基于RBF神经网络的船用低速柴油机故障诊断系统

为确保船舶海上运输的安全性与稳定性,设计基于RBF神经网络的船用低速柴油机故障诊断系统.使用多传感器采集船用低速柴油机各关键构件信号,并对信号进行预处理,运用过限判断模块获得故障信号,RBF神经网络依据故障信号特征进行船用低速柴油机故障诊断和故障程度判断.实验结果表明,该系统能有效滤除信号中的无用高频信号,故障诊断结果...     

振动信号监测的船用柴油机配气机构故障分析方法

船用柴油机配气机构故障复杂多样,传统船用柴油机配气机构故障分析方法无法描述故障类型,导致故障分析正确率低,误判现象严重,为了提高故障诊断正确率,提出基于振动信号监测的船用柴油机配气机构故障的分析方法。首先分析船用柴油机配气机构故障研究思路,并提取船用柴油机配气机构故障相关的振动信号,然后从船用柴油机配气机构故障相关的振动信号提取特征,运用层次分析法确定特征的权值,并采用改进支持向量机建立船用柴油机配气机构故障诊断模型,最后采用具体数据对船用柴油机配气机构故障诊断方法进行测试。结果表明,相对于其他故障分析方法,本文方法可以更好区别各种船用柴油机配气机构故障,提高了故障分析正确率,降低了故障的误判现象,具有很高的实际应用价值。     

基于自编码器的船用柴油机故障诊断

为了提升船舶柴油机故障诊断的泛化能力,引入深度神经网络,文章提出了一种基于自编码器（AE）的船舶柴油机故障诊断方法。通过GT-SUITE船用柴油机故障仿真实验,对数据样本进行分析,结果表明AE在训练集和测试集的故障识别率分别为98.67%和98.33%,优于支持向量机（SVM）和BP神经网络,更适用于船用柴油机的故障诊断。     

神经网络技术在船舶柴油机故障在线诊断中的应用研究

文章主要研究基于RBF神经网络理论为数学工具对柴油机故障进行计算机仿真诊断,建立船用柴油机征兆与故障样本集,作为神经网络故障诊断的专家知识库,以实现船用柴油机故障诊断。并对柴油机性能工况的故障在线自动诊断进行探索,以提高故障诊断的及时性和准确率,减少误诊。     

基于改进EEMD的船用柴油机缸套-活塞环故障诊断方法

船用柴油机缸套-活塞环发生故障时，振动信号呈现非线性、非平稳性特征且故障特征模糊、隐蔽。文章提出一种基于改进集成经验模态分解（EEMD）的故障诊断方法。通过设计固有模态函数（IMF）信息筛选准则对EEMD分解出的固有模态分量（IMFs）进行重新排序，筛去低质量的IMFs，以此获得包含更多能体现故障特征成分的重构信号，经该方法处理的信号再送入到分类器中进行识别和分类故障，实现船用柴油机缸套-活塞环的故障诊断。试验结果表明：与原EEMD诊断方法相比，该改进方法识别率更高，故障诊断效果更好。     

基于现场参数的某型船用柴油机故障实例分析

某型船用柴油机主要由继电器、开关式传感器、执行器等实施逻辑控制,这些逻辑控制器件的动作值及其相互间逻辑关系是柴油机正常工作的重要保证。针对某船右柴油机出现的完全停车传感器接通和断开时机无法同时满足控制逻辑要求的故障,设计开发了基于单片机的现场参数采集装置,通过对比分析左、右柴油机现场采集的参数,诊断出该故障是由右柴油机启动过程中燃油系统压力变化滞后于转速变化导致的,通过更换机带燃油泵将故障排除,从而为该型船用柴油机该类型故障诊断提供了有效方法和设备。     

基于深度信念网络的船舶柴油机智能故障诊断

[目的]为了提高船舶柴油机智能故障诊断的精度,引入深度学习方法,提出一种基于深度信念网络(DBN)的船用柴油机智能故障诊断方法。[方法]采用多层限制性玻尔兹曼机(RBM)堆叠成DBN,并采用对比散度方法对模型参数进行求解。通过无监督预训练和有监督微调的训练方法,从故障样本数据中提取深层次的隐性特征并获得较好的初始化参数。[结果]基于AVL BOOST船舶柴油机故障仿真实验进行样本数据分析,结果表明:DBN对训练样本集和测试样本集的故障识别率分别为98.26%和98.61%,比BP神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)具有更高的故障识别准确率和更好的泛化性能,可以避免浅层神经网络因随机初始化权值而陷入局部最小值和精度较低等问题。[结论]与BPNN和SVM相比,DBN更适用于船舶柴油机的智能故障诊断应用。     

基于D-S证据理论的柴油机故障检测方法

给出一种基于D-S证据理论的多传感器信息融合方法,并应用于某型船用柴油机故障检测中。首先,为克服人为因素和系统误差的干扰,在现场采集数据基础上,采用概率统计的方法来构造D-S证据理论的基本概率分配函数;然后,利用D-S证据理论对多传感器采集的信息进行融合;最后,将该方法应用于某型船用柴油机的故障检测中。实验结果表明,利用D-S证据理论解决了该型柴油机故障检测中多传感器信息融合问题,有效避免了人为因素的干扰,克服了单传感器信息的不确定性和片面性,提高了故障检测的准确度和可信度。     

船用柴油机故障在线智能仿真诊断技术的应用研究

本文提出了一种船用柴油机性能故障在线自动诊断的新方法,把仿真以及神经网络技术直接应用于柴油机故障在线诊断系统,建立船用柴油机症状与故障样本集,作为神经网络故障诊断的专家知识库,以和柴油机故障在线诊断。尤其是对网络容错能力进行评估分析,并确定较有代表性的径向基函数ＲＢＦ网络分布常数Ｓｃ,从而提高故障诊断的及时性和准确率,减少误诊。     

船用柴油机故障诊断技术现状及发展趋势

通过对船用柴油机故障机理、故障信息处理技术及故障诊断专家的研究等方面的介绍,概括了船用柴油机故障诊断技术的国内外现状,并以实例分析对柴油机未来故障诊断技术提出了新的展望.     

基于独立分量分析与传递函数的气缸压力重构

根据缸盖振动传递特性建立传递函数模型,对振动信号预处理后采用独立分量分析的方法进行分离,结合传递函数法进行压力重构,试验表明,两种方法结合简单有效,采用独立分量分析方法对缸盖振动信号进行分离能更有效地提取出反映燃烧压力分量的部分,重构压力曲线与实测曲线拟合度较好。     

基于BP神经网络的船用柴油机振动状态监测

通过监测柴油机表面振动信号,用时间序列分析方法提取柴油机故障的振动特征参数,以此建立相应的神经网络,用于船用柴油机的状态监测,提高诊断的准确性。试验研究在中速四冲程增压柴油机上进行。文中以柴油机气阀间隙异常的诊断和柴油机负荷状态的识别为例阐述了该方法的实现过程,并给出了振动信号的特征参数与柴油机工作状态之间的关系。研究表明,利用神经网络监测柴油机运行状态的变化是可行的和有效的。     

基于神经网络和混合编程的整流桥故障诊断研究

本文介绍了采用VC＋＋和MATLAB混合编程实现对三相整流桥进行故障诊断的方法。该方法通过VC＋＋调用MATLAB引擎来驱动神经网络,将神经网络、数据采集及人机接口结合起来,对三相整流桥的故障进行在线诊断。试验证明,经过足够的样本训练,采用三层BP神经网络能达到一定的准确度。     

基于PCA和SVM的柴油发动机冲击故障诊断方法研究

针对柴油发动机振动信号进行故障诊断技术研究,提出了一种基于主成分分析和支持向量机的柴油发动机冲击故障诊断方法。首先利用小波包分解提取出冲击故障的特征;再利用主成分分析技术获得敏感特征参数,进而减小数据处理的复杂程度;最后利用支持向量机对敏感特征参数样本进行训练,获得分类模型,进而实现故障分类。将该方法用于柴油机实际故障分类,诊断准确率较高,证实了本文方法对多种冲击故障诊断的有效性。     

利用振动噪声信号诊断柴油机故障研究的现状与发展

简述了利用扭转振动、噪声、缸盖系统振动、机身及侧面振动等振动噪声信号监测柴油机状态和诊断柴油机故障的原理和方法,介绍了国内外这方面研究的现状;归纳了利用振动噪声信号诊断柴油机几种典型故障的研究发展方向,以及故障诊断中采用不同方法的优缺点;最后总结了近年来柴油机故障诊断的几种较新的发展趋势.     

船舶主机性能故障的主成因分析

介绍了船舶主机２０种典型性能故障的仿真模型计算结果。通过对各故障下热工参数的主成因分析,揭示了热工参数的相关性,提出了性能故障的降维识别方法,并介绍了人工神经网络在船舶主机故障诊断中的具体应用。     

基于引力搜索BP神经网络的柴油机故障诊断

为了提高柴油机故障诊断的精度,将引力搜索算法用于BP神经网络初始权值及阈值优化,提出了一种基于引力搜索算法和BP神经网络相结合的智能故障诊断方法,并将其运用于柴油机磨损故障的振动诊断。结果表明,该方法与BP神经网络相比,对柴油机的磨合、磨损、极限等故障诊断准确,精度提高明显,验证了该方法的有效性。     

船舶柴油机在线监测与故障诊断系统的关键技术研究

近年来,我国国民经济增长率一直保持在10%左右,高速发展的经济,给海运业的发展带来了机遇。从中国海运实现的利润来看,1997年为负增长,2004年达到了历史的最高点,实现利润85亿元。高额利润率吸引了大量资金的涌入,海运业迅速发展壮大。台州辖区的运力发展也不例外,运力规模发展至今已拥有近190万吨;水运企业也由以国有企业为主转变为以民营股份企业占90%以上。但是海运业毕竟是一个高风险产业,一方面要受到全球经济和国家宏观经济调控的影响;另一方面要受到企业成本增加和市场竞争加剧的影响。因此,我们有必要对当前航运市场进行分析,从中获取相关的市场信息。     

船用柴油机工作过程故障诊断的仿真研究

利用计算机数值计算方法进行了船用柴油机性能故障的仿真计算，通过对各故障下热工参数的特征分析，揭示了热工参数在不同性能故障、不同运行工况和不同航行工况下变化规律，探讨了热工特征参数的优化选择、性能故障的分类和计算机仿真建模等问题，提出了热工参数的相对偏差分析法，并介绍了人工神经网络在船用柴油机故障诊断中的具体应用。     

船用柴油机故障诊断的综合法研究

文章针对当前船舶柴油机常用故障诊断方法的基本原理，总结了各种方法的优缺点，提出了故障诊断综合法。运用该方法对两起故障进行了分析，结果表明综合法对及时发现并排除故障是有效的，具有一定的现实意义。