基于SOM神经网络的船舶分油机故障诊断研究

为了实现对船舶分油机故障的智能诊断,提出一种基于SOM神经网络的诊断方法。首先,在分析分油机典型故障及特征参数的基础上,提取故障特征向量并建立学习样本。其次,建立了SOM网络模型,通过样本数据集进行训练,获取了输入与输出间的非线性映射。最后将建立的SOM网络应用于分油机的故障分类和诊断。实验验证表明:该方法诊断准确度高和对不同故障识别的适应性强,是一种可行有效的分油机故障智能诊断方法。     

一种应用机理模型和SOM神经网络的液体火箭推进系统实时故障诊断方法

为了解决液体火箭推进系统实时故障诊断的问题，提出了一种应用故障机理模型和SOM（Self-organizingMapping）神经网络的实时故障诊断方法。其基本过程是先建立所研究对象的故障机理模型，通过计算机仿的办法获得液体火箭推进系统可能的故障模式及故障数据库，然后利用SOM神经网络的自组织特征映射功能建立非线性的故障模式识别器，完成对系统的实时故障诊断。从而解决了单纯依靠故障机理模型进行诊断时所遇到的实时性问题和单纯依靠SOM神经网络诊断时所遇到的故障样本获取问题。本文给出的故障诊断结果表明所提出的方法是有效的。     

基于数据预处理的神经网络在船用空压机故障诊断中的应用

船舶空压机作为重要的船用机械,安全性至关重要。为了加强空压机的维修效率,文章提出了一种PCA和BP神经网络的故障诊断方法。首先通过PCA对故障主特征进行提取,然后提取出的特征作为神经网络的输入,最后神经网络模型输出故障诊断的结果。采用该方法可以提高模型的时效性,节约计算的时间,为工程故障监测提供可靠的技术支持。     

神经网络技术在船舶柴油机故障在线诊断中的应用研究

文章主要研究基于RBF神经网络理论为数学工具对柴油机故障进行计算机仿真诊断,建立船用柴油机征兆与故障样本集,作为神经网络故障诊断的专家知识库,以实现船用柴油机故障诊断。并对柴油机性能工况的故障在线自动诊断进行探索,以提高故障诊断的及时性和准确率,减少误诊。     

遗传神经网络在导航传感器故障诊断中的应用

对船用组合导航系统中占主要地位的惯导系统进行故障诊断研究,提出了基于遗传算法优化的神经网络故障诊断模型.利用改进的遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行遗传操作,获得具有一定遍历性的初始权值和周值,然后再利用神经网络的L-M训练方法进行训练,克服了BP神经网络搜索速度慢和容易陷入局部极值的缺点,保证了训练过程收敛.对采集到的传感器故障信号进行预处理,故障特征信号作为改进遗传神经网络的输入信号来检测故障.采用惯导系统陀螺仪故障信号进行仿真研究,结果表明此方法可有效地检测故障且提高了系统精度.     

基于RBF神经网络的船用低速柴油机故障诊断系统

为确保船舶海上运输的安全性与稳定性,设计基于RBF神经网络的船用低速柴油机故障诊断系统.使用多传感器采集船用低速柴油机各关键构件信号,并对信号进行预处理,运用过限判断模块获得故障信号,RBF神经网络依据故障信号特征进行船用低速柴油机故障诊断和故障程度判断.实验结果表明,该系统能有效滤除信号中的无用高频信号,故障诊断结果...     

船用柴油机故障在线智能仿真诊断技术的应用研究

本文提出了一种船用柴油机性能故障在线自动诊断的新方法,把仿真以及神经网络技术直接应用于柴油机故障在线诊断系统,建立船用柴油机症状与故障样本集,作为神经网络故障诊断的专家知识库,以和柴油机故障在线诊断。尤其是对网络容错能力进行评估分析,并确定较有代表性的径向基函数ＲＢＦ网络分布常数Ｓｃ,从而提高故障诊断的及时性和准确率,减少误诊。     

基于贝叶斯网络集成的船用中高速发动机磨损故障诊断模型

为解决船用中高速发动机磨损故障特征模糊和信息不完备引起的故障诊断准确率偏低等问题,通过定期采集与发动机磨损故障紧密相关的各监测参数信息,建立基于专家知识和因果映射认知的磨损故障贝叶斯诊断网络结构,通过询问专家和运用贝叶斯方法进行诊断网络参数学习,完成基于专家知识和贝叶斯网络集成的船用中高速发动机磨损故障诊断模型的搭建。通过对母型船发动机实际故障案例进行仿真分析,验证模型的准确性和分析方法的有效性,取得较好的结果,可为快速、准确查找发动机磨损故障提供技术支持。     

基于小波SOM神经网络和多Agent系统的微电网故障诊断方法

针对利用传统神经网络对具有运行方式灵活、拓扑结构多样等特点的微电网系统进行故障诊断存在适应性差、需要大量的训练样本的问题,提出了一种将多Agent系统与小波SOM神经网络相结合的故障诊断方法。该方法利用小波SOM神经网络判断故障原因,通过多Agent系统判断故障位置,可以在较少的训练样本的基础上实现故障的准确诊断。仿真测试结构验证了论文所述微电网故障诊断方法的有效性,以及具有需要典型的故障样本少以及对微电网系统拓扑结构的变化具有很好的适应性的优点。     

模糊神经网络在轮机故障诊断中的应用与研究

为了实现对某船用轮机的故障诊断,本文以某船用轮机故障数据为研究对象,基于模糊神经网络算法,制定了合适的误差模型,对故障数据进行特征识别。研究表明:模糊神经网络算法具有较高的鲁棒性,并且诊断成功率较高,可为工程实践提供参考。