基于专家系统的船舶电力系统故障诊断探究

船舶所处的特殊行驶环境会导致船舶电力系统存在故障,发生不稳定、故障点确定困难等问题,而故障诊断专家系统能及时对出现的故障进行高效率诊断,有效缩短船舶电力系统故障持续时间。文章对船舶电力系统的组成与特点进行分析,并基于船舶电力系统可能存在的电气故障明确传播故障诊断专家系统研究的结构框架,结合反向推理、模糊推理等方法,对船舶故障的具体诊断情况与解决方案进行分析,旨在有效增强船舶电气系统供电稳定性,提高船舶行使的安全系数。     

不平衡负载下船舶电力系统故障诊断研究

电力系统的故障诊断可以保证船舶的正常工作,针对当前单一模型无法全面、准确对船舶电力系统故障进行诊断的难题,提出一种基于组合模型的船舶电力系统故障诊断模型。首先提取不平衡负载下船舶电力系统的信号,并提取状态特征,然后采用隐马尔科夫法对船舶电力系统故障进行初步诊断,采用支持向量机对船舶电力系统故障进行进一步诊断,以提高船舶电力系统故障诊断的准确性。最后进行船舶电力系统故障诊断的测试,测试结果表明,组合模型可以从多个角度对船舶电力系统的工作状态进行分析,船舶电力系统故障诊断率高,不仅有降低了船舶电力系统故障的错误诊断率,而且改善了船舶电力系统故障效率。     

故障诊断专家系统在船舶电力系统故障诊断中的应用

为保证船舶电力系统的供电连续性,尽可能的缩短船舶电站的停电时间,文中阐述了故障诊断专家系统在船舶电力系统故障诊断中的应用,能够处理电力故障中的不确定问题,恢复电力系统的正常运行。     

人工智能技术在船舶电力系统故障诊断中的应用

近年来人工智能技术在很多领域得到了成功应用,特别是故障诊断方面。船舶电力系统是保障船舶自动化系统正常工作的重要组成部分。由于船舶电力系统工作环境恶劣,因而船舶电力系统一旦出现故障将会产生很严重的后果。传统船舶电力系统故障检测费时费力,本文通过对人工智能技术进行分析,研究了人工智能技术在船舶电力系统故障诊断中的应用,提出了一种故障诊断系统架构,重点研究了基于人工神经网络以及专家系统的电力系统故障诊断,设计了神经网络模型,给出了推理机的故障诊断流程。     

遗传算法的舰船电力系统供电恢复研究

船舶电力系统的故障重构是船舶运行管理系统中的重要内容。为保障船舶运行过程安全可靠,根据船舶电力系统的特殊性,结合遗传算法对舰船电力系统供电恢复问题进行研究。将遗传算法具体用于船舶电力系统的网络故障重构并通过对遗传算法对电力系统故障信息进行快速、准确地判断,以便更及时准确的对复杂的船舶电力系统供电恢复情况进行调整和控制,确保船舶在中电力系统出现故障的情况下可快速恢复供电,以保障航行安全。通过调查分析和实验检测充分证明了该方法能有效地提高船舶供电恢复的速度及精度,可较好地实现了舰船电力系统的多目标故障恢复。     

船舶电力系统故障诊断专家系统的智能化研究

文中介绍了在人机接口、知识库、推理机以及学习机制的设计中为提高船舶电力系统的故障诊断专家系统的智能水平所采取的几种方法，进一步完善了船舶电力系统的故障诊断专家系统的设计．     

大型船舶电力系统短路故障诊断方法研究

船舶电力系统是船舶中的重要的组成部分之一。随着船舶航运的发展,船舶电力系统的重要性也日益显现出来,相关的研究工作也广泛的开展开来。由于船舶航行所处环境湿度很大,加上盐雾、霉菌、油污等因素影响,导致船舶电力系统线路易受到腐蚀、恶化,使得船舶电力系统的输电线路短路故障频发,直接影响船舶电力系统安全性、稳定性,一旦处理不及时甚至会造成船舶电力系统的瘫痪。因此对船舶电力系统短路故障进行准确检测、及时排查十分重要。对船舶电力系统短路故障的准确检测方便及时采取有效解决措施对电力系统故障进行预警和处理,有利于保障船舶电力系统安全稳定运行。早期的船舶电力系统短路故障出现的时间长短难以确定,为了更好地制定维护方案,结合模糊算法对船舶电力系统短路故障进行了分析,对现有的船舶电力系统故作诊断系统进行了优化设计,最后对系统进行检测,检测结果证明该方法对船舶电力系统进行故障诊断工作精准度较高,有较强的参考价值。     

基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断

当前船舶电子设备故障诊断方法无法准确表达船舶电子设备故障变化特点,船舶电子设备故障诊断成功率低,出现了大量错误的船舶电子设备故障诊断结果,同时船舶电子设备故障诊断实时性差,为此设计了基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断模型。首先分析当前船舶电子设备故障诊断模型存在缺陷的原因,通过数字信号处理技术采集船舶电子设备工作状态信号,并从信号中提取船舶电子设备故障特征向量,然后将船舶电子设备故障特征向量作为极限学习机的输入,通过确定极限学习参数建立船舶电子设备故障诊断模型,最后在Matlab2016平台上进行了船舶电子设备故障诊断仿真模拟测试。结果表明,本文模型可以提取描述船舶电子设备工作状态的信号,提取特征向量可以很好描述船舶电子设备故障类型,使得船舶电子设备故障诊断成功率得到提高,故障诊断的错误率降低,有利于船舶电子设备故障处理。     

船舶综合电力系统建模与故障仿真

船舶电力系统发生故障会影响船舶的安全运行。采用数字仿真技术可以方便地对船舶电力系统故障进行仿真,应用MATLAB/Sim Power System软件建立环形配电的电力系统仿真模型并进行船舶在正常工况和发生常见短路故障时的仿真与研究。根据对所建模型进行故障仿真所得出的参数变化情况,可以有效地分析故障发生的原因和影响,从而减少此类故障的发生。     

采用熵函数算法的船舶电力系统脆性评价体系研究

在船舶电力系统中,由于各种用电设备的数量和复杂度快速增长,因此对于电力系统工作状态的监控变得至关重要。本文采用熵函数算法对船舶电力系统的有关性能进行优化,主要针对电力网络的脆弱性进行研究。通过对脆弱性的判断,可以准确地预测电力系统的工作状态,同时也能够对电力系统中的故障发生概率进行预测。     

船舶发电机智能诊断系统设计与研究

船舶发电机系统发电性能和稳定性能直接影响到船舶能否正常工作,因此要求发电机在遇到故障时,能够快速确定故障位置,并有效排除故障,尽最大可能降低故障的影响。本文在研究船舶发电机系统的基础上,设计基于蚁群算法和人工神经网络技术模型的船舶发电机故障诊断系统,此诊断系统能够有效定位故障点,并进行故障类型判断和排除。     

船舶起重设备电机故障维修技术研究

为保障船舶在航行过程中的安全性和可靠性,对船舶起重设备电机故障维修技术进行研究,基于最小二乘支持向量机算法对传输线设计了传输线电压与故障点电压计算方程进行设计,并对电压故障点处的奇异性特征进行分析,建立并存互补的故障维修检测方法,以便及时准确的对船舶起重设备电机故障进行检测,排除安全隐患,避免船舶起重设备整体或局部是否异常。满足现代化船舶航运工程安全、快速的设计需求。     

一种故障诊断模糊专家系统的实现

针对电力系统多异构设备故障诊断工程化不高的问题,提出一种具体的故障诊断实现框架。采用通信方式和数据结构独立配置的方法,实现电力系统多种协议通信的无缝连接,解决了底层异构设备数据在顶层设备中的接收、分析和存储难以统一的问题;在故障诊断框架下,设计并实现模糊专家系统和其他故障数据处理综合诊断;研究了基于xml的系统配置信息描述,能够实现电力系统中各种设备、参数和故障判断准则等信息的标准化;同时提出了一种故障诊断算法,实现系统各设备的故障定位。诊断实例结果表明,系统推理效率高,可信度好,能够满足电力系统故障诊断要求。     

混合型专家系统在船舶动力装置故障诊断系统中的应用

介绍了一种基于人工神经网络的混合型专家系统及其在船舶动力装置故障诊断系统的应用。具体描述了混合型专家系统的基本原理,论述了船舶动力装置故障诊断系统的结构与功能。最后用一个实例说明混合型专家系统在船舶动力装置故障诊断系统上的应用。     

采用模糊综合评价系统的船舶电力保障装置设计

船舶电力系统负责为整艘船舶提供航行动力,以及通信、控制等其他航行保障设备、机械控制设备、助航设备等提供基本运行的电力,是舰船结构中最为重要的部分。通常情况下,船舶电力系统由发电机、船舶内电网、各种强弱电设备等组成,每一个部分发生故障,都将直接影响到整个船舶电力系统的正常运作,因此,在电力系统发生故障时,及时对故障进行分析,并采取必要的措施,显得尤为重要。本文提出一种采用模糊综合评价系统的船舶电力保障装置,通过层次化的船舶电力系统故障分析模型和基于模糊分析的故障评价和决策系统,该装置能够快速定位船舶电力系统中存在的故障,并能够根据预先制定的反应规则,进行快速故障排除,保证船舶航行的安全。     

船舶动力装置故障诊断与专家系统的开发

采用热力参数分析法专家系统对船舶动力装置额定工况下的故障进行实时诊断,详细分析了热力参数与故障间的关系,并给出了故障诊断子系统的推理机和知识库的设计开发方法,推理机和知识库采用专家系统开发工具CLIPS语言实现。     

使用数据挖掘实现舰船故障数据定位

为了更好地保障船舶航行安全,有效提高船舶的故障定位和检测能力,提出了使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法,通过对舰船故障数据进行实时采集和分类挖掘获取船舶航行过程中的异常数据,实现对船舶故障数据关联规则特征的准确提取。在进行故障定位的过程中,合理并利用电磁探测器和声敏传感器等设备进行故障诊断,并对不同类别船舶故障数据的高维特征融合的研究采用数据挖掘分析算法,利用数据挖掘分类器对船舶故障数据进行分类识别和定位挖掘,从而有效保障船舶故障数据定位的精确度和有效性。最后通过实验结果表明,使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法具有较高的故障定位精度。可以应用于船舶故障实时诊断,有效提高船舶故障诊断的实时性。     

一种故障诊断模糊专家系统的实现

针对电力系统多异构设备故障诊断工程化不高的问题,提出一种具体的故障诊断实现框架.采用通信方式和数据结构独立配置的方法,实现电力系统多种协议通信的无缝连接,解决了底层异构设备数据在顶层设备中的接收、分析和存储难以统一的问题;在故障诊断框架下,设计并实现模糊专家系统和其他故障数据处理综合诊断;研究了基于xml的系统配置信息描述,能够实现电力系统中各种设备、参数和故障判断准则等信息的标准化;同时提出了一种故障诊断算法,实现系统各设备的故障定位.诊断实例结果表明,系统推理效率高,可信度好,能够满足电力系统故障诊断要求.     

故障并行计算在船舶电力设备故障信号诊断中的应用

船舶电力系统为自发电、自分配的独立电力系统,当电力设备出现故障时,会影响船舶的航行安全。为了对船舶电力设备故障信号进行准确的诊断,依据故障计算原理,利用故障并行计算方法进行船舶电力设备故障信号诊断,仿真试验证明,并行计算方法的故障诊断正确率与所耗时间均优于对比算法,同时,随着参与并行计算的线程的增加,诊断的实时性随之增强,是一种高效的船舶电力设备故障诊断方法。     

基于SVM模型算法和大数据分析技术的船舶设备故障诊断

为在船舶设备发生故障时能准确、及时地定位故障发生根源,保证船舶安全、经济运行,采用大数据分析方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型算法对船舶设备进行故障诊断,提前预测可能发生的故障。以船舶柴油机滑油压力低故障为例,应用Python语言,通过SVM模型算法预测该故障的发生概率。结果表明,在已采集的船舶数据样本的训练集和测试集上,数据拟合和故障预测的效果十分理想,预测故障发生的准确率较高。