船舶主机低功耗电子电路故障准确获取系统

为提高船舶主机低功耗电子电路故障的检测效果,设计了一种船舶主机低功耗电子电路故障准确获取系统。首先分析了当前船舶主机低功耗电子电路故障检测的研究现状,指出各种检测方法的不足,然后引入层次分析法对船舶主机低功耗电子电路故障特征进行分析,确定每一个特征对故障检测结果的权重,并采用支持向量机根据权重对船舶主机低功耗电子电路故障进行检测,最后将应用于船舶主机低功耗电子电路故障准确获取系统中。仿真测试结果表明,本文系统的船舶主机低功耗电子电路故障检测精度高,降低了船舶主机低功耗电子电路故障检测误差,可以应用于实际的船舶主机电路故障检测中,具有较高的实际应用价值。     

船舶电力系统低功耗电子电路故障准确获取系统

传统船舶电力系统在使用过程中,存在低功耗电子电路故障识别准确度低的问题,因此,提出船舶电力系统低功耗电子电路故障准确获取系统。首先针对问题产生原因进行分析;其次,针对原因创建微电子检测识别硬件,对低功耗电路状态进行针对性检测;接着,引入混沌故障算法对低功耗电路内的异常故障因子进行混沌计算,得出故障混沌值,完成故障识别;最后,通过仿真实验的方式,对比设计系统与传统系统的识别效果,以此证明设计系统的有效性与可行性。     

船舶电力系统低功耗电子电路故障智能获取研究

低功耗电子电路是船舶电力系统的主要组成部分,也是最易出现故障的部分,针对当前船舶电力系统低功耗电子电路故障获取方法存在的不足,为了提高船舶电力系统低功耗电子电路故障获取精度,设计了基于数据挖掘的船舶电力系统低功耗电子电路故障获取方法。首先分析当前船舶电力系统低功耗电子电路故障获取研究存在的问题,指出当前获取方法存在的局限性,然后提取船舶电力系统低功耗电子电路故障特征,采用数据挖掘技术构建船舶电力系统低功耗电子电路故障获取模型,最后进行了船舶电力系统低功耗电子电路故障获取仿真实验,实验结果表明,本文方法的船舶电力系统低功耗电子电路故障获取平均精度超过95%,远远高于对比方法的船舶电力系统低功耗电子电路故障获取精度,降低了船舶电力系统低功耗电子电路故障获取错误。     

船舶通信系统低功耗电子电路故障准确获取技术

利用传统获取技术对船舶通信系统故障进行获取时,准确性较低。针对上述问题,提出1种基于神经网络的船舶通信系统低功耗电子电路故障准确获取技术。该技术主要分为3步:第一,构建BP神经网络结构;第二,确定电子电路故障学习样本;第三,训练学习样本,将样本输入到BP神经网络结构当中,获取电子电路故障。结果表明:本次研究的基于神经网络的故障获取技术比基于小波变换信号处理的电子电路故障获取技术和基于粒子群的电子电路故障获取技术的准确率分别提高了9%和13%。     

基于波形分析的双燃料发动机故障诊断

双燃料船舶是指同时可以使用燃油和燃气的小型舰船,相对于传统舰船,双燃料舰船能够协调动力系统的输出功率,降低动力系统的油耗,进而降低成本。为了提高双燃料舰船发动机的使用质量,有必要研究舰船双燃料发动机的故障诊断技术。本文采用了一种波形分析技术,通过Labview采集板卡和软件程序,采集双燃料舰船发动机的输出波形,通过小波变换等信号分析方法,在线获取舰船双燃料发动机的运行状态。试验表明,该方法具有较高的精确性。     

基于小波分析的舰船电力系统故障自动检测方法

常规障自动检测方法计算故障信号时频会产生误差,导致检测中的信号丢失,因此,提出基于小波分析的舰船电力系统故障自动检测方法。以故障信号特征为条件建立信号模式分解函数,通过约束函数的历程提取舰船电力系统中的故障信号,利用连续小波变换将提取信号处理拆解为中心式分布的小波,计算分布在信号传递范围内的小波时频,将时频导入到小波工具箱中的Matlab,实现故障检测。实验测试结果表明,与传统方法相比,所提方法的检测结果更加完整,未出现信号丢失的问题。     

基于混沌理论与小波包分析的舰船状态监测方法

随着经济发展,通过舰船进行货物运输越来越频繁,保证舰船的安全性,快速准确的检测到舰船的状态并对舰船的故障进行排除具有非常重要的现实意义。本文从对混沌理论和小波包的分析中获取各自特点,并且将二者相结合进行舰船状态的检测,首先利用小波包分析分解可能引起舰船状态发生变化的特征信号,其次利用混沌理论对信号进行特征提取,确定是哪个部位发生故障,最后通过实验验证本文所设计算法的可靠性。     

舰船动力系统动态建模仿真与分析

随着现代舰船电气化水平的不断提高,电力正越来越成为舰船的主要动力,基于电力技术的舰船动力系统正成为社会的研究热点。为更好分析舰船动力系统,合理和配置好舰船动力系统能源的产生、配置和使用,基于PSCAD/EMTDC软件对舰船动力系统进行动态建模和仿真分析。本文首先对舰船动力系统的主要组件进行动态模型的仿真分析,然后对整个系统在工况下进行仿真分析。仿真结果表明,系统各组件工作稳定,满足组件特性;舰船动力系统在工况下运行平稳,逐次添加负载后系统均能迅速进入稳定状态。     

舰船遥感图像检测小波分析研究

本文以舰船遥感图像为具体分析对象,针对舰船图像中存在的噪声干扰和目标边缘检测问题,引入小波分析作为解决方法,通过对使用小波进行图像去噪及目标边缘检测原理的分析,采用db N小波函数为对舰船图像信号进行分解,以自适应阈值法实现高频信号去噪处理,并对降噪后的图像选择合适的平滑函数进行舰船目标边缘提取,结果表明,小波分析能够很好地实现舰船遥感图像去噪,而舰船目标对于边缘提取,虽然效果较好,但仍有进一步优化改进的空间。     

大数据驱动的舰船动力系统故障定位研究

舰船动力系统运行参数的类型多、数量大,单套动力装置的运行参数可达800个以上,这些运行参数反映了动力系统的运行状态,因此,基于数据采集和分析的舰船动力系统故障定位技术具有很大的应用潜力,也是目前行业内的研究热点。本文研究基于大数据分析技术,分为舰船动力系统运行参数的采集、建模、分析等步骤,结合大数据索引技术和LOF算法,能够实现舰船动力系统的故障快速诊断和定位。     

舰船发动机燃油电磁阀故障实时诊断方法

基于舰船发动机燃油电磁阀驱动电路,分析电磁阀电流特性与故障情况下的电流特征,发现燃油电磁阀的电流波动,对电磁阀故障具有重要影响.因此,利用小波包分解技术重构电流信号,提取电流信号的频带幅值,将其作为舰船发动机燃油电磁阀不同故障的特征向量,将该特征向量输入多输入层卷积神经网络中,经过训练、测试的多输入层卷积神经网络可以准...     

虚拟仪器技术在船舶燃气轮机叶片温度检测中的应用

船舶燃气轮机的叶片长期工作在高压、高温的环境中,为了提高舰船动力系统的安全性,防止因燃气轮机叶片故障导致的动力系统事故,有必要对燃气轮机的叶片进行实时监测。本文结合虚拟仪器技术开发了一种舰船燃气轮机叶片的温度检测系统,分别从数据采集硬件结构和虚拟仪器技术软件编程等方面进行研究。     

基于参数优化小波变化的舰船目标检测方法

常见的舰船目标检测方法是通过对雷达的回波信号进行分析,优化舰船目标检测模型。本文结合小波变换算法,重新构建了舰船目标的检测模型,对目标检测的数据进行了分析。通过迭代优化,对小波变换模型中的参数进行了调制。实验结果表明,基于小波变换的舰船目标检测模型具有很强的适应能力,能够显著提高目标检测能力。     

船舶电力系统低功耗电子电路过温保护方法

由于低功耗电子电路过温保护应用设备无法精确测量电子电路的温度数值,致使电子电路过温保护效果较差,提出船舶电力系统低功耗电子电路过温保护方法研究。选取三极管作为低功耗电子电路温度测量器件,分析其温度测量原理,以此为基础,根据电子电路热源与温度分布情况,设置三极管位置,确定低功耗电子电路温度滞回量,制定过温保护程序,执行程序即可实现低功耗电子电路的过温保护。通过对某船舶的实验可以证明,温度滞回量约为15℃时,能够有效防止电子电路发生热振荡,证实了提出方法的实用性较好。     

舰船综合电力系统分析技术研究现状与展望

舰船综合电力系统将传统上相互独立的机械推进系统与电力系统集成,是舰船动力系统发展的重要趋势,在舰船系统中具有举足轻重的地位,因此,开展舰船综合电力系统分析技术研究具有重要意义。首先,综述当前国内外在舰船综合电力系统关键技术领域的研究进展,包括潮流计算、短路故障检测与分析、恢复性重构、电压控制与无功优化、可靠性评估以及稳定性分析等。然后,分析舰船综合电力系统在这些关键技术领域所面临的困难与挑战,并提出各技术领域需要重点关注的研究课题。最后,对舰船综合电力系统未来的发展提出设想和建议,为以后舰船综合电力系统的分析指明方向。     

舰船水压场信号的小波能谱估计与支持向量机联合检测

针对舰船水压场和海浪水压场在频率成分上的差别,提出了小波能谱估计和支持向量机多步预测检测的舰船水压场检测方法.使用滑动加窗信号的低频小波能谱估计值作为新的检测序列,提高了被检测信号的信噪比,使用支持向量机对其进行多步预测滤波检测,并使用实测的数据进行了验证.在海浪水压场为5级海况的情况下(信噪比约为-23 dB),准确可靠的检测到了目标信号,较大的提高了舰船水压信号的检测水平.     

舰船动力系统虚拟训练技术研究

针对舰船动力系统训练的现状,对虚拟训练技术在舰船动力系统训练中的应用展开了深入研究.在分析舰船动力系统特点及其虚拟训练功能需求的基础上,重点研究了舰船动力系统虚拟训练功能实现的技术途径和关键技术,并以某动力装置虚拟训练功能的开发为实例对本文的研究内容进行了验证.通过本文的研究,不仅能促进舰船动力系统训练水平的提高,同时也能为舰船动力系统训练手段的现代化提供一定的参考.     

EMD技术在机械震动故障中的诊断方法

齿轮箱是船舶机械动力系统的核心装置,连接着动力系统各精密零部件,在船舶的整个航行中起着动力枢纽作用,对它的故障诊断的效率及准确性关系着航行的效率,也船舶系统工程重要研究方向。传统的故障诊断依靠测量设备对振动点进行大量测量,随后通过时域信号分析,其测量工作繁重且信号分析复杂度较大,已越来越不能适应现代故障检测要求。本文利用EMD技术对机械振动中的故障进行检测,对振动信号降噪利用小波变换进行处理,有效提高了诊断效率及精确度。     

支持向量机在舰船模拟电路故障诊断中的应用

模拟电路在舰船应用中越来越复杂,故障率也在不断的增加。本文通过分析舰船模拟电路的特征,提出支持向量机的故障诊断方法,其中采用mRMR-GASVM的支持向量机对故障诊断做出分析,并结合遗传算法对分类器的参数进行优化,可以提高故障诊断的准确性。最后建立一个Sallen-Key带通滤波器电路,对其进行仿真验证,结果显示这种方法可以有效诊断出舰船模拟电路的故障。     

基于区间层次分析法的舰船动力系统方案评估研究

针对舰船动力系统方案评估的不确定性,提出一种新的舰船动力系统方案评估方法。首先建立舰船动力系统方案评估指标,然后利用区间层次分析法确定舰船动力系统方案评估指标权重。在此基础上,结合区间数理论建立基于区间数可能度的舰船动力系统方案评估模型。最后结合实例对舰船动力系统方案进行评估,验证该方法的可行性和有效性。