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近年来人工智能技术在很多领域得到了成功应用,特别是故障诊断方面。船舶电力系统是保障船舶自动化系统正常工作的重要组成部分。由于船舶电力系统工作环境恶劣,因而船舶电力系统一旦出现故障将会产生很严重的后果。传统船舶电力系统故障检测费时费力,本文通过对人工智能技术进行分析,研究了人工智能技术在船舶电力系统故障诊断中的应用,提出了一种故障诊断系统架构,重点研究了基于人工神经网络以及专家系统的电力系统故障诊断,设计了神经网络模型,给出了推理机的故障诊断流程。 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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故障诊断技术是船舶电力推进系统研究中的重点,当前无法对船舶电力推进系统的故障进行准确划分,无法获得较优的船舶电力推进系统故障识别效果,为了获得理想的船舶电力推进系统故障诊断效果,设计一种信号去噪和数据挖掘的船舶电力推进系统故障诊断方法。首先分析船舶电力推进系统故障原理,采用船舶电力推进系统故障信号,然后对船舶电力推进系统故障信号进行去噪,提高船舶电力推进系统故障信号质量,并提取船舶电力推进系统故障诊断特征,最后采用最小二乘支持向量机设计船舶电力推进系统故障分类器,并与其他方法进行船舶电力推进系统故障诊断对比实验,相对于对比方法,本文方法的船舶电力推进系统故障诊断率高于94%,不仅船舶电力推进系统故障结果的误识率明显减少,而且加快了船舶电力推进系统故障诊断的速度,具有更加广泛的实际应用领域。 相似文献
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当前船舶电子设备故障诊断方法无法准确表达船舶电子设备故障变化特点,船舶电子设备故障诊断成功率低,出现了大量错误的船舶电子设备故障诊断结果,同时船舶电子设备故障诊断实时性差,为此设计了基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断模型。首先分析当前船舶电子设备故障诊断模型存在缺陷的原因,通过数字信号处理技术采集船舶电子设备工作状态信号,并从信号中提取船舶电子设备故障特征向量,然后将船舶电子设备故障特征向量作为极限学习机的输入,通过确定极限学习参数建立船舶电子设备故障诊断模型,最后在Matlab2016平台上进行了船舶电子设备故障诊断仿真模拟测试。结果表明,本文模型可以提取描述船舶电子设备工作状态的信号,提取特征向量可以很好描述船舶电子设备故障类型,使得船舶电子设备故障诊断成功率得到提高,故障诊断的错误率降低,有利于船舶电子设备故障处理。 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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船舶故障诊断是船舶运输航行的重要技术支持,为了有效提高船舶故障诊断效果,基于嵌入式技术设计新型船舶故障诊断控制器。该控制器从故障异常数据入手,首先建立故障训练样本,用于表示船舶正常航行以及多类型故障时的数据标数,根据训练样本,提取当前故障信号诊断特征,并利用最小二乘法对上述建立的训练样本数据进行直接限制,完成诊断特征分类,将分类后的数据进行信号去噪,消除无用数据,确定信号标度因子值,通过数据清洗,重新划分定位故障数据,实现故障诊断。实验数据表明,应用该故障诊断控制器,故障诊断率提高了22%,故障误判率降低了30%,有效提高船舶故障诊断控制效果。 相似文献
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电力系统的故障诊断可以保证船舶的正常工作,针对当前单一模型无法全面、准确对船舶电力系统故障进行诊断的难题,提出一种基于组合模型的船舶电力系统故障诊断模型。首先提取不平衡负载下船舶电力系统的信号,并提取状态特征,然后采用隐马尔科夫法对船舶电力系统故障进行初步诊断,采用支持向量机对船舶电力系统故障进行进一步诊断,以提高船舶电力系统故障诊断的准确性。最后进行船舶电力系统故障诊断的测试,测试结果表明,组合模型可以从多个角度对船舶电力系统的工作状态进行分析,船舶电力系统故障诊断率高,不仅有降低了船舶电力系统故障的错误诊断率,而且改善了船舶电力系统故障效率。 相似文献
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船舶故障诊断的新发展 总被引:6,自引:1,他引:6
船舶故障诊断是诊断技术从应用范围角度划分的一个分支,它是根据船舶领域特定需要而形成的一门学科技术。此文通过归纳船舶故障诊断领域中使用的方法,总结出船舶故障诊断中新技术的应用,并对其未来的发展趋势提出了自己的见解。此文也为其它领域诊断技术的发展提供了一定的可借鉴性。 相似文献
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故障诊断技术是一门新兴技术,随着数学与计算机科学的不断发展,故障诊断技术也有了迅速的进步,现在神经网络算法、人工智能等先进技术都大量的应用于故障诊断中。船舶的动力系统是其推进力的来源,动力系统的正常运行对船舶意义重大。为了提高船舶动力系统的可靠性与安全性,必须采取一定的措施预防与诊断其故障类型。本研究针对船舶动力系统的故障诊断问题,研究了一种基于BP神经网络算法的诊断技术,并建立了动力系统故障数据挖掘与诊断系统。 相似文献
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《舰船科学技术》2017,(24)
船舶通信系统是船舶的重要组成部分,具有现场通信、定位、无线电预警、导航等多种功能。船舶通信系统主要可以分为地面通信、卫星通信、定位系统和海上安全信息收发等几种,通信设备包括电台、VHF无线设备、雷达和信号基站等多种。随着计算机技术和自动化技术的迅速发展,船舶通信信号设备的自动化水平逐渐提高,同时,其故障率也随之提高。为了保障船舶通信系统的正常运行,通信信号设备的故障诊断和检测技术显得尤为重要。本文的研究对象为船舶通信系统的信号设备,利用虚拟仪器技术Labview设计和开发了一种船舶通信信号设备的故障检测系统,并对该故障诊断系统的硬件结构和软件程序进行详细介绍。本文对改善船舶通信系统的抗干扰能力,提高故障诊断速度有重要的作用。 相似文献