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针对传统船舶柴油机状态监测系统数据采集时间较长的问题,提出一种基于CAN总线的船舶柴油机状态监测系统,系统硬件包括测控节点模块、收发器模块;系统软件配置为柴油机状态监测软件,通过硬件与软件相结合实现了船舶柴油机的监测系统,为了证明该船舶柴油机状态监测系统的数据采集时间较短,将该系统与基于LonWorks总线的船舶柴油机状态监测系统、基于基金会现场总线的船舶柴油机状态监测系统、基于PROFIBUS总线的船舶柴油机状态监测系统进行对比实验,实验证明该系统的数据采集时间最短,说明该系统更适用于船舶柴油机的状态监测。 相似文献
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舰船故障建模是进行故障诊断的主要技术,舰船故障的种类多,变化复杂,兼具有随机性和规律性,当前舰船故障诊断的建模方法无法描述其变化特点,使得舰船故障诊断结果不理想。为了改善舰船故障诊断效果,设计了基于贝叶斯网络的舰船故障建模方法。首先对舰船故障诊断的工作原理进行分析,指出当前舰船故障诊断方法出现缺陷的影响因素,然后采用贝叶斯网络对舰船故障诊断过程进行模拟和建模,最后采用仿真实验与其他舰船故障诊断模型的结果进行对比。结果表明,贝叶斯网络的舰船故障诊断正确率更高,可以更好反映舰船故障诊断随着时间改变的变化趋势,避免了出现故障诊断错误率高的难题,具有广泛的应用前景。 相似文献
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舰船云计算系统服务器故障的种类多,故障与特征之间是一种非常复杂的映射关系,传统舰船云计算系统服务器故障识别模型难以获得理想的识别结果。为了克服当前舰船云计算系统服务器故障识别模型存在的不足,设计一种基于数据挖掘的舰船云计算系统服务器故障识别模型。首先采集舰船云计算系统服务器故障识别数据,然后采用数据挖掘技术对舰船云计算系统服务器故障识别数据进行分析和建模,建立舰船云计算系统服务器故障识别的分类器,最后进行了舰船云计算系统服务器故障识别仿真对比实验。本文模型的舰船云计算系统服务器故障识别率高达95%,而且舰船云计算系统服务器故障的误识率要小于当前其他舰船云计算系统服务器故障识别模型,结果验证了本文模型的优越性。 相似文献
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