基于引力搜索RBF神经网络的柴油机故障诊断

为了解决RBF神经网络的参数选择问题,以便提高柴油机故障诊断的精度,提出了一种基于引力搜索算法和RBF神经网络相结合的智能故障诊断方法.该方法首先采用减聚类算法确定网络隐层单元数,然后提出改进引力搜索算法优化RBF神经网络的参数.利用国际标准样本集对该方法进行分类测试,并将该方法应用于柴油机故障的诊断,仿真实验验证了该方法对柴油机故障的分类和诊断效果.     

基于神经网络的设备油样的光谱分析

利用原子光谱分析方法,检测船用柴油机及舵浆装置润滑油所携带的机械磨损微粒,定量地评价被监测机械设备的磨损状态,并利用神经网络方法处理光谱分析数据以诊断机械设备故障。     

基于神经网络的柴油机磨损故障模糊诊断方法研究

针对柴油机磨损故障的特点，探讨了获取和表示诊断信息的方法，提出了采用神经网络与模糊理结合的模型诊断磨损故障。将该模型应用到柴油机磨损故障诊断中，其诊断准确率令人满意。     

神经网络与D-S证据理论分层融合的柴油机综合故障诊断方法研究

针对柴油机传统故障诊断方法处理数据量大、故障类型复杂多变的问题时存在诊断准确率不高的现状,利用数据融合原理,将神经网络和证据理论进行有机的结合,提出了神经网络和证据理论分层融合的柴油机故障综合诊断方法.该方法通过并行神经网络的结构提高局部诊断网络的诊断能力,并给出了基本可信度分配的客观化方法,充分利用各种故障的冗余和互补信息,可显著提高故障诊断的准确率.诊断实例表明,该方法能显著提高柴油机故障诊断系统的效率.     

船舶二冲程主柴油机增压器喘振故障诊断方法探讨

提出一种船用二冲程增压柴油机喘振故障的诊断方法。根据监测热工参数采用微机诊断软件可迅速查出喘振的主要原因。     

浅析RT-flex系列船用智能柴油机网络监控技术

随着船舶主机新技术的不断发展,越来越多的智能柴油机在船舶上得以应用。针对智能柴油机维护管理困难的新问题,以Sulzer RT-flex系列船用智能柴油机为例,对其网络监控及AutoChiefC20主机遥控系统的网络集成技术进行分析,并提出维护管理建议,对船舶轮机、电气管理人员具有一定的参考意义。     

船用涡轮增压柴油机运行性能故障的模拟计算

开发一种船用涡轮增压柴油机运行性能故障模拟计算程序，介绍了计算模型和方法，并给出低速和中速船用柴油机的计算实例，表明应用本程序进行故障模拟计算的可行性，它是获得发动机性能故障与症状样本集的有效方法。     

柴油机瞬时转速的仿真计算与分析

根据柴油机的动力学和运动学，建立了柴油机瞬时转速的计算模型，在LabVIEW软件开发平台上开发了仿真计算软件，进行了柴油机瞬时转速的仿真计算与分析．在实验室进行了柴油机瞬时转速的测量与分析，并与仿真计算结果进行了比较，证实了柴油机瞬时转速计算模型的正确性和对故障的可诊断性．考虑螺旋桨对瞬时转速的影响，分析了瞬时转速分析法用于船舶主机（柴油机）监测与诊断的应用条件．     

船用柴油机减速运行故障及其对策

通过对船用柴油机减速运行时可能会出现的故障分析，提出了相应可采取的对策。     

船用电子设备失效分析

目前船用电子设备可靠性偏低，失效(故障)较频繁，不能很好地满足正常的航运要求．文中界定了船用电子设备的失效，简述了可借鉴的失效分布模型．通过所收集的数据，对某类船用电子设备的失效规律进行了统计分析，探讨怎样提高船用电子设备的平均寿命和无故障工作时间．