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针对舰船直流电机故障的误分率高、结果不可靠等难题,以进一步提高舰船直流电机故障分类正确率,提出了粒子群算法优化神经网络的舰船直流电机故障分类方法。首先采用小波变换对舰船直流电机故障信息进行多尺度分解,提取信号能量值作为舰船直流电机故障分类特征,然后将舰船直流电机故障的特征作为神经网络的输入向量,采用粒子群算法和神经网络对特征向量进行训练,建立舰船直流电机故障分类器,最后的舰船直流电机故障分类测试结果表明,本文方法可以准确实现舰船直流电机故障分类,有助于舰船直流电机故障的定位,而且舰船直流电机故障误分率要小于其他方法,舰船直流电机故障分类结果更加可信。 相似文献
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文章介绍了电子装备系统故障预测的概念,以及故障预测的流程,并对预测的方法进行了研究。其中展开对灰色系统理论进行研究并建立了故障预测的灰色模型方法;以及建立了最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归预测算法和反向传播神经网络预测方法。三种预测方法为后续电子装备的故障预测建立了理论基础。 相似文献
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船舶交通流预测的准确性和可靠性已成为制约港口经济科学发展的瓶颈因素。文章综合利用小波变换的局部化性质与神经网络的自学习能力,并引入灰色模型以反映船舶交通流的发展趋势,使得小波神经网络在灰色模型预测结果的基础上结合船舶交通流的影响因素再预测,构成基于灰色小波神经网络的船舶交通流组合预测模型。实验结果表明,灰色小波神经网络的预测精度高于BP神经网络与小波神经网络,提高了整个预测系统的精度及其鲁棒性。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(10)
传统预测方法在对联合控制故障进行预测时,未对故障状态变量数据预先处理,导致故障预测的误报率居高不下。因此,提出了卷积神经网络的舰船舵-翼舵联合控制故障预测方法。对故障预测状态变量数据进行预先处理,监测故障预警装置中的状态变量。优化状态变量中的损失函数,累计舰船舵-翼舵联合控制装置损失指数。重组故障预测神经单元结构,对舰船舵-翼舵联合控制故障进行预测。通过实验分析,传统方法 1故障预测误报率最高达到67%,传统方法 2故障预测误报率最高达到87%,基于卷积神经网络的舰船舵-翼舵联合控制故障预测方法故障预测误报率最低为15%。因此,基于卷积神经网络的舰船舵-翼舵联合控制的故障预测方法更好。 相似文献
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船舶动力系统是船舶的心脏,其性能的优劣对船舶的安全航行至关重要,研究船舶动力系统故障预测的方法对保障动力系统安全运行具有重要意义。本文采用小波神经网络针对船舶动力系统的性能参数进行预测,选取柴油机动力系统的油管压力作为预测对象,试验结果表明小波神经网络预测的结果符合预期值。 相似文献
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针对当前舰船电机轴承异常检测正确率低、检测自动化程度低、检测过程十分耗时等难题,为了提高舰船电机轴承异常检测效果,设计了基于神经网络的舰船电机轴承异常检测方法。首先提取舰船电机轴承状态信号,采用小波包分析去除舰船电机轴承状态信号中的噪声,然后采用Hilbert变换提取电机轴承异常状态的特征,将特征作为神经网络的输入,电机轴承异常作为神经网络的输出,建立舰船电机轴承异常检测模型,最后进行舰船电机轴承异常检测的仿真实验,本文方法的舰船电机轴承异常检测正确率超过95%,能够很好检测到舰船电机轴承异常现象,而舰船电机轴承异常检测时间要少于当前其他舰船电机轴承异常检测方法,能够满足舰船电机轴承异常检测的实际要求。 相似文献
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三相整流器作为交直流不间断电源的核心,若不能及时对其进行故障诊断,可能会导致故障范围扩大,使系统越来越多的功能失效,造成巨大的安全隐患和经济损失.本文重点研究电力电子电路故障诊断及定位技术,基于小波分析提取故障特征向量,再对故障特征向量进行编码,最终实现通过BP神经网络算法进行故障诊断及定位. 相似文献
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针对传统小波变换在故障特征提取中的不足,提出一种基于双树复小波包和概率神经网络(PNN)的故障诊断方法。首先通过双树复小波包变换将各个工况的柴油机声信号分解得到不同频带的分量,选取各频带分量的能量作为特征向量,再利用PNN对特征向量进行训练,最后通过测试样本得到柴油机典型故障诊断结果。实验表明,该方法可以对柴油机典型故障进行较为准确的诊断,相比传统小波包有着更高的故障诊断率。 相似文献
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《中国修船》2020,(4)
为诊断与分析船舶同步发电机定转子绕组匝间短路故障,文章采用基于主成分分析法(PCA)和遗传算法(GA)优化BP神经网络(GA-BP神经网络)的故障诊断方法。首先利用Maxwell软件平台故障仿真得到的定子三相电流作为特征信号,通过小波包分解重构以及PCA降维的处理方式,生成15维的样本数据,降低了网络规模以及处理计算时间,并针对传统BP神经网络收敛速度慢以及易陷入局部极小值的特点,利用GA算法对BP神经网络权值与阈值进行优化。通过样本数据对GA-BP神经网络进行训练测试,验证了PCA和GA-BP神经网络对于船舶同步发电机定转子匝间短路故障诊断具有可行性以及准确性。 相似文献
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针对船舶齿轮箱故障诊断正确率低的难题,提出蚁群优化神经网络的船舶齿轮箱故障诊断方法。首先采集船舶齿轮箱故障诊断的数据,并采用小波分析提取船舶齿轮箱故障诊断特征,然后采用神经网络建立船舶齿轮箱故障诊断模型,并采用蚁群算法克服神经网络存在的缺陷,最后构建了船舶齿轮箱失效预测方法,实验表明,本文方法提高了船舶齿轮箱故障诊断效果,并获得了高精度的船舶齿轮箱失效预测结果。 相似文献
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为实现电子设备的高效维护,确保船舶安全航行,设计了基于人工鱼群算法的船舶电子设备故障智能诊断方法。采用离散小波变换法分解电子设备运行信号样本,通过计算不同尺度下的小波能量值完成船舶电子设备故障特征参数的提取,将其作为基于RBF神经网络的故障诊断模型的输入,利用人工鱼群算法对故障诊断模型的权值、阈值参数作优化处理,最终输出不同类型故障发生概率,实现电子设备故障诊断。实验结果表明,正常以及不同故障状态下,电子设备运行信号的时域波形存在很大差异,研究方法可实现故障特征参数的提取,并完成故障类型的识别,30次迭代后MSE指标即可降至最低,仅为10-4。 相似文献
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基于小波网的船舶运动极短期建模预报 总被引:1,自引:1,他引:0
本文结合小波分析和神经网络的优点,建立了应用于船舶运动极限期模预报的小波神经网络的结构及算法,给出了该算法的一步及多步预报模型,并进行了仿真,仿真结果说明该算法是可行的。 相似文献
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为实现船舶电气故障的早发现、早解决,设计基于机器学习算法的船舶电气故障分类与诊断方法。采用Trager能量算子增强传感器采集到的船舶电气设备振动信号,利用小波包分析方法提取增强后的电气设备振动信号特征,将电气设备振动信号特征输入卷积神经网络中进行训练,得出最佳的故障分类与诊断模型,并利用该模型实现船舶电气设备的故障分类与诊断。实验表明:采用Teager能量算子可以快速准确地将传感器采集的信号放大,且放大过程没有信息损失。训练后卷积神经网络的故障分类与诊断正确率接近100%,可能够准确诊断出船舶电气设备是否存在故障,并获取对应的电气故障类型。 相似文献