船舶动力装置可组态智能故障诊断系统设计

旋转机械是许多船舶动力装置的核心设备,其设备状态与安全性直接关系到船舶航行的安全.为了保障船舶安全正常航行,针对当前船舶动力装置故障诊断系统的不足,研究开发了基于旋转机械监测诊断技术、数据库技术、网络技术以及组态式软件技术的船舶动力装置可组态智能故障诊断系统,介绍了该系统的体系结构、硬件结构、软件功能、网络技术及特点....     

人工智能技术在船舶动力装置故障诊断中的应用

传统的动力装置故障诊断方法需要大量的故障数据样本,导致诊断效率和实时性差,无法满足现代船舶航行的需求。针对上述问题,提出人工智能技术在船舶动力装置故障诊断中的应用。使用小波包分析技术对传感器采集的信号进行去噪、分解重构以及能量谱特征提取处理后,构建船舶动力装置故障集。使用D-S理论对BP神经网络输出的诊断结果进行数据融合和置信度判断,得到可靠的诊断结果完成故障诊断。对比实验数据显示,利用人工智能的方法诊断精度较高,并且诊断响应效率高,具有良好的泛化能力。     

基于B/S和C/S架构的船舶动力装置远程故障诊断系统

依据“智能船舶”的理念,针对船舶动力装置故障诊断系统,提出一种基于C/S和B/S混合架构的船舶动力装置远程故障诊断系统。依据B/S和C/S架构的优势,开发了基于C/S架构的数据管理平台,实现了船、岸间的数据、信息交互;将基于模糊神经网络的专家诊断模型应用于B/S架构的岸基船舶动力装置故障诊断系统的故障诊断判别,并利用BP算法训练实例对该模型进行了精度验证。结果表明,系统稳定可靠,故障诊断准确性高,为“智能船舶”发展提供了一个良好的解决方案。     

MVC—2M舰用燃气轮机故障诊断系统

MVC-2M故障诊断系统是对船用动力装置实施状态监测和保证动力装置在航行中安全运行的多参数监测诊断系统。它可适用于船用发动机、发电机组、石化工业、航空航天和机械制造各领域。该系统基本功能包括实时状态监测,在线和脱机故障诊断,运行数据库建立,故障数据存黑盒子,测振仪器的检查和标定,结构动力学特性分析,现场动平衡等。本文也提供了该系统在舰用动力装置和电站中的某些应用实例。     

基于嵌入式技术的船舶故障诊断控制器设计

船舶故障诊断是船舶运输航行的重要技术支持,为了有效提高船舶故障诊断效果,基于嵌入式技术设计新型船舶故障诊断控制器。该控制器从故障异常数据入手,首先建立故障训练样本,用于表示船舶正常航行以及多类型故障时的数据标数,根据训练样本,提取当前故障信号诊断特征,并利用最小二乘法对上述建立的训练样本数据进行直接限制,完成诊断特征分类,将分类后的数据进行信号去噪,消除无用数据,确定信号标度因子值,通过数据清洗,重新划分定位故障数据,实现故障诊断。实验数据表明,应用该故障诊断控制器,故障诊断率提高了22%,故障误判率降低了30%,有效提高船舶故障诊断控制效果。     

基于北斗卫星通信的航标灯智能遥测遥控系统设计

为确保船舶航行安全并对航道环境进行实时监测,基于卫星和通用无线分组业务技术(GPRS)设计航标灯智能监测系统。该系统能实现航标灯位置监测、状态参数测量、航道水位深度测量,并通过GPRS通信装置将监测数据实时传回系统监控服务器进行分析并发出预警信号,实现对航标灯及其周围环境的远程监测。航标灯智能遥测遥控系统达到对航标灯及航道环境实时监控,对危险环境提前预警、对出现的故障及时进行维护的目的,使得船舶在航道行驶时的航行安全、航标灯的遥测遥控和质量维护等诸方面技术问题都能得到较好解决,具有成本低、可靠性高、实时智能监测等特点。     

使用数据挖掘实现舰船故障数据定位

为了更好地保障船舶航行安全,有效提高船舶的故障定位和检测能力,提出了使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法,通过对舰船故障数据进行实时采集和分类挖掘获取船舶航行过程中的异常数据,实现对船舶故障数据关联规则特征的准确提取。在进行故障定位的过程中,合理并利用电磁探测器和声敏传感器等设备进行故障诊断,并对不同类别船舶故障数据的高维特征融合的研究采用数据挖掘分析算法,利用数据挖掘分类器对船舶故障数据进行分类识别和定位挖掘,从而有效保障船舶故障数据定位的精确度和有效性。最后通过实验结果表明,使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法具有较高的故障定位精度。可以应用于船舶故障实时诊断,有效提高船舶故障诊断的实时性。     

基于模糊信息融合的船舶动力装置综合故障诊断方法研究

在模糊集理论的基础上,将决策级信息融合技术应用于故障诊断系统中,提出了一种基于系统模糊综合评价融合结构下的综合故障诊断方法.该方法以模糊逻辑运算和全局决策融合来自多传感器的局部判决来获取诊断对象的综合诊断结果,并对船舶主动力系统的运行故障进行诊断研究,结果表明,该方法准确有效,为船舶动力装置故障的智能化诊断提供了有益的借鉴.     

船舶动力推进系统在线监测与诊断系统的开发

现代船舶的吨位和体积在不断的扩大,船舶的动力系统也变得更加强大,在有限的航道上航行时,船舶之间很可能因为动力推进装置的响应速度慢,导致发生碰撞事故,这不但会造成船舶的经济损失,也会威胁到航道的安全。本文通过建立合理的船舶动力推进在线监测系统,系统融合了在线故障监测程序,有效改善了船舶的动力故障诊断效率,尤其在复杂海况情况下,该诊断系统能够实现对动力电机的有效监测和故障诊断。     

小波神经网络在动力系统可靠性优化分配的应用

船舶动力系统属于机电设备工程系统的一种类型,在设计方面始终伴随现代科技及现代设计方法的改变而不断创新。为进一步加快船舶设计工作的发展速度,就必须深入探索并完善设计理论以及方法。需要注意的是,船舶动力装置在船舶中占据核心地位,要想实现船舶运行的安全性与可靠性,最关键的就是要保证其正常航行状态下的各项特征。若船舶动力装置发生故障,将直接提高海损事故发生几率,使得生命安全与财产损失严重,还会污染海域环境。为此,有必要全面优化船舶动力系统的可靠性,将小波神经网络技术融入其中,促进现代船舶海上安全航行。     

网络环境下的船舶动力装置状态评估与监测系统开发

动力系统为船舶的航行和其他作业提供动力,是船舶的核心部件,动力装置包括发动机,传动轴系、机舱等,其结构和功能非常复杂。为了提高船舶动力系统故障监测水平,提早发现动力系统异常状态,保障其使用质量,研究船舶动力装置状态评估与监测系统具有重要意义。本文首先介绍传统的船舶动力装置监测系统,在此基础上,引入了网络环境的通信模块、信号滤波电路与现场总线技术,设计了一种基于网络环境下的船舶动力装置评估与监测系统,并对其原理和组成进行说明。     

船舶智能化研究现状与展望

智能化是船舶发展的重要方向。船舶智能化是在综合传感、通信、信息、计算机等多种先进技术的基础上,结合船舶具体应用环境,构建基于大数据、信息物理系统和物联网等特征的智能系统,使船舶航行、管理与服务更高效、更低秏、更安全和更环保。从大数据、信息物理系统、物联网三个方面介绍了船舶智能化的主要特征。从船舶智能航行和船舶智能管理与服务两个方面分析了船舶领域智能化现状和展望。船舶智能航行方面,探讨了综合船桥系统和无人驾驶的发展方向;船舶智能管理与服务方面,分析了水路ITS、交通流理论和数据分析方法的最新发展,并提出了基于可视分析解决船舶管理大数据处理的流程。     

复杂航行环境船舶航行异常监控系统

传统船舶航行异常监测系统,在复杂航行环境下无法对轨迹信号图像作出正确判定,导致船舶航行监测结果与实际航行监测要求偏差较大,影响船舶正常航行安全。因此提出复杂航行环境船舶航行异常监控系统软件设计。利用卡尔曼滤波算法,建立航行轨迹图像数据高帧率采集硬件,获取高清轨迹图像数据;软件功能主要分为轨迹图像信号建模、轨迹图像模型信号的异常处理与异常轨迹像素的平滑提取3部分;通过仿真对比数据,证明提出系统在复杂航行环境下,能够有效提升异常轨迹监测识别率22.34%。     

船舶动力机械网络化智能维护系统研究

分析了大型船舶动力机械故障诊断与智能维护平台构建的技术和集成技术,并融合故障诊断中的经过实践检验的方法和技术,同时综合现有故障诊断系统的优点,对船舶动力机械网络化智能维护系统进行了初步的研究.     

基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计

如果船舶的主发动机不能正常的工作,船舶的安全航行就难以保证。传统的故障诊断系统主要依靠船员的经验来分析每台设备的参数并推断出故障的类型。该方法精度低,成本高,无实时性。为解决这一问题,基于数据挖掘技术设计了一种新型船用柴油机故障诊断优化系统。本文将数据挖掘技术应用故障诊断,利用算法上的高效,包括VSM算法和关联规则,建立远程船舶主机故障诊断系统,对主机的运营进行实时动态的仿真。对发动机各子系统运行状态的实时监控可以与整个船用柴油机的故障特征相结合。     

改进遗传算法的船用动力装置故障诊断系统

现有的故障诊断系统忽略了故障数据中的特征偏差系数,导致故障检测的计算过程较为繁琐,难以处理并行数据,因此基于改进遗传算法设计船用动力装置故障诊断系统。设计电源滤波电路作为系统硬件,在软件设计中,提取船用动力装置故障特征,基于改进遗传算法建立模型诊断故障。设计对比实验,实验组系统在动力系统关闭、动力系统不完全关闭、动力系统完全关闭时,诊断用时均小于2个对照组。结果表明,改进遗传算法的故障诊断系统信息处理效率高于现有系统。     

船舶动力装置远程监测与故障诊断系统

此文结合自行开发的基于数据库的诊断专家系统,阐述研制远程监测故障诊断系统的必要性,提出船舶动力装置远程监测故障诊断系统的结构方案。     

船舶轮机设备多发故障信号监测方法研究

故障监测是故障诊断系统的重要组成部分,在船舶轮机设备运行中,受复杂环境因素的影响,轮机设备易出现故障隐患,影响船舶航行安全性。为实现对轮机设备故障状态的实时监控,有必要识别多发故障类型,建立起多发故障信号监测系统,满足轮机设备全方位、全时段监测需求。本文提出船舶轮机设备多发故障信号监测系统的设计方案,并对监测系统进行仿真实验,研究结果证实多发故障信号监测系统能够对船舶轮机设备的故障信号进行实时获取和分析,为准确识别故障类型提供数据支持。     

基于LoRa技术的船舶航行环境智能监测系统

传统船舶航行环境监测系统无法将异常数据识别与动态实时预警相关联,导致系统识别过程与预警输出之间存在时间误差。为此,提出基于LoRa技术的船舶航行环境智能监测系统。基于LoRa技术创建系统框架,重构系统硬件,在此基础上,结合LoRa技术传输特征,对航行数据进行LoRa协议特征优化,同时,对航行状态输出阈值进行动态调整,实现LoRa网络下监测数据的实时共享。实验结果表明,提出设计的监测系统,能够有效缩短数据输出时的误差量,且满足实际应用技术要求。     

船舶机舱监测报警系统现场故障诊断

以目前广泛应用的、由上海船舶运输科学研究所生产的STI-VC2100MA船舶机舱监测报警系统为例,针对该产品在现场调试以及船舶航行中易发生的各类故障,提出了诊断方法及解决措施.结合实际的处理过程,为船舶机舱监测报警系统的日常维护提供了一定的技术支持,为机舱监测报警设备的正常使用以及船舶的安全航行提供了技术保障.