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.     

基于神经网络的船舶舵机控制系统设计

传统船舶舵机控制系统只适于控制对象是线性系统且时延和阶数等已知的情况,但在实际应用中,船舶舵机控制过程受船舶运行情况和航行环境的影响,属于随机过程.为此,设计一种新的基于神经网络的船舶舵机控制系统,依据功能要求设计船舶舵机的不同控制模型,再设计整体控制系统结构.通过设计4个不同层次的控制器结构,实现神经网络控制器的整体设计,利用神经网络算法对控制器中的参数进行学习和调整,神经网络控制器输出结果即为船舶舵机控制结果.实验结果表明,所设计系统控制效果好,不易受外界环境的干扰.     

油船主船体隔舱划分的神经网络专家系统

本文在总结专家系统（ＥＳ）发展与现状的基础上，描述了油船舱划划分的神经网络专家系统（ＴＡＧＮＥＳ）的基本原理与结构，以及基于 ＴＡＧＮＥＳ的知识表示，获取与推理，提出了ＴＡＧＮＥＳ与其它领域神经网络专家系统的组合，系统地阐述了ＴＡＧＮＥＳ的理论体系，同时给出３８０００吨油船分舱仿真设计的部分算例，说明了应用神经网络专家系统这一新理论来进行油船分舱智能设计的有效性和实用性。     

基于神经网络的汽轮发电机组推力瓦块拆检周期改进

运用人工神经网络的方法对某舰用汽轮发电机组的滑油铜含量进行分析,找出铜含量的变化规律,然后与曲线拟合进行数据处理的方法作比较,结果表明,基于遗传算法的BP网络模型比曲线拟合模型的预报精度明显提高,预报结果稳定,且建立模型的过程较为简单。     

基于人工神经网络的故障诊断技术在船舶导航系统中的应用

应用对向传播神经网络对船舶导航系统的测姿故障进行检测与诊断，得到了较为满意的结果。研究表明，该网络结构简单，学习速度快，适应性广，可以对船舶导航系统的传感器故障进行检测与诊断。     

剪切流对水平轴潮流能水轮机水动力性能影响

为了研究剪切流下潮流能水平轴水轮机水动力载荷特性,本文基于CFD方法,建立剪切流模型,计算了剪切流下水平轴水轮机的水动力载荷,并分析得出剪切率对水动力载荷的影响规律。结果表明：剪切流情况下,水动力载荷系数时历曲线发生明显波动,除弯矩系数的波动频率和叶轮旋转频率一致外,其他系数的波动频率均是叶轮旋转频率的2倍,且剪切率越大,水动力载荷系数的波动幅值就越大;随着速比增大,弯矩系数的波动幅值逐渐增加,而侧向力系数波动幅值先增加再减小,在最优速比左右达到最大值。研究成果可为潮流能水平轴水轮机的结构设计和性能优化提供依据。     

Application of LES in the study of inlet flow field in marine gas turbine

The structure and aerodynamics performance of gas turbine inlet system is an important part of technology of gas turbine installed on naval vessels. The design and numerical simulations of gas turbine inlet system are conducted and reliable foundation for design and manufacture of marine gas turbine inlet system of high performance is provided. Numerical simulations and experiments of two inlet system models of gas turbine are conducted with satisfactory results and are of significance to the actual application of the inlet system.     

基于神经网络的无人无缆水下机器人运动建模与控制技术研究

对自主型水下机器人（ＡＵＶ）神经网络运动模型的结构进行了理论分析和探讨,提出了非完全回归型神经网络、增加积分层的输出层结构及相应的分步式学习方法。对ＡＵＶ运动过程中目标运动路径和目标运动速度的同时跟踪控制进行了系统研究。提出了由主控网络和伴随网络构成的神经网络控制器结构,给出了通过计算机模拟来生成教师样本的方法,提出了预测控制的思想。计算机仿真及水下机器人“Ｔｗｉｎ－Ｂｕｒｇｅｒ”的水池实验结果验证了本文所提出的建模方法和跟踪控制方法的有效性和可行性。     

一种结构变频率特性主动控制方法

本文基于神经网络控制算法,研究了结构变频率特性主动控制方法,构建了控制系统整体框架,推导了整个控制系统的算法。同时,搭建了悬臂壳结构变频率特性主动控制实验台,利用附加在悬臂壳结构上的激振器,进行壳体表面多个位置的振动控制即结构变频率特性主动控制,从而完成与目标预设频谱的逼近,实验证明了该方法的可行性。     

模糊神经网络在船舶火灾报警系统中的应用

提出了一种利用神经网络和模糊系统理论设计船舶火灾报警系统的方法。该系统 模糊推理能力哟、神经网络学习能力强的特点,将模糊系统和神经网络结合起来,实现模糊系统设计的自动调整。利用感温式知因式传感器对火灾发生时温度和烟雾两个主要参量进行智能监测委 解决了报警灵敏度和误报率之间的矛盾。     

不同推进方式下LNG船电力系统的比较与发展趋势

文章对不同推进方式下LNG船的电力系统进行了比较,主要比较了蒸汽推进、双燃料电力推进、两冲程柴油机推进、燃气轮机电力推进等四种推进方式下LNG船电力系统的网络结构、系统容量、系统效率等一些技术指标,并在此基础上介绍了未来LNG船电力系统及推进方式的发展趋势.     

船用燃气轮机建模技术研究

建立燃气轮机数学模型是船舶动力及其控制系统研制的重要手段,建模的关键在于提高精度和收敛速度.为解决缺少部件实验特性数据的问题,本文基于相似理论提出了运用转速相似、流量相似和几何相似参数,对已知机组特性数据进行变换,从而获得具有相似关系的待建模机组的特性数据.考虑到两个机组的非绝对相似性,对特性数据进行修正,以提高建模精度.采用传统N-R法与有限域搜索法相结合的方法有效地提高了收敛速度.上述方法业已成功地应用于某型三轴燃气轮机的建模中.     

基于汽机流网一体化的辅助汽轮机建模与仿真

针对基于节点法的辅助汽轮机流体网络传统建模中,在动态过程中存在质量不平衡的问题,不能满足辅助汽轮机组变工况和故障工况特性研究的要求。本文提出了汽机流网一体化建模方法,依据质量守恒和能量守恒原理,采用可变出口导纳模拟不同背压下辅助汽轮机的流网运行情况。以某船舶汽轮燃油泵及其进出口蒸汽管网为研究对象,在MINIS环境下采用汽机流网一体化方法建立了其仿真模型。通过该方法下仿真结果与实际运行数据对比,验证了模型的准确性。仿真结果与传统模型仿真结果进行对比分析,表明了变工况和故障工况下汽机流网一体化模型具有更好的稳定性和动态适应性。     

Application of fuzzy neural network to the nuclear power plant in process fault diagnosis

The fuzzy logic and neural networks are combined in this paper, setting up the fuzzy neural network (FNN) ; meanwhile, the distinct differences and connections between the fuzzy logic and neural network are compared. Furthermore, the algorithm and structure of the FNN are introduced. In order to diagnose the faults of nuclear power plant, the FNN is applied to the nuclear power plant, and the intelligence fault diagnostic system of the nuclear power plant is built based on the FNN . The fault symptoms and the possibility of the inverted U-tube break accident of steam generator are discussed. In order to test the system‘ s validity, the inverted U-tube break accident of steam generator is used as an example and many simulation experiments are performed. The test result shows that the FNN can identify the fault.     

神经网络在多目标分布式融合中的应用研究

提出了适合分布式多传感器多目标(MSMT)数据融合估计算法，对这种推广的分层融合估计算法进行了数学推导和描述，研究了利用神经网络进行MSMT跟踪融合的网络结构和算法，进行了计算机模拟仿真。仿真结果表明神经网络融合估计可提高跟踪精度，并且这种融合方法是有效的。     

Structural analysis of an offshore vertical axis wind turbine composite blade experiencing an extreme wind load

The vertical axis wind turbine (VAWT) configuration has many advantages for an offshore wind turbine installation. The VAWT is omnidirectional and its rotating mechanical components can be placed close to sea level. In this paper, the structural analysis of a VAWT blade structure subject to a critical load case was investigated with two methods, an analytical model and a finite element (FE) model. It was shown that the utilisation of a composite blade topology can resist the induced flapwise loading and the material strains were contained within their allowable limits. The analytical approach was demonstrated to be a quick and accurate technique to compute the composite blade strain distribution when compared to the FE model results.     

集装箱船初步设计的稳性咨询与诊断专家系统

本文介绍了神经网络知识库在建立专家系统中的应用及作者研制的集装箱船初步设计的稳性咨询与诊断专家系统的原理、结构概况,还给出了对２５００ＴＥＵ集装箱船的诊断实例。     

基于进化规划的自适应高斯神经网络

自适应高斯神经网络能够对目标信号的功率谱有效识别特征进行自动提取和分类，但此网络使用BP算法，其误差能量函数是一个不规则的超曲面，容易陷入局部极小值。因此，提出了一种使用进化规则来设计和训练自适应高斯神经网络的新方法，该方法能够自动的确定网络的最优结构和联结权值，同时避免网络的局部优化。将该方法用于被动声呐晶目标的分类识别，实验结果表明基于进化规则的自适应高斯神经网络能够有效的克服局部最小问题，具有更好的识别率。     

基于粗糙集理论的柴油机燃油系统故障诊断研究

针对柴油机燃油系统的故障种类多的特点利用小波方法对燃油波形进行分析,提取时域及频域的故障特征参数,并使用粗糙集理论对这些故障特征参数进行约简,达到简化故障识别的神经网络的结构、加快辨识速度的目的.最后用RBF神经网络对所模拟的各类故障进行辨识,证实了粗糙集理论在柴油机燃油系统故障诊断中应用的可行性.     

水下航行器对转涡轮机系统建模与仿真（英文）

The structure of a counter-rotating turbine of an underwater vehicle is designed by adding the counter-rotating second-stage turbine disk to the conventional single-stage turbine. The available kinetic energy and the absorption power of the auxiliary system are calculated at different working conditions, and the results show that the power of the main engine and auxiliary system at the counter-rotating turbine system matches well with each other. The technology scheme of the counter-rotating turbine system is proposed, then the experimental simulation of the lubricating oil loop, fuel loop, and seawater loop is completed. The simulation results indicate that the hydraulic transmission system can satisfy the requirements for an underwater vehicle running at a steady sailing or variable working conditions.