无线网络的舰船柴油机故障远程诊断

柴油机是舰船核心动力设备,影响着舰船安全航行。柴油机作业环境复杂,易发生运行故障。在舰船设备管理中有必要引入无线网络建立起柴油机故障远程诊断系统,在最短的时间内对故障状态进行远程诊断,快速修复故障。本文提出无线网络环境下的舰船柴油机故障远程诊断系统设计方案,通过优化系统硬件设备配置、建立故障数据库、采用BP神经网络处理数据,为远程诊断提供数据支撑。仿真实验证实,本系统能够快速、准确诊断出柴油机故障原因。     

基于神经网络参数优化的舰船柴油机故障诊断

柴油机是舰船的重要组成部分之一,与运行安全密切相关。当柴油机发生故障后,必须及时查明故障原因,采取相应的方法消除故障,使柴油机恢复正常工作,为舰船安全航行提供保障。舰船柴油机的运行可靠性直接关系到航行安全性,而各种故障是影响柴油机可靠性的主要因素,所以对故障进行准确诊断显得尤为必要。为提高诊断的准确性,可对神经网络加以合理运用,通过网络参数优化,能够使精度得到保障,并进一步缩短诊断时间,这对于舰船柴油机故障诊断效率和质量的提升意义重大。     

改进神经网络的舰船碰撞危险度估计

当前的一些方法在航行行为预测以及碰撞预警能力方面仍存在一些问题,因此提出一种改进神经网络的舰船碰撞危险度估计方法,实现了舰船碰撞危险度的高精度估计。首先基于改进神经网络构建改进神经网络预测模型预测舰船航行行为,以提供碰撞危险度估计的基础数据来源。对舰船碰撞风险中的安全距离模型进行制订,具体包括危险领域安全距离模型、安全会遇领域安全距离模型、舰船动界安全距离模型。通过昆兹模型构建舰船碰撞危险度计算模型,对舰船碰撞危险度进行估计。在某水域进行本文方法的性能测试,测试结果证明该方法的航行行为预测误差低于现有方法,而碰撞预警精度则高于现有方法,提供了舰船防碰撞领域的新研究方向。     

舰船维护中机械潜在故障智能预测方法

舰船机械部件是一个非线性系统,舰船机械部件出现故障概率相当高,当前故障预测方法无法描述舰船机械部件故障的不确性,因此舰船机械部件故障预测精度低,为了提高舰船机械部件故障预测精度,克服当前舰船机械部件故障预测方法的缺陷,设计了一种舰船维护中机械潜在故障智能预测方法。首先提取描述舰船机械部件故障类别的特征信息,然后采用BP神经网络对舰船机械部件故障特征信息进行学习,确定相对应的舰船机械部件故障类别,并解决BP神经网络参数确定问题,最后与其他方法进行了对比实验。结果表明,本文方法的舰船机械部件故障预测精度超过95%,远远高于对比方法的舰船机械部件故障预测精度,改善了舰船机械部件故障诊断速度,具有十分广泛的应用前景。     

卷积神经网络在舰船舵-翼舵联合控制故障预测中的应用

传统预测方法在对联合控制故障进行预测时,未对故障状态变量数据预先处理,导致故障预测的误报率居高不下。因此,提出了卷积神经网络的舰船舵-翼舵联合控制故障预测方法。对故障预测状态变量数据进行预先处理,监测故障预警装置中的状态变量。优化状态变量中的损失函数,累计舰船舵-翼舵联合控制装置损失指数。重组故障预测神经单元结构,对舰船舵-翼舵联合控制故障进行预测。通过实验分析,传统方法 1故障预测误报率最高达到67%,传统方法 2故障预测误报率最高达到87%,基于卷积神经网络的舰船舵-翼舵联合控制故障预测方法故障预测误报率最低为15%。因此,基于卷积神经网络的舰船舵-翼舵联合控制的故障预测方法更好。     

RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断模型

舰船电力系统故障诊断是当前的热点问题,经典舰船电力系统故障诊断模型存在各自的缺陷,影响舰船电力系统故障诊断结果,为了改善舰船电力系统故障诊断结果,提出了RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断模型。首先分析当前舰船电力系统故障诊断研究进展,阐述了RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断原理,然后从舰船电力系统工作状态中提取特征向量,引入RBF神经网络进行学习,产生舰船电力系统故障诊断模型,并对RBF神经网络参数优化问题进行改进,最后与当前几种经典模型进行了故障诊断对比测试,RBF神经网络的舰船电力系统故障诊断正确率超过92%,而经典模型的舰船电力系统故障诊断正确率低于90%,误诊现象出现的概率很高,验证了RBF神经网络用于舰船电力系统故障诊断的优越性。     

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。     

计算机大数据分析技术的舰船通信安全预警研究

由于采用传统的神经网络、时间序列预警方法,受到大量舰船通信安全状态信息影响,导致预警效果不佳的问题,提出了计算机大数据分析技术的舰船通信安全预警研究。建立了舰船通信安全预警模型,采集通信安全状态信息,划分预警等级。以单一竞争策略为主,从攻击数据集中提取最优解,实现舰船通信安全预警。由实验结果可知,该技术能够快速找到最优解,收敛性能较好,且数据安全性评估结果与实际结果一致,预警效果较好。     

粒子群算法优化神经网络的舰船直流电机故障分类

针对舰船直流电机故障的误分率高、结果不可靠等难题,以进一步提高舰船直流电机故障分类正确率,提出了粒子群算法优化神经网络的舰船直流电机故障分类方法。首先采用小波变换对舰船直流电机故障信息进行多尺度分解,提取信号能量值作为舰船直流电机故障分类特征,然后将舰船直流电机故障的特征作为神经网络的输入向量,采用粒子群算法和神经网络对特征向量进行训练,建立舰船直流电机故障分类器,最后的舰船直流电机故障分类测试结果表明,本文方法可以准确实现舰船直流电机故障分类,有助于舰船直流电机故障的定位,而且舰船直流电机故障误分率要小于其他方法,舰船直流电机故障分类结果更加可信。     

一种基于舰船磁场的神经网络识别模型

为获得更为精确的识别结果,需要对舰船三轴磁场之间的相关性研究并进行融合。本文提出了一种将神经网络数据融合技术应用于舰船目标识别的模型,分析了舰船三个方向磁场的通过特性以及它们之间的相关性,并利用神经网络数据融合技术实现对舰船目标航速、横距和船型的模式识别。经过实测数据验证,该识别模型对舰船目标具有较高的检测概率。     

船舶主柴油机缸套冷却水出口温度的智能控制

利用传热学的有关理论,对船舶主柴油机缸套冷却水系统的传热机理进行了分析,给出了船舶主柴油机缸套冷却水系统的动态热力数学模型,并将基于神经网络的模糊PID控制引入到缸套冷却水出口温度控制系统中,以实现对对象进行在线控制.仿真结果表明,基于神经网络的模糊PID自适应控制比传统的PID控制的控制性能更好,而且前者具备适应控制环境变化的能力和自学习能力,当主机运行工况发生变化时,仍具有很好的控制性能.     

船舶柴油机远程故障诊断研究

对船舶柴油机的远程故障诊断系统进行了研究，介绍了该系统的总体结构，提出用IEEE802．3和IEEE802．11作为诊断网络的数据链路层协议，用TCP／IP作为系统的网络层和传输层协议，用JAVA技术解决远程数据通讯接口问题。并研究了用Khoenen神经网络作为船舶柴油机本地故障诊断工具，用基于规则的专家系统作远程故障诊断工具的实施方法。研究表明，船舶柴油机故障诊断系统切实可行，有望发展成为一种有价值的船舶监控系统。     

基于AAKR模型的船用低速柴油机状态监测方法

针对船用二冲程低速柴油机运行状态监测,本文分析现有的柴油机状态监测方法,并指出现有方法的不足之处。提出基于AAKR模型的柴油机状态监测方法,同时阐述AAKR模型的原理。该方法具有无需故障数据、无需对模型进行训练与调参、高效快捷等优点。本文建立柴油机仿真模型,通过对柴油机模型进行模拟状态监测实验,证明基于AAKR模型的柴油机状态监测方法的有效性,最后讨论不同带宽的选择对模型性能的影响。该方法无需故障数据的特性使其具有更强的普适性,可广泛应用于船舶柴油机的在线状态监测和预警。     

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。     

船舶柴油机滑油在线监测预警系统设计

为了提高柴油机的可靠性、延长柴油机的使用寿命,设计了一种基于单片机的船舶柴油机滑油在线监测预警系统。介绍了该系统的测试原理、系统硬件及系统软件设计。该系统通过处理分析监测反馈数据来判断滑油的品质状况,在滑油完全变质前分级别向轮机人员提示预警,从而降低柴油机故障率,保证船舶的正常运营。     

基于BP神经网络的船用柴油机振动状态监测

通过监测柴油机表面振动信号,用时间序列分析方法提取柴油机故障的振动特征参数,以此建立相应的神经网络,用于船用柴油机的状态监测,提高诊断的准确性。试验研究在中速四冲程增压柴油机上进行。文中以柴油机气阀间隙异常的诊断和柴油机负荷状态的识别为例阐述了该方法的实现过程,并给出了振动信号的特征参数与柴油机工作状态之间的关系。研究表明,利用神经网络监测柴油机运行状态的变化是可行的和有效的。     

基于SPA的船用柴油机热工故障诊断研究

船用柴油机热工参数蕴含着大量的故障信息,外界干扰小,诊断范围广,具有很好的诊断价值。本文将集对分析应用到柴油机热工故障诊断当中,介绍了集对分析(SPA)的基本理论,在此基础上,建立了基于SPA的柴油机热工故障诊断模型。再利用4190型船用中速柴油机AVL BOOST工作过程仿真模型,进行故障仿真计算,提取了13类热工参数进行分析,获取了基准故障集和待检工作状态集,验证了模型的准确性;同时证明了集对分析在柴油机故障诊断中的可行性,为柴油机故障监测和诊断提供了新方法。     

基于人工神经网络的船用主柴油机故障诊断

本文基于人工神经网络（ＡＮＮ）理论，针对船用主柴油机的故障诊断问题，介绍了多重神经网络（ＭＮＮ）诊断模型及其算法，研制了系统仿真软件。     

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。     

基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究

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。