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船舶柴油机故障远程诊断系统研究 总被引:3,自引:3,他引:0
为解决船舶柴油机运行中故障诊断与处理问题,在分析系统总体结构的基础上,提出了用RBF神经网络作为本地故障诊断系统,用IEEE802.3方案组网作为远程诊断中心局域网,用Internet中TCP/IP作为系统网络传输协议,用JAVA技术作为通讯接口的方法,建立了船舶柴油机远程故障诊断系统。结果表明,该系统技术成熟,具有广泛应用前景。 相似文献
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船舶柴油机振动信号分析与处理程序开发 总被引:4,自引:0,他引:4
此文以船舶柴油机故障诊断为目的,以振动信号分析与处理方法的理论为基础.以MAT-LAB语言为工具,开发了“船舶柴油机振动信号分析与诊断系统”,并介绍了该系统的设计思想与主要功能。 相似文献
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基于主观Bayes方法的船舶柴油主机故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
本文在总结和提炼了大量专家知识的基础上,构成船舶柴油机主机故障诊断双层模型知识,以Bayes方法为推理机制,用T.Prolog语言编制了故障诊断系统。 相似文献
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舰船远程监测与故障诊断系统的研究 总被引:3,自引:2,他引:1
研究了目前远程监测与故障诊断技术,通过对数据库技术、计算机网络数据传输和加密技术、服务器端WebClass技术、客户端AetiveX技术这四大关键技术的应用研究,提出了用TCP/IP作为系统的网络层和传输层协议,用ASP技术解决远程数据通讯接口问题,并采用神经网络作为故障诊断方法。研究表明,舰船远程监测与故障诊断系统切实可行,有望发展成为一种有价值的舰船监控系统。 相似文献
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介绍了常用的柴油机状态监测技术,阐述了船舶柴油机在线监测与故障诊断系统的组成及主要功能,实现了基于多状态参数的柴油机综合监测与故障诊断,对提高船舶柴油机可靠性、保障船舶运行安全具有重要意义。 相似文献
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船舶柴油机作为船舶的动力心脏,其运行状态的监测和故障诊断越来越受到人们的关注。本文对目前研究中的主要几种柴油机故障诊断技术的内容、特点和不足之处进行评述,最后对其发展方向进行讨论。 相似文献
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分析了船舶柴油机故障诊断技术的现状,提出开发基于现有机舱监控系统的故障诊断专家系统,重点对其不精确推理模型进行了分析研究。 相似文献
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论述了船舶柴油机故障诊断的意义,针对国内外一些常见的柴油机状态监测与故障诊断的方法及其原理和特点,总结出船舶柴油机故障诊断中新技术的应用,并对柴油机故障诊断技术的发展趋势进行了展望. 相似文献
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基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服传统模拟电路故障诊断方法的不足,通过对船舶柴油机遥控系统工作原理的分析,提出采用BP神经网络诊断船舶主机遥控系统的智能诊断方法。介绍BP神经网络结构确定方法及其数值优化技术,并以具体电路模块为例探讨神经网络在船舶柴油机遥控系统故障诊断中的应用。通过Matlab仿真可以发现基于BP神经网络的电路故障诊断方法具有自适应性好、训练时间短、准确性高等特点。 相似文献
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随着数据挖掘技术的发展,深度置信网络(DBN)这类深度学习算法被越来越多运用到工程领域。在故障诊断领域,结合DBN强大的自适应特征提取和非线性映射能力,可以摆脱以往对专家经验的依赖。基于此,本文为有效地监测柴油机气缸运行状态,提出一种基于改进深度学习算法的船舶柴油机故障诊断技术。先将原始信号的频域形式输入DBN当中,采用蚱蜢优化算法(GOA)搜索DBN的最优参数组合,并建立起最佳的柴油机气缸故障诊断模型。经测试验证,本文提出的诊断模型能够准确识别柴油机气缸运行状态并进行故障诊断,诊断率可以达到99.5%以上,具有较好的工程实用价值。 相似文献
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[目的]大型船用柴油机故障类型的数据通过台架试验或者实船来获取存在许多不利因素,因此针对柴油机的故障仿真数值计算就显得尤为重要,同时对故障排除及数据驱动的智能故障诊断系统的构建也具有重要意义。[方法]基于AVL BOOST软件和台架试验数据,建立柴油机仿真模型,验证4种负荷工况下仿真模型需满足的精度要求;基于100%负荷工况模型,采用控制变量法模拟柴油机发火点提前、单缸停油及曲轴箱窜气这些典型故障,并分析计算得到的数据。[结果]结果表明:发火点提前5°时,缸内最高燃烧压力提高了17.4%;第1缸停缸后,有效油耗率上升近15%;对于不同气缸停油情况,第2号和3号气缸停油时的特征参数变化幅度较小;随着活塞有效窜气间隙的增加,各特征参数基本上呈线性扩大趋势,在窜气间隙值为0.04 mm时,部分特征参数急剧增加,例如油耗率增加了近40%。[结论]所得结果可作为柴油机故障状态识别及智能故障诊断系统构建的重要依据,为探索船舶柴油机智能故障诊断技术提供新的途径。 相似文献
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针对舰船柴油机冷却系统,分析其典型故障模式,选取特征参数,基于概率神经网络(PNN)建立故障预警模型以对其进行故障预警,结合某型柴油机在某船实际运行数据完成模型的训练和验证。结果表明:采用概率神经网络可有效地实现舰船柴油机冷却系统的故障预警。 相似文献
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曹乐乐张鹏高泽宇张跃文孙培廷 《中国舰船研究》2022,(6):103-110
[目的]船舶系统由多设备的复杂机构组成,各组件参数具有动态性和非线性的特点,所以故障诊断过程复杂。为提高诊断效率,提出一种动态特征融合方法。[方法]利用分形理论、动态理论及核主元分析(KPCA)法对系统状态数据进行重构、映射及筛选,得到主元特征数据矩阵,求得平方预测误差(SPE)及相应的控制限,构建出基于船舶柴油机进排气系统健康数据的离线监测模型,利用该模型对系统进行故障诊断分析。为验证模型的有效性,选取某船舶柴油机进排气系统的故障数据进行验证分析。[结果]结果表明,动态特征融合分析方法可有效实现对系统动态非线性状态数据的精确分析,实现对系统故障的高效分析和诊断。与KPCA及支持向量机(SVM)方法相比,所提方法具有更好的故障诊断性能。[结论]该方法可实现船舶柴油机进排气系统故障的检测和诊断,提升系统运行的可靠性和安全性。 相似文献
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神经网络技术在船舶柴油机故障在线诊断中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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为进一步提高船舶柴油机故障诊断的可靠性,将一种基于模糊信息多级融合的故障诊断方法应用到船舶柴油机的故障诊断中,该方法将各级诊断数据充分融合后再进行船舶柴油机的故障诊断,应用结果表明该方法准确有效,不但在正常情况下作出了准确的故障诊断,而且在局部检测传感器失灵发生误检的情况下亦能避免船舶柴油机故障诊断的误判,为提高船舶柴油机故障诊断的可靠性提供了有益的借鉴. 相似文献