基于热力参数的船舶柴油机智能故障诊断

分析了智能故障诊断的视情维修技术,根据船舶柴油机热力工作过程参数蕴含大量的故障信息,提出基于热力参数的智能故障诊断技术,从几种不同的类型,介绍了船舶柴油机的热力参数的智能故障诊断及处理的应用.     

舰船操舵系统的故障树诊断方法

舰船操舵系统系统维修难度大,故障不易排除,因此故障诊断技术在该领域越来越受到重视.论文根据舰船操舵系统的一般故障模式,采取了故障树的诊断方法,结合故障树分析法建立了故障诊断专家系统,提高了故障诊断水平.     

模糊Petri网在某型舰炮系统故障诊断中的应用

用Petri网的变迁激活规则进行故障诊断推理,分析异常行为过程间的因果关系,根据变迁的可信度大小,找到一条最有可能产生已知故障的路径.以某改进型舰炮系统的一个实际故障诊断为例,针对其故障信息的不确定性和模糊性,给出模糊Petri网的故障诊断模型,结果表明该模型具有直观,知识表达能力强和易于推理的优点.     

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.     

船用柴油机故障诊断技术现状及发展趋势

通过对船用柴油机故障机理、故障信息处理技术及故障诊断专家的研究等方面的介绍,概括了船用柴油机故障诊断技术的国内外现状,并以实例分析对柴油机未来故障诊断技术提出了新的展望.     

船舶电力系统的故障诊断及处理研究

介绍了一种船舶电力系统监控架构,针对该监控架构提出故障诊断及处理策略,将电力系统的故障分为直流幅压电网故障、交流电网故障和直流24 V电网故障,给出不同故障诊断的依据及判断部位.针对不同故障,提出不同的处理措施,当供电支路发生过载或短路故障时,通过分级保护实现供电支路的隔离;当电源发生故障停机时,通过电力系统拓扑结构改变,实现故障重构,恢复未故障区域供电.该故障诊断及处理策略能够满足电力系统自主运行的需求,适用于无人舰船.     

遗传神经网络在导航传感器故障诊断中的应用

对船用组合导航系统中占主要地位的惯导系统进行故障诊断研究,提出了基于遗传算法优化的神经网络故障诊断模型.利用改进的遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行遗传操作,获得具有一定遍历性的初始权值和周值,然后再利用神经网络的L-M训练方法进行训练,克服了BP神经网络搜索速度慢和容易陷入局部极值的缺点,保证了训练过程收敛.对采集到的传感器故障信号进行预处理,故障特征信号作为改进遗传神经网络的输入信号来检测故障.采用惯导系统陀螺仪故障信号进行仿真研究,结果表明此方法可有效地检测故障且提高了系统精度.     

动力装置故障诊断技术研究

讨论了故障诊断系统数据库要求、架构和功能设计与实现等技术,对故障诊断推理机制进行了探讨,研究并构建了界面友好的柴油机故障诊断系统.利用该系统可对柴油机状态监控,对故障征兆(趋势)实时预报,对已发生的故障快速诊断,缩短故障维修时间,保障装备的良好工作状态,提高船舶的生命力.     

基于贝叶斯网络的舰船故障建模方法研究

舰船故障建模是进行故障诊断的主要技术,舰船故障的种类多,变化复杂,兼具有随机性和规律性,当前舰船故障诊断的建模方法无法描述其变化特点,使得舰船故障诊断结果不理想。为了改善舰船故障诊断效果,设计了基于贝叶斯网络的舰船故障建模方法。首先对舰船故障诊断的工作原理进行分析,指出当前舰船故障诊断方法出现缺陷的影响因素,然后采用贝叶斯网络对舰船故障诊断过程进行模拟和建模,最后采用仿真实验与其他舰船故障诊断模型的结果进行对比。结果表明,贝叶斯网络的舰船故障诊断正确率更高,可以更好反映舰船故障诊断随着时间改变的变化趋势,避免了出现故障诊断错误率高的难题,具有广泛的应用前景。     

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。     

基于组合式BP网络的空压机故障诊断

针对空压机故障诊断过程中参数的多样性及复杂性,分别采用单BP网络和组合式BP网络两种方法对其主要故障进行建模和诊断。结果表明:采用组合式BP网络的故障诊断方法更加简单实用,能有效地提高空压机故障诊断的准确率。     

基于SVM的雷达故障预诊断技术研究

文章将支持向量机（SVM）引入雷达故障预诊断,实现了雷达进入潜伏性故障时就提前诊断,很好地解决雷达故障诊断流程复杂、诊断时间长等问题。这是由于SVM可以很好地解决小样本、非线性分类问题,而这正是潜伏性雷达故障的特点。文章最后通过实例充分说明了该算法在排除雷达潜伏性故障方面的能力。     

船舶输电线路故障诊断的研究

本文分析了船舶输电线路的频发故障的原因.对比传统经验型船舶输电线路故障诊断过程,参照商用船舶常用的干馈混合配电方式,引入了模糊规则,解决具体故障定位时的不确定性问题.以当前的输电网络状态和诊断级数为推理依据,把输电线路故障的规律程序化.从而在实际操作中快速找出故障点,排除隐患,实现船舶输电线路故障检测的自动化.     

燃气轮机混合智能故障诊断专家系统

该文针对燃气轮机的状态监测和故障诊断问题。在单一故障诊断方法无法获得较为满意的诊断结果的情况下,提出了综合利用算法诊断、规则诊断和模型诊断等方法的混合智能诊断方法,根据系统故障诊断过程在不同状态下所具有的特点和任务,利用神经网络、规则推理和建立诊断数学模型等方法来有效的完成诊断任务。     

基于Weibull分布计算造船设备故障发生概率

设备故障的发生发展过程都有其客观规律,研究故障规律对制定维修对策,以至建立更加科学的维修体制是十分重要的.本文应用Weibull统计方法对设备故障规律进行分析,并计算出设备的可靠度和故障率.统计分析是故障管理中重要的手段,是制定管理目标的主要依据.     

基于时间和状态约束的故障因果关系图及其在燃气轮机中的应用

故障原因及其产生位置的确定是决定故障诊断系统是否可用的关键因素。文章定义了离散事件系统中故障之间两种类型的因果关系,给出了故障因果图（FSCG）的概念,进一步给出了描述故障之间基于状态和时间约束关系的因果图,基于此,将上述方法应用在某燃气轮机的故障诊断过程中,在对燃气轮机的内部结构进行概述的基础上,结合具体的故障发生情况,给出了其部分故障树结构,进而给出了相应的故障因果关系图,将其应用到实际的故障诊断中,并与传统的故障树方法进行相关对比,证明了该方法的有效性。     

由传感器引起的Auto Chief-IV主机遥控系统故障分析及排除

对先进的Auto Chief—IV主机遥控系统由传感器引起的两例故障进行了分析，介绍了排除过程，总结了经验教训．     

一种故障诊断模糊专家系统的实现

针对电力系统多异构设备故障诊断工程化不高的问题,提出一种具体的故障诊断实现框架.采用通信方式和数据结构独立配置的方法,实现电力系统多种协议通信的无缝连接,解决了底层异构设备数据在顶层设备中的接收、分析和存储难以统一的问题;在故障诊断框架下,设计并实现模糊专家系统和其他故障数据处理综合诊断;研究了基于xml的系统配置信息描述,能够实现电力系统中各种设备、参数和故障判断准则等信息的标准化;同时提出了一种故障诊断算法,实现系统各设备的故障定位.诊断实例结果表明,系统推理效率高,可信度好,能够满足电力系统故障诊断要求.     

某集装箱船艏侧推漏油故障分析与维修

文章介绍了某新型集装箱船艏侧推漏油故障检查、维修方案制定、修理及原因分析的全过程,提供了一种艏侧推维修检查的新程序和方法.