---------- 获取更多信息,请关注我们---------- 英国斯特拉斯克莱德大学、意大利热那亚大学以及英国纽卡斯尔大学的研究人员合作,利用2种无监督数据分析技术,评估了影响船体和螺旋桨污垢的关键参数。 实时评估船体和螺旋桨的污垢情况,可用于监控船舶运行状态。目前一般通过将船舶性能与速度性能曲线进行比较,实现船体状态监控,但这种方法不能区分机械退化和船体退化。研究人员利用"皇家公主"号调查船舰载系统采集的实时数据,借助一类支持向量机(OCSVM)和广义k-最近邻估计(GKNN)2种无监督数据分析方法,评估了实际运行中影响船体和螺旋桨污垢的关键参数。此外,研究认为影响这两种方法评估效果的主要因素包括航速、发动机速度、发动机扭矩等。 这种方法可用于实时监控船体和螺旋桨的退化程度,实现船体健康监测、延长船体寿命等。