某舰载大功率通信设备故障智能诊断系统的设计

大功率通信设备故障诊断往往存在定位、隔离困难的问题,文章以某舰载大功率通信设备为例,将神经网络和传统的专家系统相结合,设计了实时的故障智能诊断系统,不仅避免了专家系统存在的一些问题,而且提高了传统故障诊断系统的智能性,使故障诊断更为科学、精确和智能。     

侦察接收设备故障实时诊断系统的设计

对监测接收机故障诊断专家系统实时性的条件、状态参量的采集和推理的策略等方面进行具体的分析，对实时诊断系统的设计作了一些探讨，并结合当前的现状，分析了系统设计中的一些问题。     

基于多Agent的雷达设备远程故障诊断系统

针对雷达设备的故障检测需求,设计由多个Agent组成的远程故障诊断系统软件结构;提出结合结构和故障的综合方法对雷达诊断问题进行分布式任务分解,明确故障问题;阐述多Agent之间合作完成诊断任务的过程;对系统的硬件结构进行层次划分和功能设计。通过实例说明系统诊断功能的实现。     

基于模糊神经网络的导弹故障智能诊断方法

采用模糊神经网络技术并辅以其他的诊断方法模块,利用协同计算机技术,能够对导弹武器系统进行实时在线和离线的故障进行智能诊断。研究表明,这是一种提高导弹武器故障诊断智能化的可行方法。     

船舶设备故障智能诊断通用平台的研究

针对目前的诊断系统大多是面向单一的诊断对象和诊断方式，此文提出故障智能诊断通用平台的概念，建议采用Matlab和VC混合编程、BP神经网络同专家系统相结合构造知识库，以通过此平台实现全船设备的故障诊断。     

船舶设备智能故障诊断通用平台的研究

针对目前的诊断系统大多是面向单一的诊断对象和诊断方式，提出了智能故障诊断通用平台的概念，意在通过此平台实现全船设备的故障诊断。系统采用Matlab和VC混合编程的方式，BP神经网络同专家系统相结合来构造知识库并介绍了此平台的工作流程。     

神经网络算法在船舶柴油机远程故障诊断系统的研究

进入21世纪以来,我国船舶行业取得了很大发展。随之而来,船舶安全事故发生率不断增加,故障诊断的重要作用也逐渐突显出来。在这种情况下,远程故障诊断技术应运而生,可动态化地掌握岸端的机械设备运行的情况,如果出现异常的状况,则能够对船舶管理工作人员进行提醒以采取事前维护,提高船舶行驶的安全性,尽量降低经济损失。基于计算机网络技术与无线通信技术的发展,船端和岸端实施通信与数据共享成为可能,将神经网络算法合理地应用于船舶柴油机远程故障诊断系统中,十分有必要。     

基于神经网络和专家系统的故障诊断

本文简述了故障诊断技术的发展过程，分析了神经网络诊断模型和专家系统诊断模型各自的优缺点，论述了两种模型相结合的方法及其优越性，给出了神经网络的处，并介绍了一个发动机为对象的故障诊断系统及其仿真结果。     

基于数据融合的舰用柴油机状态预测系统研究

融合柴油机热工、油液及振动3大类信息,采用灰色理论、自适应谐振理论(ART)和BP网络等相结合的决策级融合技术,建立了一套具有数据融合、分析诊断和状态预测能力的舰用柴油机状态预测系统,并以12PA6V-280型柴油机为研究对象,进行了工作过程仿真及故障模拟研究。     

舰船机电一体化设备故障诊断技术研究

主要介绍了舰船装备中机电一体化设备的特点、机电一体化设备故障诊断特点以及对应解决办法和如何建立相应故障诊断专家系统来辅助此类装备的维修。     

基于人工神经网络的故障诊断技术在船舶导航系统中的应用

应用对向传播神经网络对船舶导航系统的测姿故障进行检测与诊断，得到了较为满意的结果。研究表明，该网络结构简单，学习速度快，适应性广，可以对船舶导航系统的传感器故障进行检测与诊断。     

基于深度学习的船舶设备信息智能化识别技术

针对船舶设备信息识别问题,提出采用基于深度学习的方法识别船舶设备种类信息。根据船舶设备特点进行图像预处理和图像样本标记,建立卷积神经网络。经训练得到可用于船舶设备信息识别的模型。对模型进行评估,调整网络结构和训练参数,得到准确率达到期望值的船舶设备信息识别模型。经预测和优化得到基于深度学习的船舶设备信息智能化识别模型,可实现船舶设备仓储管理智能化,在较大程度上提升管理效率。     

基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究

为了克服传统模拟电路故障诊断方法的不足,通过对船舶柴油机遥控系统工作原理的分析,提出采用BP神经网络诊断船舶主机遥控系统的智能诊断方法。介绍BP神经网络结构确定方法及其数值优化技术,并以具体电路模块为例探讨神经网络在船舶柴油机遥控系统故障诊断中的应用。通过Matlab仿真可以发现基于BP神经网络的电路故障诊断方法具有自适应性好、训练时间短、准确性高等特点。     

船舶设备智能故障诊断通用平台的研究

本文针对目前的诊断系统大多是面向单一的诊断对象和诊断方式,提出了智能故障诊断通用平台的概念,意在通过此平台实现全船设备的故障诊断.系统采用Matlab和VC混合编程的方式,BP神经网络同专家系统相结合来构造知识库并介绍了此平台的工作流程.     

基于BP神经网络和案例推理的装备故障诊断研究

分析了BP神经网络和基于案例推理（CBR）在故障诊断领域应用中的优点、局限性和互补性,设计了二者相结合的装备故障诊断模型,通过某型装备的故障诊断实例,验证了该算法的有效性。     

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。     

基于FNN的船舶舵伺服系统故障诊断研究

分析某型船舶舵伺服系统的故障信息,建立了模糊神经网络故障诊断模型.利用模糊逻辑处理数据以便于充分利用经验知识;利用神经网络诊断,避免了复杂故障树诊断系统的"匹配冲突"、"组合爆炸"和"无穷递归"等问题,并采用改进的BP算法训练神经网络,解决了收敛速度和收敛振荡的问题.诊断实例结果表明:该故障诊断系统具有较强的鲁棒性和泛化能力;该算法采用无模型化诊断,容易实现自学习,可不断完善系统性能,具有一定的理论和工程应用价值.     

模糊数据库技术在航海避碰决策支持系统中的应用

将航海避碰案例规范化 ,并根据案例中部分信息的不精确性 ,在数据库系统的数据表示和查询中引入模糊技术 ,从而形成了一个模糊关系型的避碰案例数据库系统 ,并将其嵌入到航海避碰决策支持系统当中 ,为安全航行提供了更丰富的决策信息。     

基于人工免疫的舰艇故障诊断专家系统设计

日益复杂的舰艇装备,需要快速准确的故障诊断专家系统.简要介绍了传统故障诊断专家系统的组成,分析了传统故障诊断系统的不足.根据舰艇装备的结构,给出了基于人工免疫的舰艇故障诊断专家系统的设计方案,并着重分析了专家知识库的学习、进化过程.对解决故障诊断专家系统知识库的动态更新问题有所帮助.     

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。