑CNN网络模型的参数更新方向中，注入扰动项，得到增强特征多样性的3D‑CNN网络模型；对增强特征多样性的3D‑CNN网络模型，继续训练，得到优化后的3D‑CNN网络模型；根据优化后的3D‑CNN网络模型，得到柴油机健康指标的时间序列。整个过程形成“监测‑逃离‑优化”的闭环，实现了模型性能与训练稳定性的协同提升。