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利用遗传算法、支持向量机以及神经网络等传统算法对船舶配电系统故障进行诊断,误诊率和漏诊率较高,影响了后续故障修复,不利复杂结构船舶配电系统故障恢复。针对上述问题,以模糊C—均值聚类算法取代以上3种故障诊断算法,解决误诊率和漏诊率高的问题,之后在故障诊断的基础上,实现故障修复,从而完成整个故障恢复。结果表明:与遗传算法、支持向量机以及神经网络3种传统故障诊断算法相比,模糊C—均值聚类算法的误诊率和漏诊率均更低(误诊率:1.14%,1.22%,2.00%;漏诊率:1.40%,0.43%,0.34%),说明本算法的诊断性能更好,更能全面、准确的检测出配电系统发生的故障,保证了后续故障修复的效率和准确性。 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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故障诊断技术是一门新兴技术,随着数学与计算机科学的不断发展,故障诊断技术也有了迅速的进步,现在神经网络算法、人工智能等先进技术都大量的应用于故障诊断中。船舶的动力系统是其推进力的来源,动力系统的正常运行对船舶意义重大。为了提高船舶动力系统的可靠性与安全性,必须采取一定的措施预防与诊断其故障类型。本研究针对船舶动力系统的故障诊断问题,研究了一种基于BP神经网络算法的诊断技术,并建立了动力系统故障数据挖掘与诊断系统。 相似文献
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故障诊断技术是船舶电力推进系统研究中的重点,当前无法对船舶电力推进系统的故障进行准确划分,无法获得较优的船舶电力推进系统故障识别效果,为了获得理想的船舶电力推进系统故障诊断效果,设计一种信号去噪和数据挖掘的船舶电力推进系统故障诊断方法。首先分析船舶电力推进系统故障原理,采用船舶电力推进系统故障信号,然后对船舶电力推进系统故障信号进行去噪,提高船舶电力推进系统故障信号质量,并提取船舶电力推进系统故障诊断特征,最后采用最小二乘支持向量机设计船舶电力推进系统故障分类器,并与其他方法进行船舶电力推进系统故障诊断对比实验,相对于对比方法,本文方法的船舶电力推进系统故障诊断率高于94%,不仅船舶电力推进系统故障结果的误识率明显减少,而且加快了船舶电力推进系统故障诊断的速度,具有更加广泛的实际应用领域。 相似文献
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基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服传统模拟电路故障诊断方法的不足,通过对船舶柴油机遥控系统工作原理的分析,提出采用BP神经网络诊断船舶主机遥控系统的智能诊断方法。介绍BP神经网络结构确定方法及其数值优化技术,并以具体电路模块为例探讨神经网络在船舶柴油机遥控系统故障诊断中的应用。通过Matlab仿真可以发现基于BP神经网络的电路故障诊断方法具有自适应性好、训练时间短、准确性高等特点。 相似文献
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船舶碰撞危险度的确定是保证海上船舶航行安全的重要问题,也是一个复杂的过程,受很多因素的影响,具有很强的非线性特征。神经网络集成是用有限个神经网络对同一个问题进行学习,集成在某输入示例下的输出由构成集成的各种神经网络在该示例下的输出共同决定。本文基于粒子群优化算法实现一种选择性神经网络集成方法,并基于该方法对船舶碰撞危险度问题进行了建模。仿真结果表明,基于粒子群算法的选择性神经网络集成方法适合于船舶避碰问题模型,且模型的精度很高。 相似文献