摘要
本申请涉及船用发动机性能监测与优化领域,公开了一种船用发动机自适应老化预测方法及故障诊断模型,该预测方法包括以下步骤:构建船用发动机的数字孪生模型,生成发动机基准健康状态;实时采集船用发动机的运行参数,并输入数字孪生模型以计算基准性能指标;通过对比数字孪生模型输出与实体发动机运行数据,识别执行机构的退化偏移量;基于数字孪生模型的性能指标构建多目标优化问题,利用NSGA‑III算法生成Pareto最优解集;通过模糊综合评价法选择特定工况下的最优解,实现退化状态评估及优化控制策略生成。与现有技术相比,本发明能够精准预测船用发动机的退化状态,降低维护成本,提高运行效率和可靠性,适应复杂工况的动态优化需求。
技术关键词
船用发动机
数字孪生模型
老化预测方法
故障诊断模型
模糊综合评价方法
模糊综合评价法
执行机构
工况参数
喷油
基准
模糊隶属度函数
数据采集模块
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优化控制策略
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