船舶电力系统配电网故障恢复重构算法研究

配电网故障恢复重构问题是船舶电力系统中一个多目标、多约束的优化问题,针对当前算法存在配电网故障恢复精度低的缺限,提出了改进粒子群算法的船舶电力系统配电网故障恢复重构策略,首先建立配电网故障恢复重构问题的数学模型,然后采用改进粒子群算法进行求解,最后进行了船舶电力系统配电网故障恢复的仿真实验,结果表明,改进粒子群算法提高了配电网故障恢复重构精度,加快了配电网故障恢复重构速度,而且综合性能要明显优于其它配电网故障恢复重构算法,船舶电力系统具有重要的实际应用价值。     

船舶电力系统故障工况仿真

船舶电力系统运行良好是船舶安全的重要保证,有必要对系统故障情况进行研究.采用计算机仿真软件MATLAB和ETAP分别对船舶电力系统进行建模及故障工况分析,获取详细的故障工况数据作为故障模式影响分析(FMEA)的基础,用于船舶电力系统的安全可靠方面的研究,有一定的现实意义.     

蚁群优化算法在船舶电力系统重构中的应用

船舶工业的发展是我国国防工业、交通运输的重要基础,船舶电力系统的故障重构一直是国内外研究的热点,船舶电力系统故障重构是一典型的非线性组合优化问题。本文提出了一种改进的蚁群算法对船舶电力系统故障重构问题进行研究,并通过实例分析和实验仿真将改进后的蚁群算法和传统基本蚁群算法进行对比分析,得出了改进后的蚁群算法在船舶电力系统故障重构问题上具有更加优越的性能。     

蚁群算法在船舶电力故障系统中的应用研究

在工业自动化程度日益提高的今天,船舶电力自动化程度也不断提高。在现代化的船舶电力系统中,电站作为整个系统的核心,一直扮演着非常重要的角色,但是由于船舶的用电设备复杂,工作环境也较为恶劣,所以需要对电力系统中可能出现的故障做到快速预警和高效处置。本文在深入研究了蚁群算法的基础上,针对船舶电力系统中常出现的几种电力故障进行数学建模仿真,并对基于信息素的核心算法提出了改进措施,进一步提高了系统运行的稳定性和故障查找的准确性。     

船舶电力系统故障演变与对策

通过发生在北美部分地区的电力系统严重故障导致大范围停电事件所造成的严重后果,分析了船舶电力系统中故障的原因。根据故障的发生与演变,提出了从电网结构、提高单元设备可靠性、继电保护等方面入手,提高船舶电力系统可靠性,降低系统二次故障发生率的一些措施。     

一种新型免疫克隆算法的船舶远程故障诊断系统

随着船舶功能的多样性和各种航运用途的要求,船舶自动化控制系统也同时面临着更多的挑战,为了降低船舶故障发生的概率,人们急切需要一种能够远程支持的故障诊断系统。本文首先根据船舶故障检测的实际需求,设计一种基于单片机和DS18B20的现场故障检测电路,然后针对特定的监测要求,结合新型的免疫算法,对故障检测的软件程序进行优化,通过对故障复杂度的分析与判断,加强了船舶故障预测的能力,同时也降低了对硬件资源性能的要求。     

基于LSTM-FCN神经网络的船舶电力系统故障识别方法

船舶电力系统拓扑结构日趋复杂,故障种类繁多且不易区分。为确保继电保护动作的正确性,本文基于船舶电力系统故障录波数据,利用全卷积网络(Fully Convolutional Network, FCN)在局部特征提取上的优势,以及长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)在时序特征提取上的优势,提出了一种基于改进LSTM-FCN网络的故障诊断模型,并应用于船舶电力系统故障识别。依托PSCAD/EMTDC仿真软件对典型船舶电力系统各种故障进行仿真,通过小波变换对采样信号进行预处理。实验结果表明：本文所提出的故障诊断模型能够很好地对船舶电力系统故障进行分类识别。     

基于克隆算法的船舶配电网络故障恢复研究

配电网络是连接船舶电站和船载用电设备的桥梁,其安全性、可靠性决定了船舶的正常航运。船舶配电网络的故障恢复是指利用分段开关和联络开关的功能,改变整个配电网络的结构,进而避开故障节点使配电网络恢复正常。本文系统介绍克隆算法和模拟退火算法,进行船舶配电网络的故障恢复多目标重构计算,并在此基础上研究了船舶配电网络的故障恢复技术。     

免疫克隆算法在船舶故障诊断中的应用

分析免疫克隆算法的缺点,提出利用聚类竞争机制进行算法改进。详细阐述算法的实现流程,包括聚类竞争、克隆扩增等。最后通过与遗传算法、BP神经网络算法、免疫克隆和本文改进的算法,从诊断精度、收敛速度等方面进行对比。实验结果表明,本文算法识别率高、收敛速度快。     

遗传算法的舰船电力系统供电恢复研究

船舶电力系统的故障重构是船舶运行管理系统中的重要内容。为保障船舶运行过程安全可靠,根据船舶电力系统的特殊性,结合遗传算法对舰船电力系统供电恢复问题进行研究。将遗传算法具体用于船舶电力系统的网络故障重构并通过对遗传算法对电力系统故障信息进行快速、准确地判断,以便更及时准确的对复杂的船舶电力系统供电恢复情况进行调整和控制,确保船舶在中电力系统出现故障的情况下可快速恢复供电,以保障航行安全。通过调查分析和实验检测充分证明了该方法能有效地提高船舶供电恢复的速度及精度,可较好地实现了舰船电力系统的多目标故障恢复。     

免疫算法在舰船柴油主机故障诊断系统的应用

现代大型船舶的控制系统中一般都需要依赖柴油主机提供动力,然后经由发电机转换成电力,从而驱动螺旋桨电机工作,保证整个船舶的正常运行,因此必须避免柴油机系统出现故障。本文通过免疫算法,对船舶柴油机的故障模式进行主动的学习,提高了故障的识别效率。同时通过自主的诊断系统和控制程序,对潜在的故障进行预测,在提高了柴油机的故障诊断效率的同时,也能够优化柴油机的控制参数,进一步提高了其使用寿命。     

利用克隆选择进行船舶航向自适应控制优化

随着海洋航运业的不断发展,船舶的设计和制造越来越复杂,船舶航向控制在航行安全方面发挥着重要作用。克隆选择算法是以生物学中的克隆选择机制为基础提出的进化算法,逐渐成为控制领域的研究热点。本文对克隆选择算法的原理进行研究,提出基于克隆选择的船舶航向控制优化算法。     

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。     

基于遗传算法的船舶动力定位系统故障诊断研究

船舶动力系统结构复杂,动力系统各元器件之间存在松散耦合的关系,传统的基于集中式故障诊断方法已经越来越不适应现代船舶动力系统故障的定位诊断性能要求。基于遗传算法的诊断模型将动力系统描述为分布式架构,各固件通过遗传因子来传递故障现象与原因之间的联系。本文分析基于遗传算法的船舶动力定位系统故障诊断策略,使用故障向量及图论来描述系统的故障现象,给出基于软件的故障定位方法及验证结果。     

大型舰船电力系统中潮流算法应用研究

在传统的大型舰船电力系统中,常常会由于需求功率的快速增大,而出现不稳定的停车现象,对整个航行的安全造成非常大的安全隐患。因此有必要对常见的电力系统的综合性能进行优化,并设计合理的监测系统,对整个系统的运行状态进行监督。本文在分析舰船电力系统的基础上,对一般情况下的潮流抑制算法进行研究,并建立舰船电力系统的潮流优化模型,通过对此非线性模型的求解,从而在误差可控范围内,对电力系统的潮流进行预测,降低了系统的故障发生率。