深度神经网络在船用齿轮箱故障诊断中的应用

船用齿轮箱故障诊断系统,通常采用的是基于模型的故障诊断方法,需要依赖专家对采集到的振动信号进行分析和判断,且设备的运行状态会随着时间的推移发生变化。传统的故障诊断方法受专家知识和经验的影响较大,难以获得全局最优解,导致其准确率较低。针对该问题,本文基于深度神经网络（DNN）的故障诊断方法,通过大量实验研究,确定了DNN模型中最佳参数和超参数。实验结果表明,在船用齿轮箱故障诊断领域,DNN模型不仅能够有效地对齿轮箱进行故障诊断,而且具有较高的准确率和较快的收敛速度。     

基于PCA-BP神经网络在船用柴油机热工故障诊断中的应用研究

利用AVL-BOOST对柴油机的热工故障进行仿真计算,首先通过主成分分析法对柴油机的热工故障进行分析,选取能够反映原始变量99.589%信息的3个主成分作为BP神经网络的输入,将柴油机的故障模式作为输出,构建一个3层的神经网络预测模型。结果表明,PCA-BP神经网络模型能够很好的对柴油机的故障模式做出诊断。     

船用空压机装置故障诊断方法研究

随着船舶自动化要求的提高,船用空压机作为重要设备,有必要加强其对故障自动诊断的功能。文章通过分析空压机的工作原理、故障历史记录,建立了船用空压机常见的4种故障树,并对故障树进行定性和定量分析,根据结构重要度对故障树进行简化。然后完成故障树到贝叶斯网络的转化,并根据专家经验运用模糊综合评价法得到先验概率和条件概率,完善了贝叶斯网络。最后根据以往事故对模型进行了验证。     

船用空压机常见故障诊断与检修

船用空压机作为船舶动力系统的核心设备,其稳定运行对船舶安全至关重要。本文基于实际案例与理论研究,系统分析了船用空压机的常见故障、故障原因及检修方法,并提出了日常维护与管理策略。通过理论与结合实际案例,从故障现象、原因分析到检修流程进行探讨,为船舶轮机管理人员提供参考,旨在提升设备可靠性并降低航行风险。     

基于振动信号盲源分离的船用空压机故障诊断

以某船用往复式空压机为研究对象,对其振动信号进行测试分析,定位故障源。为提取特征频率,选用独立分量分析(ICA)和经验模态分析(EMD)的方法对测试信号进行处理。选用合适的优化算法,通过仿真数据验证所选ICA优化算法的可行性;利用EMD算法将单通道测试信号分解为多通道信号,解决由于测试环境恶劣导致测试点不足而不能使用ICA算法的问题;导入ICA算法后进行盲源分离,判断故障原因。对故障空压机振动信号进行处理,EMD分解后初步分析发现:0.5×r/min冲击间隔明显;ICA处理后的频谱分析发现:1×r/min频率突出且伴随着2×r/min的现象。根据上述分析结果,并结合该空压机的历史维修记录和振动机理,提出故障检修方案。对检修后的空压机进行回归测试,测试结果表明:整机振动烈度大幅减弱,主要频率的幅值也显著降低,检修效果良好。     

基于LM-BP神经网络的船用继电器典型故障诊断

船用继电器由于使用时间、操作不当、工作环境等因素影响,极易产生故障.针对船用继电器的典型故障,首先进行故障分类,建立故障样本,通过LM算法改进BP神经网络,从而建立船用继电器故障诊断模型,利用测试样本进行测试.结果显示,基于LM-BP神经网络的船用继电器故障诊断模型有效可行,对比BP神经网络,其故障诊断准确度更高、速度更快.     

基于模糊神经网络的船用锂电池故障诊断的研究

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。     

基于RBF神经网络的船用低速柴油机故障诊断系统

为确保船舶海上运输的安全性与稳定性,设计基于RBF神经网络的船用低速柴油机故障诊断系统.使用多传感器采集船用低速柴油机各关键构件信号,并对信号进行预处理,运用过限判断模块获得故障信号,RBF神经网络依据故障信号特征进行船用低速柴油机故障诊断和故障程度判断.实验结果表明,该系统能有效滤除信号中的无用高频信号,故障诊断结果...     

基于神经网络的液晶数字识别在船用设备管理中的应用

数字识别是字符识别中的一个重要的研究课题。阿拉伯数字只有0～9十个,而且笔画简单,但是识别这十个数字并非易事,识别的正确率并不高。虽然液晶数字在形式上相对于识别难度较大的手写体数字来说比较规范,但是液晶数字的变体也比较多,形状各异,因此文章研究的目的在于找到一种对于液晶数字识别的一般的有效的方法。文章建立了＂仪表监控与数字识别系统＂,主要对液晶数字识别的过程进行了讨论,重点研究了数字图像处理和数字识别,做了以下几个方面的工作：1）在研究了多种液晶数字特征的基础上,提取了数字的粗网格特征。2）建立了一个基于BP神经网络的液晶数字识别系统,进行了分类器设计,并对数字识别结果进行了检验,取得了较好的系统性能,从而证明了采用的方法是可行的。     

基于深度信念网络在船用齿轮箱故障诊断中的应用研究

文章针对船用齿轮箱故障信号微弱和传统特征提取方法干扰较大的问题,充分结合深度信念网络(DBN)的特征自动提取优势,将深度信念网络应用于船用齿轮箱的故障诊断。首先,借助于u Tkel船用齿轮箱故障模拟试验台获取齿轮箱在不同故障模式下的振动信号;然后将信号作傅里叶变换并划分为训练数据集和测试数据集;最后构建和训练DBN模型,并对模型的预测准确性和鲁棒性进行评估。试验结果表明,DBN模型能够较好地自动提取齿轮箱故障特征,对齿轮箱的故障模式做出准确识别。     

基于BP神经网络的故障诊断技术在装备维修中的应用

传统故障诊断方法在装备保障中的诸多局限性。文章介绍了基于BP模型的神经网络,研究了基于BP模型神经网络的故障诊断推理方法,并利用Matlab仿真软件对结果进行了运行和计算。结果证明,基于BP神经网络的故障诊断技术对装备故障诊断是行之有效的。     

基于概率神经网络的船用核动力装置故障诊断方法研究

船用核动力装置是一个复杂的大系统,并且其多数设备及系统具有非线性、时变性、耦合性及不确定性,而神经网络能够逼近任意的非线性映射,因此在核动力故障诊断中得到广泛的应用。目前,应用较广泛的是BP神经网络,但其网络层数及每层神经元的个数不易确定,而且在训练过程中网络容易陷入局部最小点。鉴于此,文章把概率神经网络（PNN）应用到船用核动力装置故障诊断中去,结果表明该方法是可行有效的。     

神经网络在船用柴油机性能诊断中的应用

现代海洋船舶的动力系统主要利用柴油发动机,其故障检测手段及修复一直是船舶动力系统重要研究方向。传统的柴油性能及故障检测一般由工作人的经验进行初始判断,利用检测工具进行定位,而人为因素可靠性及效率较低,已不能满足现代航运业的发展。随着现代计算科学及传感信息技术的发展,自动化的船用柴油故障检测系统成为重要的发展方向。本文研究自适应神经网络,将其应用到柴油机故障诊断中,有效提高诊断的准确性及实效性。     

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.     

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。     

神经网络在冷藏集装箱故障诊断中的应用

分析了船舶冷藏集装箱的故障问题,采用神经网络技术对冷藏集装箱故障进行诊断,并对常见故障实例展开了分析.     

灰关联分析在船用制冷系统故障诊断中的应用

灰关联分析方法是一种实用性强、可信度高的设备故障诊断方法,但其存在一定的应用限制.将D-S证据组合规则与灰关联方法相结合,能有效地处理故障征兆与故障类型关系的复杂性与不确定性,且诊断结果可信度较高.通过对某船用制冷系统故障实例计算,证明该方法简单、实用、诊断准确率高.     

蚁群神经网络在船舶发电机故障诊断中的应用

发电机作为船舶关键部件之一,其运行状况关系船舶整机状态。随着技术的不断发展,船舶发电机结构更为复杂,同时其所发生的故障更为复杂和致命,因此研究高效可行的船舶发电机故障诊断技术已成为各研发机构的重要课题。本文通过分析算法模型建立了一种基于蚁群算法的人工神经网络,以发电机转子偏心问题为实例,在Matlab中应用该技术进行训练和故障诊断,并与BP算法进行比较。结果表明,蚁群算法训练速度快、精度高,是一种可靠的故障诊断方法。     

模糊神经网络在故障诊断中的模型与应用

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。