基于关联规则的船舶故障数据自动分类方法

为了提高船舶故障诊断能力,需要进行故障数据的自动分类设计,提出基于关联规则的船舶故障数据自动分类方法。构建船舶故障数据的数据信息流模型,采用高维特征分组方法进行船舶故障数据的分组重构,采用分段线性检验方法进行船舶故障数据的统计特征分析,提取反映船舶故障类别属性的关联规则向量集,根据特征提取结果进行模糊聚类处理,实现船舶故障信息融合,结合自适应分组检测方法,实现船舶故障数据关联规则的自动分类。仿真结果表明,采用该方法进行船舶故障数据自动分类的自适应性较强,误分率较低,提高了船舶故障的诊断检测能力。     

船舶动力装置冷凝器故障特征提取方法研究

详细介绍了一种特征提取方法-主成分分析方法,运用该方法,经过矩阵变换、降低维数以提取故障信息的主要特征,实现了对船舶动力装置冷凝器的故障特征提取,为船舶动力装置冷凝器故障诊断及故障预报问题提供了一种有效可行的数据预处理方式.     

复杂船舶信息数据库的目标数据检索方法研究

在对复杂船舶信息数据库的目标数据检索中受到数据的类间扰动因素的影响,导致检索的查准率不好,提出一种基于模糊关联维特征匹配的复杂船舶信息数据库的目标数据检索方法,构建大型船舶综合信息数据库的分布式数据存储结构模型,提取船舶信息数据流进行特征重组,采用关联维模糊空间聚类方法进行大数据分类处理,根据船舶信息数据分类属性特征进行特征提取和干扰滤波,结合模糊特征匹配方法实现检索目标数据的空间聚焦,并在信息系统终端输出检索数据。仿真结果表明,采用该方法进行船舶信息数据检索的查准率较高,抗干扰能力较强。     

应用PLC控制的船舶甲板起重机故障可视化研究

以实现船舶甲板起重机故障可视化为目的,设计了PLC控制的船舶甲板起重机故障可视化方法.利用数据采集层采集起重机减速机、电机等运行数据,通过现场总线和USB形式传输到PLC控制层,PLC控制层监测起重机运行信息,并采用傅里叶变换和支持向量机进行故障诊断和故障报警,并将相应信息发送至可视化展示层内,利用可触摸显示屏为用户提...     

船舶电气自动化系统的故障检测与恢复方法优化

现有的故障检测方法存在着故障检测精准度低与检测效率低的缺陷,为此提出船舶电气自动化系统的故障检测与恢复方法优化研究。采用电气自动化系统对故障数据源进行获取,经过数据预处理得到类数据集,依据类数据集对故障检测程序进行编写,得到故障类距离,依据类距离对系统故障进行定位。根据检测到的故障信息,采用基础配置电气配置器对故障源进行替换,实现对电气自动化系统故障的检测与恢复。实验结果表明,优化后的故障检测方法的精准度与效率的平均值分别比现有方法高出28%和29%,说明优化后的故障检测与恢复方法具备较高的有效性。     

船舶同步发电机与调压系统故障分析方法

介绍船舶同步发电机与调压系统故障分析方法,提出对其故障进行分类,根据故障现象找出对应类别就可快速有效寻找故障原因或故障所在,供船舶电气调试、维修人员参考.     

基于瞬时转速和遗传算法的内燃机故障诊断方法

内燃机瞬时转速信号中蕴含着大量有关机器运行的信息,非常适合用于内燃机的故障诊断.但瞬时转速中蕴藏的故障信息比较微弱,加上测量的随机性影响,必须提取多个故障特征进行综合诊断,而如何从中构造理想的特征参数,是一项非常困难的工作.对此,本文使用遗传算法对故障特征进行组合优化,构造最佳特征参数.以6-135型柴油机单缸少量减油故障为例,从多个瞬时转速数据样本的时域、频域和波形参数中提取了6个原始特征,利用遗传算法使这些参数在各种运算组合的过程中优胜劣汰,最后进化成为一个综合了几个原始特征的综合诊断参数,使用该参数进行故障状态的判别,提高了诊断的正确率,并简化了诊断过程.     

船舶故障发生概率的数学模型构建及研究

常用方法由于在故障估算准确率与故障来源判断性能等方面存在一定问题,因此提出一种新的船舶故障发生概率数学模型构建方法。首先对船舶故障发生概率的相关设备运行数据进行挖掘,使用的方法是C4.5算法。对挖掘的船舶故障发生概率的相关设备运行数据进行清洗,具体包括标准化数据处理、消除与检测异常数据、填补缺失数据属性。根据高斯分布构建船舶故障发生概率数学模型。给出船舶设备运行工况数据,对设计的船舶故障发生概率的数学模型构建方法进行性能测试。实验中设计方法表现出了故障估算与故障来源判断的高度准确性,实现了现有方法的性能超越。     

嵌入式船舶运行数据库中信息快速查询方法

针对当前嵌入式船舶运行信息数据库信息查询的开销大,查准率不好的问题,提出基于模糊聚类和相关谱特征提取的嵌入式船舶运行数据库中信息快速查询方法。首先进行嵌入式船舶运行信息资源数据的采集和存储结构分析,提取嵌入式船舶运行信息数据信息流特征,对船舶运行数据进行自相关特征分析,提取反映船舶运行状态特征的相关谱特征量,对提取的谱特征量采用模糊C均值聚类方法进行特征识别和分类处理,提高数据库查询的目标指向性,实现数据库信息快速查询。仿真结果表明,采用该方法进行嵌入式船舶运行数据库中信息查询的查准率较高,实时性较好。     

舰船全寿命敏捷供应链信息共享研究

舰船全寿命敏捷供应链及其信息视图形成与产品全寿命协同设计及其动态联盟组建过程是密切相关的。数据网格（Data Grid）主要包括数字图书馆技术和数据网格服务技术，它能为敏捷供应链与其它信息系统集成和共享提供技术保障。根据舰船全寿命敏捷供应链信息共享需求，提出了一个多层次交叉的、以两个数据网格服务中心（船舶设计建造和运行维修两个数据网格服务中心）为基础的船舶全寿命动态联盟信息共享结构及基于数据挖掘算法的资源和信息发现流程。在通过数据网格服务获取某设备的维修数据后，应用改进的灰色聚类算法发现故障的规律，这对新产品的改进和开发是很重要的。一个已开发的原型系统实现了两个数据网格服务中心的信息共享并将灰色聚类算法应用于船用泵的故障规律的发现。     

舰船柴油发电机组隐蔽故障研究

针对舰船柴油发电机组使用和维修过程中偶发性隐蔽故障难以判断、排除的难题,将数据采集记录和故障信息分析技术应用于隐蔽故障的原因查找和故障处理,开发了一套适合于舰船维修环境使用的数据采集记录分析仪。以几型柴油发电机组运行参数的采集记录和故障信息分析作为试验实例,整理出有实用价值的隐蔽故障信息分析方法,可拓展应用于其它船机电设备的故障分析和处理。     

三峡升船机故障信息管理系统建设

结合信息管理技术的发展和三峡升船机故障信息管理的现状,分析目前故障信息管理体系中存在的信息采集程序繁琐、信息共享性差、数据安全保密功能不完备、信息检索复杂、数据分类统计与分析效果不好等问题。以填写录入、分类统计、信息检索、故障跟踪为主要需求,提出基于局域网络的故障信息管理系统平台,进行故障信息多周期、多维度的统计分析,为智能运行管理体系奠定基础。     

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.     

基于PSO-ELM算法实现船舶发电机组故障识别

针对船舶发电机组的不同故障类型,通过传感器采集不同故障下柴油机缸盖处的振动信号,构成大量数据集,选取部分数据集作为样本数据。通过EEMD算法对样本数据进行分解降噪,把一维数据分解成能反映柴油机工况信息的多维数据,对分解形成的多维数据使用KICA算法进行特征提取,并对提取后的数据进行训练集、验证集分组。使用PSO-ELM算法搭建故障识别模型,并使用训练集训练模型,使用验证集验证模型,根据验证结果评价模型是否满足故障识别的精确度。     

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。     

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.     

基于灰色关联度分析的模拟电路故障诊断

一般情况下,模拟电路中存在着元件容差,使得电路的测量数据存在着不确定的信息,增加了故障诊断的难度。而灰色关联度分析在处理此种不确定信息方面有着独到的优势,可以代替传统故障字典法单纯采用样本距离作为故障的分类指标方法进行故障诊断。因此,灰色关联度分析非常适合于容差模拟电路的故障诊断。     

粗糙集理论在装备故障诊断中的应用

针对目前部队的装备故障诊断能力较弱的现状,通过几种故障诊断方法的比较,选取出粗糙集作为装备故障诊断方法,从而对已得到的装备状态的测试数据进行分析,利用粗糙集的约简算法消除冗余信息,利用决策表的形式从不完备的、不精确的测试数据中导出诊断规则,并应用于某型电台装备中进行故障诊断。结果表明,诊断结果快速准确,为今后进一步研究粗糙集算法在故障诊断中应用提供了依据。     

基于灰色综合关联理论的电力系统故障诊断方法

为提高电力系统故障诊断的准确性,采用基于灰色综合关联理论的电力系统故障诊断方法,首先建立包括保护、断路器拒动情况下元件-（保护-断路器）分层逻辑关联规则;在识别出故障区域的基础上,将故障信息按逻辑关联规则进行分类,利用灰色综合关联理论对告警信息与标准告警信息进行对比,并运用相似度算法筛选判断结果中的矛盾项,最终得出故障诊断结果,识别出保护和断路器拒动、误动的情况,并将告警信息纠错和复原.     

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.