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为了提高船舶维护效率,提出一种多传感器融合下船舶机电系统多发故障信号监测方法。根据故障状态下的信号频率,使用小波变换法提取故障信号特征参数作为蚁群算法优化BP神经网络输入,实现多发故障诊断,并通过DS证据理论完成多传感器数据融合,得出故障诊断结果。实验结果表明,该方法可通过多传感器融合判断出船舶机电系统故障类型,即使一种传感器出现故障也不影响诊断效果,诊断船舶机电系统多发故障平均准确率高达97.02%,能够实现较为精准的船舶机电系统多发故障监测。 相似文献
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针对船舶电站故障诊断中常用的BP神经网络算法存在的收敛速度慢和诊断准确率不高等问题,提出一种基于随机森林算法的船舶电站诊断模型。在Simulink软件中搭建船舶电站故障模型,通过在Simulink中仿真得到船舶电站故障数据,分析基于随机森林算法的船舶电站故障诊断原理。在MATLAB软件中分别建立基于随机森林算法和BP神经网络算法的船舶电站故障诊断模型,并对二者的故障诊断结果进行对比分析。结果表明,基于随机森林算法的诊断模型相比基于BP神经网络的诊断模型,能显著提高船舶电站故障诊断的效率和准确率。 相似文献
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利用遗传算法、支持向量机以及神经网络等传统算法对船舶配电系统故障进行诊断,误诊率和漏诊率较高,影响了后续故障修复,不利复杂结构船舶配电系统故障恢复。针对上述问题,以模糊C—均值聚类算法取代以上3种故障诊断算法,解决误诊率和漏诊率高的问题,之后在故障诊断的基础上,实现故障修复,从而完成整个故障恢复。结果表明:与遗传算法、支持向量机以及神经网络3种传统故障诊断算法相比,模糊C—均值聚类算法的误诊率和漏诊率均更低(误诊率:1.14%,1.22%,2.00%;漏诊率:1.40%,0.43%,0.34%),说明本算法的诊断性能更好,更能全面、准确的检测出配电系统发生的故障,保证了后续故障修复的效率和准确性。 相似文献
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本文针对锂电池组成的船舶储能系统,分析锂电池的故障模式和表现特征,建立基于模糊神经网络锂电池组故障诊断模型,通过实验数据进行模型训练并进行仿真。仿真结果证明所提出的模型的正确性,实现锂电池的故障预警,提高系统运行稳定性。 相似文献
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船舶各种设备故障的早期诊断和预测,对船舶的安全运行具有非常重要的意义。由于船舶上设备繁多,运行环境特殊,因此,各种设备的故障症状与故障原因之间关系十分复杂,使用传统诊断方法在实际应用中效果不理想。BP神经网络在故障诊断中有广泛的应用,但由于BP网络采用的是沿梯度下降的搜索求解算法,存在收敛速度慢,且容易陷入局部极小等问题。而遗传算法具有全局搜索速度快的优点。为此,采用自适应遗传算法来优化BP神经网络,并以船舶主机轴系的故障诊断为实例,证明遗传算法优化的BP网络方法非常适用于对船舶各种设备故障的早期诊断和预测。 相似文献
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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。 相似文献
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柴油机是船舶运行最重要的动力装置之一,经过长年累月的运转,磨损故障经常发生,影响船舶的正常行驶。针对上述问题,提出一种神经网络机械磨损故障诊断方法。设计了与之相适应的BP网络结构,在此基础上建立了一个BP神经网络模型,并给出了一种BP神经网络学习算法,用来调整网络学习速率。柴油机机械磨损故障诊断实例结果表明:利用BP神经网络诊断出船舶柴油机磨损故障与实际诊断结果一致,准确率高达80%以上。 相似文献
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对一种地模糊神经网络的故障诊断方法进行了研究,探讨了模糊误字率攻模糊算了选择,以柴油示功图作为特征信号,构造了船舶主机故障诊断仿真系统,并给出了系统知识学习和模糊推理结果。 相似文献