智能型船舶火灾报警系统设计

提出基于模糊神经网络的智能型火灾报警系统，对系统的探测器、区域控制器、集中控制器进行了分析，并进行了抗干扰设计；分析表明，采用这一设计方法可大大提高船舶火灾报警系统的可靠性，减少误报率，提高系统的智能化程度。     

船舶火灾监控报警系统中的视觉传感器应用

火灾事故严重影响着船舶的正常航运,不仅危及船体、船员和货物的安全,还会对事故海域的海洋环境造成污染。为了提高船舶航运的安全性,完善和优化船舶火灾监控报警系统具有重要意义。本文利用视觉传感器和计算机图形学技术,同时结合PLC自动化控制和OpenGL图像编程语言,设计了一种新型的船舶火灾监控报警系统,大幅提高了船舶火灾事故早期火焰的监控和识别精度。     

嵌入式DSP在船舶火灾报警中的应用

船舶在海面航行发生火灾时,不能有效组织救援团队展开灭火,因此需要强大的火灾报警系统,及时准确发现船舶火灾,将其扼杀在萌芽状态,从而避免损失。本文在传统火灾报警系统的基础上进行优化设计,将嵌入式DSP作为火灾报警系统的主控制器,实现对火灾现场数据的精准、快速和高效的采集、分析及处理,实现船舶火灾的及时准确报警与自动灭火控制。     

船舶火灾报警系统的检验及维护

本文简要介绍了船舶火灾报警系统的功能及其组成,阐述了船舶火灾报警系统审图的要点,并提出了船舶火灾报警系统现场检验的方法,最后说明了船舶火灾报警系统日常维护保养的要求。     

船舶火灾报警系统的检验及维护

本文简要介绍了船舶火灾报警系统的功能及其组成,阐述了船舶火灾报警系统审图的要点,并提出了船舶火灾报警系统现场检验的方法,最后说明了船舶火灾报警系统日常维护保养的要求。     

模糊神经网络在船舶电力推进系统状态评估中的应用

船舶电力推进系统状态评估是状态检修的前提和基础,建立科学、全面、合理的评估指标体系,选择合适的评估方法,并最终开发切实可行的状态评估系统是船舶电力推进系统状态评估的必要步骤。提出船舶电力推进系统状态评估的流程、基于模糊神经网络的船舶电力推进系统状态评估模型和具体评估步骤,结合船舶电力推进系统的实船运行数据进行状态评估模型仿真试验。仿真试验结果表明,模糊神经网络方法应用于船舶电力推进系统的状态评估具有一定的准确性。     

动态模糊神经网络在船舶动力定位中的应用

在前向模糊神经网络的归一化层和输出层之间加入递归层,形成的一种新型动态模糊神经网络(DFNN)具有动态映射能力,从而对动态系统有更好的响应.文章还推导了基于BP的反传学习算法.运用DFNN对船舶动力定位控制进行的仿真实验结果证明了该方法的有效性.     

新型船舶用火灾报警系统

瑞典康萨林公司研制成一种新型的船舶用火灾报警系统。它设有温度控制报警装置、烟雾控制报警装置和明火控制报警装置。它的基本模式是由一个中央单元和一个包含8个探测器分路的组合单元组成。在发生火情时，该系统能够发出报警信号，并显示出火情位置。此外，这种系统还设有灭火剂自动控制装置和自动关闭防火门装置，     

火警系统设计及应用

介绍＂失火和探火报警系统＂设计及应用情况,分析了规范中关于此系统的相关特殊条款.     

模糊专家系统的连锁失效方法及在船舶消防中的应用

本文提出了一种基于模糊专家系统的连锁性失效测评方法,建立了基于该系统的连锁性失效测评指标,该方法不同于以往故障树方法的静态性,具有实时动态性,根据不同的输入参数,能够给出不同的决策结果,更能满足实际的需要。文章以船舶火灾自动报警系统为例,对船舶火灾自动报警系统以舱室为单元进行模块化建模,考虑了温度、烟雾浓度、可燃气体浓度,舱室危险度尤其是舱室之间关联信息、报警时间和舱室着火温度三个对连锁失效起重要作用的影响因子,详细设计了模糊规则,确定连锁报警舱室,判定连锁报警等级,得到船舶舱室消防系统单元连锁性失效路径。仿真结果说明了该方法的准确性与有效性,表明测评结果的准确性。最后,通过和故障树方法对比阐述了该方法的优越性。     

神经网络在船舶操纵中的应用研究

该文对人工神经网络用于船舶操纵动态特性的在线学习进行了研究,并提出了基于神经网络预报的操舵控制算法。仿真试验的结果表明了该控制算法的有效性。     

神经网络自学习模糊控制器在直流蒸汽发生器控制中的应用

针对直流蒸发器的动态过程中，各段长度均发生变化，干扰因素多，具有不确定性和非线性等特性，利用神经网络具有并行处理，分布式信息存贮，自学习自适应特点等，设计了基于神经网络的自学习模糊控制器，仿真结果表明，所设计的控制器具有良好的控制效果。本文研究结果对直流蒸汽发生器的控制系统设计具有一定的指导意义。     

船舶碰撞危险的自适应神经网络—模糊推理评价方法

本文将模糊数学中的模糊逻辑与人工神经网络结合起来用于船舶碰撞危险度的评价,即将基于自适应神经网络的模糊推理系统用于评价船舶碰撞危险度。结果表明,基于神经网络的模糊推理系统既能利用模糊数学的模糊语言来表述人的语言,又能利用神经网络的自学习功能学习已有的经验,是一种比较好的评价方法     

基于神经网络的水下机器人运动预测控制方法

将神经网络和模糊理论应用于水下机器人运动规划和控制中,提出了能实现模拟控制规则的基于强化学习的自学习和自调整的规划算法,设计了水下机器人实时运动规划器结构以及规划器操作过程,提出了基于预测模糊控制进行水下机器人运动控制的方法。在计算机仿真状态下,实现了对水下机器人这一复杂非线性系统的预测控制,仿真实验结果验证了本文所提的方法的有效性。     

机舱监测报警系统研制

该文介绍了新研制的面向大型高附加值液货船的机舱监测报警系统的结构、工作原理、监测点的分布,以及下位机信号采集与上位机图形显示组态监控系统等。     

基于TSK模糊系统的模糊对向传播神经网络

充分利用了TSK(Sugeno-Tanaka)模糊系统的优点,提出了改进的模糊对向传播神经网络Improved-FCP,并给出了其学习算法。实验结果表明Improved-FCP网络较之FCP网络对样本有更高的逼近精度。     

神经网络在船舶主柴油机建模中的应用

该文研究用BP神经网络建立船舶主柴油机模型的方法,并对BP算法进行了改进,提出了一种动态优化学习率的方法,对6L80MC柴油机实际数据用BP网络进行计算的结果表明,该算法能有效地建立船舶主柴油机模型。该模型已成功用于船舶主机遥控仿真系统中。