【英文版新刊】强噪声背景下基于CEEMDAN与BRECAN的船舶电机故障诊断等英文版论文上新！ 2025年第2期

摘要：To cite this article：To cite this article：ZHU R J, SONG E Z, YAO C, et al. Marine motor fault diagnosis based on CEEMDAN and BRECA

本次展示的是从《中国舰船研究》2025年第2期中精选的10篇论文英文翻译版，每篇对应有中英文两种语言版本，欢迎点击标题阅读和引用。

Marine motor fault diagnosis based on CEEMDAN and BRECAN under strong noise conditions

To cite this article： To cite this article：ZHU R J, SONG E Z, YAO C, et al. Marine motor fault diagnosis based on CEEMDAN and BRECAN under strong noise conditions [J/OL]. Chinese Journal of Ship Research, 2025, 20(2). http://www. ship-research.com/en/article/doi/10.19693/j.issn.1673-3185.04059 (in both Chinese and English).

英文版全文链接：

朱仁杰, 宋恩哲, 姚崇, 柯赟

摘要:[目的]针对船舶航行中机舱背景噪声导致故障诊断方法在实际使用时精度差的问题，提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）和贝叶斯残差高效通道注意力网络（BRECAN）的船舶电机故障诊断方法。[方法]首先，通过CEEMDAN将含噪声电机故障信号分解为多个本征模态函数（IMF）分量，并基于去趋势波动分析（DFA）划分IMF中噪声和信息的主导信号，对于噪声主导信号使用经验小波变化（EWT）予以降噪；然后，构建BRECAN网络，基于变分贝叶斯理论，使用网络参数代替传统网络点估计的训练方式，使用参数建模，拟合噪声对模型训练的干扰，并通过残差高效通道注意力（RECA）模块引导网络提取故障差异特征；最后，通过电机故障模拟实验台，验证所提方法的有效性。[结果]结果表明，所提方法在强噪声下能够实现船舶电机故障的精确诊断，在信噪比为−12 dB的条件下仍能保持90%以上的诊断精度。[结论]研究成果可为强噪声下船舶电机故障诊断提供参考。

Fault diagnosis of piston pump based on global attention residual shrinkage network

To cite this article：WANG X Q, WU K, ZHAO G H, et al. Fault diagnosis of piston pump based on global attention residual shrinkage network [J/OL]. Chinese Journal of Ship Research, 2025, 20(2). http://www.ship-research.com/en/ article/doi/10.19693/j.issn.1673-3185.03739 (in both Chinese and English).

王晓琪, 吴轲, 赵观辉, 吴军

摘要:[目的]针对传统神经网络在强噪声干扰下特征提取能力不足的问题，提出一种新的全局注意力残差收缩网络，实现复杂环境下柱塞泵故障精准诊断。[方法]首先，对原始监测信号进行数据切分；建立一种新的带有注意力机制的全局特征提取器，从监测信号中提取故障相关特征，同时引入阈值软化机制，减少信号中噪声干扰的影响；然后，对网络模型进行反向传播优化，减少损失误差，提升模型的诊断性能；最后，将特征提取结果输入到故障分类器进行故障识别。基于柱塞泵故障模拟实验台，验证所提出方法的有效性。[结果]结果表明：相比其他模型，该全局注意力残差收缩网络模型有更高的诊断精度，且具备更强的抗干扰能力。[结论]该诊断方法能够在复杂恶劣环境下实现故障的精准诊断。

Marine fire pump motor bearings fault feature enhancement and diagnosis based on adaptive SSA and improved TEO

To cite this article：SONG X W, LIAO Z Q, JIA B Z. Marine fire pump motor bearings fault feature enhancement and diagnosis based on adaptive SSA and improved TEO[J/OL]. Chinese Journal of Ship Research, 2025, 20(2). http:// www.ship-research.com/en/article/doi/10.19693/j.issn.1673-3185.03663 (in both Chinese and English).

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宋雪玮, 廖志强, 贾宝柱

摘要:[目的]船用消防泵电机的轴承工作环境较复杂，其故障诊断的准确度较低，为此提出一种基于自适应稳态子空间分析（SSA）与改进Teager能量算子（TEO）的船用消防泵电机轴承故障特征增强与诊断方法。[方法]首先，对传统SSA方法进行优化，采用虚假最近邻点确定Hankel矩阵维数，并基于峭度指标提取振动信号中经SSA分解后的包含最佳故障特征的非稳态信号；然后，通过改进TEO算法，有效提升故障特征在振动信号中的占比，从而增强故障特征并实现准确诊断；最后，通过仿真实验和工程实验进行有效性验证。[结果]对比结果表明，该方法可准确地判断轴承的故障特征频率及其倍频，从而有效诊断轴承故障。[结论]研究成果可为船用泵组电机轴承的故障诊断提供参考。

Fault diagnosis of ship motor bearings based on multi-domain information fusion and improved ELM

To cite this article：GE C, YAN Z Y, SHANG J T, et al. Fault diagnosis of ship motor bearings based on multi-domain information fusion and improved ELM [J/OL]. Chinese Journal of Ship Research, 2025, 20(2). http://www. ship-research.com/en/article/doi/10.19693/j.issn.1673-3185.04057 (in both Chinese and English).

戈淳, 闫灶宇, 商嘉桐, 薛红涛

摘要:[目的]针对监测信号在单一分析域内的特征参数难以完整表征监测对象的运行状态，以及极限学习机（ELM）网络的模型参数难以达到最优的问题，提出一种基于多域信息融合与改进ELM的船舶电机轴承故障诊断方法。[方法]首先，基于船舶电机轴承振动信号在时域、频域与时频域内的特征信息，构建多域特征参数集，作为故障诊断模型的输入；然后，运用麻雀搜索算法改进ELM网络的模型参数优化方法，确定最优的权值与阈值，进而提高故障诊断ELM模型的识别精度。最后，通过船用电机试验台架实验数据和开源实验数据，对电机轴承故障状态进行识别。[结果]基于船用电机试验台架的实验数据验证表明，采用多域特征参数集的故障诊断模型在训练集和测试集上的识别精度均为100%；基于开源实验数据验证表明，改进ELM模型的测试集识别精度为90.5%，相较于原始ELM模型提高了12.7%，且训练集识别精度与测试集识别精度均高于其他诊断模型。[结论]所提方法在输入特征参数集与诊断模型上均有改进，可有效识别电机轴承故障状态，且模型具有良好的稳定性，为船舶电机轴承故障诊断提供参考。

Health status assessment for ship diesel engines based on LSTM prediction and cloud barycenter model

To cite this article：ZHAO N Y, LIU C, DU W L, et al. Health status assessment for ship diesel engines based on LSTM prediction and cloud barycenter model [J/OL]. Chinese Journal of Ship Research, 2025, 20(2). http://www. ship-research.com/en/article/doi/10.19693/j.issn.1673-3185.04077 (in both Chinese and English).

赵南洋, 刘超, 杜文龙, 蒋东翔

摘要:[目的]面向舰船智能机舱的发展需求，提出一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络预测与云重心评判的舰船柴油机健康状态评估方法，以提升舰船柴油机运维能力。[方法]该方法首先基于LSTM预测参数与实测参数的偏差，构建评估指标参数集。然后，采用层次分析法确定各参数的权重，并使用云重心评判法对柴油机健康状态进行评估。最后，采用实际舰船柴油机前期正常数据和后期退化数据进行测试。[结果]测试结果表明，柴油机在前期正常运行状态下的评价值为99.94，对应健康状态，而在后期退化状态下的评价值为81.71，对应良好状态。这表明该方法能够有效实现柴油机健康状态的评估。[结论]所提方法可用于舰船柴油机和其他动力设备健康状态评估，具有实际应用价值。

A rolling bearing life prediction method based on multi-task gated networks

To cite this article：SONG L Y, ZHENG C H, JIN Y, et al. A rolling bearing life prediction method based on multi-task gated networks[J/OL]. Chinese Journal of Ship Research, 2025, 20(2). http://www. ship-research. com/en/article/ doi/10.19693/j.issn.1673-3185.03962 (in both Chinese and English).

宋浏阳, 郑传浩, 金烨, 林天骄, 韩长坤, 王华庆

摘要:[目的]为实现船舶机械设备中轴承的剩余寿命预测，提出基于双向门控循环单元（BiGRU）、变分自编码器（VAE）和多门控专家混合层（MMoE）的多任务门控网络预测模型。[方法]首先，计算轴承信号时域特征以表征监测数据中的基本退化趋势；然后，建立轴承健康状态（HS）评估和剩余使用寿命（RUL）预测子任务构成多任务门控网络预测模型，子任务中使用BiGRU和VAE提取时域特征趋势信号中的退化信息，再利用MMoE自适应分离子任务的差异特征。最后，在XJTU-SY轴承数据集上进行有效性验证。[结果]结果表明，与长短期记忆网络（LSTM）等经典时序数据预测模型相比，多任务门控网络预测模型的预测精度更高，误差指标MAE和RMSE分别提升62.5%和67.81%。[结论]所提方法可以实现轴承剩余寿命的预测，对船舶机械设备健康管理与智能运维具有一定的参考价值。

Comparison and hydrodynamic performance analysis of positioning bow type self-propelled cutter suction dredger aft hull lines

To cite this article：YU X, YANG J T, HE Y P, et al. Comparison and hydrodynamic performance analysis of positioning bow type self-propelled cutter suction dredger aft hull lines [J/OL]. Chinese Journal of Ship Research, 2025, 20 (2). http://www. ship-research. com/en/article/doi/10.19693/j. issn. 1673-3185.03558 (in both Chinese and English).

余欣, 杨剑涛, 何炎平, 倪连松, 王有江, 刘亚东

摘要:[目的]“定位艏型”自航绞吸挖泥船的水动力性能与普通船型相比存在较大差异，为合理选择和设计自航绞吸挖泥船的船尾型线，进行水动力性能分析。[方法]采用计算流体力学（CFD）方法开展船模阻力试验数值验证，并在此基础上对比分析双呆木艉和双尾鳍艉这2种船尾型线的静水阻力性能、艉部流场、轴向伴流分数及不均匀度等水动力性能。[结果]结果显示，在各航速下，双尾鳍艉的总阻力系数小于双呆木艉；在设计航速点，双尾鳍艉的总阻力系数较双呆木艉小8.6%，而双呆木艉的伴流目标函数（WOF）较双尾鳍艉小11.0%，轴向伴流场更均匀。[结论]研究结果可为同类船型的型线设计和优化提供参考价值。

Numerical simulation of slamming load and fluid splashing characteristics of scientific research vessels under extreme sea conditions

To cite this article：WU S X, HUANG M Z, YIN J D, et al. Numerical simulation of slamming load and fluid splashing characteristics of scientific research vessels under extreme sea conditions [J/OL]. Chinese Journal of Ship Research, 2025, 20(2). http://www. ship-research. com/en/article/doi/10.19693/j. issn. 1673-3185.03580 (in both Chinese and English).

吴诗贤, 黄敏沾, 尹家栋, 梅璇, 周珉立, 孙鹏楠

摘要:[目的]为保障科考人员安全和科考设备性能，需开展极端海况下的科考船砰击载荷和液体飞溅特性研究。[方法]以“中山大学”号科考船为例，基于光滑粒子流体动力学（SPH）方法，建立δ-SPH流固耦合动力学模型，进行极端海况下的SPH数值模拟，从而预测船体受到的砰击载荷、甲板上浪及液体飞溅程度，并分析其影响因素和物理机制。[结果]仿真结果表明：波高越大、波长越接近船长时，船体受到的砰击载荷越大，甲板上浪和液体飞溅越明显。[结论]研究成果可为极端海况下操纵与控制科考船、保障科考人员安全及科考设备性能提供参考。

SVR-based identification of nonlinear roll motion of trimaran

To cite this article：GU Y, ZHU R C, LI C Q, et al. SVR-based identification of nonlinear roll motion of trimaran [J/OL]. Chinese Journal of Ship Research, 2025, 20(2). http://www. ship-research. com/en/article/doi/10.19693/j. issn.1673-3185.03584 (in both Chinese and English).

顾跃, 朱仁传, 李传庆, 吴铖毓

摘要:[目的]针对三体船横摇的非线性，提出CFD与支持向量回归（SVR）相结合的船体运动辨识建模方法，[方法]基于STAR-CCM+平台，对不同侧体横向位置三体船的强迫横摇运动进行数值模拟，并应用SVR方法对力矩时历曲线进行参数辨识，计算不同频率下船体的附加质量与阻尼系数。[结果]结果表明，三体船阻尼系数呈现出较强的频率相关性；低频时阻尼非线性特征明显，舭龙骨阻尼成分占比较大。[结论]所提方法能够准确捕捉三体船横摇运动的非线性特征，相比于势流理论能够更好地考虑片体间流场的相互作用。

Experimental analysis on residual ultimate bearing capacity of thin plate with internal explosion dent damage under biaxial compression

To cite this article：AO L, SHI Z Z, ZHANG L, et al. Experimental analysis on residual ultimate bearing capacity of thin plate with internal explosion dent damage under biaxial compression [J/OL]. Chinese Journal of Ship Research, 2025, 20(2). http://www.ship-research.com/en/article/doi/10.19693/j.issn.1673-3185.03610 (in both Chinese and English)

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双轴压缩下含舱内爆炸凹陷损伤薄板的剩余极限承载能力试验分析

敖雷, 史治中, 张磊, 丁子奇, 裴志勇, 吴卫国

摘要:[目的]为评估舰船毁伤生命力并支撑战场快速决策，进行复杂海况下损伤结构剩余承载能力分析。[方法]针对舱内爆炸损伤后的船体薄板，通过模型试验，分析双轴压缩下含凹陷损伤薄板的剩余承载能力。通过不同载荷比例加载，分析凹陷损伤薄板在组合载荷作用下的力学特性。基于数字图像相关法（DIC），建立三维全场应变测量系统，详细记录薄板的面外变形过程，揭示双轴压缩下含凹陷损伤薄板的破坏失效模式。[结果]结果显示，在任意加载比例下，凹陷损伤的存在都会显著降低薄板的剩余承载能力，最大可达19.96%，所有板均是因加载边夹角处的塑性大变形而破坏失效；随着双向轴压一端载荷的增加，另一端的极限承载能力会显著下降。[结论]所做研究对复杂应力下舰船毁伤生命力评估和安全返港具有重要指导意义。

引用地址：敖雷, 史治中, 张磊, 等. 双轴压缩下含舱内爆炸凹陷损伤薄板的剩余极限承载能力试验分析[J]. 中国舰船研究, 2025, 20(2): 245–255.

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