基于HHT和BP神经网络的船舶电力系统故障定位

针对船舶电力系统故障难以精确定位的情况,将Hilbert-Huang变换(HHT)和BP神经网络应用于船舶电力系统故障节点定位。首先,采集各节点电流信号,经过EMD分解得到若干IMF分量,对第一个IMF分量进行Hilbert变换得到其瞬时振幅向量。然后,将各节点的瞬时振幅向量之和作为电流信号的特征量输入到带有动量因子的BP神经网络中进行训练,利用训练好的神经网络进行故障节点定位。最后,通过仿真实验验证了所提方法的有效性。     

船舶电力推进系统故障诊断技术

故障诊断技术是船舶电力推进系统研究中的重点,当前无法对船舶电力推进系统的故障进行准确划分,无法获得较优的船舶电力推进系统故障识别效果,为了获得理想的船舶电力推进系统故障诊断效果,设计一种信号去噪和数据挖掘的船舶电力推进系统故障诊断方法。首先分析船舶电力推进系统故障原理,采用船舶电力推进系统故障信号,然后对船舶电力推进系统故障信号进行去噪,提高船舶电力推进系统故障信号质量,并提取船舶电力推进系统故障诊断特征,最后采用最小二乘支持向量机设计船舶电力推进系统故障分类器,并与其他方法进行船舶电力推进系统故障诊断对比实验,相对于对比方法,本文方法的船舶电力推进系统故障诊断率高于94%,不仅船舶电力推进系统故障结果的误识率明显减少,而且加快了船舶电力推进系统故障诊断的速度,具有更加广泛的实际应用领域。     

基于OPC技术的电力推进船舶混合动力故障定位

基于信号变换的诊断方法、基于专家经验法诊断方法故障空间的局限性,导致故障定位精准度较低。为此,提出基于OPC(OLE for Process Control)技术的电力推进船舶混合动力故障定位研究。构建故障定位模型,剔除工作状态外部干扰信息。描述电力推进船舶混合动力系统故障定位特征向量,确定故障空间。计算故障出现概率,提取主要故障特征。借助人机接口对输入信号进行滤波处理,使用OPC技术匹配知识库中故障规则,找到具体故障位置。搭建电力推进船舶混合动力监控系统,利用Matlab进行实验仿真研究。实验结果表明,该方法与实际定子磁链轨迹坐标一致,具有精准定位效果。     

基于变频探测法的船舶电力系统故障定位与监测研究

船舶电力系统一般由电源、电力网、变电器以及负载4部分构成,在实际工作过程当中,有可能会发生各种各样的故障,这些故障会极大地影响电力系统中的设备的运行以及船舶工作人员的安全。一旦船舶电力系统网络出现故障,为了抑制故障的扩张,降低船舶的经济损失,就有必要对故障问题进行迅速、精确的定位,在最短的时间内排除故障。本文研究了基于变频探测法的船舶电力系统故障定位监测技术,这对于我国船舶电力系统故障的定位监测技术的发展有着重要的指导作用。     

基于小波滤波和LSTM神经网络的船舶运动极短期预报研究

为了提高船舶运动极短期预报精度及预报时间长度,本文采用小波多分辨率分析方法,将含有噪声的船舶运动信号进行了多尺度小波变换,通过采用阈值函数法对各尺度下细节信号的小波系数进行处理,对小波分解层数、小波基函数、阈值处理方法进行了深入研究,并通过模型试验数据对滤波效果进行了验证分析,实现了船舶运动信号的小波滤波.进一步针对船舶运动的非线性特性,基于深度神经网络的非线性映射能力,建立了基于LSTM网络的多步直接映射船舶运动极短期预报模型,并采用滤波后的船舶运动数据进行了不同工况下的预报分析.结果表明,不同时间长度的预报与试验结果幅值和相位吻合较好,验证了所建立的极短期预报模型的可行性.     

不平衡负载下船舶电力系统故障诊断研究

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。     

基于Hilbert-Huang变换的船舶结构冲击响应研究

针对水下爆炸时船舶结构遭受的冲击响应信号具有非线性非平稳的特点,提出将Hilbert-Huang变换用于船舶结构冲击响应信号处理.Hilbert-Huang变换是基于经验模态分解(EMD)和Hilbert谱的一种信号处理方法,用EMD分解把时间序列信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),然后对IMF分量进行Hilbert变换,从本质上分析船舶结构冲击响应信号的组成成分及特点.与FFT变换和小波变换相比,Hilbert-Huang变换体现出自适应性和先进性,可以有效提取船舶冲击响应信号的时频特征,揭示船舶结构自身的动态特性对冲击响应的影响.     

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。     

船舶自动化机舱音频信号监测技术

描述了船舶机舱音频信号的监测分析技术和在实船应用的现实意义和前景。根据船舶机舱内各种设备在运行情况下音频信号的频率、频域和幅值，应用FFT和小波变换等分析方法，经过计算、分析、对比判别与研究，找出音频信号和频率谱的特征值，建立正常工况下音频信号的数据库并对各种故障信号进行识别，从而获得对船舶机舱的设备运行工况进行监测诊断和故障初期预报的方法。     

基于振动信号的船舶柴油机配气系统故障定位方法

针对船舶柴油机配气系统故障定位问题,提出一种基于振动信号的配气系统故障定位方法。分析配气系统故障发生的原因,并论证通过监测振动信号的变化来进行故障诊断是有效的。具体论述基于振动信号的故障定位方法,对振动信号进行时域特征分析。以柴油机的离线故障数据为例,对该方法的有效性进行验证,结果表明采用该方法能有效地对柴油机配气系统进行故障定位。