基于LSTM神经网络算法的船舶电站故障诊断

船舶电站是船舶中的重要组成部分,船舶电站的故障类型较为复杂。文章利用Simulink软件平台对船舶电站各种短路故障进行仿真建模,选取各相电流电压参数作为数据集的来源,并在MATLAB中进行数据的处理和预测图像的绘制。LSTM神经网络算法相比于其他算法,解决了长时依赖问题,并对预测数据有极高的解释度。结果表明：基于LSTM神经网络算法的故障诊断模型能够很好的对船舶电站故障模式做出诊断。     

基于随机森林方法的柴油机涡轮增压器故障诊断

为了提高柴油机故障诊断的精度,针对柴油机涡轮增压器故障的问题,提出基于随机森林的柴油机涡轮增压器故障诊断方法。使用AVL Boost对柴油机建立故障仿真模型,并生成故障样本。对构建的涡轮增压器模型使用随机森林方法诊断。结果表明,采用随机森林算法的故障诊断模型可以有效对涡轮增压器的故障进行分类,分类准确率超过95%。可知,随机森林方法在涡轮增压器故障诊断领域中有良好的应用价值。     

基于小波网络专家系统的船舶电站机组故障诊断研究

船舶电站机组的动力学模型比较复杂,其动态模型难以精确得到,依据小波网络的非线性逼近能力的自学习特性,提出了用小波网络专家系统对船舶电站机组故障进行诊断的方法,通过对柴油机冷却系统的故障机理分析,得到其故障征兆集、故障原因及它们之间的关系,通过对系统计算机仿真和分析,结果表明,采用小波网络的收敛速度远远高于BP网络的收敛速度,改进后的小波网络算法有效的避免了震荡的出现,平滑作用明显.     

基于神经网络和随机森林的船舶横摇预测

本文针对船舶在随机海浪中的运动,通过分析海浪波能谱、海浪波倾角谱、海浪有效波倾角谱和船舶受力运动,建立随机海浪模型,并用Matlab对海浪波倾角、有效波倾角以及船舶横摇运动进行仿真实验。根据实验数据,采用BP神经网络与随机森林分别及融合预测方法对船舶横摇运动进行预测。通过船舶实际横摇与预测结果对比分析可知,BP神经网络与随机森林组合预测方法更为精准,为船舶横摇预测控制及船舶稳定平台控制奠定了基础。     

基于模糊聚类算法的船舶故障诊断技术

由于大型设备故障症状与故障原因之间关系十分复杂，使得传统诊断方法在实际应用中效果不理想。研究采用模糊C-均值聚类算法，将被诊断对象间故障和症状的特征通过建立模糊关系矩阵进行了故障分类，用当前所得的故障征兆群与过去该设备故障征兆结果相对照，找出最相似的结果，从而确定其故障。通过船舶主机轴系诊断的实例，充分证明了该方法的有效性。     

基于MFA的船舶电站智能控制

船舶电站的电压自动调整(AVR)、频率和负荷的自动控制是电站管理系统(PMS)的核心,常规控制采用PID算法,往往导致系统振荡和超调,不利于电站的稳定运行。基于神经网络的无模型自适应控制(MFA)技术,具有快速性、稳定性和鲁棒性的优点,大大提高船舶电站系统的控制精度和可靠性。     

基于PC机的船舶电站仿真训练软件SPPT

SPPT（SHIP POWER PLANT TRAINING）是一种基于PC机的船舶电站仿真训练软件，它以某现代化1600箱集装箱货船电站为仿真母型，采用全物理过程建模方法，细致地模拟了母型船舶电产正常及非正常运行工况。该软件具有完备的控制台功能、友好的人机界面、丰富的操作训练功能、精确的数学模型、完善的实时数据库，具有很强的实用性。     

船舶电站模拟器中的仿真软件

主要介绍WMS—2000型船舶电站模拟器的教练员软件、模型软件、通信软件、监控软件、声响仿真软件的功能、开发及应用情况。     

模拟船舶电站数据采集系统软件的开发

运行良好的模拟船舶电站秘需有输入输出速度快、功能强大的微机数据采集系统的支持。本文介绍了模拟船舶电站数据采集系统软件的开发方法。该方法在实际应用中能满足用户要求,并产生较好的经济效益。     

基于LabVIEW的船舶电站系统仿真

首次将虚拟仪器的概念引入船舶电站系统的仿真，利用LabVIEW实现了船舶电站系统的虚拟仿真。从船舶电站的运行模拟、监控报警和数据库应用等方面分别进行介绍，主要分析了实现过程中遇到的主要问题。目前已经取得了预期的效果，有待于更进一步的研究。     

船舶电站仿真器系统的研究与开发

从构成微机数字仿真器系统的几个方面，介绍了一种基于微机仿真技术的船舶电站仿真系统的研究和开发，由于该系统具有在线控制特性，网络特性和良好的人机信息交换界面特性，被广泛用于交通部指定的轮机员“精确船舶电气技术业务”的培训教学中，取得了很好的的教学效果，在一些航运公司履行STCW78／95公约而进行轮机技术管理人员培训中起到了很好的作用。     

基于ARM的可重构控制器在船舶电站自动化控制系统的应用研究

船舶电站对电力推进装置和船载用电设备的正常运行有重要作用,随着计算机技术和通信网络技术在船舶上的广泛应用,船舶电站的自动化控制迎来了一个新的发展阶段。本研究在传统船舶电站控制系统的基础上,充分利用基于32位ARM微处理器的嵌入式可重构控制器,设计了一种新型的船舶电站自动化控制系统,并对该船舶电站自动化控制系统的硬件结构和软件程序进行了详细的介绍。后期的Matlab/Simulink仿真表明,该船舶电站自动化控制系统具有效率高,稳定性好等优点。     

基于DSP的船舶电站监控系统设计

电站为船舶提供动力来源,在船舶航行中有非常重要的地位。对电站的监控现在也有比较成熟的技术,包括各种控制软件的应用。本系统结合实际情况及最新发展,提出基于DSP的船舶电站监控系统,芯片选用的是TI公司的TMS320F2812 DSP作为核心处理器,该型号DSP工作效率高,控制精度比较高,性能稳定,对于信号处理及硬件的控制都有很好的优势,可以使得监控系统稳定高效的工作。本系统配以MCGS组态软件作为监控软件,可以实时的从电脑终端对船舶中的各个设备及电站的工作状态进行可视化监控,以便做出及时决策。系统可以手动及自动的控制发电机开启、停止、加减速,并且系统可以在出现故障的时候进行报警提示。     

基于PLC的船舶电站控制系统设计与应用

为解决船舶电站自动控制系统中的继电器系统和电子电路控制系统的线路复杂、可靠性差、维修工作量大等缺点,给出了解决方案,阐述了基于S7-200 PLC的船舶电站自动控制系统的设计和实现,自动电力管理系统参数的在线监视与在线修改.     

基于单片机的分布式船舶电站控制系统

船舶电站管理系统的性能是船舶自动化程度的重要标志，以单片机为基础的DCS控制系统以数字量传输方式代替传统的模拟量传输，便于应用计算机作为上位机对系统参数及运行状态进行监督及控制，上位机与单片机之间采用RS-485串行总线进行通信。针对系统中存在的多机通信问题给出解决方案及实现方法，设计相应的上位机监控软件。     

分布式系统级故障诊断算法在船舶动力定位系统中的应用

为解决船舶动力定位多处理机系统的故障诊断问题，在分析实际系统总体结构的基础上，确定了系统故障测试关系图，提出了一个基于改进型二值PMC测试模型的分布式系统级故障诊断算法（SELF算法），详细介绍了算法中的报文种类、故障向量与算法描述；最后，采用软件故障注入法对诊断算法与模型进行了故障诊断验证。结果表明：模型适用、算法正确，所开发的分布式系统级故障诊断软件包可靠、实用。     

基于SVM的2PTMC多分类算法在船舶柴油机故障诊断中的应用

文章针对船舶柴油机故障特征变得越来越复杂,且大量的故障样本难以获得的状况,引用基于小样本的支持向量机算法(SVM)分类器。采用基于SVM的2PTMC算法,该方法根据故障优先级的不同,将不同类故障逐层分类,相比于传统的一对一(OVO)和一对多(OVA)多分类策略,该方法具有模型简单、重复次数较少的优点。文章构建了一个四级SVM分类器,结果表明,该方法适用于船舶柴油机故障分类。     

基于PLC的船舶电站监控系统的设计

监控系统以西门子可编程控制器S7-300为核心,实现发电机组与电能分配的管理功能,上位机以MCGS组态监控软件为平台,通过相对容易的组态编程工作,较好地实现可编程控制器系统的工作状态监控的功能。通过船舶电站监控系统,可以直接控制发电机组的起停、加减速,并能为发电机提供常规保护和故障报警。系统以两套机组为例,可以完成发电机组的自动并联运行、有功功率的自动分配、自动起动、自动解列等一系列功能。     

基于LabVIEW的船舶电站监控系统研究

阐述了开放式虚拟仪器平台LabVIEW的特点，在此基础上开发了一个由计算机控制的数据采集系统，提出了如何应用LabVIEW来实现船舶电站实时监控系统的方法。