基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法

为了解决传统故障检测算法存在的检测精度低的问题,提出了基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法。构建无线传感器网络,并利用该网络实现对船舶电力系统实时运行信号的采集。按照不同的电力系统故障类型设置故障特征,作为故障检测的数据对比标准。通过输出故障类型和故障发生位置,实现船舶电力系统的故障检测。实验结果表明,与传统检测算法对比,设计的故障检测方法得出的检测结果更加接近设置的故障数据,即设计的故障检测算法的检测精度更高。     

基于LSTM神经网络算法的船舶电站故障诊断

船舶电站是船舶中的重要组成部分,船舶电站的故障类型较为复杂。文章利用Simulink软件平台对船舶电站各种短路故障进行仿真建模,选取各相电流电压参数作为数据集的来源,并在MATLAB中进行数据的处理和预测图像的绘制。LSTM神经网络算法相比于其他算法,解决了长时依赖问题,并对预测数据有极高的解释度。结果表明：基于LSTM神经网络算法的故障诊断模型能够很好的对船舶电站故障模式做出诊断。     

复杂结构船舶配电系统故障恢复算法

利用遗传算法、支持向量机以及神经网络等传统算法对船舶配电系统故障进行诊断,误诊率和漏诊率较高,影响了后续故障修复,不利复杂结构船舶配电系统故障恢复。针对上述问题,以模糊C—均值聚类算法取代以上3种故障诊断算法,解决误诊率和漏诊率高的问题,之后在故障诊断的基础上,实现故障修复,从而完成整个故障恢复。结果表明:与遗传算法、支持向量机以及神经网络3种传统故障诊断算法相比,模糊C—均值聚类算法的误诊率和漏诊率均更低(误诊率:1.14%,1.22%,2.00%;漏诊率:1.40%,0.43%,0.34%),说明本算法的诊断性能更好,更能全面、准确的检测出配电系统发生的故障,保证了后续故障修复的效率和准确性。     

舰船非线性配电网络的故障诊断与恢复策略研究

现代化的舰船配电网络非常复杂,需要兼顾到船舶上的各种用电设备。因此当配电网络出现故障时,为了能够最大程度降低故障造成的损失,需要合理控制配电网络的工作节点,隔离出现故障的子网络。本文主要采用了神经网络算法,对船舶非线性配电网络的工作模式进行训练,通过合理控制配电参数,能够有效监控网络中的故障,并提出了故障诊断算法,在故障发生时,能够自动产生恢复策略,并解决一些简单的故障,这种方式大大提高了系统的稳定性。     

基于灰色关联排序聚类方法优化故障诊断

采用灰色关联分析方法,以舰船监控装置部件的固有可靠性、结构、环境和实际运行等4个因素作为评价指标,结合诊断结果,对其故障原因进行排序和聚类,实现决策优化,较好地解决了专家系统只能提供故障原因集而引发的问题。论文还对各评价指标和相关算法进行介绍,并给出了实例。     

基于智能重构算法的舰船电力系统研究

现代船舶电力系统结构复杂,电网组网规模庞大,如何保障电网及电力系统运行稳定是船舶安全运行的首要解决条件。配电网络管理系统是监测、管理电网负载运行的有效手段,对于电网故障,需要通过重构网络及算法分析定位故障点及原因,基于电网重构故障定位的准确性与时效性直接关系到电网运行稳定,随着组网规模扩大,传统重构算法已不能满足要求。本文重点研究了基于高斯动态算法智能电网故障重构方法,有效提高了故障搜索的准确性。     

基于SVM的雷达故障预诊断技术研究

文章将支持向量机（SVM）引入雷达故障预诊断,实现了雷达进入潜伏性故障时就提前诊断,很好地解决雷达故障诊断流程复杂、诊断时间长等问题。这是由于SVM可以很好地解决小样本、非线性分类问题,而这正是潜伏性雷达故障的特点。文章最后通过实例充分说明了该算法在排除雷达潜伏性故障方面的能力。     

船舶电网故障恢复重构算法研究

传统的模糊算法在精准度、恢复范围和稳定性上都已经无法满足目前船舶电网故障恢复重构的要求。给出了一种新的船舶电网故障恢复重构算法——Petri算法,对计算过程进行详细地解析,该算法将复杂的一步运算简化成分步运算,有效提高准确性和精准度。选取船舶电网故障类型中3种典型故障("对称故障"、"单相接地故障"和"两相接地故障")进行恢复重构对比实验,由实验结果可知,Petri算法对绝大多数船舶故障电网都能够恢复重构,稳定性更好,精准度更高。     

海上平台电力绕组短路电流复合故障检测方法

海上平台电力系统在长期使用过程中,受到外界环境等因素影响会产生电路谐波电流。导致电路短路故障的发生。传统故障检测方法仅能对谐波电流进行感应,而对定子绕组电路间的绕组匝短路电流复合故障的检测准确率极低。因此提出海上平台电力绕组短路电流复合故障检测方法。首先,对谐波电流产生进行分析,找出问题根源的同时发现传统检测方法的不足所在;接着,针对传统算法的不足引入谐波电流绕组互感算法对故障电流进行检测计算;最后通过仿真故障检测实验,证明提出的检测方法能够准确识别检测出绕组短路电流符合故障,能够解决传统检测方法存在的问题。     

多目标细胞算法在船舶电力网络恢复中的应用

近年来,随着船舶自动化、电气化程度日益增强,对船舶电力网络的可靠性提出了新的挑战。船舶电力网络恢复是解决船舶电力故障的重要途径之一,当故障发生时,利用转换开关,最大程度恢复主要负载的电力供应。本文研究船舶电力网络及故障提取,建立网络恢复数学模型,利用多目标细胞算法提高网络恢复的效率。