舰船主冷凝器多连片贝叶斯网络故障建模方法研究

主冷凝器作为舰船蒸汽动力装置的主要设备运行中发生战损,故障模式复杂、不确定性较大,传统故障诊断方法难以有效解决。本文提出采用贝叶斯网络故障建模的方法解决这一难题,建立具有时间序列特性的动态多连片贝叶斯网络模型。通过实验分析表明模型准确可靠,不仅能够进行从故障原因到现象的正向推理,还能进行故障现象到原因的反向推理,可为蒸汽动力设备的故障诊断提供有效决策。     

舰船主冷凝器多连片贝叶斯网络故障建模方法研究

主冷凝器作为舰船蒸汽动力装置的主要设备运行中发生战损,故障模式复杂、不确定性较大,传统故障诊断方法难以有效解决。本文提出采用贝叶斯网络故障建模的方法解决这一难题,建立具有时间序列特性的动态多连片贝叶斯网络模型。通过实验分析表明模型准确可靠,不仅能够进行从故障原因到现象的正向推理,还能进行故障现象到原因的反向推理,可为蒸汽动力设备的故障诊断提供有效决策。     

数字信号处理器的舰船电子设备故障诊断

舰船电子设备故障与多种因素相关,使得舰船电子设备故障变化具有随机性,传统方法难以描述舰船电子设备故障的变化特点,诊断效果差。为了克服当前舰船电子设备故障诊断存在的不足,提出数字信号处理器的舰船电子设备故障诊断模型。首先采用数字信号处理器对舰船电子设备状态信号进行采集,同时去除信号中的一些噪声,然后从舰船电子设备信号中提取有效的特征,通过筛选最有效的舰船电子设备故障诊断特征进行建模,最后引入数据挖掘技术建立舰船电子设备故障诊断模型,并在相同环境下,与其他模型进行舰船电子设备故障诊断仿真模拟测试。结果表明,本文模型的舰船电子设备故障诊断误差要比对比模型更低,且减少了舰船电子设备故障诊断复杂度,诊断效率得到明显的提升。     

舰船逆变器的故障诊断

逆变器对舰船正常工作起着非常重要的作用,当前舰船逆变器故障诊断方法存在训练时间长、诊断精度低等问题。为了获得更加理想的舰船逆变器故障诊断结果,提出基于混沌粒子群算法和极限学习机的舰船逆变器故障诊断方法。首先对舰船逆变器故障诊断研究进展进行分析,找到当前影响舰船逆变器故障诊断的影响因素,然后采用极限学习机对舰船逆变器故障诊断进行建模,并采用混沌粒子群算法对极限学习机参数进行优化,确定最优的舰船逆变器故障诊断模型,最后与其他舰船逆变器故障诊断方法进行对比测试。结果表明,本文方法能够有效提高舰船逆变器故障诊断速度和诊断的精度高,可以准确实现舰船逆变器故障诊断。     

航行速度的非线性建模与仿真研究

舰船航行速度具有十分强烈的非线性变化特点,而当前舰船航行速度建模方法均只考虑其线性特性,使得舰船航行速度预测错误很大。为了提高舰船航行速度预测精度,提出一种航行速度预测的非线性建模方法。首先采用舰船航行速度的历史样本数据,建立舰船航行速度预测的训练样本集合,然后引入回声状态网络对舰船航行速度训练样本的变化规律进行描述,建立舰船航行速度预测模型,最后采用具体舰船航行速度数据对非线性建模性能进行测试。本文建模方法可以捕捉舰船航行速度强烈的非线性变化特点,舰船航行速度预测错误小,舰船航行速度预测精度要小于当前线性建模方法,而且降低了舰船航行速度建模的时间,具有比较显著的优越性。     

舰船维护中机械潜在故障智能预测方法

舰船机械部件是一个非线性系统,舰船机械部件出现故障概率相当高,当前故障预测方法无法描述舰船机械部件故障的不确性,因此舰船机械部件故障预测精度低,为了提高舰船机械部件故障预测精度,克服当前舰船机械部件故障预测方法的缺陷,设计了一种舰船维护中机械潜在故障智能预测方法。首先提取描述舰船机械部件故障类别的特征信息,然后采用BP神经网络对舰船机械部件故障特征信息进行学习,确定相对应的舰船机械部件故障类别,并解决BP神经网络参数确定问题,最后与其他方法进行了对比实验。结果表明,本文方法的舰船机械部件故障预测精度超过95%,远远高于对比方法的舰船机械部件故障预测精度,改善了舰船机械部件故障诊断速度,具有十分广泛的应用前景。     

舰船网络异常通信行为识别研究

舰船网络异常通信行为变化不仅具有规律性,同时具有随机性,当前方法无法挖掘舰船网络异常通信行为的复杂变化特点,使得舰船网络异常通信行为识别实时性和准确性差。为了获得更优的舰船网络异常通信行为识别结果,提出神经网络算法的舰船网络异常通信行为识别模型。首先描述舰船网络异常通信行为识别原理,然后将舰船网络异常通信行为识别看作问题,引入神经网络算法对其进行建模,在舰船网络异常通信行为识别建模过程中,引入粒子群算法解决神经网络参数确定的难题,最后进行舰船网络异常通信行为识别测试实验。结果表明,神经网络算法获得了准确性较高的舰船网络异常通信行为识别结果,而且由于神经网络收敛快,使得舰船网络异常通信行为识别实时性好,具有良好的推广应用价值。     

基于统计数学理论的舰船航行轨迹建模研究

轨迹建模对舰船航行安全具有重要的意义,为了解决当前的舰船航行轨迹建模准确性低,以及建模时间长的难题,以获得更加理想的舰船航行轨迹建模结果为目标,设计了基于统计数学理论的舰船航行轨迹建模方法。首先对舰船航行轨迹建模原理进行分析,建立舰船航行轨迹建模的数学模型,然后引入统计数学理论中的机器学习算法——BP神经网络对舰船航行轨迹进行建模,最后采用具体舰船航行轨迹数据进行了性能验证性测试。结果表明,相对于当前经典舰船航行轨迹建模方法,本文方法的舰船航行轨迹建模效果更优,获得了高精度的舰船航行轨迹建模结果,缩短了舰船航行轨迹建模时间,是一种高精度、高效率的舰船航行轨迹建模方法,具有一定的实际应用价值。     

基于参数优化的舰船电动机故障诊断

相关向量机在舰船电动机故障诊断过程中,参数直接影响舰船电动机故障诊断结果,为了解决当前相关向量机参数优化难题,设计了粒子群算法优化相关向量机的舰船电动机故障诊断方法。首先分析舰船电动机故障诊断现状,并采集舰船电动机工作状态信号,然后提取舰船电动机工作状态信号提取特征,利用相关向量机建立舰船电动机故障诊断模型,并采用粒子群算法对舰船电动机故障诊断模型参数进行优化,最后进行舰船电动机故障诊断仿真实验。结果表明,相对于其他舰船电动机故障诊断方法,本文方法的舰船电动机故障诊断精度更高,故障诊断结果更加可靠,诊断效率更高,具有一定的工程应用前景。     

RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断模型

舰船电力系统故障诊断是当前的热点问题,经典舰船电力系统故障诊断模型存在各自的缺陷,影响舰船电力系统故障诊断结果,为了改善舰船电力系统故障诊断结果,提出了RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断模型。首先分析当前舰船电力系统故障诊断研究进展,阐述了RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断原理,然后从舰船电力系统工作状态中提取特征向量,引入RBF神经网络进行学习,产生舰船电力系统故障诊断模型,并对RBF神经网络参数优化问题进行改进,最后与当前几种经典模型进行了故障诊断对比测试,RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断正确率超过92%,而经典模型的舰船电力系统故障诊断正确率低于90%,误诊现象出现的概率很高,验证了RBF神经网络用于舰船电力系统故障诊断的优越性。     

基于ARM的CAN总线机舱测量系统的研究

采用ARM作为机舱测量系统中的主控制器，利用ARM的高性能和可裁减性构建CAN总线通信控制网络，可以实现系统全部节点之间的数据共享以及相互之间的协同工作。     

浅谈网络财务

随着网络技术的飞速发展,以网络为基础的电子商务改变着企业的经营管理模式,形成全球化的网络经济.网络财务以其独特优势随之产生并发展,它突破了时空的限制,实行了适应网络环境的新处理方式,必将大大提高企业的管理效率,为企业创造更多的财富.文章介绍了网络财务产生的必然性、特点、应用及存在问题.     

面向研究生创新能力培养的电子导师平台建设探索

创新教育是研究生教育质量的灵魂.本文在分析了电子导师这一新型的研究生教育培养模式的基础上,实现了一种面向研究生创新能力培养的电子导师平台,并对平台的定位和作用进行了深入研究,同时还分析了平台的总体设计思想和技术实现框架,电子导师解决研究生教学中的一些基础问题的意义,促进电子导师在培养研究生创造性思维中的作用,具有重要的理论意义及广泛的应用前景.     

基于网络的随船器材全资可视化系统的研究

依托有线专网和北斗卫星网,研制覆盖随船器材供应链和被服务方的全资可视化系统,实现被服务方随时获取自己申请单的供应链信息,包括器材申领、器材批复、器材运输、器材维修等信息,达到被服务方对整个随船器材服务流程的全维可视和全程可控的目的,从而为随船器材的精确化保障提供技术手段。     

船舶非单点搁浅受力分析

用力学分析的方法,解决船舶非单点搁浅时船底受力大小及脱浅拖力最小值的计算方法问题,并由此提出船舶自行脱浅的两种方法。     

针对持续性跟踪无人艇的探测技术

美国国防先期研究计划局(DARPA)提出的持续性跟踪无人艇(ACTUV)项目对潜艇的隐蔽性和安全性形成重大挑战。加强对ACTUV的搜索、探测、定位,保障潜艇部队安全,是我国海军面临的新任务。本文研究从天基、海基、空基进行搜索侦察,并提出一种多维数据融合定位技术,为相关科研项目提供参考。     

推车机正钩板设计

黄骅港一期翻车机系统主要翻卸车型为C64和C70，翻卸模式为解列翻卸和不解列翻卸两种。在解列翻卸C64车型的过程中，存在推车机推空车皮时火车车钩不正的问题。     

纳米隔热材料在舰船上的应用研究

纳米材料依旧是21世纪的明星材料,纳米隔热材料由于其明显的低热导率,一出现就成为舰船行业的研究热点。与传统的隔热材料相比,相同的隔热面积需要的纳米隔热材料更少。本文以纳米孔隔热材料的制造工艺为例,探索纳米隔热材料的工艺流程,并将纳米孔隔热材料和传统的隔热材料的压缩强度进行对比,对不同温度下纳米孔隔热材料的加热线收缩率进行研究。结果发现,纳米孔隔热材料的压缩强度高于传统的无机隔热材料,却低于硅酸铝纤维,纳米孔隔热材料的最佳使用温度为1 000℃左右。     

基于FAHP法的造船起重机结构安全性评价研究

针对目前国内外造船起重机安全性评价方法的不足,研究基于模糊层次综合评判法(FAHP)的造船起重机金属结构安全性评价方法,采用层次分析法(AHP)确定指标权重,将模糊综合评判理论运用于起重机金属结构综合评估中。以造船门座起重机为例,建立多指标、多层次安全性评价模型,对指标状态值进行无量纲化处理,运用层次分析法确定权重值,采用模糊综合评判理论计算各层评价值,并最终得到整机金属结构安全指数,为起重机使用企业和特检部门开展工作提供参考依据。     

基于CFD的斜流对螺旋桨性能影响探究

对于拖船、拖网渔船及高速艇等船型,其螺旋桨处在斜流工作条件下。为研究斜流对螺旋桨水动力性能的影响,文章使用商用流体力学软件STAR-CCM+对不同斜流角下螺旋桨的水动力性能进行计算。计算结果表明,斜流会导致螺旋桨敞水性能下降并诱发横向力,对船舶航速、传动轴系及船舶操纵性产生不利影响。