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摘要
设备维护保养的费用占船舶营运期间总费用的很大一部分，相关文献表明视情维修可将维修成本降到最低，而设备故障预测是实现视情维修的关键一步。针对实际中故障样本很难获取这一问题，提出利用单分类算法SVDD来训练模型从而实现故障预测，在此过程中只需要正常样本来训练模型。并在一个由轮机模拟器产生的数据集上进行了实验，结果表明：只需要大约400个正常样本即可训练出准确的模型，且该模型对柴油机的各种故障都有较高的预测准确率，该算法模型不仅可以应用在船舶柴油机，而且还可以应用于其他机械设备的故障预测中。
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单位中海油研究总院有限责任公司
