分形理论在主冷凝器水位调节器故障诊断中的应用

以某型船的蒸汽动力装置主冷凝器水位调节器为研究对象,应用MATLAB软件编译程序,通过计算不同状态下的关联维数,说明其与不同故障之间的关系。实验结果表明,不同故障状态下的信号具有不同的关联维数,因此,分形理论在主冷凝器水位调节器故障诊断过程中的应用是有效可行的。     

基于分形关联维数的水位调节器故障诊断方法

将分形关联维致应用到舰用主冷凝器水位调节系统的故障诊断中,在实验中设置了正常工作状态和故障状态,通过数据采集面板采集了每种状态下的压力信号,对在所采集的信号进行小波包分解消噪的基础上,计算各压力信号的关联维数.实验结果分析表明,故障压力信号的关联维数高于正常信号的关联维数,可以作为故障发生与否的定量判据.     

冷凝器电动式水位调节器系统的改进

介绍了某船用汽轮发电机组冷凝器水位调节器系统的原理、功能及其在实际使用中所出现的问题，对出现问题的原因进行理论分析的基础上，提出了改进设想并完成了系统改造．新型电动式水位调节器系统已经受了试验及实际使用的考验．     

信号瞬态分形特征分析技术在机械故障诊断中的应用

首先对一种信号分形维数计算方法即相关分形维数进行了讨论,发现其对信号幅值的变化反映敏感.为满足分析的需要,进一步提出了一种对信号瞬态分形特征进行分析的方法,并将此技术用于实际故障的诊断过程.实践证明,文中提出的信号瞬态分形特征分析技术完全可以对机械信号的瞬态幅值变化信息进行准确提取,且具有计算量小、方便实用等特点,有望在机械故障的诊断实践中得以推广应用.     

基于分形特征和神经网络的柴油机故障诊断

针对现有柴油机故障诊断方法的不足,提出了一种基于分形特征和神经网络的诊断方法。讨论了关联维数的计算方法,利用Lab VIEW虚拟仪器开发平台,组建了一套基于声信号关联维数的柴油机故障诊断系统。计算了柴油机在不同工况下声音信号的关联维数,设计一个BP神经网络实现了柴油机故障诊断并进行离线训练,并进行试验验证,结果表明该方法能有效检测故障。     

混沌理论研究及其在舰船目标识别中的应用

为有效提取舰船目标的特征,进行舰船目标自动识别.以混沌理论为基础,研究了混沌的定义和基本特征,从混沌系统运动特征中,以实际采集的舰船辐射噪声为研究对象,找出对舰船目标识别有效利用的关联维数这一混沌特征量,对其提取算法进行研究和仿真.通过对各类舰船辐射噪声的关联维数的提取仿真实验表明,关联维数这一混沌特征量能有效对各类舰船进行分类识别,从而对水中兵器的制导系统及目标识别系统设计具有一定的借鉴意义.     

分形理论在公路网中的应用

介绍了分形的概念,重点讨论了分维数在公路网中的意义和实用价值,然后以江苏省公路网为例进行分维数的计算,为江苏省省道主干线公路网的发展,特别是高速公路网的发展提供了网络总体特征依据。     

多项式插值法在水位推测中的应用

本文介绍了多项式加权平均内插法的原理和计算推导,使用多项式加权平均法和二次抛物线拟合法对水位数据进行推算,并使用拉伊达准则和肖维勒准则对推算的结果进行判断.统计结果数据表明多项式插值法和二次抛物线拟合法适用于水位推算,并能取得较好的成果.     

GSM短消息在水位遥测数据通信中的应用

在比较几种常用数据通信方式的基础上,分析了GSM短消息通信方式的特点,并介绍了GSM无线通讯模块的短消息AT指令集。结合水位遥测数据通信中的实际应用,论述了GSM短消息的通信过程和数据的有效性识别。     

水位涨落过程中海堤(土石坝)渗流分形分析

渗流问题一直是困扰水工建筑物健康发展的难题。随着建筑物使用年限的增长、运行环境的改变,渗流常常发生在堤防、土石坝中。利用有限元软件对不同水位下的海堤进行数值模拟,将分形理论应用于水位涨落过程渗流数据中,对相同单元节点处渗流产生的总水头H、渗流压力P以及渗流流速v曲线的盒维数进行分析,并通过Matlab编程计算出不同关系曲线对应的分形维数。结果表明:总水头分维D_H,渗流压力分维D_P以及渗流流速分维D_v随水位的变化而变化,且各分维值随水头变化明显与水位涨落成正比。采用分维值表示水位涨落过程中渗流因素是一种简洁、准确、科学可行的方法。     

灰色系统理论在油液监测诊断中的应用

简单阐述了灰色理论的特点及应用范围,分析了灰色理论在油液监测领域的适用性。详细介绍了灰色预测理论、灰色关联度分析及灰色评估与决策理论的特点与在油液监测诊断领域的适用范围。指出了灰色理论在油液监测领域中的应用前景与发展方向。     

模糊故障树理论在纵向补给装置液压系统故障诊断中的应用

文章针对纵向补给装置液压系统故障发生概率具有模糊性和不确定性的特点,将模糊理论引入故障树分析中。在建立该系统故障树的基础上,进行了模糊故障树分析,来解决该系统故障诊断问题,并为更复杂的横向补给液压系统故障诊断提供参考。     

SVM在船舶柴油机故障检测系统中的应用研究

支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是目前模式识别领域中最先进的机器学习算法,采用了核函数的思想,把非线性空间的问题转换到线性空间,降低了算法的复杂度.文中对SVM在船用柴油机故障诊断中的应用进行了论述,运用支持向量机理论对其进行了故障诊断的仿真研究和试验研究.     

免疫克隆算法在船舶故障诊断中的应用

分析免疫克隆算法的缺点,提出利用聚类竞争机制进行算法改进。详细阐述算法的实现流程,包括聚类竞争、克隆扩增等。最后通过与遗传算法、BP神经网络算法、免疫克隆和本文改进的算法,从诊断精度、收敛速度等方面进行对比。实验结果表明,本文算法识别率高、收敛速度快。     

舰船主冷凝器多连片贝叶斯网络故障建模方法研究

主冷凝器作为舰船蒸汽动力装置的主要设备运行中发生战损,故障模式复杂、不确定性较大,传统故障诊断方法难以有效解决。本文提出采用贝叶斯网络故障建模的方法解决这一难题,建立具有时间序列特性的动态多连片贝叶斯网络模型。通过实验分析表明模型准确可靠,不仅能够进行从故障原因到现象的正向推理,还能进行故障现象到原因的反向推理,可为蒸汽动力设备的故障诊断提供有效决策。     

舰船主冷凝器多连片贝叶斯网络故障建模方法研究

主冷凝器作为舰船蒸汽动力装置的主要设备运行中发生战损,故障模式复杂、不确定性较大,传统故障诊断方法难以有效解决。本文提出采用贝叶斯网络故障建模的方法解决这一难题,建立具有时间序列特性的动态多连片贝叶斯网络模型。通过实验分析表明模型准确可靠,不仅能够进行从故障原因到现象的正向推理,还能进行故障现象到原因的反向推理,可为蒸汽动力设备的故障诊断提供有效决策。     

模糊神经网络在轮机故障诊断中的应用与研究

为了实现对某船用轮机的故障诊断,本文以某船用轮机故障数据为研究对象,基于模糊神经网络算法,制定了合适的误差模型,对故障数据进行特征识别。研究表明:模糊神经网络算法具有较高的鲁棒性,并且诊断成功率较高,可为工程实践提供参考。