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船舶柴油机智能故障诊断仿真方法的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
此文从应用技术的观点出发,概述了近年来船用柴油机监测和故障诊断的方法现状,介绍柴油机故障诊断的智能方法。并结合课题,以神经网络理论为数学工具对柴油机故障进行智能仿真诊断,然后分析其应用难点及发展趋向。 相似文献
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神经网络技术在船舶柴油机故障在线诊断中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服传统模拟电路故障诊断方法的不足,通过对船舶柴油机遥控系统工作原理的分析,提出采用BP神经网络诊断船舶主机遥控系统的智能诊断方法。介绍BP神经网络结构确定方法及其数值优化技术,并以具体电路模块为例探讨神经网络在船舶柴油机遥控系统故障诊断中的应用。通过Matlab仿真可以发现基于BP神经网络的电路故障诊断方法具有自适应性好、训练时间短、准确性高等特点。 相似文献
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基于PCA-BP神经网络在船用柴油机热工故障诊断中的应用研究 总被引:2,自引:2,他引:0
《中国修船》2017,(5):32-35
利用AVL-BOOST对柴油机的热工故障进行仿真计算,首先通过主成分分析法对柴油机的热工故障进行分析,选取能够反映原始变量99.589%信息的3个主成分作为BP神经网络的输入,将柴油机的故障模式作为输出,构建一个3层的神经网络预测模型。结果表明,PCA-BP神经网络模型能够很好的对柴油机的故障模式做出诊断。 相似文献
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进化神经网络在柴油机故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
瞬时转速波形诊断法是柴油机故障诊断中的一种较为方便实用的诊断方法,本文较为系统地介绍了其测量、故障参数提取及分析方法,并在诊断分析中使用了进化RBF神经网络,此网络的训练采用遗传算法,优化了径向基神经网络的结构和参数,加强了网络的实用性。最后用神经网络对所模拟的故障进行辨识,证实了瞬时转速法与进化神经网络的结合在柴油机故障诊断中的可行性。 相似文献
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[目的]大型船用柴油机故障类型的数据通过台架试验或者实船来获取存在许多不利因素,因此针对柴油机的故障仿真数值计算就显得尤为重要,同时对故障排除及数据驱动的智能故障诊断系统的构建也具有重要意义。[方法]基于AVL BOOST软件和台架试验数据,建立柴油机仿真模型,验证4种负荷工况下仿真模型需满足的精度要求;基于100%负荷工况模型,采用控制变量法模拟柴油机发火点提前、单缸停油及曲轴箱窜气这些典型故障,并分析计算得到的数据。[结果]结果表明:发火点提前5°时,缸内最高燃烧压力提高了17.4%;第1缸停缸后,有效油耗率上升近15%;对于不同气缸停油情况,第2号和3号气缸停油时的特征参数变化幅度较小;随着活塞有效窜气间隙的增加,各特征参数基本上呈线性扩大趋势,在窜气间隙值为0.04 mm时,部分特征参数急剧增加,例如油耗率增加了近40%。[结论]所得结果可作为柴油机故障状态识别及智能故障诊断系统构建的重要依据,为探索船舶柴油机智能故障诊断技术提供新的途径。 相似文献
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船舶主机性能故障的主成因分析 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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为进一步提高船舶柴油机故障诊断的可靠性,将一种基于模糊信息多级融合的故障诊断方法应用到船舶柴油机的故障诊断中,该方法将各级诊断数据充分融合后再进行船舶柴油机的故障诊断,应用结果表明该方法准确有效,不但在正常情况下作出了准确的故障诊断,而且在局部检测传感器失灵发生误检的情况下亦能避免船舶柴油机故障诊断的误判,为提高船舶柴油机故障诊断的可靠性提供了有益的借鉴. 相似文献
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分析了智能故障诊断的视情维修技术,根据船舶柴油机热力工作过程参数蕴含大量的故障信息,提出基于热力参数的智能故障诊断技术,从几种不同的类型,介绍了船舶柴油机的热力参数的智能故障诊断及处理的应用. 相似文献
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[Objectives]In order to improve the fault diagnosis level of marine power systems, this paper studies the real-time fault diagnosis of a marine supercharged boiler based on a convolutional neural network (CNN).[Methods]First, the simulation program of the marine supercharged boiler is developed based on the GSE platform, and the simulation fault data is obtained. The fault diagnosis model of the boiler is then established using the CNN method. Next, through the change trends of temperature, flow and other parameters, combined with a priori knowledge and the machine learning method, fault identification is carried out. Lastly, the performance of the method is evaluated against criteria such as confusion matrix and accuracy. [Results]According to the comparison results between the feature extracted dataset and the original dataset, the stability of the model output results and the generalization ability of the model are optimized and improved, with an overall fault classification accuracy reaching 99.53%.[Conclusion]The results of this study can provide valuable references for the intelligent monitoring of marine power systems. © 2022 Chinese Medical Journals Publishing House Co.Ltd. All rights reserved. 相似文献
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泵控液压缸在工程机械中有着相当广泛地应用,其动态特性决定了整个液压系统的工作性能,为此对经简化的泵控液压舵机系统进行动态特性研究。因为软件MATLAB的工具箱SIMULINK在系统仿真方面的功能十分强大,所以利用SIMULINK对液压系统进行物理建模、仿真,对泵控液压缸进行动态特性研究。仿真结果验证此研究方法的可行性与正确性。此外,该研究方法简单、直观,可以应用于液压系统的设计、液压元件的选择与优化和液压系统故障辅助诊断,也可以应用于轮机模拟器的仿真系统。 相似文献