基于激光超声技术的船用耐腐蚀材料内部缺陷检测方法

为准确检测船用耐腐蚀材料内部是否存在内部缺陷,提出基于激光超声技术的船用耐腐蚀材料内部缺陷检测方法。使用基于激光超声的材料内部信息采集方法,将激光超声波照射在船用耐腐蚀材料表面,获取材料内部反射的激光超声回波信息;采用基于经验模式分解的激光超声波特征提取方法,提取回波信息中的一次回波特征、二次回波特征;将所提特征输入基于改进支持向量机的内部缺陷检测模型,此模型使用遗传算法,获取可保证缺陷检测结果均方误差最小的惩罚因子后,将该惩罚因子导入支持向量机中,通过该支持向量机分类检测船用耐腐蚀材料内部缺陷。实验结果显示,本文方法对铝制船用耐腐蚀材料内部缺陷检测结果准确,具备显著的内部缺陷检测效力。     

基于极限学习机的舰船网络入侵检测算法

针对传统网络入侵检测算法在舰船网络中存在的检测误差高的问题,提出基于极限学习机的舰船网络入侵检测算法。构建舰船通信网络模型,在该模型下实时采集通信数据并对其进行预处理。将采集的数据作为输入项,利用极限学习机算法提取网络入侵特征。根据网络入侵行为设置行为特征标准,结合舰船网络入侵节点聚集度的计算结果,得出舰船网络入侵检测结果。通过与传统入侵检测算法的对比发现,设计算法的检测误差有所降低,即入侵检测精度得到提升。     

基于深度学习算法的船用高频电路工作状态检测研究

为了提升船用高频开关电源的运行可靠性,提出基于深度学习算法的船用高频电路工作状态检测方法。采集船用高频电路工作状态信号,作为深度受限波尔兹曼机的输入,深度受限波尔兹曼机利用2层受限玻尔兹曼机,通过2次非线性映射,提取船用高频电路工作状态特征。设置所提取的高频电路工作状态特征,作为支持向量数据描述方法的输入,将输入样本映射至高维内积空间,判定样本是否存在于高维内积空间的最优超球体内,检测船用高频电路工作状态为正常或异常状态。实验结果表明,该方法可以精准检测船用高频电路工作状态,满足船舶高频开关电源的运行可靠性需求。     

多传感器信息融合的船舶机械设备状态智能检测研究

研究基于多传感器信息融合的船舶机械设备状态智能检测方法,智能化诊断船舶机械设备异常状态。采用改进小波阈值去除多振动传感器采集的机械设备振动信号噪声成分后,经基于多传感器信息融合的信号特征提取方法,提取去噪后振动信号幅值的均方根、方差、峰值、脉冲、峭度、均值、最大值、最小值、峰峰值、方根幅值特征,并使用特征级与数据级融合方式,将多信号特征信息融合;通过基于极限学习机优化的设备状态智能检测方法,以特征信息分类的方式,将融合后的设备振动信号特征作为分类目标,根据特征值的上下限,判断设备运行状态。实验验证表明,此方法应用下,多传感器对船舶机械设备振动信号的感知时间差极短,可缩短设备状态检测延迟,并准确检测设备异常状态。     

基于无线供能的船用柴油机曲轴扭矩在线检测技术研究

介绍了由谐振非接触供电模块、应变片扭力检测模块、信号无线收发模块等组成的扭矩信号采集装置,将其应用在船用柴油机的曲轴扭矩检测。通过试验,实现了对船用柴油机曲轴扭矩检测系统的输出电压计应变量的连续采集,完成了对船用柴油机曲轴扭矩的在线实时检测。该装置性能可靠、精度高、实时性好,在轮机管理方面具有较好的实际应用价值。     

基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断

当前船舶电子设备故障诊断方法无法准确表达船舶电子设备故障变化特点,船舶电子设备故障诊断成功率低,出现了大量错误的船舶电子设备故障诊断结果,同时船舶电子设备故障诊断实时性差,为此设计了基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断模型。首先分析当前船舶电子设备故障诊断模型存在缺陷的原因,通过数字信号处理技术采集船舶电子设备工作状态信号,并从信号中提取船舶电子设备故障特征向量,然后将船舶电子设备故障特征向量作为极限学习机的输入,通过确定极限学习参数建立船舶电子设备故障诊断模型,最后在Matlab2016平台上进行了船舶电子设备故障诊断仿真模拟测试。结果表明,本文模型可以提取描述船舶电子设备工作状态的信号,提取特征向量可以很好描述船舶电子设备故障类型,使得船舶电子设备故障诊断成功率得到提高,故障诊断的错误率降低,有利于船舶电子设备故障处理。     

船用电容式传感器高频信号盲处理优化算法

传统船舶电容式信号盲处理算法在对高频信号处理过程中,受到时域空间信号排列差异影响,存在处理信号编码多路径衰减过大的问题。因此提出船用电容式传感器高频信号盲处理优化算法研究。根据电容传感器信号构成空间特点,建立高频信号的时域模型;在模型引导下,对高频信号时域序列特征进行提取;最后对提取的高频信号特征量进行盲处理阈值优化,提升信号时域抗扰对称性,降低高频信号盲处理过程中的编码多路径衰减比率。通过对比实验,对传统船舶电容式信号盲处理算法与提出算法进行数据比对,通过比对结果证明提出方法具有降低信号衰减的效果。     

嵌入式平台下舰船电子系统缺陷自动检测分析

传统的舰船电子系统缺陷自动检测方法在对检测信号进行采集分析时,会受同频干扰的影响,导致数据失真,缺乏可靠性。为解决这个问题,在嵌入式平台下设计舰船电子系统缺陷自动检测方法。在嵌入式平台中提取舰船电子系统缺陷特征,并针对不同特征类型进行分类处理,利用神经元计算模型,将其分为3类,在完成上述操作步骤后,依据舰船电子系统缺陷统计表,完成自动检测。由此完成舰船电子系统缺陷自动检测方法的设计。实验中随机在嵌入式平台中选取8个缺陷特征,采用数值对比的方式,对比2种检测方法的可靠性,由实验对比结果可知,所提方法可靠性更高。     

船舶网络流量的异常状态检测模型

船舶网络流量异常状态直接描述船舶网络工作情况,当前船舶网络流量异状检测过程中存在误差大、计算时间复杂度高等缺陷,为了获得更好的船舶网络流量异常状态检测结果,设计了基于复合核函数极限学习机的船舶网络流量异常状态检测模型。首先分析当前船舶网络流量异常状态检测研究进展,阐述船舶网络流量异常状态检测的基本思路,然后采集船舶网络流量异常状态检测数据,并采用复合核函数极限学习机建立船舶网络流量异常状态检测模型,最后进行仿真实验,实验结果表明,复合核函数极限学习机可以全面、客观描述船舶网络流量异常状态,检测精度高、时间短,相对于其他船舶网络流量异常状态模型,综合性能更优,可以有效保障船舶网络正常、安全工作。     

计算机视频信息泄漏中的红信号鉴别研究

根据相关检测法的原理,提出计算机视频信息红信号泄漏的鉴别方法.给出标准红信号的时域、频域特征,提取其信号特征量作为计算机TEMPEST检测时判别设备是否存在泄密发射的判据,并通过试验验证方法的有效性.     

基于极限学习机的舰船焊缝缺陷识别检测研究

焊接技术是影响舰船制造水平的重要因素,在舰船焊接中受多种因素影响会出现焊缝缺陷,尤其在压力管道、外板等焊接部位易出现焊缝,对舰船航行安全构成极大威胁,易引发航行事故。为有效消除焊缝缺陷,必须采用识别监测技术准确识别缺陷和定位缺陷,并对焊缝缺陷进行处理,以提高舰船焊接质量,稳定舰船结构。本文介绍极限学习机算法、优势与改进,提出基于极限学习机的舰船焊缝缺陷识别检测技术方法,能够准确检测出舰船焊缝缺陷。     

船舶起重设备异步电机故障维修方法

传统的异步电机故障维修方法存在着维修效率低的缺陷,为此提出船舶起重设备异步电机故障维修方法。采用传感器、采集卡等设备对异步电机的振动信号和电流信号进行采集,通过时域特征方法在采集的信号中提取故障特征量,将其导入故障识别算法实现了异步电机故障的识别。以得到的故障识别数据为依据,建立异步电机故障维修模型,将故障数据导入模型中,实现异步电机故障的维修。通过实验得到,提出的异步电机故障维修方法的维修效率比传统方法高出23.9%,说明提出的异步电机故障维修方法具备极高的有效性。     

金属3D打印在船用柴油机零配件制造中的应用

船用柴油机中喷射系统及增压系统内部具有迷宫式的流道、内凹腔体,以及较多的精密偶部件,传统方式是通过铸造、机加工、焊接等工艺将诸多的零部件加工后装配而成,后期存在较大隐患。利用金属3D打印技术即增材制造技术,可实现复杂零件一体化、轻量化产品直接成形,减少对专业人员的依赖,使产品的设计自由度更高、生产工序更短,更加契合船舶柴油机动力系统降本增效、提升性能的真正需求。文章介绍了几种通过金属3D打印技术实现了船用柴油机关键零部件的制造。     

基于多体动力学仿真的柴油机传动齿轮故障机理与监测方法研究

针对现有船用柴油机热工参数无法有效监测报警传动齿轮故障的问题,基于柴油机普遍缺失振动监测数据,难以有效提取故障特征的现状,采用多体动力学仿真技术研究柴油机齿轮载荷与曲轴止推轴承磨损之间的内在关联,基于仿真结果提取传动齿轮故障条件下的振动信号特征;采用实际故障案例振动数据,提取传动齿轮箱振动信号的时域、频域特征,实际特征变化规律与仿真结果一致,检验了本文仿真研究成果的正确性。     

船用齿轮式液压舵机负载自适应控制系统

为了满足不同负载工况时,船用齿轮式液压舵机的舵角跟踪水平,设计船用齿轮式液压舵机负载自适应控制系统。利用数据采集模块的电流传感器、转速传感器和位置传感器,采集船用齿轮式液压舵机的电流、转速和位置数据。系统的控制模块选取TMS320F28377芯片作为控制芯片,利用舵机数据采集结果,采用三闭环控制结构,运行模糊PID自适应控制算法输出舵机参数控制量。设置舵机参数控制量作为驱动模块的输入,驱动模块利用驱动电路驱动传动机构;设置传动机构作为驱动摇臂的执行部件,实现液压舵机的控制。系统测试结果表明,所设计系统可以依据负载变化,控制船用齿轮式液压舵机舵角,精准跟踪负载正弦信号。     

小波分析和神经网络在超声波检测中的应用

疲劳断裂是港口起重机最常见,也是最危险的故障。超声波检测是一种重要的日常检测裂纹故障的方法。小波分析和人工神经网络的引入,让检测得到了从定性到定量的提高。运用小波分析从超声波检测装置提取的信号,得到的特征值可作为神经网络的输入参数,用于训练和识别。实践表明,通过这种智能诊断系统可以得到令人满意的定量的诊断结果。     

基于红外图像的耐腐蚀船舶材料表面缺陷识别研究

船舶耐腐蚀材料长期受海水侵蚀会出现不同程度的腐蚀现象,为更好地维护船舶组件,研究基于红外图像的耐腐蚀船舶材料表面缺陷识别方法。该方法通过设计超声红外图像检测装置,利用该装置采集耐腐蚀船舶材料表面红外图像后,分别使用双边滤波器和自适应边缘补偿方法对耐腐蚀船舶材料表面红外图像进行去噪和边缘增强处理,并以处理后的耐腐蚀船舶材料表面红外图像为基础,使用小波变换方法得到耐腐蚀船舶材料表面缺陷边缘集合点和缺陷位置,实现耐腐蚀船舶材料表面缺陷识别。研究结果表明,该方法具备较强的耐腐蚀船舶材料表面红外图像降噪和边缘增强能力,并可有效识别大小不同的耐腐蚀船舶材料表面缺陷,应用效果较佳。     

振动信号监测的船用柴油机配气机构故障分析方法

船用柴油机配气机构故障复杂多样,传统船用柴油机配气机构故障分析方法无法描述故障类型,导致故障分析正确率低,误判现象严重,为了提高故障诊断正确率,提出基于振动信号监测的船用柴油机配气机构故障的分析方法。首先分析船用柴油机配气机构故障研究思路,并提取船用柴油机配气机构故障相关的振动信号,然后从船用柴油机配气机构故障相关的振动信号提取特征,运用层次分析法确定特征的权值,并采用改进支持向量机建立船用柴油机配气机构故障诊断模型,最后采用具体数据对船用柴油机配气机构故障诊断方法进行测试。结果表明,相对于其他故障分析方法,本文方法可以更好区别各种船用柴油机配气机构故障,提高了故障分析正确率,降低了故障的误判现象,具有很高的实际应用价值。     

船用冷藏集装箱技术中国专利综述

通过检索中国专利库,找到冷藏集装箱的全部539个中国专利申请,研究分析其中涉及船用的142个发明专利申请和5个实用新型专利的申请,分别设计并提出专利权人分析、设计并提出专利指数D1、D2、D3、D4和TD1专利时域分析、FD专利频域指数分析、TD2专利时域趋势分析,推导出了船用冷藏集装箱发明时域图,并且分析了重点专利个案。分析发现目前我国在船用冷藏集装箱行业在单一创新和融合创新情况下的存在的机遇与挑战,结合这些分析和对未来发展趋势的预估,提出了一种船用冷藏集装箱集群外部测控的设计思路。     

钢构件全熔透角焊缝的超声波检测

介绍数字式超声探伤仪对钢构件全熔透角焊缝的超声波的检测、角焊缝的缺陷特征和分析。