船用计程仪信号传输系统的神经网络故障诊断算法

计程仪信号传输系统是由步进电机通过齿轮带动多个旋转变压器。为实现对其故障的智能诊断,提出一种基于BP神经网络算法的故障诊断方法,并采用LM(Levenberg-Marquardt)最优化算法对BP网络进行训练。通过Matlab神经网络工具箱仿真计算,结果表明LM算法提高了BP神经网络的学习效率及稳定性,明显加快了网络的收敛速度。使用BP神经网络对步进电机带动多旋变系统故障诊断的方法行之有效,在减少故障诊断人员工作量同时提高了系统故障诊断的效率。     

神经网络技术在核动力装置故障诊断方面的应用探讨

主要针对核动力装置中的冷凝器故障，建立了冷凝器故障仿真模型和基于BP网络的故障诊断模型，探讨了利用神经网络技术实施故障诊断的方法。     

改进的BP网络及其在电路故障诊断中的应用

BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用是一个十分热门的研究课题，但BP网络自身的学习收敛速度慢、容易陷于局部极小等缺陷则限制了其应用。提出了一种改进型的BP网络诊断模拟电路故障的方法，详细介绍了自适应学习率动量法，对模拟电路故障进行诊断和分析研究。最后，给出了仿真实例，验证了自适应学习率动量法加快了样本学习收敛速度，具有更好的实时性和诊断效率。     

优化的BP网络在船舶故障诊断中的应用

船舶各种设备故障的早期诊断和预测,对船舶的安全运行具有非常重要的意义。由于船舶上设备繁多,运行环境特殊,因此,各种设备的故障症状与故障原因之间关系十分复杂,使用传统诊断方法在实际应用中效果不理想。BP神经网络在故障诊断中有广泛的应用,但由于BP网络采用的是沿梯度下降的搜索求解算法,存在收敛速度慢,且容易陷入局部极小等问题。而遗传算法具有全局搜索速度快的优点。为此,采用自适应遗传算法来优化BP神经网络,并以船舶主机轴系的故障诊断为实例,证明遗传算法优化的BP网络方法非常适用于对船舶各种设备故障的早期诊断和预测。     

基于组合式BP网络的空压机故障诊断

针对空压机故障诊断过程中参数的多样性及复杂性,分别采用单BP网络和组合式BP网络两种方法对其主要故障进行建模和诊断。结果表明:采用组合式BP网络的故障诊断方法更加简单实用,能有效地提高空压机故障诊断的准确率。     

船用电力变压器故障在线检测系统设计与实现

现有的电力变压器故障在线检测系统具有检测精度差、效率低的弊端,为此引入光声光谱技术对船用电力变压器故障在线检测系统进行设计与实现。电力变压器故障在线检测系统硬件设计主要包括油气分离装置、光声腔与锁相放大器设计,软件主要包括光声信号处理模块、锁相放大模块与电力变压器故障判定模块。通过硬件与软件的设计实现了电力变压器故障在线检测系统的运行。通过实验验证,与现有的电力变压器故障在线检测系统相比,设计的电力变压器故障在线检测系统极大的提升了检测的精度与效率,充分说明设计的电力变压器故障在线检测系统具备更好的检测性能。     

基于BP神经网络的桥式起重机主梁故障预测和评估

为及时发现主梁故障,做好日常检测维修工作,延长桥式起重机使用寿命,利用BP神经网络对桥式起重机主梁进行故障预测和评估。从主梁载荷分析和结构失效准则入手,建立主梁故障评估体系,利用采集的各项实际数据作为BP神经网络的输入,主梁的故障特征作为输出,进而预测主梁的故障情况。通过BP神经网络训练,验证桥式起重机主梁评估体系的可行性,为通用桥式起重机主梁故障的安全评估提供方法。     

海上风电变压器用酯基绝缘液色谱探讨

酯基绝缘液具有良好的电气绝缘性、较高的闪点及较好的防火阻燃性和可再生性，是矿物绝缘油的理想替代品。变压器绝缘液中的溶解气体一定程度上可以反映变压器运行状态，因此，围绕酯基绝缘液变压器展开溶解气体分析（DGA）及故障诊断方法的相关研究对电网稳定运行意义重大。文章依据矿物绝缘油和酯基绝缘液微观构成分子物性的异同，对二者宏观性能上的差异做出解释，借鉴矿物油变压器故障诊断方法，结合酯基绝缘液变压器的运行数据分析，提出了3种酯基绝缘液变压器运行状态分析方法，以海上风电变压器SRSPSB-F-6800/35为实际案例，验证了该分析方法的可行性，同时指出了当前酯基绝缘液变压器故障诊断的缺陷并提出了相应改进措施，为今后酯基绝缘液变压器运行评价体系的完善提供有力支撑。     

大型舰船电气设备中电力变压器剩余寿命估计方法

为提升大型舰船电气设备中电力变压器剩余寿命估计的准确度,提出大型舰船电气设备中电力变压器剩余寿命估计方法。构建电力变压器剩余寿命估计模型,该模型共分为3层：第一层估计模型利用电力变压器基础信息,获取大型舰船电气设备中电力变压器健康指数。第二层估计模型利用电力变压器测试信息,获取大型舰船电气设备中电力变压器老化状态。通过前2层模型确定电压变压器初始健康指数。第三层估计模型,利用电力变压器运行信息与故障信息优化前2层估计模型所得结果,得到电力变压器最终健康指数。根据健康指数与剩余寿命的对应关系,得到大型舰船电气设备中电力变压器剩余寿命估计结果。实验结果表明,该方法能够准确估计电压变压器健康指数,并提升电力变压器剩余寿命的估计。     

舰船维护中机械潜在故障智能预测方法

舰船机械部件是一个非线性系统,舰船机械部件出现故障概率相当高,当前故障预测方法无法描述舰船机械部件故障的不确性,因此舰船机械部件故障预测精度低,为了提高舰船机械部件故障预测精度,克服当前舰船机械部件故障预测方法的缺陷,设计了一种舰船维护中机械潜在故障智能预测方法。首先提取描述舰船机械部件故障类别的特征信息,然后采用BP神经网络对舰船机械部件故障特征信息进行学习,确定相对应的舰船机械部件故障类别,并解决BP神经网络参数确定问题,最后与其他方法进行了对比实验。结果表明,本文方法的舰船机械部件故障预测精度超过95%,远远高于对比方法的舰船机械部件故障预测精度,改善了舰船机械部件故障诊断速度,具有十分广泛的应用前景。     

基于模糊信息熵的变压器故障诊断方法研究

针对IEEE三比值法对油浸式变压器故障诊断的缺码和多种故障发生时的难诊断现象,建立标准故障序列,利用灰色关联度原理判断故障气体与标准序列的关联程度,根据模糊熵的原理计算故障气体与标准模型的相对熵,相对熵最小的标准序列即为变压器的绝缘故障.实验结果证明,该方法能较好地解决三比值法的缺码现象,能准确地判断变压器的绝缘故障,提高电力系统的可靠度,维护系统安全.     

基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究

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。     

舰船大容量变压器励磁涌流的故障识别

舰船电力系统已经逐步由传统的低压电力系统过渡到中压电力系统,变压器在舰船电力系统中地位和作用也日益凸现,对变压器的保护也日益重要,尤其是在发生短路故障时,迅速可靠的跳闸,是保证变压器安全的重要手段。大容量变压器的内部短路故障主要依靠差动保护,而励磁涌流往往会引起差动保护误动作,因此如何快速识别励磁涌流是确保变压器安全可靠的前提条件。     

基于BP人工神经网络的渔船舵机液压系统故障模拟及诊断

针对渔船舵机液压系统故障率高且故障点存在非线性难以诊断的问题,提出了一种基于BP神经网络对渔船舵机液压系统故障分类诊断的方法。该方法利用AMEsim软件搭建故障仿真模型,对5种不同故障的15类故障度分别进行模拟仿真并提取数据,把所得500组样本数据使用BP人工神经网络算法进行训练测试并应用于故障诊断。结果表明,模拟仿真能够解决液压系统故障样本数据难以取得的问题,利用BP人工神经网络进行渔船舵机液压系统故障诊断具有较高的准确度。     

基于D-S证据理论和BP算法的直流电机故障诊断研究

提出一种基于D-S证据理论和BP算法的故障诊断方法,通过分析直流电机的故障机理,得到电机在不同故障情况下表现的信号特征,给出了基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术的直流电机故障诊断方法,利用多源信息间的冗余性和互补性,有效提取故障特征信息,提高了诊断的可靠性和灵敏度.     

船舶柴油机机械磨损故障诊断方法

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。     

BP神经网络技术在船舶起锚机离合器故障检测中的应用

当船舶起锚机离合器出现故障时,需要采用有效的故障诊断技术判断其故障类型以及故障元器件。BP神经网络是一种具有自主学习能力的记忆网络,可以实现线性和非线性函数之间的映射,并以此为基础对网络中存储的记忆进行训练,从而提高起锚机离合器的精检测。本文从BP神经网络技术入手,论述其在船舶起锚机离合器故障信号检测的应用,为故障检测提供实用操作价值。     

某舰用变压器在线监测与故障诊断系统研究

[目的]舰船变压器是大型舰船综合电力系统安全、稳定、可靠运行的关键,故应避免出现严重故障。[方法]基于高级精简指令集计算机(ARM),构建变压器状态在线监测与故障诊断系统。通过抗干扰和数据处理,用以保证实时、可靠、准确地获取运行状态数据;通过诊断系统数据分析,以准确预测和判断故障类型并报警,从而保证系统及时动作以防止故障扩大化;通过屏幕化显示,用以提高调度员对变压器运行状态的准确把握能力。[结果]Multisim仿真建模分析与现场运行测试结果表明:该系统可以准确采集变压器的运行状态数据,判断故障类型,并实时反馈给集控中心,从而制定合理的控制策略和规划调度方案,保证舰船综合电力系统正常工作。[结论]研究成果可为舰用变压器在线监测与故障诊断提供参考。     

基于晶闸管的自动调压变压器故障诊断技术

[目的]船用设备的供电电压经常发生波动,现有的稳压方案经济效益和可靠性低,亟待研发适用于恶劣工作环境的自动配电设备。[方法]设计基于双向晶闸管与调压变压器的三相串联调压装置,通过控制双向晶闸管组件的投切方式,即可调节电压的幅值及方向。针对该调压装置的3种故障模态,分析其故障诊断方法和处理方案,并开展仿真验证实验。[结果]结果表明:该设计可以仅参考输入电压进行双向晶闸管组件投切,从而实现输出电压的调节、稳定功能。当晶闸管组件的H桥发生断路故障时,仅对装置的调压效果产生影响;当变压器高压侧的短路晶闸管发生断路故障时,将可能在变压器高压侧感应出大电压或在低压侧产生冲击大电流,进而对装置造成损害;当晶闸管组件发生短路故障时,若等效为变压器不补偿工作,对装置没有影响;而若等效为变压器短路运行,将可能在整个回路中产生冲击大电流,进而危害装置和用电设备。[结论]该设计方案将调压变压器直接串入供电回路之中,故其调压反馈效果较为显著;采用性价比更高的双向晶闸管作为交流开关,并采用所提出的故障诊断技术,可有效提升调压变压器的可靠性和使用寿命。     

某船用双箔树脂浇注干式变压器烧蚀故障分析

准确定位故障原因、研判故障性质是保障大功率箔绕式树脂浇注干式变压器在船上安全运行的重要举措。以某船用双箔树脂浇注干式变压器为例,对其烧蚀故障进行分析。介绍该船用箔绕式变压器相关设备的运行情况和烧蚀故障概况。通过对设备进行拆解检查,并从设计、使用和工艺等角度进行理论推导和分析,排除设计、工艺和使用等方面的因素,准确定位故障原因,据此提出防范措施建议,为类似故障的排查和防范提供参考。