基于动态集成框架共轨船用燃油系统故障诊断方法及介质

专利主权项内容

1.一种基于动态集成框架共轨船用燃油系统故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取共轨船用燃油系统在正常状态和不同故障状态下的振动信号；S2：对获得的正常状态下的振动信号进行预处理后，通过CQ-NSGT变换获得振动信号的时频图像，并划分训练集、验证集、测试集；S3：基于贝叶斯深度学习理论建立卷积神经网络模型，并寻找网络参数的最佳分布区间，其中：/>为训练数据，/>为网络权重，/>为网络权重的后验分布；S4：将不同卷积核尺寸的贝叶斯卷积神经网络进行动态集成处理，集成策略根据单个模型对于当前输入数据的不确定性衡量，通过获取多尺度信息，得到的共轨船用燃油系统工作状态下特征信息，并判断当前故障类型；S5：获取共轨船用燃油系统故障状态下的振动信号进行预处理、并通过CQ-NSGT变换后输入至故障诊断模型中，判断出所述共轨船用燃油系统当前故障类别。