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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。 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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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。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(8)
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。 相似文献
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针对舰船轮机设备故障信号监测中存在的运算量大、缺少故障数据、模型训练复杂、检测效率低、准确度不高等问题,设计了基于机器学习的舰船轮机设备多发故障信号监测方法。通过多种传感器采集舰船轮机设备振动信号,经小波变换降噪后,通过EMD经验模态分解提取舰船轮机设备振动信号特征,将其作为孤立森林算法输入进行异常信号检测,以异常信号检测结果为依据,构建决策二叉树支持向量机故障信号分类模型识别故障信号,实现舰船轮机设备多发故障信号监测,实验表明,该方法可以高效、准确地检测并识别舰船轮机设备的故障信号,而且适应性广泛,在舰船轮机设备的各种工况下,监测性能都十分良好。 相似文献
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