舰船装备故障诊断特征知识获取方法研究

将粗糙集理论引入到舰船装备故障诊断特征知识获取,提出一种基于粗糙集理论的舰船装备故障诊断特征知识获取模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例分析表明:在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征,并能有效地解决舰船装备故障诊断中规则获取的知识冗余或缺失问题,从而为粗糙集在舰船装备故障诊断中的深入应用打下基础.     

基于集合经验模态分解的发电机组智能诊断系统设计

发电机组作为产生电能的机械设备在陆地和船舶上得到广泛应用,但在运行过程中容易产生故障,且故障种类繁多,通过人的直观观察往往很难判别故障类型。本文介绍一个智能诊断系统,首先采集不同工况下的发电机组声信号,再利用集合经验模态分解对信号进行分解,并提取特征参数,最后使用模糊C均值聚类进行故障分类。通过6135D型柴油发电机组进行实验验证,故障诊断率达到了92.25%,结果表明该系统可以对发电机组常见故障进行准确的智能诊断。     

Cat Boost算法在舰船轴承故障诊断领域的应用

轴承是舰船故障发生的常见位置,针对现有机器学习方法在舰船轴承故障诊断领域中存在多分类精度差、运算效率低等问题,提出一种基于Cat Boost(category boosting)算法的轴承诊断技术。首先,对振动信号进行时域分析、频域分析以及EMD(empirical mode decomposition)分解,得到截选振动信号段的特征指标;其次,利用Cat Boost算法在所提取特征中进行筛选,通过基尼指数快速建立树结构并进行排序。最后,选取不同维数特征输入进行模型算法评价,并与传统方法分类的准确率进行对比。试验结果表明,该方法在处理滚动轴承故障多分类问题上故障特征提取更为有效,识别效果明显高于其他传统算法。     

基于PCA和SVM的柴油发动机冲击故障诊断方法研究

针对柴油发动机振动信号进行故障诊断技术研究,提出了一种基于主成分分析和支持向量机的柴油发动机冲击故障诊断方法。首先利用小波包分解提取出冲击故障的特征;再利用主成分分析技术获得敏感特征参数,进而减小数据处理的复杂程度;最后利用支持向量机对敏感特征参数样本进行训练,获得分类模型,进而实现故障分类。将该方法用于柴油机实际故障分类,诊断准确率较高,证实了本文方法对多种冲击故障诊断的有效性。     

舰载武器智能自适应诊断测试技术研究

传统武器故障诊断和测试依托于人员经验和测试仪器,难以适应现代化舰船的故障测试要求。本文对大数据技术和自适应诊断测试技术进行研究,设计舰船武器智能自适应诊断测试系统,重点设计了舰船武器故障特征提取模块和诊断测试模块。使用支持向量机对故障特征进行分类,通过原始数据融合、故障特征融合以及决策融合,系统根据采集的故障特征信息可以作出综合性判断,因而具有较高的可靠性。     

基于振动信号的舰船发动机故障诊断

传统舰船发动机故障诊断方法诊断时,需要对舰船发动机进行一定程度上的拆卸,无法完成零拆卸的故障检测,为此提出基于振动信号的舰船发动机故障诊断方法。使用不同波段振动信号作为检测探伤手段,采集多频段的振动信号,分析信号携带的诊断信息,完成舰船发动机故障诊断模型构建;计算振动信号非线性鲁棒值,锁定故障位置,通过编程分析,实现舰船发动机故障诊断。试验结果表明,设计的故障诊断方法比传统方法诊断定位准确率高2%,说明设计的诊断方法具备极高的有效性。     

数字信号处理器的舰船电子设备故障诊断

舰船电子设备故障与多种因素相关,使得舰船电子设备故障变化具有随机性,传统方法难以描述舰船电子设备故障的变化特点,诊断效果差。为了克服当前舰船电子设备故障诊断存在的不足,提出数字信号处理器的舰船电子设备故障诊断模型。首先采用数字信号处理器对舰船电子设备状态信号进行采集,同时去除信号中的一些噪声,然后从舰船电子设备信号中提取有效的特征,通过筛选最有效的舰船电子设备故障诊断特征进行建模,最后引入数据挖掘技术建立舰船电子设备故障诊断模型,并在相同环境下,与其他模型进行舰船电子设备故障诊断仿真模拟测试。结果表明,本文模型的舰船电子设备故障诊断误差要比对比模型更低,且减少了舰船电子设备故障诊断复杂度,诊断效率得到明显的提升。     

压缩机组故障诊断专家系统设计

压缩机组是舰船和潜艇装备中一个关键设备.在故障诊断技术发展初期,由于思想认识和经济上的原因,通常仅对压缩机组进行监测和诊断.文章从信号的获取、知识库的建立、推理机设计和解释器设计四个方面阐述了针对某舰船压缩机组故障诊断系统(FDS系统--Fault Diagnosis System)的设计方法.该诊断系统以模糊诊断原理为依据建立知识库和推理机,用PROLOG语言编程.     

基于参数优化的舰船电动机故障诊断

相关向量机在舰船电动机故障诊断过程中,参数直接影响舰船电动机故障诊断结果,为了解决当前相关向量机参数优化难题,设计了粒子群算法优化相关向量机的舰船电动机故障诊断方法。首先分析舰船电动机故障诊断现状,并采集舰船电动机工作状态信号,然后提取舰船电动机工作状态信号提取特征,利用相关向量机建立舰船电动机故障诊断模型,并采用粒子群算法对舰船电动机故障诊断模型参数进行优化,最后进行舰船电动机故障诊断仿真实验。结果表明,相对于其他舰船电动机故障诊断方法,本文方法的舰船电动机故障诊断精度更高,故障诊断结果更加可靠,诊断效率更高,具有一定的工程应用前景。     

大数据驱动和分析的舰船通信网络流量智能估计

以准确估计舰船通信网络流量为研究核心,提出基于大数据驱动与分析的舰船通信网络流量智能估计方法。该方法以大数据驱动和分析领域中的经验模态分解、卷积神经网络为技术核心,使用基于改进集合经验模态分解的舰船通信网络信号降噪方法,去除舰船通信网络信号中噪声;构建去噪后舰船通信网络信号中的流量时间序列图,凸显通信网络流量在各个时间段的变化特征之后,将舰船通信网络流量时间序列图中的时间序列,作为基于卷积神经网络的网络流量预测方法的预测样本,提取舰船通信网络细节信号的时间序列,估计流量的趋势信息与时间信息,实现舰船通信网络流量智能估计。经测试：该方法对舰船通信网络流量智能估计后,估计结果与实际流量基本一致。     

改造PLC程序实现灌包机快速多功能作业

改造PLC程序，使灌包机增加适用货种、提高效率、减少人工干预，以满足港口生产需要。     

港口机械安全性与港口生产安全

介绍国内港口机械安全性与港口生产安全状况,并从港口机械的安全性、港口机械对作业人员安全 的影响和装卸货物安全的影响3个方面,论述港口机械安全性与港口生产安全的关系。     

某型号武器系统跟踪机构装配过程研究

总结了某型号武器系统红外跟踪探测跟踪机构的装配过程控制技术和测试。扼要地叙述了跟踪机构的结构特点、性能指标、机械装配及装配过程中采取的一系列工艺措施。通过优化设计装配顺序和工装,为关键部件的装配和检测创造了条件,使产品的装配质量大大改观,保证了产品的一次装配成功。     

船舶辅机技术的发展与创新

船舶配套产值约占造船产值的一半,而船舶辅机约占船舶配套的一半。我国造船事业发展相对较快,而船舶辅机、船舶配套滞后已成为近期制约我国船舶发展的瓶颈。要成为造船强国,一定要在船舶配套、船舶辅机技术上不断创新,加大技术投入,搞好产、学、研结合,开拓自主产权、自我品牌的辅机产品。     

谐波注入多相感应电机分析

采用磁势分析方法,进行多相感应电机的磁势分析和谐波注入后的磁势分析。分析结果表明,多相感应电机注入谐波可提高铁心的利用率,并通过试验和仿真验证了分析的正确性,可为多相感应电机的深入研究提供参考。     

一种简易插销试验机的制作

详细介绍了一种简易插销试验机的基本构成、重要部件的技术特性、电气控制原理及使用情况,这种试验机具有结构简单、操作方便、数据准确、加载范围宽、制作成本低、数据自动存储等特点.     

油码头登船机安全技术问题浅析

油码头登船机结构简单,造价低廉。5万吨以上的大型泊位,使用登船机上下船安全可靠,但该设施存在着一些安全问题。以5个方面分析了码头登船机存在的安全问题,指出:要以设计阶段就关注安全问题,确保港口安全。     

机械润滑部位进水的原因分析及防范措施

分析了机械润滑部位进水的原因、提出了检查方案,即外部观察和取样检测。在这基础上提出了控制措施。     

船用电机故障分析研究

通过对船用电机的实际调查和大量的资料分析研究,归纳出船用电机中较易出现的各种故障,对不同的故障提出相应的消除及防范措施,以供船用电机的故障检修参考。     

Analysis of Marine Electric Machine Fault

通过对船用电机的实际调查和大量的资料分析研究,归纳出船用电机中较易出现的各种故障,对不同的故障提出相应的消除及防范措施,以供船用电机的故障检修参考。