运用线性兴波理论进行船型设计与改进

通过导出简化的兴波阻力理论公式,提出一种运用线性兴波阻力理论进行船型设计与改进的方法。实际应用结果显示,该方法对船型改进很有效,可供船型设计部门及人员应用。     

工业工程(IE)在港口作业中的应用初探

应用工业工程理论与方法改进港口作业具有现实意义。本文从8个方面分析工业工程理论与方法在港口作业中应用的可行性,并以武钢工业港为例,对现有工艺和管理进行分析,提出改进意见。     

承压阀内部结构的改进

针对某液压系统的承压阀在实际应用过程中出现的调压不稳定以及振动较大的问题,进行了理论分析,提出了改进措施,并对改进前、后承压阀的内部流场进行了CFD仿真。仿真结果表明,改进后承压阀的调压特性有明显改善;通过台架试验对比了改进前、后承压阀阀体的振动情况。台架试验表明,改进后承压阀的振动明显降低。     

基于分类矩阵ID3决策树的数据预处理技术研究

分析数据挖掘中数据预处理的重要性,提出了一种基于分类矩阵的ID3算法,通过引入分类矩阵对ID3算法的多值偏向性和分类速率进行改进,并利用实例对改进效果进行验证,最后在数据挖掘的预处理中,分析了改进算法在缺失值填充和异常数据处理中的具体应用.通过分析可以发现该改进算法能有效克服多值偏向性并提高分类速率,并在数据预处理中有很好的应用效果.     

改进D—S算法在船舶汽轮机故障诊断中的应用研究

针对汽轮机组的故障特征，将多个传感器获得的实时信号进行特征提取，对D-S证据理论在应用中不合理处进行改进。应用比较的结果表明，改进后的算法公式可信度明显提高，不确定性大大降低。     

船用离心通风机高效节能改进设计

开展某型船用离心通风机节能改进设计,采用数值仿真对改进前后风机内部流场进行了分析,揭示了流动对风机整体性能的影响,样机试验表明风机节能改进效果明显,本文的设计方法对离心风机节能改进具有较高的应用价值。     

模糊控制器在船舶动力定位系统中的应用及改进

本文研究了船舶动力定位中模糊控制的应用问题,探讨了模糊控制中隶属函数和模糊规则的具体制定,并应用可变论域的思想对模糊控制器进行改进.对船舶的纵向运动进行了控制与仿真,并且做了比较与分析.仿真结果表明,改进的模糊控制器能对船舶的动力定位实施更有效的控制.     

EMD在动态称重中改进算法的研究与应用

针对经验模态分解处理汽车动态称重情况下短历程信号过程中存在的问题,提出了一种改进算法,即在经验模态分解的基础上,再次对分解结果进行重构和优化算法处理。应用此方法对实测信号进行处理,对处理结果进行了分析和说明,处理结果表明,改进算法是可行的。     

卸船讥孺斗门开闭功能的改进

常规桥式抓斗卸船机漏斗门的控制存在不足,需要进行改进。介绍了卸船机的漏斗f1机构,分析了传统漏斗门的不足,设计并改进了控制方案。同时,在具体的项目上加以应用,取得了成功。     

太阳能游览船舶火灾报警系统抗干扰设计

针对某类型太阳能游览船舶开发的火灾报警系统,根据实际应用情况,分析采用总线技术在数据采集、传输信号中存在的各种信号干扰,从硬件和软件方面讨论了火灾报警系统抗干扰的具体措施,并对系统进行改进设计。实船应用表明,改进后的火灾报警系统运行正常,可靠性和稳定性大大提高。     

基于D-S证据理论的直流电机故障诊断研究

多传感器、多手段检测的信息融合技术在电机故障诊断中的应用日益广泛。提出了一种基于D-S证据理论和BP算法的故障诊断方法,给出了基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术的直流电机故障诊断方法,首先通过分析直流电机的故障机理,得到电机在不同故障情况下表现的信号特征,然后利用多源信息间的冗余性和互补性,有效提取故障特征信息。将该方法应用于某型船直流电机的故障诊断,结果表明,该算法提高了故障诊断的可靠性和灵敏度。     

舰船电力推进系统故障诊断技术研究

本文阐述了舰船电力推进系统故障诊断技术研究的工作，建立了电力推进系统故障诊断基础模型，运用仿真技术为系统设计提供了参考和试验环境，采用神经网络算法获取新知识以提高对未知故障的诊断能力，并设计了基于专家系统的电力推进系统的故障诊断系统，它能使故障诊断更准确和快速。通过故障诊断技术的引入，可以很大程度地提升电力推进系统的可靠性，使系统维修更加方便。     

船舶动力定位系统级故障诊断技术

针对松散耦合的船舶动力定位系统分布式体系结构，提出了一种基于改进的二值PMC模型约分布式系统级故障诊断算法。采用自诊断与互诊断相结合的方法，给出了分布式诊断算法、图论模型、诊断内容及算法中使用的报文种类、故障向量。基于软件故障注入思想设计了四种故障，并对该算法进行了诊断验证。结果表明：改进的PMC模型适用，所提出约分布式系统故障诊断算法正确，故障诊断与验证应用程序可靠、实用。     

基于小波尺度谱和遗传算法的转子故障诊断

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.     

基于免疫遗传算法的核动力船舶设备故障诊断

针对传统遗传算法收敛速度慢且容易未成熟收敛引起的核动力船舶设备故障诊断响应延迟、误诊、漏诊问题,提出一种基于信息熵的免疫遗传算法用于核动力船舶设备的故障诊断:利用已知船舶设备故障征兆集合,选用概率因果模型,引入信息熵免疫遗传算法,求解具有最大后验概率的故障集合.某船用核动力蒸汽发生器与液压泵故障仿真结果表明,基于信息熵免疫遗传算法优化的概率因果模型不受故障样本的限制,具有较好的通用性,且模型故障诊断精度较高、寻优速度快.本方法同样适用于其他领域的故障诊断问题.     

基于图论的舰船水消防系统故障诊断顺序确定方法

快速地准确诊断出舰船水消防系统的故障,可以显著改善舰船损管水平,提出了一种图论与经验公式相结合的方法,将故障抢修时间为准则的经验公式值作为诊断路径中弧的权值,运用"反向追踪"算法计算从故障现象到具体可修理的故障部件的最短路径,以确定水消防系统的故障诊断顺序。实验数据表明:该方法不仅综合权重各潜在故障对水消防系统的重要性,所确定的故障诊断顺序与损管的经验做法相符。     

分布式系统级故障诊断算法在船舶动力定位系统中的应用

为解决船舶动力定位多处理机系统的故障诊断问题，在分析实际系统总体结构的基础上，确定了系统故障测试关系图，提出了一个基于改进型二值PMC测试模型的分布式系统级故障诊断算法（SELF算法），详细介绍了算法中的报文种类、故障向量与算法描述；最后，采用软件故障注入法对诊断算法与模型进行了故障诊断验证。结果表明：模型适用、算法正确，所开发的分布式系统级故障诊断软件包可靠、实用。     

一种异步电动机故障诊断系统设计

文章分析了传统故障诊断系统的特点，介绍了一种高分辨率谱估计算法-MUSIC算法，并针对该算法特点，提出了一种基于ARM微处理器的异步电动机嵌入式故障诊断系统，重点阐述了系统硬件电路和软件系统的设计，并进行了实验验证。结果表明系统具有硬件电路简单、可操作性较强、实时性可靠等优点。     

基于改进深度学习算法的船舶柴油机故障诊断技术

随着数据挖掘技术的发展,深度置信网络(DBN)这类深度学习算法被越来越多运用到工程领域。在故障诊断领域,结合DBN强大的自适应特征提取和非线性映射能力,可以摆脱以往对专家经验的依赖。基于此,本文为有效地监测柴油机气缸运行状态,提出一种基于改进深度学习算法的船舶柴油机故障诊断技术。先将原始信号的频域形式输入DBN当中,采用蚱蜢优化算法(GOA)搜索DBN的最优参数组合,并建立起最佳的柴油机气缸故障诊断模型。经测试验证,本文提出的诊断模型能够准确识别柴油机气缸运行状态并进行故障诊断,诊断率可以达到99.5%以上,具有较好的工程实用价值。     

基于引力搜索BP神经网络的柴油机故障诊断

为了提高柴油机故障诊断的精度,将引力搜索算法用于BP神经网络初始权值及阈值优化,提出了一种基于引力搜索算法和BP神经网络相结合的智能故障诊断方法,并将其运用于柴油机磨损故障的振动诊断。结果表明,该方法与BP神经网络相比,对柴油机的磨合、磨损、极限等故障诊断准确,精度提高明显,验证了该方法的有效性。