共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
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
2.
3.
随着数据挖掘技术的发展,深度置信网络(DBN)这类深度学习算法被越来越多运用到工程领域。在故障诊断领域,结合DBN强大的自适应特征提取和非线性映射能力,可以摆脱以往对专家经验的依赖。基于此,本文为有效地监测柴油机气缸运行状态,提出一种基于改进深度学习算法的船舶柴油机故障诊断技术。先将原始信号的频域形式输入DBN当中,采用蚱蜢优化算法(GOA)搜索DBN的最优参数组合,并建立起最佳的柴油机气缸故障诊断模型。经测试验证,本文提出的诊断模型能够准确识别柴油机气缸运行状态并进行故障诊断,诊断率可以达到99.5%以上,具有较好的工程实用价值。 相似文献
4.
船舶柴油机智能故障诊断仿真方法的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
此文从应用技术的观点出发,概述了近年来船用柴油机监测和故障诊断的方法现状,介绍柴油机故障诊断的智能方法。并结合课题,以神经网络理论为数学工具对柴油机故障进行智能仿真诊断,然后分析其应用难点及发展趋向。 相似文献
5.
6.
船舶柴油机故障诊断专家系统 总被引:3,自引:1,他引:3
本文主要介绍自行开发的船舶柴油机专家系统的系统组成模块、各模块的工作原理以及它们的功能,针对其中的故障诊断、处理以及分析解释等机制讨论了系统推理机和知识库的相互作用关系。最后论述了人机界面处理系统中的人机语言翻译转化的机理。 相似文献
7.
船舶柴油机是船舶动力的直接来源,对其进行故障诊断十分重要.本文设计了以ARMS3C2440处理器为核心的嵌入式硬件平台,将专家系统引入到故障诊断中,确定了知识获取途径,提出采用面向对象的知识表示方法,并构建了故障推理和解释机制.同时,在专家系统的基础上进行了系统的功能设计和数据库设计,并将神经网络与专家系统相结合提高知... 相似文献
8.
9.
基于支持向量机的船舶柴油机故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了支持向量机(SVM)的机理,应用SVM对船舶电站主柴油机进行故障诊断,研究了SVM参数的选择方法,仿真结果表明,SVM具有较好的诊断效果和较强的抗噪声能力;对复合故障样本诊断准确度较RBF神经网络高. 相似文献
10.
11.
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
12.
13.
14.
15.
[目的]船舶柴油机状态信息数据普遍存在类别不均衡的问题,非均衡数据集降低了基于数据驱动的故障诊断模型对柴油机健康状况自动识别的准确性。因此,提出基于样本间概率相似性的图卷积网络(GCN)模型,以解决非均衡数据集分类问题。[方法]首先,引入Kullback-Leibler散度来计算样本间的概率相似性,以挖掘样本间的非线性关系,将各个样本间的相似性用构造概率图的拓扑结构体现。然后,利用图学习对样本特征及邻近样本特征进行聚合和提取,为非均衡数据集的分类提供更多的信息。最后,通过构造多层图卷积层,对样本特征信息进行更深层次的挖掘。[结果]仿真及台架实验表明,所提出的图卷积网络能够有效地学习更多样本信息,通过聚合邻近样本信息来提高非均衡数据集分类的准确率。[结论]该模型的召回率和精确率均高于其他分类模型,具有一定的工程应用价值。 相似文献
16.
柴油机是船舶运行最重要的动力装置之一,经过长年累月的运转,磨损故障经常发生,影响船舶的正常行驶。针对上述问题,提出一种神经网络机械磨损故障诊断方法。设计了与之相适应的BP网络结构,在此基础上建立了一个BP神经网络模型,并给出了一种BP神经网络学习算法,用来调整网络学习速率。柴油机机械磨损故障诊断实例结果表明:利用BP神经网络诊断出船舶柴油机磨损故障与实际诊断结果一致,准确率高达80%以上。 相似文献
17.
本文从系统的角度出发,设计了基于磨粒分析的船舶柴油机故障诊断系统,讨论了系统的构成和关键问题,并运用灰色预测理论、多媒体和模糊诊断原理,实现磨损程度、磨损型式和零件种类的诊断。 相似文献
18.
论文针对船舶柴油机分析了故障知识获取方法,对船舶柴油机的故障结构进行分析,并结合典型故障实例,利用构建的故障树,计算并给出了船舶低速柴油机故障树的最小割集和定性重要度,总结了应用故障树分析法分析排除故障的特点。 相似文献
19.