CƠ SỞ DỮ LIỆU CHO MÁY HỌC CHẨN ĐOÁN KỸ THUẬT ĐỘNG CƠ DIESEL TÀU THỦY BẰNG DAO ĐỘNG XOẮN

Tóm tắt

Bài báo trình bày phương pháp xây dựng cơ sở dữ liệu dao động xoắn cho chẩn đoán kỹ thuật tổng thể cháy / không cháy trong các xy lanh động cơ diesel máy chính tàu biển (MDE) sử dụng máy học (machine learning, ML) trên LabView. Tập trạng thái kỹ thuật gồm R lớp D_k tương ứng với: D₀- khi tất cả các xylanh làm việc tốt; D_1…z - khi có một xylanh không cháy, z - số xylanh của MDE. CSDL được thiết kế cho chẩn đoán phù hợp để áp dụng LabView - AML toolkit. Bộ cơ sở dữ liệu được xây dựng trên cơ sở kế hoạch thí nghiệm (DoE) gồm R thí nghiệm cơ sở, mỗi thí nghiệm cơ sở được lặp N lần, trong đó: (i) m lần lặp do nhiễu từ vòng quay chẩn đoán trung bình của MDE, n_avr (v/phút) với mức dn=±5%; (ii)N_s lần lặp do nhiễu trạng thái cháy/không cháy của các xylanh với mức dCf(i)=±5%. Cụ thể là với Cf(i)=[0,95-1,05] khi xylanh thứ i hoạt động bình thường và Cf=[0-0,05] - khi không cháy. Dao động xoắn (TVs) được tính bằng phần mềm tự động tính TVs (SATVC) đã được xây dựng tại Trường Đại học Hàng hải Việt Nam. Bộ cơ sở dư liệu kết quả được kiểm thử cho phân lớp - máy học (CML) trên MDE 6S46MCC7 tàu MV.HR34000DWT: z=6; R=7; tại n_avr =73v/phút, dải vòng quay được chọn nằm trong khoảng [69-77] (v/phút) thỏa mãn các điều kiện: xa vùng vòng quay cộng hưởng và nhiễu dn=±5%; Kế hoạch thí nghiệm được xây dưng gồm N=7.2⁶ . 9 =4032 thí nghiệm.