基于人工免疫的舰艇故障诊断专家系统设计

日益复杂的舰艇装备,需要快速准确的故障诊断专家系统.简要介绍了传统故障诊断专家系统的组成,分析了传统故障诊断系统的不足.根据舰艇装备的结构,给出了基于人工免疫的舰艇故障诊断专家系统的设计方案,并着重分析了专家知识库的学习、进化过程.对解决故障诊断专家系统知识库的动态更新问题有所帮助.     

基于粗糙集的船舶主机轴系故障诊断

船舶主机轴系的故障诊断对船舶正常航运具有重要意义.将粗糙集理论应用到船舶主机轴系故障诊断中,建立了基于粗糙集的船舶主机轴系故障诊断模型.采用NaiveScaler方法对故障数据离散化处理,利用基于属性重要度的启发式算法进行属性约简,获取故障诊断相关规则.算例验证了该模型的有效性.     

CBR弹炮结合武器故障诊断专家系统设计

首先介绍了基于案例推理的故障诊断专家系统的特点.以智能故障诊断的理论和方法为基础,综合使用基于案例推理技术和专家系统理论,对弹炮结合防空武器的故障诊断问题进行研究,构建了基于案例推理的弹炮结合防空武器故障诊断专家系统.     

多信号诊断模型在海军装备中的应用研究

在分析故障诊断方法基础上,提出了多信号模型故障诊断方法.详细研究了多信号模型的建模方法与建模步骤,分析了海军装备故障诊断流程和诊断算法.     

基于改进BP算法的凝给水系统故障诊断神经网络的分析与训练

分析了故障诊断神经网络的组成,构建了凝给水系统故障诊断神经网络,并用改进BP算法对新构建网络进行了训练.训练后的凝给水系统故障诊断神经网络得到了很好的验证.     

基于逆向分析的无源码软件故障诊断技术

针对无源码软件故障诊断方法的技术难点和应用要求,提出了基于逆向分析的无源码软件故障诊断技术.通过对目标系统控制流和数据流等方面的分析,建立故障诊断模型.采用基于“伪断点”方式的自调试技术有效定位故障原因.结合破解技术,通过修改二进制程序或编写故障修正附加程序达到故障消除的目的.实践证明,该方法很好地解决了无源码软件装备的故障诊断问题.     

舰船装备故障诊断特征知识获取方法研究

将粗糙集理论引入到舰船装备故障诊断特征知识获取,提出一种基于粗糙集理论的舰船装备故障诊断特征知识获取模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例分析表明:在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征,并能有效地解决舰船装备故障诊断中规则获取的知识冗余或缺失问题,从而为粗糙集在舰船装备故障诊断中的深入应用打下基础.     

船舶柴油机故障诊断现状及发展趋势

论述了船舶柴油机故障诊断的意义,针对国内外一些常见的柴油机状态监测与故障诊断的方法及其原理和特点,总结出船舶柴油机故障诊断中新技术的应用,并对柴油机故障诊断技术的发展趋势进行了展望.     

基于SVM—ANN混合模型的某型舰炮武器随动系统故障诊断研究

支持向量机和人_T神经网络是在故障诊断方面比较常用的两种方法.针对支持向量机和人工神经网络在故障诊断方面的优势和不足,提出了一种基于SVM-ANN混合模型的故障诊断方法,并将其应用在某型舰炮武器随动系统的故障诊断中,该方法具有诊断速度快、诊断精度高等优点.     

一种新的船舶柴油机模糊故障诊断方法

为进一步提高船舶柴油机故障诊断的可靠性,将一种基于模糊信息多级融合的故障诊断方法应用到船舶柴油机的故障诊断中,该方法将各级诊断数据充分融合后再进行船舶柴油机的故障诊断,应用结果表明该方法准确有效,不但在正常情况下作出了准确的故障诊断,而且在局部检测传感器失灵发生误检的情况下亦能避免船舶柴油机故障诊断的误判,为提高船舶柴油机故障诊断的可靠性提供了有益的借鉴.