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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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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。 相似文献
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针对传统柴油机状态监测的不足,采用模糊数据融合的方法,对多传感器测得的数据进行融合处理,实现柴油机故障的预警及柴油机状态的监测。 相似文献
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<正>目前大型柴油机故障诊断主要利用各种在线采集的热工参数,由于柴油机故障类型多、故障原因多样,有时也需要采用离线传感器采集其他参数进行辅助判断。便携式振动采集器和传感器尺寸小、重量轻、携带方便,可以发现的故障类型多,在柴油机离线故障诊断中使用广泛。柴油机运转时不可避免会产生较大的振动,这是由其结构特点和工作性质决定的。柴油机结构复杂,故障产生的原因有时模糊不清;柴油机振动激励源多,传递路径复杂,柴油机各类故障所对应的振动频率较难确定。 相似文献
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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... 相似文献
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为了提高船舶维护效率,提出一种多传感器融合下船舶机电系统多发故障信号监测方法。根据故障状态下的信号频率,使用小波变换法提取故障信号特征参数作为蚁群算法优化BP神经网络输入,实现多发故障诊断,并通过DS证据理论完成多传感器数据融合,得出故障诊断结果。实验结果表明,该方法可通过多传感器融合判断出船舶机电系统故障类型,即使一种传感器出现故障也不影响诊断效果,诊断船舶机电系统多发故障平均准确率高达97.02%,能够实现较为精准的船舶机电系统多发故障监测。 相似文献