一种故障预测技术评价方法

针对当前理论层面的故障预测技术较多,但是缺少除实践检验之外的评价方法这一现状,提出了基于可拓层次分析法的故障预测技术评价方法。分析了通用的故障预测技术评价指标,并对各评价指标赋予相应的权重,由此得到综合的故障预测技术评判标准,然后以4种评价指标为例进行分析,结果有助于在多种故障预测技术中进行更好的选择。     

门座起重机金属结构状态评价方法研究

对表征门座起重机金属结构故障的指标提取和分级,确立评价指标;通过专家评议打分,修正指标权重,建立评价指标体系;利用线性加权法和模糊综合评判法,对一台门座起重机金属结构状态进行了综合评价,确定了其结构状态。     

基于模糊综合评价法的舰船柴油机故障诊断研究

在对舰船柴油机故障原因和故障症兆关系进行分析的基础上,运用群组AHP和模糊综合评价的方法对舰船柴油机进行故障诊断研究。提出了一种实用的模糊逻辑故障诊断的方法,并给出了该诊断方法的软件设计方法及步骤,为舰船动力装置故障的智能化诊断提供了有益的借鉴。     

可靠性指标MTBF的适用性扩展分析

平均故障间隔时间（MTBF）作为产品的可靠性指标，因其表述问题直观、数学处理简单，而得到了广泛地应用。在对该指标适用性进行系统研究的基础上，发现在一定条件下，可用某一适当参数下的指数分布替代正态分布，并用MTBF指标对其可靠性进行评价，从而扩展了MTBF指标的适用性，算例分析验证了这一方法的正确性。文章所研究内容对于工程中实际运用MTBF作为可靠牲评价指标且有很好的现实意义。     

KH6000雷达电磁脉冲发射故障分析

针对KH6000雷达电磁脉冲发射故障,文章对导航雷达的基本结构、整机工作概况进行了介绍,对故障原因进行了分析,并结合雷达故障实例描述了电磁脉冲发射故障的排查思路和排除方法。     

大口径舰炮弹药储供系统可靠性研究

大口径舰炮弹药储供系统运用中心伺服扬弹、推送对中及箱式补给等新技术之后,可靠性相比现役舰炮所用技术有了显著的改善。根据其故障模式构建全组成参与的非正常扬弹故障树,在此基础上依托底事件进行可靠性分配研究。基于分配结果给出储供系统可靠性提升策略,同时也对可靠性评估有一定的工程意义。结果表明链条或齿轮箱故障、活门组件失效以及回转模块故障等事件为系统的薄弱环节,在设计过程中应着重分析其故障原因,以及由于高任务可靠度等原因对此类底事件分配较小的可靠性指标。     

油船真空凝水系统液位故障实例分析

针对油轮货油泵透平真空凝水系统,结合某船试航中发生的液位报警故障,对真空凝水系统组成和工作原理进行了说明,对可能故障原因进行了分析,结合AFT Fathom软件仿真和实船故障排查,最终找出原因并使故障得以排除。由于真空凝水系统的复杂性和故障的典型性,对此进行研究总结具有重要意义,并可对以后船舶设计和故障排除提供参考。     

船舶动力装置的可靠性检测数学建模仿真

提出基于模糊决策及集对分析的船舶动力装置可靠性检测分析方法,假设船舶动力装置中共存在若干传感器对动力转置的故障进行检测,确定隶属度函数,给出隶属度函数的详细数值。通过隶属度矩阵对所有传感器中各决策判断的可信度进行描述,依据最大隶属原则、阈值原则等完成模糊判断。在增强综合检测精度的前提下,采用最大隶属原则和阈值原则相结合的方法完成故障检测。将影响船舶动力装置的可靠性因素作为评价指标,评价指标及评价标准作为2个集合,并构成一个集对,在此基础上对船舶动力装置的可靠性进行检测分析。仿真实验结果表明,改进方法具有很高的检测精度。     

港口起重机金属结构安全性评价研究

提出港口起重机金属结构安全性评价过程和指标体系的构建原则以及正常指标和故障指标两类评价指标;针对不同指标的特点,采用不同的无量纲化处理方法,使结果符合评价要求;采用多层次评价构权方法和混合合成法,使构权和评价值更符合实际情况.     

船舶气象仪测风故障分析方法与应用

针对某航次过程中船舶气象仪测风数据出现异常的问题,建立故障树模型;通过故障定性分析,确定出故障原因和故障位置,并通过实证排查和测试对故障原因及位置进行确认,采取措施对故障进行消除;利用实船航行试验方法对所采取措施进行验证。试验结果表明:所分析的故障原因及定位准确,采取措施有效,表明该方法可提高船舶气象仪测风故障的诊断与维修效率。     

一种故障诊断模糊专家系统的实现

针对电力系统多异构设备故障诊断工程化不高的问题,提出一种具体的故障诊断实现框架.采用通信方式和数据结构独立配置的方法,实现电力系统多种协议通信的无缝连接,解决了底层异构设备数据在顶层设备中的接收、分析和存储难以统一的问题;在故障诊断框架下,设计并实现模糊专家系统和其他故障数据处理综合诊断;研究了基于xml的系统配置信息描述,能够实现电力系统中各种设备、参数和故障判断准则等信息的标准化;同时提出了一种故障诊断算法,实现系统各设备的故障定位.诊断实例结果表明,系统推理效率高,可信度好,能够满足电力系统故障诊断要求.     

基于神经网络与专家系统的火控系统故障诊断

为了能在火控系统发生故障时，更快更好地诊断和排除，分析了人工神经网络和专家系统各自特点及其局限性，采用人工神经网络技术与专家系统相结合的方法，建立基于人工神经网络与专家系统故障诊断机制，对火控系统的故障进行智能诊断。克服了传统的诊断专家系统缺少有效的自学习、自适应机制，难以解决非线性系统故障问题的不足。这对于解决火控系统多征兆、多原因的复杂故障问题，是一条方便快捷的途径。     

灰色系统与神经网络算法相结合的分析与研究

采用BP神经网络对模型参数进行预测,算法的学习训练速度和建模时间比较长;采用灰色系统理论对模型参数进行预测,对数据信息的学习和训练能力比较有限,两种算法都存在各自的缺陷,为了提高模型中参数的收敛速度和估计精度,本文将灰色系统理论和BP神经网络算法相融合,通过仿真可以看出,模型参数的估值精度比较高,误差较小,证明了该算法的有效性和鲁棒性。     

舰船动力装置智能诊断方法研究

文章围绕动力装置故障监控诊断的三种常用方法——热参数分析、油液分析、振动分析,归纳和总结了舰船动力装置智能诊断的基于专家系统的方法、人工神经网络方法、模糊逻辑方法和知识发现的方法,从专家系统的发展、混合智能诊断、不确定性人工智能3个方面对现代动力装置诊断技术的发展趋势和有待解决的问题进行分析与探讨,提出了装置故障诊断领域未来的研究方向。     

一种燃气轮机状态监测和故障诊断专家系统的研究

介绍了一种燃气轮机状态监测和故障和故障诊断专家系统。提出了产生式规则和框架相结合的知识表示方法；合理地组织了知识库，并提供了较完善的知识库管理功能；实现了该诊断问题中故障严重程度和可信度两种模糊概念的推理；建造了适合本问题的正、反向混合推理机。     

舰船电力推进系统故障诊断技术研究

本文阐述了舰船电力推进系统故障诊断技术研究的工作,建立了电力推进系统故障诊断基础模型,运用仿真技术为系统设计提供了参考和试验环境,采用神经网络算法获取新知识以提高对未知故障的诊断能力,并设计了基于专家系统的电力推进系统的故障诊断系统,它能使故障诊断更准确和快速。通过故障诊断技术的引入,可以很大程度地提升电力推进系统的可靠性,使系统维修更加方便。     

小波网络专家系统在船舶电站机组故障诊断中的应用

在故障诊断中,首先分析了柴油机冷却系统的故障机理,并得到其故障征兆集、故障原因及它们之间的关系.然后应用小波网络建立起故障征兆和故障原因的映射关系进行分类,主要利用小波网络的非线性映射功能对故障分类诊断.文中还利用专家系统的知识对小波网络的诊断结果给予解释,成为小波网络的有力补充.     

Fault Diagnosing System of Steam Generator for Nuclear Power Plant Based on Fuzzy Neural Networks

All kinds of reasons are analysed in theory and a fault repository combined with local expert experiences is establishedaccording to the structure and the operation characteristic of steam generator in this paper. At the same time, Kohonen algo-rithm is used for fault diagnoses system based on fuzzy neural networks. Fuzzy arithmetic is inducted into neural networks tosolve uncertain diagnosis induced by uncertain knowledge. According to its self-association in the course of default diagnosis. thesystem is provided with non-supervise, self-organizing, self-learning, and has strong cluster ability and fast cluster velocity.     

基于自动识别系统大数据的船舶施工轨迹识别与预测

针对疏浚监控管理工作很难全天覆盖所有船舶、无法做到实时监控的问题,分析某绞吸挖泥船的AIS(自动识别系统)高频数据,包括疏浚船舶动态的航行轨迹、速度、航向等数据。对船舶施工轨迹辨识和预测进行研究,提出利用DBSCAN聚类算法粗略识别出施工区域,利用LOF(局部异常因子)算法去除航行轨迹中非施工状态下的轨迹,并利用时间序列ARIMA模型对船舶施工轨迹进行预测。结果表明,DBSCAN聚类算法结合LOF算法进行施工轨迹辨识方法合理可行,ARIMA模型进行施工轨迹预测的方法具有精确度高、实时性、易实现的特点。     

测控装备故障诊断专家系统的设计与实现

通过分析测控装备故障诊断专家系统的目的和任务,将模糊神经网络理论与专家系统相结合用于测控装备故障诊断,建立了故障诊断专家系统的模型。探讨了故障诊断专家系统中知识库的构建及维护、不精确推理等问题。用面向对象分析方法分析故障诊断专家系统,并用软件加以实现。