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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开了一种基于核Fisher判别分析的船舶中央冷却器状态评估方法，通过分别随机抽取正常监测数据类与异常监测数据类中的数据样本获取训练样本集；并将训练样本集中的数据样本映射到一个高维特征空间，以根据获取的类间离散矩阵与类内离散矩阵，构建用于获取最佳投影向量的目标函数；基于核Fisher策略获取最大化目标函数的广义特征方程，并根据广义特征方程获取当前最佳的投影向量，获取新的船舶中央冷却器非线性数据，并根据最优投影向量实现船舶中央冷却器状态评估，解决了由于船舶中央冷却器的实时状态参数数据种类多、数据量巨大以及数据结构非线性，造成不能有效对其进行实时状态评估困难且评估精度差的问题，以实现更精确、快速的状态判别分析。
主权项：1.一种基于核Fisher判别分析的船舶中央冷却器状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取船舶中央冷却器的历史非线性数据；且所述历史非线性数据包括正常监测数据类与异常监测数据类；所述监测正常数据类即为获取的船舶中央冷却器正常状态下高温低温侧海水管路的进出口温度与进出口压力；所述监测异常数据类即为获取的船舶中央冷却器异常状态下高温低温侧海水管路的进出口温度与进出口压力；S2：分别随机抽取正常监测数据类与异常监测数据类中的数据样本，获取训练样本集；S3：基于非线性映射方法，将训练样本集中的数据样本映射到一个高维特征空间；并获取高维特征空间中不同数据类的类间离散矩阵与同一数据类的类内离散矩阵；根据类间离散矩阵与类内离散矩阵，构建用于获取特征空间中最佳的投影向量的目标函数；S4：基于核Fisher策略获取最大化目标函数的广义特征方程，并根据广义特征方程获取当前最佳的投影向量；并获取正常监测数据类与异常监测数据类的数据样本，在当前最佳的投影向量的当前均值，且将所述当前均值与预设均值阈值比较；若所述当前均值满足预设均值阈值，则当前最佳的投影向量即为最优投影向量；否则，自适应调整核Fisher策略中核参数的参数权重并重复执行步骤S2至S3；S5：获取新的船舶中央冷却器非线性数据，并根据最优投影向量实现船舶中央冷却器状态评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于核Fisher判别分析的船舶中央冷却器状态评估方法
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