模糊支持向量机在船舶发电机故障诊断中的优化应用

对以往提出方法的优点进行总结,在故障诊断中对模糊支持向量机进行优化应用,提出一种优化诊断方法。基于模糊支持向量机进行发电机故障分类,构建模糊故障分类模型。利用故障仿真模型获取各种发电机故障的对应电流信号,将电流信号中的特征量设为模型的四维输入向量。根据模糊故障分类模型的分类结果和船舶发电机历史运行数据,建立故障诊断融合识别框架。根据建立的故障诊断融合识别框架,将故障诊断过程分为4个步骤进行船舶发电机的实际故障诊断。对模糊支持向量机的优化应用进行实例研究,测试结果证明其优化应用实现了有效的故障诊断,验证了设计方法的有效性。     

用人工智能检测船舶发电机激磁电流的故障

提出一种基于波形分析的神经网络对船舶发电机激磁三相整流电路进行故障诊断,首先对整流电路的输出波形采样,然后建立神经网络的输出与故障之间的对应关系,实现了智能故障诊断,仿真实验表明,这种方法是准确可靠的.     

船舶柴油机机械磨损故障诊断的模式识别

船舶柴油机在工作过程中,经常会发生机械磨损故障,给船舶柴油机的工作稳定性带来困扰,针对当前船舶柴油机机械磨损故障存在的诊断准确率低、机械磨损故障诊断时间复杂度高等缺陷,设计了一种船舶柴油机机械磨损故障诊断的模式识别方法。首先分析当前船舶柴油机机械磨损故障的原理,并提取船舶柴油机机械磨损故障诊断特征,然后采用层次分析法分析确定每一个船舶柴油机机械磨损故障特征的权值,并根据RBF神经网络确定船舶柴油机机械磨损故障诊断的模式识别模型,最后进行船舶柴油机机械磨损故障诊断的验证性测试,分析本文方法的船舶柴油机机械磨损故障效果。本文方法的船舶柴油机机械磨损故障诊断率超过了90%,不仅远远高于对比方法的船舶柴油机机械磨损故障诊断率,而且船舶柴油机机械磨损故障效率得到有效的改善,具有很好的推广前景。     

船舶发电机出口断路器异常漏电诊断分析

船舶发电机出口断路器异常漏电是船舶常发性故障,为了提高船舶发电机出口断路器的故障诊断分析能力,提出基于差压传感器检测方法的断路器异常漏电诊断分析方法。采用差压压力传感器进行船舶发电机出口断路器的电压测试,对采集的电压数据进行信号调理和检波分析,采用2个8550的PNP型三极管构成漏电检测仪的恒流源电路,并设计电流电压转换电路进行AD转换控制,根据输出电压的差异性特征实现漏电检测。测试结果表明,采用该方法进行船舶发电机出口断路器异常漏电诊断的准确性较好。     

蚁群神经网络在船舶发电机故障诊断中的应用

发电机作为船舶关键部件之一,其运行状况关系船舶整机状态。随着技术的不断发展,船舶发电机结构更为复杂,同时其所发生的故障更为复杂和致命,因此研究高效可行的船舶发电机故障诊断技术已成为各研发机构的重要课题。本文通过分析算法模型建立了一种基于蚁群算法的人工神经网络,以发电机转子偏心问题为实例,在Matlab中应用该技术进行训练和故障诊断,并与BP算法进行比较。结果表明,蚁群算法训练速度快、精度高,是一种可靠的故障诊断方法。     

船舶发电机智能诊断系统设计与研究

船舶发电机系统发电性能和稳定性能直接影响到船舶能否正常工作,因此要求发电机在遇到故障时,能够快速确定故障位置,并有效排除故障,尽最大可能降低故障的影响。本文在研究船舶发电机系统的基础上,设计基于蚁群算法和人工神经网络技术模型的船舶发电机故障诊断系统,此诊断系统能够有效定位故障点,并进行故障类型判断和排除。     

基于支持向量机方法的模拟电路故障诊断

模拟电路故障诊断是电路故障诊断的难点问题,也是制约电路故障诊断技术发展的瓶颈.支持向量机方法被看作是对传统学习分类方法的一个好的替代,特别在小样本、非线性情况下,具有较好的泛化性能.本文采用支持向量机方法对模拟电路故障诊断进行了研究,并从核函数、模型参数等方面对其故障诊断性能进行了分析.实验表明,支持向量机方法能获得比神经网络方法更好的故障诊断性能.     

船舶柴油机机械磨损故障诊断方法研究

柴油机机械磨损直接影响船舶工作的可靠性,为了获得高正确率的船舶柴油机机械磨损故障诊断结果,设计了局部均值分解和机器学习算法的船舶柴油机机械磨损故障诊断模型。首先对船舶柴油机机械磨损故障信号进行局部均值分解,提取的船舶柴油机机械磨损故障特征,然后引入机器学习算法对船舶柴油机机械磨损故障进行分类和识别,最后进行了船舶柴油机机械磨损故障性能测试。结果表明,本文模型的船舶柴油机机械磨损故障正确率超过95%,而且船舶柴油机机械磨损故障的误诊率相当低,完全能够满足当前船舶柴油机机械磨损故障诊断的实际要求。     

基于支持向量机的SCR整流电路故障诊断方法

提出一种基于支持向量机(SVM)的可控整流电路故障诊断方法。只需要通过对整流阀输出波形的直接分析,利用SVM进行模式识别,就可对整流装置进行故障诊断。以三相桥式晶闸管(SCR)整流电路为例,进行了验证。通过实验研究结果表明:该方法能准确地对可控整流电路进行故障诊断和故障定位,具有良好的实用价值和广阔的应用前景。     

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。