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分析了智能故障诊断的视情维修技术,根据船舶柴油机热力工作过程参数蕴含大量的故障信息,提出基于热力参数的智能故障诊断技术,从几种不同的类型,介绍了船舶柴油机的热力参数的智能故障诊断及处理的应用. 相似文献
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近年来人工智能技术在很多领域得到了成功应用,特别是故障诊断方面。船舶电力系统是保障船舶自动化系统正常工作的重要组成部分。由于船舶电力系统工作环境恶劣,因而船舶电力系统一旦出现故障将会产生很严重的后果。传统船舶电力系统故障检测费时费力,本文通过对人工智能技术进行分析,研究了人工智能技术在船舶电力系统故障诊断中的应用,提出了一种故障诊断系统架构,重点研究了基于人工神经网络以及专家系统的电力系统故障诊断,设计了神经网络模型,给出了推理机的故障诊断流程。 相似文献
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船舶柴油机在工作过程中,经常会发生机械磨损故障,给船舶柴油机的工作稳定性带来困扰,针对当前船舶柴油机机械磨损故障存在的诊断准确率低、机械磨损故障诊断时间复杂度高等缺陷,设计了一种船舶柴油机机械磨损故障诊断的模式识别方法。首先分析当前船舶柴油机机械磨损故障的原理,并提取船舶柴油机机械磨损故障诊断特征,然后采用层次分析法分析确定每一个船舶柴油机机械磨损故障特征的权值,并根据RBF神经网络确定船舶柴油机机械磨损故障诊断的模式识别模型,最后进行船舶柴油机机械磨损故障诊断的验证性测试,分析本文方法的船舶柴油机机械磨损故障效果。本文方法的船舶柴油机机械磨损故障诊断率超过了90%,不仅远远高于对比方法的船舶柴油机机械磨损故障诊断率,而且船舶柴油机机械磨损故障效率得到有效的改善,具有很好的推广前景。 相似文献
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论述了船舶柴油机故障诊断的意义,针对国内外一些常见的柴油机状态监测与故障诊断的方法及其原理和特点,总结出船舶柴油机故障诊断中新技术的应用,并对柴油机故障诊断技术的发展趋势进行了展望. 相似文献
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为进一步提高船舶柴油机故障诊断的可靠性,将一种基于模糊信息多级融合的故障诊断方法应用到船舶柴油机的故障诊断中,该方法将各级诊断数据充分融合后再进行船舶柴油机的故障诊断,应用结果表明该方法准确有效,不但在正常情况下作出了准确的故障诊断,而且在局部检测传感器失灵发生误检的情况下亦能避免船舶柴油机故障诊断的误判,为提高船舶柴油机故障诊断的可靠性提供了有益的借鉴. 相似文献
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船舶柴油机作为船舶的动力心脏,其运行状态的监测和故障诊断越来越受到人们的关注。本文对目前研究中的主要几种柴油机故障诊断技术的内容、特点和不足之处进行评述,最后对其发展方向进行讨论。 相似文献
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结合"大型船舶柴油机装配工艺智能编制"的研究课题,运用专家系统的知识,将人工智能、网络数据库、软件工程等理论与技术应用到大型船舶柴油机装配工艺编制设计中,建立一个能用于船舶柴油机制造厂进行柴油机装配工艺编制和管理的专家系统应用程序框架。本文介绍了大型船舶柴油机装配工艺编制专家系统的设计方案。 相似文献
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基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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《中国舰船研究》2020,(3)
[目的]为了提高船舶柴油机智能故障诊断的精度,引入深度学习方法,提出一种基于深度信念网络(DBN)的船用柴油机智能故障诊断方法。[方法]采用多层限制性玻尔兹曼机(RBM)堆叠成DBN,并采用对比散度方法对模型参数进行求解。通过无监督预训练和有监督微调的训练方法,从故障样本数据中提取深层次的隐性特征并获得较好的初始化参数。[结果]基于AVL BOOST船舶柴油机故障仿真实验进行样本数据分析,结果表明:DBN对训练样本集和测试样本集的故障识别率分别为98.26%和98.61%,比BP神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)具有更高的故障识别准确率和更好的泛化性能,可以避免浅层神经网络因随机初始化权值而陷入局部最小值和精度较低等问题。[结论]与BPNN和SVM相比,DBN更适用于船舶柴油机的智能故障诊断应用。 相似文献
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传统船舶柴油机振动监测数据与实际柴油机振动参量存在一定的偏差,为了提升船舶柴油机振动监测数据的精准度,提出人工智能技术在船舶柴油机振动监测中的应用。在人工智能技术支持下,首先对船舶柴油机振动监测传感器结构进行参量校准;接着在感应数据标准值下对柴油机曲轴振动数据进行异常信号的分析处理计算;然后对分析后的异常信号源进行提取计算,完成对柴油机振动监测的全局计算。通过对比实验结果表明,提出方法具有提升监测值精准度的作用。 相似文献
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近年来,智能船舶柴油机成为柴油机研究的主要方向,智能船舶柴油机的发展提高了船舶经济性,达到了节能减排的目的。通过柴油机输出扭矩的研究可以确定最佳的燃烧时长、喷油正时和喷油量,从而为智能船舶柴油机的发展提供极其重要的数据参考。文中以某机型柴油机为研究对象,用凯恩方法来分析曲柄-连杆机构,建立数学模型,并对气缸的工作过程进行详细的分析,经计算和仿真后得到最优燃烧时长和喷油量等主要参数。 相似文献
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柴油机机械磨损直接影响船舶工作的可靠性,为了获得高正确率的船舶柴油机机械磨损故障诊断结果,设计了局部均值分解和机器学习算法的船舶柴油机机械磨损故障诊断模型。首先对船舶柴油机机械磨损故障信号进行局部均值分解,提取的船舶柴油机机械磨损故障特征,然后引入机器学习算法对船舶柴油机机械磨损故障进行分类和识别,最后进行了船舶柴油机机械磨损故障性能测试。结果表明,本文模型的船舶柴油机机械磨损故障正确率超过95%,而且船舶柴油机机械磨损故障的误诊率相当低,完全能够满足当前船舶柴油机机械磨损故障诊断的实际要求。 相似文献