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当前船体弹性支撑轴故障检测存在效率低、错误多等不足,为了改善船体弹性支撑轴故障检测效果,设计了支持向量机多类分类器的船体弹性支撑轴故障检测方法。首先选择船体弹性支撑轴作为研究对象,提取其振动信号。然后从振动信号中提取描述其工作状态的特征,并通过对特征进行选择,得到最优的船体弹性支撑轴故障检测特征。最后根据故障检测特征,采用支持向量机多类分类器进行船体弹性支撑轴故障分类和检测。仿真测试结果表明,本文方法能够很好识别各种类型的船体弹性支撑轴故障,对所有类型故障检测率超过95%以上,而且具有较快的船体弹性支撑轴故障检测速度,相对其他船体弹性支撑轴故障检测方法,优势十分明显。 相似文献
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一种水目标识别方法:基于模糊理论的多神经网络融合分类 总被引:1,自引:0,他引:1
在应用多种方法提取目标噪声中分类特征的研究基础上,本文设计出基于模糊理论的多神经网络融合分类器,其研究重点主要包括有监督分类的模糊聚类神经网络分类、多神经网络与模糊综合分析相结合的融合分类。基于大量海试实测信号样本的多组实验表明,该分类方法具有良好的工程应用前景。 相似文献
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舰船目标自动识别通常需考虑多个特征,而复杂的特征往往需要适合的分类器与之相适应。本文借助已有的一种可组合多种特征和多种分类器的通用分类器,验证其在舰船识别中的有效性。该通用分类器将多分类问题转化为多个二分类问题,利用多个二分类器对舰船各特征进行独立识别,最后根据投票规则决定目标识别结果。本文以二分类BP网络作为多神经网络分类器的基分类器,对航空母舰、驱逐舰、护卫舰、客船、集装箱、民用货船6种船只类型进行了识别。识别结果表明,由多个二分类BP网组成的多神经网络分类器平均分类精度为89%,该通用分类器在实践中有效。 相似文献
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大型船舶动力装置工作负荷较大,故障诱因较多,为了有效准确排除大型船舶动力装置,提高工况稳定性,提出一种基于喘振谱特征提取的大型船舶动力装置故障检测诊断方法。采用多传感器进行大型船舶动力装置的物理信息采集,提取动力装置的振动信号和喘振信号,对提取的信号进行时频变换和离散谱特征分析,采用自相关匹配滤波器进行船舶动力装置振动传感信号的滤波处理,对滤波输出信号进行喘振谱提取,对提取的谱特征量输入到神经网络分类器中进行故障判别。仿真及结果表明,采用该方法进行大型船舶动力装置故障诊断的准确性较高。 相似文献
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分析10 000 kN液压机液压系统不能加压的故障原因,利用故障树分析法逐步查找出故障,并加以解决,认为故障树分析法是液压系统故障分析、解决的实用方法。 相似文献
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针对发动机的转子故障,提出了一种基于尺度谱图像纹理特征和遗传算法的故障诊断技术.根据不同转速下的3类转子故障数据样本,运用连续小波尺度谱图像纹理特征提取其图像纹理特征.采用遗传算法对这些特征进行选择优化,去除与分类不相关的冗余特征.最后,构建结构自适应集成神经网络对优化后的特征进行智能诊断.试验表明,该方法能准确地诊断出转子的故障,具有广泛的应用前景. 相似文献
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为了在船舶液压系统发生乳化故障时诊断系统状况,研究液压系统管路边界层与其系统参数的关系。以锚机液压泵出口管路为研究对象,设计4种不同乳化污染程度的液压管路流动方案,运用Fluent对模型内部的流场进行模拟分析,并利用CFD(computational fluid dynamics)后处理软件对流动模型的数据进行提取,根据第二相体积分数云图来提取的管道内水团处的数据,比较管路边界层与液压系统状态参数之间的关系。研究表明:管道近壁面区域的速度梯度的突变值的最大值与含水量呈正比关系;在同一位置上,管道边界层的压力梯度绝对值的最大值与液压系统的乳化污染程度参数呈正比关系。通过对液压系统的乳化故障进行定性分析,将为液压系统状态监测和故障分析提供依据。 相似文献