基于分布式模糊神经网络的船舶机电故障诊断

为了更好地保障船舶航行安全,及时准确地对船舶机电设备进行监测分析,修理出现的故障,提出了一种基于分布式模糊神经网络的船舶大型机电设备故障诊断的方法.该方法融合了模糊理论和神经网络各自的优点,能自适应从学习样本数据中提取故障模型,能实时地进行故障诊断,且网络结构简单,训练速度快,准确率高.通过对某船转子系统的故障诊断实验,证明了此法的有效性和优越性.对于大型的复杂设备,基于分布式模糊神经网络的故障诊断方法优势明显,具有很好的应用前景.     

船舶动力机械网络化智能维护系统研究

分析了大型船舶动力机械故障诊断与智能维护平台构建的技术和集成技术,并融合故障诊断中的经过实践检验的方法和技术,同时综合现有故障诊断系统的优点,对船舶动力机械网络化智能维护系统进行了初步的研究.     

多传感器融合下船舶机电系统多发故障信号监测

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。     

一种新的船舶柴油机模糊故障诊断方法

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.     

基于模糊神经网络的船舶机电故障诊断分析

船舶机电故障诊断影响着船舶航行安全,关系着人类的生命财产安全。文章提出应用模糊神经网络对船舶机电故障进行诊断。模糊神经网络融合了模糊理论和神经网络的优点,可自适应从学习样本数据中提取故障模型,根据采集的样本训练出模糊神经网络的连接矩阵,再合成单个联想记忆网络,最终实现实时故障诊断。以某船舶发电机转子系统的监测数据为例,证明了此法的有效性,可广泛推广。     

模糊支持向量机在船舶发电机故障诊断中的优化应用

对以往提出方法的优点进行总结,在故障诊断中对模糊支持向量机进行优化应用,提出一种优化诊断方法。基于模糊支持向量机进行发电机故障分类,构建模糊故障分类模型。利用故障仿真模型获取各种发电机故障的对应电流信号,将电流信号中的特征量设为模型的四维输入向量。根据模糊故障分类模型的分类结果和船舶发电机历史运行数据,建立故障诊断融合识别框架。根据建立的故障诊断融合识别框架,将故障诊断过程分为4个步骤进行船舶发电机的实际故障诊断。对模糊支持向量机的优化应用进行实例研究,测试结果证明其优化应用实现了有效的故障诊断,验证了设计方法的有效性。     

基于模糊规则的某型船舶柴油机故障诊断专家系统

基于模糊诊断技术,开发了NTA855-M350型船舶柴油机故障诊断专家系统。该系统根据故障征兆进行模糊运算,确定了故障原因,并对诊断结果通过维修反馈实现自学习功能。     

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.     

基于信息融合的船舶机电设备故障诊断

对船舶机电设备故障进行了分析,指出故障诊断必须从多类数据中寻找隐藏的信息,进而提出了对于观测数据运用模糊聚类方法进行信息融合,寻找故障模式.算例证明方法有一定的效果.     

基于FNN的船舶舵伺服系统故障诊断研究

分析某型船舶舵伺服系统的故障信息,建立了模糊神经网络故障诊断模型.利用模糊逻辑处理数据以便于充分利用经验知识;利用神经网络诊断,避免了复杂故障树诊断系统的"匹配冲突"、"组合爆炸"和"无穷递归"等问题,并采用改进的BP算法训练神经网络,解决了收敛速度和收敛振荡的问题.诊断实例结果表明:该故障诊断系统具有较强的鲁棒性和泛化能力;该算法采用无模型化诊断,容易实现自学习,可不断完善系统性能,具有一定的理论和工程应用价值.     

舰船动力装置智能诊断方法研究

文章围绕动力装置故障监控诊断的三种常用方法——热参数分析、油液分析、振动分析,归纳和总结了舰船动力装置智能诊断的基于专家系统的方法、人工神经网络方法、模糊逻辑方法和知识发现的方法,从专家系统的发展、混合智能诊断、不确定性人工智能3个方面对现代动力装置诊断技术的发展趋势和有待解决的问题进行分析与探讨,提出了装置故障诊断领域未来的研究方向。     

Application of data fusion method to fault diagnosis of nuclear power plant

The work condition of nuclear power plant (NPP) is very bad, which makes it has faults easily. In order to diagnose the faults real time, the fusion diagnosis system is built. The data fusion fault diagnosis system adopts data fusion method and divides the fault diagnosis into three levels, which are data fusion level, feature level and decision level. The feature level uses three parallel neural networks whose structures are the same. The purpose of using neural networks is mainly to get basic probability assignment (BPA) of D-S evidence theory, and the neural networks in feature level are used for local diagnosis, D-S evidence theory is adopted to integrate the local diagnosis results in decision level. The reactor coolant system is the study object and we choose 2# steam generator Utubes break of the reactor coolant system as a diagnostic example, The experiments prove that the fusion diagnosis system can satisfy the fault diagnosis requirement of complicated system, and verify that the fusion fault diagnosis system can realize the fault diagnosis of NPP on line timely.     

基于T-S模糊模型的船舶推进系统故障诊断研究

基于船舶推进系统基准(SPSB)测试平台,建立了船舶推进控制系统的T-S模糊模型,结合满意控制理论,通过模糊化与反模糊化将船舶推进系统分成多个局部子系统,给出了各局部子系统在执行器恒偏差故障下,满足多个性能指标约束的故障诊断观测器设计方法。利用Simulink工具箱建立了仿真模型,验证了船舶推进控制系统多性能指标约束下故障诊断观测器的正确性与有效性,为船舶推进系统的故障诊断提供了新的思路。     

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.     

基于PLC的模糊频载调节器设计

介绍可编程序控制器(PLC)实现船舶电站模糊调频调载的软硬件实现方法,采用离线计算、在线查表的方法在PLC上实现模糊控制,利用硬件在环仿真进行试验研究,结果表明,智能频载控制器具有较好的稳、动态性能。     

基于模糊信息熵的变压器故障诊断方法研究

针对IEEE三比值法对油浸式变压器故障诊断的缺码和多种故障发生时的难诊断现象,建立标准故障序列,利用灰色关联度原理判断故障气体与标准序列的关联程度,根据模糊熵的原理计算故障气体与标准模型的相对熵,相对熵最小的标准序列即为变压器的绝缘故障.实验结果证明,该方法能较好地解决三比值法的缺码现象,能准确地判断变压器的绝缘故障,提高电力系统的可靠度,维护系统安全.     

基于Fuzzy-PID的船舶主机燃油粘度控制系统设计

为提高主机燃油的粘度控制，保证船舶动力性能，为燃油粘度控制系统建立相应的数学模型，借助Matlab模糊逻辑工具箱设计粘度控制器并在Simulink平台上对该系统进行仿真分析。仿真结果表明，Fuzzy-PID控制算法的设计极大地改善了系统各项性能，是一种有效的控制方法。     

基于B/S和C/S架构的船舶动力装置远程故障诊断系统

依据“智能船舶”的理念，针对船舶动力装置故障诊断系统，提出一种基于C/S和B/S混合架构的船舶动力装置远程故障诊断系统。依据B/S和C/S架构的优势，开发了基于C/S架构的数据管理平台，实现了船、岸间的数据、信息交互；将基于模糊神经网络的专家诊断模型应用于B/S架构的岸基船舶动力装置故障诊断系统的故障诊断判别，并利用BP算法训练实例对该模型进行了精度验证。结果表明，系统稳定可靠，故障诊断准确性高，为“智能船舶”发展提供了一个良好的解决方案。