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船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。 相似文献
102.
结合分析基于CBM的船舶设备健康管理系统及其国内外研究现状,设计了系统实施流程、技术和功能架构;通过开展状态监控技术、综合诊断技术以及健康评估技术的研究,进行综合状态评估,实现船舶设备健康管理。最后,从数据采集、状态评估、性能预测和维修决策支持等方面对实现系统的关键技术进行论述。基于CBM的船舶设备健康管理系统实现了对船舶设备健康状态及趋势的实时知悉,并对使用、维修活动的决策提供了辅助支持功能,从而降低设备维修费用,提高船舶设备使用效能。 相似文献
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104.
105.
"ITS最重要的出发点是更有效利用既有资源,而不是修建更多的路。这也正符合了可持续性发展的理念。"8月30日,国家ITS中心留学荷兰的王猛博士在"可持续的车路合作系统——驾驶行为及生态辅助驾驶模型研究"讲座上如此说道。而所谓开发模型这样无趣而烦闷的活儿,在科研中却总少不了,王猛也曾对此不感兴趣甚至略有抵触。直到英国统计学家George E.P.Box的一句话——"All models are wrong,but some are useful。"给 相似文献
106.
107.
基于状态空间模型构建了城市轨道交通短时OD估计的多模型组合方法,估计早晚高峰期间15 min内进站客流的去向目的站.组合模型以不同时间尺度下的进站客流分流率为状态变量,并利用历史数据预估其中通勤客流的分流率,然后通过交互多模型算法加权融合不同时间尺度下的分流率估计结果.以北京地铁为案例,研究表明:早高峰期间的15 min分流率估计误差的平均值和最大值分别为16.4%和21.8%,晚高峰期间分别为22.7%和24.6%,比既有文献的估计误差减小了约一半.本文的研究成果可为实时的线网客流分布预测提供更准确的输入数据,以辅助运营管理部门实现客流预警和应急响应. 相似文献
108.
109.
110.
《舰船科学技术》2017,(18)
为了提高船舶运行的稳定和安全性,需要对船舶的运行状态进行实时监测,设计无线网络下船舶运行状态远程监控系统,系统包括船舶运行状态特征采集模块、AD转换模块、总线传输模块、无线网络通信模块、集成控制模块和人机交互模块等,采用远程卫星通信和无线传感器网络组网技术进行船舶通信网络构建,基于H.323协议和IETF的SIP会话初始化协议进行船舶无线网络通信的信令设计。采用多点多线程控制方法进行船舶运行状态的监控指令的集中执行,在集成GCC编译环境中进行监控系统的应用程序开发和交叉编译,采用异构、层次化的中间件技术进行监控系统的软件平台设计,实现船舶监控系统的网络接入服务和状态实时监控服务。系统测试结果表明,设计的船舶运行状态远程监控系统能实时监测船舶的运行状态特征,系统自适应性和可靠性较好。 相似文献