基于神经网络的舰船电机轴承异常检测研究

针对当前舰船电机轴承异常检测正确率低、检测自动化程度低、检测过程十分耗时等难题,为了提高舰船电机轴承异常检测效果,设计了基于神经网络的舰船电机轴承异常检测方法。首先提取舰船电机轴承状态信号,采用小波包分析去除舰船电机轴承状态信号中的噪声,然后采用Hilbert变换提取电机轴承异常状态的特征,将特征作为神经网络的输入,电机轴承异常作为神经网络的输出,建立舰船电机轴承异常检测模型,最后进行舰船电机轴承异常检测的仿真实验,本文方法的舰船电机轴承异常检测正确率超过95%,能够很好检测到舰船电机轴承异常现象,而舰船电机轴承异常检测时间要少于当前其他舰船电机轴承异常检测方法,能够满足舰船电机轴承异常检测的实际要求。     

简易危险气体泄漏报警器的设计

在日常生活和工业生产中，安全是一个至关重要的环节，因为它关系到我们的人身和财产安全，危险气体泄漏预警系统可以在发生危险之前，积极采取措施，从而降低或是甚至完全排除危险。以半导体气体传感器为核心，结合7805和LM324，设计了一种简易廉价并且能够准确检测泄漏气体的危险气体泄漏报警器。当危险气体泄漏时，系统可以用蜂鸣器报警警示人们，并可连接后续器件，当危险气体的浓度达到一定数值时，将会启动排风装置，恢复正常的安全气体环境。     

云平台和神经网络的舰船目标检测

为了解决当前舰船目标检测过程中存在的检测误差、检测实时性差的缺点,设计了一种云平台和神经网络的舰船目标检测方法。首先采用混合高斯模型对舰船目标所在区域进行获取,然后采用粒子滤波算法对舰船目标进行跟踪和检测,并采用神经网络对舰船目标粒子滤波算法的权值进行优化和更新操作,解决粒子滤波算法的缺陷,最后基于云平台对舰船目标检测方法进行了设计,并进行了舰船目标检测仿真模拟实验。结果表明,本文方法可以对各种环境中的舰船目标进行准确的检测,提高了舰船目标检测的鲁棒性,而且舰船目标检测实时性也得到了明显的改善,克服了当前舰船目标检测方法存在的缺陷,是一种有效的舰船目标检测方法。     

舰船液压系统螺纹接头防泄漏分析及其改进

从某舰船液压系统的实际出发，分析了螺纹接头对舰船液压系统泄漏的影响，提出了改进措施.     

基于关联规则的舰船故障数据定位挖掘算法

为了提高舰船故障检测能力,需要进行舰船故障数据的实时挖掘和分类分析,提出一种基于关联规则的舰船故障数据的定位挖掘方法。采用电磁探测器、水声换能器、声呐装置、声学传感器等设备进行不同工况下舰船数据采集,包括舰船辐射噪声、机械振动等数据,对采集的数据进行高维特征融合处理,提取舰船故障数据的关联规则特征量,对提取的特征量采用K均值算法进行聚类分析,并通过BP神经网络分类器实现舰船故障数据的分类识别,实现舰船故障数据定位挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行舰船故障数据挖掘的准确性较好,对故障的定位能力较强,提高了舰船实时故障诊断能力。     

我国水面舰船用四种电缆密封装置

去年年底召开的“水面舰船电缆密封装置技术鉴定及水面舰船电缆密封装置密性检测方法及验收要求”会议,标志着我国在船舶电缆密封专项技术领域中,已经解决了从材料、施工工艺、结构型式到检测技术和验收方法等一系列     

基于VMD和RBF的舰船管路泄漏识别和定位

针对工作环境恶劣、维护保养不便的舰船管路难以迅速定位泄漏点并对其进行损害管制,提出了一种基于VMD和RBF的舰船管路泄漏识别和定位方法。首先,对管路泄漏产生的空化现象、湍流和流体与管路的摩擦进行分析,研究影响泄漏产生激励的因素；然后,提出一种基于变分模态分解(VMD)与径向基函数(RBF)神经网络的管路泄漏识别和定位方法,通过VMD得到有效分量的中心频率和能量值分别构造特征向量,输入RBF神经网络以达到泄漏识别和定位目的；最后,模拟舰船环境,搭建泄漏管路试验平台,分析泄漏管路不同工况下的振动信号,并对RBF神经网络的诊断准确率进行验证。实测舰船管路故障信号分析表明,泄漏识别的准确率为90%,泄漏定位的准确率为87.5%。     

地下燃气管道泄漏监测技术

本文主要介绍了我国对地下燃气管道泄漏检测的需求及目前的装备状况、国内外已使用于地下煤气泄漏检漏的检测技术，分析了各种技术的特点；经过分析、对比，提出了地下燃气泄漏检测装置的发展方向。     

舰船磁场测量的误差因素分析

为提高舰船磁场测量的准确性,保证舰船消磁质量,本文从目前实际消磁勤务中采用的几种测磁方法入手,参照物理量测量误差的原因和性质分类,对舰船磁场测量中的误差因素进行了分析,并针对性地提出了减小舰船磁场测量误差的措施。     

实际海浪环境中舰船大尺度模型试验研究进展

目前对舰船总体性能的研究主要是依靠数值计算、水池模型试验、实际海浪环境大尺度模型试验以及实船海试等方法,以上各种方法均有一定的适用范围。实际海浪环境中舰船大尺度模型试验技术是采用适当缩尺比的自航船模在自然水域环境中进行的试验,可以研究舰船在开阔海域自由航行状态下的各项航行性能。分析各种舰船总体性能研究方法的优缺点,针对目前舰船总体性能理论与试验研究存在的问题分析开展舰船大尺度模型海上试验研究的必要性,综述国内外大尺度模型试验技术的发展现状,最后针对该试验技术中的关键技术及热点问题进行总结与展望。     

船舶管路系统泄漏定位实验研究

船舶管路是船舶的重要组成部分,由于外部环境的恶劣,管路泄漏不可避免,对管路泄漏的监测定位尤为重要,针对这个问题,本文分析了管路泄漏机理,搭建了船舶管路泄漏定位实验台,选用小波变换对采集信号进行滤波处理,进而导入流体网络模型中,选用了±3 kPa作为阈值判定管路泄漏,最后运用压力梯度法进行泄漏定位,完成了船舶管路的泄漏定位检测.     

基于本质安全的深海浮式生产装置泄漏风险控制模型研究

由于各种原因导致的海上油气泄漏会引发火灾、爆炸、环境污染等重大事故发生。为此,建立基于本质安全原理和过程预防屏障分析的深海油气生产装置泄漏风险控制模型。首先采用基于本质安全方法的设计从根本上避免或消除风险,之后在各个工程阶段采取层层预防屏障对初始泄漏风险事件加以控制或减缓。将上述原理和方法应用于深海浮式生产装置,遏制了泄漏风险升级,达到了最佳的风险控制目标,实例分析证明了其正确性和可操作性。     

柴油—LNG动力船舶燃料加注燃爆风险分析预测

将液化天然气(LNG)用作船用燃料,可降低运输成本,且节能环保。但在生产及储运过程中存在火灾爆炸的风险。本文着重对LNG双燃料动力船舶加注过程的风险进行了分析。运用事故树分析方法,对加注过程中的风险进行识别并进行定性分析;根据泄漏概率和相关统计公式求得了燃料加注过程中管系发生泄漏的概率;对加注过程发生泄漏事故的后果进行了预测,包括利用高斯模型对加注过程管系泄漏事故时可燃气体浓度在5%-15%的半径范围进行预测,运用池火模型计算加注过程LNG 泄漏形成池火的热辐射危险距离;采用TNT当量法和超压准则对加注过程气罐泄漏发生蒸气云爆炸的危害范围进行预测。     

一种直流电源漏电检测电路

本文简述了常用交流电源系统的漏电检测装置工作原理,在具体分析了穿心电流差测量法的优缺点的基础上,提出了中性点接地漏电检测法。设计了检修用DC600V整流直流电源的漏电检测电路,分析漏电流的计算公式,设定漏电保护阀值。提出了该漏电保护装置的适用范围。     

某型舰船阀门内漏温差检测法可行性研究

文章针对某型舰船阀门的使用环境状况和内漏特性，提出一套方便可行的温差检测方法及检测系统，通过检测高温介质断流后阀门发生内漏时其前后温度的差异值，来确定阀门的内漏情况，使阀门内漏得到及时监控和处置。     

加注LNG燃料的船舶安全管理措施研究

为给液化天然气(LNG)动力船舶的安全管理体系建立提供参考,文章从LNG燃料加注5种模式比较及加注注意事项、LNG翻滚和间歇泉的原因及措施、LNG泄漏及火灾的对策等方面进行研究。结果表明:不同气源的LNG分开储存并采取合适的进料方式可预防LNG翻滚;需预置接液盘、水幕和护板等预防LNG泄漏,若泄漏发生,可视情采用贴堵法或塞堵法,同时配合使用水幕系统;LNG着火时,可综合运用水幕隔离、消防冷却、泡沫覆盖和干粉灭火。此外,向上实心锥形水幕控制LNG扩散效果最好,且水幕高度需高于云团2倍以上;高倍泡沫可明显降低LNG的挥发,但对最小有效淹没深度有要求;干粉降低池火最高温度明显,使用时需喷洒到火焰根部。     

通气空泡内部流场结构实验研究

采用人工通气的办法在水下航行体表面生成通气超空泡可以大幅降低水下航行阻力。保持通气空泡的形态稳定是保证航行体水下流体动力稳定的前提,因此需要了解通气空泡内部气体流动结构及其与空泡泄气方式的相互影响规律。该文建立了通气空泡内部流场结构的实验测量装置,并运用PIV(粒子成像测速)方法对通气超空泡内流场结构进行了测量,归纳了通气空泡三种典型的内部流场结构形式及其成因,并给出了泡内气流流速的变化趋势。     

基于LabVIEW的管道泄漏检测信号处理方法

选用小波阈值去噪方法,利用LabVIEW中的函数模块实现信号的滤波和数据处理。利用小波变换的多尺度功能提取信号的突变或瞬态特征,准确地求取奇异点的位置,获得压力信号传播到首尾端的时间差。有效提高了压力波传播时间差的测量精度,从而提高管道泄漏点的定位精度。     

阿芙拉型双壳油轮意外泄油性能研究

摘要：以110000t阿芙拉型双壳油轮为实例对货油舱进行意外泄油性能进行了分析,指出了影响平均泄油量参数oM的若干重要因素,即：载重量dwt,货舱总舱容C,惰性气体系统正常超压P,货油舱的双壳宽度和双层底高度。采用列表计算的方式简化了平均泄油量参数OM的计算过程,阐述了各因素在计算过程中对平均泄油量参数OM的影响。