大型船舶动力装置故障的诊断研究

大型船舶动力装置工作负荷较大,故障诱因较多,为了有效准确排除大型船舶动力装置,提高工况稳定性,提出一种基于喘振谱特征提取的大型船舶动力装置故障检测诊断方法。采用多传感器进行大型船舶动力装置的物理信息采集,提取动力装置的振动信号和喘振信号,对提取的信号进行时频变换和离散谱特征分析,采用自相关匹配滤波器进行船舶动力装置振动传感信号的滤波处理,对滤波输出信号进行喘振谱提取,对提取的谱特征量输入到神经网络分类器中进行故障判别。仿真及结果表明,采用该方法进行大型船舶动力装置故障诊断的准确性较高。     

基于神经网络的船舶计算网络安全评估架构

船舶工业的发展提高了船舶系统的复杂度,船舶计算网络的安全问题对安全评估架构提出了新的需求。传统的评估架构不能满足船舶网络对准确性和性能的要求。本文首先根据船舶网络的特点建立基于嵌入式web服务器的安全评估系统,然后使用神经网络预测船舶网络的安全性,提高评估的精确性和性能。     

遗传神经网络的船舶运动受扰力预测模型

船舶运动受扰力预测,是实现对船舶摇摆控制的关键步骤。为达到有效控制船舶摇摆的目的,基于遗传神经网络,完成船舶运动受扰建模预报和预测方法选择。模拟船舶航行状态,设计仿真对比实验结果表明,基于遗传神经网络的船舶受扰力预测模型,有效提升横向与纵向运动受扰力预测准确性,完成有效控制船舶摇摆的目的。     

水面无人艇的模糊建模方法研究

近年来,水面无人艇技术发展迅速,在军事侦察、武装保护等方面发挥显著作用,已成为水面反恐的重要方式之一。然而,水面无人艇航行在线性度、耦合性上存在较大的缺陷,高精度控制方式实现复杂。为实现水面无人艇航行的高精度、高准确度控制,本文将神经网络和模糊技术相结合,提出一种基于神经网络的模糊建模方法,对系统模型进行仿真可知,水面无人艇的模糊建模方法有效,且能够实现对无人艇航行的精确控制,具有进一步推广应用的潜力。     

基于PSO-BP神经网络的油船中部结构优化

以舱段质量为目标函数,以相关规范要求的板厚及应力为约束条件,通过灵敏度分析确定设计变量,对油船中部结构优化。构建基于粒子群优化的BP神经网络模型,并代替有限元分析确定应力与设计变量之间关系,从而对舱段进行结构优化。优化后舱段质量降低了4.2%,优化后的有限元分析结果表明满足规范要求,PSOBP神经网络模型在船舶结构优化设计中具有可行性。     

神经网络专家系统在船舶控制系统故障诊断的应用

首先阐述神经网络技术和专家系统2种算法优劣之处,然后将2种算法相结合应用到船舶控制系统故障诊断中,结合后的算法具有较好的自学习和并行计算能力。在进行算法的详细描述中,介绍神经网络专家系统的基本结构,并对其在船舶控制故障诊断中的框架进行设计,针对具体的实际应用建立知识库。最后利用训练数据进行仿真实验,实验结果表明本文采用的神经网络专家系统在故障诊断方面具有可行性。     

神经网络技术在汽轮机智能控制中的应用

世界船运业的不断发展使得船舶各种电气设备的能源和动力需求日益提高,汽轮机作为船舶主要的动力来源,也承担了越来越多的能源供给任务。而汽轮机控制技术也发生了许多新的变化,从传统的现场人力控制,渐渐发展成了计算机自动化控制。本文结合神经网络技术和PID控制技术,实现船舶汽轮机的智能化控制,此系统能够大大提高控制的水平和精度,对汽轮机的工况能够做到实时监控,很大程度上降低了故障的发生率,增强了系统的抗干扰能力,具有广阔的市场应用前景。     

遗传神经网络算法在船舶碰撞危险度确定中的应用

为提高船舶航行安全性,首先建立船舶碰撞危险度评估模型,并结合神经网络算法对特定的水域进行危险度模型拟合,获得较为准确的船舶碰撞危险度模型。基于Matlab软件对建立的模型进行编程计算。本文建立的船舶碰撞危险度模型经过50次误差训练后达到了较高的拟合精度,获得较好的效果,可为提高船舶航行安全性提供参考。     

人工智能的航迹控制方法研究

在船舶自动化和电气化的发展历程中,航迹控制作为一项非常重要的功能,正受到越来越多的研究。航迹控制系统中的核心部件之一自动舵,正向着高速化和集成化方向发展。由于海洋环境越来越复杂,天气变化多端,船舶的航行安全受到了更多的威胁,急需一种高性能的自动舵航迹控制系统。本文正是基于这项需求,开发出了基于人工神经智能算法的航迹控制方法,此算法具备了强鲁棒性、自适应性和高可靠性。从仿真结果看,本控制方法的性能优越,易于推广使用。