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基于模糊信息融合的船舶动力装置综合故障诊断方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
在模糊集理论的基础上,将决策级信息融合技术应用于故障诊断系统中,提出了一种基于系统模糊综合评价融合结构下的综合故障诊断方法.该方法以模糊逻辑运算和全局决策融合来自多传感器的局部判决来获取诊断对象的综合诊断结果,并对船舶主动力系统的运行故障进行诊断研究,结果表明,该方法准确有效,为船舶动力装置故障的智能化诊断提供了有益的借鉴. 相似文献
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[目的]针对船舶推进轴系轴承的故障诊断问题,提出一种基于全息对称点图形(SDP)和相似性识别的可视化诊断方法。[方法]首先,多方位采集轴承振动信号,全面监测轴承发生故障时的规律性冲击在时域和频域中引起的非平稳性变化特征;然后,基于SDP对称点分布原理,将多个维度信号的时域和频谱融合至同一个二维图形,以放大信号之间的差异性;最后,基于相似性识别方法对轴承进行简易诊断。[结果]轴承故障实验平台的验证结果表明,该方法可以实现多个信号的有效图形融合,全面展示设备信号的状态特征,从而准确地诊断故障。[结论]研究成果可为船舶推进轴系轴承的可视化故障简易诊断提供参考。 相似文献
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微小故障的快速诊断是预防和减少重大显著性故障发生的关键.近年来,基于深度学习的智能故障诊断方法已成为船舶旋转机械领域研究的热点.本文提出了一种基于改进的LSTM-SVM的循环神经网络深度学习算法,解决船舶旋转机械在多传感器监测环境下的快速故障诊断问题.该算法首先采用多层堆叠的LSTM网络作为特征提取器捕获多通道时间序列原始数据中的故障微弱特征,然后在网络末端采用非线性支持向量机(SVM)代替传统的Softmax函数作为分类判别器,进一步提升诊断准确率.实验结果表明,提出的方法具有更高的诊断准确率和更快的诊断速度,更适用于多传感器监测环境下微小故障的快速诊断和实时检测. 相似文献
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基于D-S证据理论和BP算法的直流电机故障诊断研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种基于D-S证据理论和BP算法的故障诊断方法,通过分析直流电机的故障机理,得到电机在不同故障情况下表现的信号特征,给出了基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术的直流电机故障诊断方法,利用多源信息间的冗余性和互补性,有效提取故障特征信息,提高了诊断的可靠性和灵敏度. 相似文献
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大型船舶动力装置工作负荷较大,故障诱因较多,为了有效准确排除大型船舶动力装置,提高工况稳定性,提出一种基于喘振谱特征提取的大型船舶动力装置故障检测诊断方法。采用多传感器进行大型船舶动力装置的物理信息采集,提取动力装置的振动信号和喘振信号,对提取的信号进行时频变换和离散谱特征分析,采用自相关匹配滤波器进行船舶动力装置振动传感信号的滤波处理,对滤波输出信号进行喘振谱提取,对提取的谱特征量输入到神经网络分类器中进行故障判别。仿真及结果表明,采用该方法进行大型船舶动力装置故障诊断的准确性较高。 相似文献
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船舶故障诊断是船舶运输航行的重要技术支持,为了有效提高船舶故障诊断效果,基于嵌入式技术设计新型船舶故障诊断控制器。该控制器从故障异常数据入手,首先建立故障训练样本,用于表示船舶正常航行以及多类型故障时的数据标数,根据训练样本,提取当前故障信号诊断特征,并利用最小二乘法对上述建立的训练样本数据进行直接限制,完成诊断特征分类,将分类后的数据进行信号去噪,消除无用数据,确定信号标度因子值,通过数据清洗,重新划分定位故障数据,实现故障诊断。实验数据表明,应用该故障诊断控制器,故障诊断率提高了22%,故障误判率降低了30%,有效提高船舶故障诊断控制效果。 相似文献
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电源方舱电动机加油泵系统结构复杂,故障工况突发因素较多,为了提高电源方舱电动机加油泵的稳定工作性能,需要进行故障优化诊断研究,及时排除故障,提出一种基于多参量故障特征提取和嵌入式开发的电源方舱电动机加油泵故障诊断及系统设计方法。分析电动机加油泵的工作原理,提取电机加油泵的输出电流、电压、油泵进出口压强等参量为故障诊断的特征量,分析故障特征量的波形图和对应信号的频谱图。在嵌入式平台下进行故障检测仪的硬件设计和软件开发,系统子模块包括传感器系统、AD采集模块、ARM主控系统模块、控制显示模块,供电系统,通过AD采集系统将传感器的信号采集传回ARM主控系统,在三相异步电动机电源线路中进行故障巡检,结合特征提取和信号谱分析结果实现故障诊断。仿真结果表明,采用该方法进行电源方舱电动机加油泵故障诊断的实时性和准确性较好,能实现对加油泵回油管路阀门故障、油管阀门开关失灵、机线路连接与电动机不匹配等故障种类的有效排除。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(10)
为了更好地保障船舶航行安全,有效提高船舶的故障定位和检测能力,提出了使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法,通过对舰船故障数据进行实时采集和分类挖掘获取船舶航行过程中的异常数据,实现对船舶故障数据关联规则特征的准确提取。在进行故障定位的过程中,合理并利用电磁探测器和声敏传感器等设备进行故障诊断,并对不同类别船舶故障数据的高维特征融合的研究采用数据挖掘分析算法,利用数据挖掘分类器对船舶故障数据进行分类识别和定位挖掘,从而有效保障船舶故障数据定位的精确度和有效性。最后通过实验结果表明,使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法具有较高的故障定位精度。可以应用于船舶故障实时诊断,有效提高船舶故障诊断的实时性。 相似文献
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曹乐乐张鹏高泽宇张跃文孙培廷 《中国舰船研究》2022,(6):103-110
[目的]船舶系统由多设备的复杂机构组成,各组件参数具有动态性和非线性的特点,所以故障诊断过程复杂。为提高诊断效率,提出一种动态特征融合方法。[方法]利用分形理论、动态理论及核主元分析(KPCA)法对系统状态数据进行重构、映射及筛选,得到主元特征数据矩阵,求得平方预测误差(SPE)及相应的控制限,构建出基于船舶柴油机进排气系统健康数据的离线监测模型,利用该模型对系统进行故障诊断分析。为验证模型的有效性,选取某船舶柴油机进排气系统的故障数据进行验证分析。[结果]结果表明,动态特征融合分析方法可有效实现对系统动态非线性状态数据的精确分析,实现对系统故障的高效分析和诊断。与KPCA及支持向量机(SVM)方法相比,所提方法具有更好的故障诊断性能。[结论]该方法可实现船舶柴油机进排气系统故障的检测和诊断,提升系统运行的可靠性和安全性。 相似文献
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为确保船舶海上运输的安全性与稳定性,设计基于RBF神经网络的船用低速柴油机故障诊断系统.使用多传感器采集船用低速柴油机各关键构件信号,并对信号进行预处理,运用过限判断模块获得故障信号,RBF神经网络依据故障信号特征进行船用低速柴油机故障诊断和故障程度判断.实验结果表明,该系统能有效滤除信号中的无用高频信号,故障诊断结果... 相似文献
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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。 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