文章标题：基于RBF的船舶调距桨螺距失控故障诊断研究

文章作者：刘润泽, 侯显斌, 黄英吉
关 键 字：调距桨;RBF神经网络;故障诊断;AMESim仿真
文章摘要：为实现船舶调距桨螺距失控故障的精准诊断，提出基于径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络的智能诊断方法。通过AMESim仿真平台构建调距桨液压系统多工况模型，模拟液压泵吸入口堵塞、液压缸内泄漏、安全阀弹簧失效等5类典型故障，采集系统压力、流量及温度等9维特征参数构建数据集。采用Z-score标准化方法消除量纲差异，结合网格搜索算法优化RBF神经网络扩展参数，建立单隐层故障分类模型，并通过Matlab实现网络训练和验证。结果表明，该方法分类准确率达96%，与传统BP神经网络相比，诊断效率提升23%，误报率降低至3.8%，验证了该模型对非线性故障特征的强适应性和高可靠性。研究成果可为船舶机电设备智能诊断提供可推广技术方案。