粗糙集理论在装备故障诊断中的应用

针对目前部队的装备故障诊断能力较弱的现状,通过几种故障诊断方法的比较,选取出粗糙集作为装备故障诊断方法,从而对已得到的装备状态的测试数据进行分析,利用粗糙集的约简算法消除冗余信息,利用决策表的形式从不完备的、不精确的测试数据中导出诊断规则,并应用于某型电台装备中进行故障诊断。结果表明,诊断结果快速准确,为今后进一步研究粗糙集算法在故障诊断中应用提供了依据。     

船舶柴油主机状态监测中故障诊断方法研究

针对当前船舶柴油主机状态监测中故障诊断方法存在的诊断速度慢、诊断结果不稳定等缺陷,提出基于小波神经网络的船舶柴油主机状态监测中故障诊断方法。首先分析当前船舶柴油主机状态监测中故障诊断方法的研究现状,然后采用小波变换抽取船舶柴油主机状态监测中的故障特征,并采用神经网络对船舶柴油主机状态监测中故障特征进行学习,实现船舶柴油主机状态监测中故障诊断的分类决策,最后船舶柴油主机状态监测中故障诊断结果表明,本文方法不仅可以保证船舶柴油主机状态监测中故障诊断正确率,同时减少了船舶柴油主机状态监测中故障诊断时间,极大改善了船舶柴油主机状态监测中故障诊断效率。     

舰船装备故障诊断特征知识获取方法研究

将粗糙集理论引入到舰船装备故障诊断特征知识获取,提出一种基于粗糙集理论的舰船装备故障诊断特征知识获取模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例分析表明:在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征,并能有效地解决舰船装备故障诊断中规则获取的知识冗余或缺失问题,从而为粗糙集在舰船装备故障诊断中的深入应用打下基础.     

基于发动机模型和瞬态转速测量的气缺故障诊断方法

发动机气缸内的压力和扭矩输出的分配情况是诊断发动机工作状态的一个很重要的参数，但这一参数在发动机的运行过程中很难测量。本文讨论了基于发动机模型和瞬态转速测量的气缸故障诊断方法。在发动机瞬态转速波形和气压扭矩波形的基础上，定义几个诊断参数VI，API，TCI和PCI。利用这些诊断和简单的判断规则，可判断发动机各气缸的工作状态，并诊断出发动机气缸灭火和供油不足等故障。     

粗糙集和贝叶斯网络融合故障诊断方法

融合贝叶斯网络和粗糙集对不确定故障诊断的优势,以及粗糙集对冗余信息的处理能力,给出了一种粗糙集和贝叶斯网络进行融合的装备故障诊断方法,获得最小属性集的贝叶斯网络故障诊断模型及诊断规则,并应用于某型机载电台装备中进行验证,结果表明该方法不仅有效,而且得到的诊断规则也比单纯应用贝叶斯网络要优。     

关联规则在舰船供电系统故障诊断中的应用

为了能够对电力系统故障做到有效预警与诊断,本文提出一种基于关联规则的故障诊断算法,该算法能够从电力系统细微的信号变化中识别出故障之间的联系,并结合舰船实际运行状态对故障的诊断给出最优解。仿真结果表明,此算法的故障诊断能力突出,应用前景良好。     

基于改进Petri网的船舶电力系统故障诊断

将Petri网理论用于船舶电力系统故障诊断中,提出了一种改进的Petri网故障诊断模型。在基本Petri网诊断模型的基础上引入模糊推理规则形成模糊Petri网,说明了该方法的模型构建、推理过程及解析方法的表示。利用该方法对船舶电力系统进行故障诊断使推理过程简洁、诊断快速、诊断结果也更科学有效。     

基于G2专家系统的状态监测与故障诊断系统

G2专家系统是一种成熟的故障诊断技术,以其强大和稳定的推理能力得到广泛应用。本文提出一种基于G2专家系统的状态监测和故障诊断方法,在异常情况下辅助现场操作人员进行故障诊断和决策,对提高装置安全性和可靠性具有重要意义。本文在对装置的状态监测与故障诊断方法深入分析研究的基础上,以某装置为监测与诊断对象,研究并开发了基于G2专家系统的状态监测和故障诊断系统。     

舰船主动力装置故障诊断系统研究

文章介绍了舰船主动力装置故障诊断专家系统的体系结构和功能实现方法,分析了系统所采用的基于案例、规则和模型的综合故障诊断模型,提出了基于面向对象的诊断知识封装模块的知识表示形式。     

船舶动力装置凝给水系统故障诊断半实物仿真试验系统研究

讨论了船舶动力装置凝给水系统的故障机理、故障模式和故障诊断方法,着重介绍了故障诊断半实物仿真试验系统的软、硬件设计.该仿真试验系统采用神经网络和规则诊断相结合的复合诊断方法,软件采用VC6.0与MATLAB6.5混合编程,通过半实物故障仿真平台,实现在线仿真和试验.     

基于知识的燃气轮机故障诊断系统的研究与开发

结合MS6001型燃气轮机，对基于知识的燃气轮机故障诊断技术进行了研究。介绍了系统的总体结构，建立了基于框架的热力参数的知识表示方法。通过总结发生单一故障情况下燃气轮机的故障诊断规则，设计了基于产生式规则的推理方法，实现了系统的诊断功能。结果证明，这是一种行之有效的故障诊断研究方法，具有实用价值。     

船用三轴燃气轮机气路故障建模与聚类诊断技术

船用燃气轮机运行在高速、高湿和高盐的工作环境中时,其气路部件在运行过程中发生故障的可能性增大,开展典型气路故障诊断技术研究有助于提升船用燃气轮机运行的可靠性和安全性。通过分析船用燃气轮机积垢、压气机叶顶间隙增大、叶片磨损、机械损伤、涡轮热腐蚀和燃烧室故障等典型气路故障的机理,给出9种典型气路故障时性能参数相对变化的经验判据。采用小偏差建模方法,建立船用三轴燃气轮机气路故障仿真模型,基于经验判据对0.8工况下船用三轴燃气轮机典型气路故障进行模拟,仿真得到9种典型故障下测量参数的相对变化。提出基于聚类分析的船用燃气轮机气路故障诊断方法,并以9种典型气路故障仿真结果为例,验证了该诊断方法的可行性。     

基于时间和状态约束的故障因果关系图及其在燃气轮机中的应用

故障原因及其产生位置的确定是决定故障诊断系统是否可用的关键因素。文章定义了离散事件系统中故障之间两种类型的因果关系,给出了故障因果图（FSCG）的概念,进一步给出了描述故障之间基于状态和时间约束关系的因果图,基于此,将上述方法应用在某燃气轮机的故障诊断过程中,在对燃气轮机的内部结构进行概述的基础上,结合具体的故障发生情况,给出了其部分故障树结构,进而给出了相应的故障因果关系图,将其应用到实际的故障诊断中,并与传统的故障树方法进行相关对比,证明了该方法的有效性。     

基于模糊神经网络的燃气轮机故障诊断专家系统研究

针对神经网络和传统专家系统在燃气轮机故障诊断过程中各自存在的局限性,提出了一种将模糊神经网络和专家系统相结合的方法.解决了以往专家系统专家知识获取困难和不能描述模糊性知识的缺陷.通过已开发的某型三轴燃气轮机运行模拟器取得典型的故障样本完成了对模糊神经网络的训练工作,最后选取一定数量的测试样本对网络进行了测试,证明了系统的可行性.结果表明,该方法行之有效,在燃气轮机故障诊断领域中有很好的应用价值.     

大型舰船主汽轮机组智能诊断系统设计方案探讨

针对大型舰船主汽轮机组故障诊断工作的需要,对主汽轮机组智能诊断系统的开发方案进行设计。依据诊断对象的特点,确定系统开发需遵循的原则,设计系统的总体框架结构,论述各功能模块的功用和实现方法。通过对多种诊断资源的有效整合,确保系统的高效实用性。     

燃气轮机监测系统的建模与实现

以从法国引进的ＭＳ６００１燃气轮机发电机组为研究对象,针对它开发了一套以燃气轮机循环计算、压气机和涡轮特性计算及燃气轮机变工况计算为基础的工况监测显示系统软件。该软件的开发有利于提高燃气轮机系统运行的管理水平,为全面实现燃气轮机机组的智能监测和诊断打下坚实的基础。     

基于PCA和C-SVM的涡轮部件故障诊断

针对某型三轴燃气轮机高、低压涡轮部件容易出现的8种故障,提出一种基于PCA(主成分分析)与C-SVM(C-支持向量机)相结合的涡轮部件故障诊断模型.采用主成分分析方法对表征涡轮部件故障模式的测量参数进行特征提取,选择对故障模式影响最大的若干主成分作为C-SVM的输入样本,进而对高、低压涡轮部件故障进行诊断.通过实验表明,即使在较少样本的情况下,应用PCA与C-SVM相结合仍能取得较好效果.     

一种燃气轮机状态监测和故障诊断专家系统的研究

介绍了一种燃气轮机状态监测和故障和故障诊断专家系统。提出了产生式规则和框架相结合的知识表示方法；合理地组织了知识库，并提供了较完善的知识库管理功能；实现了该诊断问题中故障严重程度和可信度两种模糊概念的推理；建造了适合本问题的正、反向混合推理机。     

监测诊断技术在某型舰用燃气轮机维修管理中的应用

文章分析了应用振动频谱技术对舰用燃气轮机进行故障诊断的案例,提出了加强舰用燃气轮机使用管理的意见建议。实践表明,监测诊断是保障舰用燃气轮机工作可靠性的重要手段,是建立视情维修模式的有效技术支撑。     

数据库技术在专家系统知识表示中的应用

通过对专家系统知识表示以及数据库技术的研究,提出了一种用关系数据库表示产生式知识,构建专家知识库的方法。结合燃气轮机故障诊断模型的开发,阐述了该方法的理论和实现过程,并将系统的应用结果与BP算法和支持向量机模型进行了比较。