Zeyu Shia · Zhongwei Wanga · Zhiguo Yuana · Muyu Wanga 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.392

摘要 船用柴油机（MDEs）及时且准确的故障诊断（FD）对于提升船舶动力系统的安全性和可靠性至关重要。MDEs在变工况下运行，导致其运行状态和故障数据存在显著差异。这种变异性降低了数据驱动FD模型的适应能力，而这些模型通常是基于单台发动机或特定工况下的数据构建的。为解决上述问题，本研究提出了一种基于深度迁移学习与微调策略的MDEs故障诊断框架。为了增强故障特征提取能力，引入了一种数据层级融合方法用于数据重构。此外，提出了一种新型混合预训练网络，结合CNN + GRU与KAN，以获取源域数据的全面...

解读: 该跨工况迁移学习故障诊断框架对阳光电源储能系统(ST系列PCS、PowerTitan)及光伏逆变器(SG系列)具有重要应用价值。文章提出的CNN+GRU+KAN混合网络和精细调优策略,可应用于不同环境工况下的功率器件(SiC/IGBT)健康监测与故障预测。该方法能有效解决iSolarCloud平台中...