神经网络技术在船舶柴油机故障在线诊断中的应用研究

文章主要研究基于RBF神经网络理论为数学工具对柴油机故障进行计算机仿真诊断,建立船用柴油机征兆与故障样本集,作为神经网络故障诊断的专家知识库,以实现船用柴油机故障诊断。并对柴油机性能工况的故障在线自动诊断进行探索,以提高故障诊断的及时性和准确率,减少误诊。     

船舶柴油机运行工况诊断仿真研究

提出了基于RBF神经网络的故障智能诊断方法。应用神经网络理论对柴油机故障进行智能仿真诊断，并考虑到海上航行环境的大气温度变化，实现大功率船用柴油机运行性能的主要故障的仿真。以对柴油机燃烧系统故障为例进行仿真分析、处理故障并制订相应的维修对策，从而提高柴油机的使用效率和寿命。此外，对开发实船柴油机故障诊断的辅助分析系统和轮机模拟器的功能扩展有实际意义。     

振动信号监测的船用柴油机配气机构故障分析方法

船用柴油机配气机构故障复杂多样,传统船用柴油机配气机构故障分析方法无法描述故障类型,导致故障分析正确率低,误判现象严重,为了提高故障诊断正确率,提出基于振动信号监测的船用柴油机配气机构故障的分析方法。首先分析船用柴油机配气机构故障研究思路,并提取船用柴油机配气机构故障相关的振动信号,然后从船用柴油机配气机构故障相关的振动信号提取特征,运用层次分析法确定特征的权值,并采用改进支持向量机建立船用柴油机配气机构故障诊断模型,最后采用具体数据对船用柴油机配气机构故障诊断方法进行测试。结果表明,相对于其他故障分析方法,本文方法可以更好区别各种船用柴油机配气机构故障,提高了故障分析正确率,降低了故障的误判现象,具有很高的实际应用价值。     

船用柴油机故障诊断多信息融合技术研究

为了解决船用柴油机故障诊断中基于单传感器信息的方法诊断精度低的缺点,应用神经网络原理,提出了一种基于气缸压力,缸盖振动信号和燃油压力等多传感器信息融合的喷油器故障诊断新方法。通过提取船用柴油机工作过程故障三种信号的八个特征值,按正常和五种故障状态的构造学习样本文集和检验样本文集,对输入进行归一化处理,该方法能有效地提高其故障诊断精度。     

基于粗糙集理论的柴油机燃油系统故障诊断研究

针对柴油机燃油系统的故障种类多的特点利用小波方法对燃油波形进行分析,提取时域及频域的故障特征参数,并使用粗糙集理论对这些故障特征参数进行约简,达到简化故障识别的神经网络的结构、加快辨识速度的目的.最后用RBF神经网络对所模拟的各类故障进行辨识,证实了粗糙集理论在柴油机燃油系统故障诊断中应用的可行性.     

基于自编码器的船用柴油机故障诊断

为了提升船舶柴油机故障诊断的泛化能力,引入深度神经网络,文章提出了一种基于自编码器（AE）的船舶柴油机故障诊断方法。通过GT-SUITE船用柴油机故障仿真实验,对数据样本进行分析,结果表明AE在训练集和测试集的故障识别率分别为98.67%和98.33%,优于支持向量机（SVM）和BP神经网络,更适用于船用柴油机的故障诊断。     

RBF神经网络在柴油机燃油系统故障诊断中的应用研究

本文主要介绍了径向基（RBF）神经网络在柴油机燃油系统故障诊断中的应用,并且首次将神经网络和虚拟仪器技术相结合,成功用于柴油机故障诊断中。比较了RBF和误差反传（BP）神经网络的学习速度和诊断精度。研究表明,将RBF神经网络和虚拟仪器相结合进行柴油机故障诊断具有良好的诊断效果和精度,有很好的工程应用前景。     

船用柴油机故障在线智能仿真诊断技术的应用研究

本文提出了一种船用柴油机性能故障在线自动诊断的新方法,把仿真以及神经网络技术直接应用于柴油机故障在线诊断系统,建立船用柴油机症状与故障样本集,作为神经网络故障诊断的专家知识库,以和柴油机故障在线诊断。尤其是对网络容错能力进行评估分析,并确定较有代表性的径向基函数ＲＢＦ网络分布常数Ｓｃ,从而提高故障诊断的及时性和准确率,减少误诊。     

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.     

进化神经网络在柴油机故障诊断中的应用

瞬时转速波形诊断法是柴油机故障诊断中的一种较为方便实用的诊断方法,本文较为系统地介绍了其测量、故障参数提取及分析方法,并在诊断分析中使用了进化RBF神经网络,此网络的训练采用遗传算法,优化了径向基神经网络的结构和参数,加强了网络的实用性.最后用神经网络对所模拟的故障进行辨识,证实了瞬时转速法与进化神经网络的结合在柴油机故障诊断中的可行性.