进化神经网络在柴油机故障诊断中的应用

瞬时转速波形诊断法是柴油机故障诊断中的一种较为方便实用的诊断方法，本文较为系统地介绍了其测量、故障参数提取及分析方法，并在诊断分析中使用了进化RBF神经网络，此网络的训练采用遗传算法，优化了径向基神经网络的结构和参数，加强了网络的实用性。最后用神经网络对所模拟的故障进行辨识，证实了瞬时转速法与进化神经网络的结合在柴油机故障诊断中的可行性。     

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。     

基于改进神经网络算法的舰船操纵性能预报系统

针对传统舰船操纵性能预报系统预报精度低、稳定性差、效率慢等弊端,设计一种新的基于改进神经网络的舰船操纵性能预报系统。对标准神经网络算法容易陷入局部最优解的不足进行改进,用共轭梯度法取代原梯度下降算法,介绍了改进后的神经网络算法。通过矩阵方式对舰船操纵稳定性的构成进行描述,利用改进的神经网络算法设计舰船操纵稳定性预报系统。实验结果表明,所设计系统预报精度高、稳定性强、效率快,能有效完成舰船操纵稳定性的预报。     

遗传神经网络算法在船舶碰撞危险度确定中的应用

为提高船舶航行安全性,首先建立船舶碰撞危险度评估模型,并结合神经网络算法对特定的水域进行危险度模型拟合,获得较为准确的船舶碰撞危险度模型。基于Matlab软件对建立的模型进行编程计算。本文建立的船舶碰撞危险度模型经过50次误差训练后达到了较高的拟合精度,获得较好的效果,可为提高船舶航行安全性提供参考。     

基于模糊神经网络的柴油机排气噪声预测

应用模糊神经网络FNN(Fuzzy Neural Networks)的模糊推理对噪声数据的预测进行了研究分析.和传统的BP网络方法相比,模糊神经网络具有概念清晰,逻辑清楚,且不会限于局部极小点等特点,实验结果充分证明了这种方法的有效性,并且本文用较小规模的正交试验数据作为训练样本,达到了试验量少效果好的目的.     

神经网络在舰船图像特征提取和分类中的应用

海上遥感图像对于舰船目标定位、海上救援、航运交通管理等有重要的作用,基于海上遥感图像的舰船目标特征提取及目标识别是一项热点研究。卷积神经网络是一种改进的人工智能算法,本文详细介绍了卷积神经网络技术的原理,基于卷积神经网络和滤波器实现了舰船遥感图像的特征提取和目标识别。     

大型船舶动力装置故障的诊断研究

大型船舶动力装置工作负荷较大,故障诱因较多,为了有效准确排除大型船舶动力装置,提高工况稳定性,提出一种基于喘振谱特征提取的大型船舶动力装置故障检测诊断方法。采用多传感器进行大型船舶动力装置的物理信息采集,提取动力装置的振动信号和喘振信号,对提取的信号进行时频变换和离散谱特征分析,采用自相关匹配滤波器进行船舶动力装置振动传感信号的滤波处理,对滤波输出信号进行喘振谱提取,对提取的谱特征量输入到神经网络分类器中进行故障判别。仿真及结果表明,采用该方法进行大型船舶动力装置故障诊断的准确性较高。     

基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型研究

内河航标标示了可航行水域的边界,是保障内河船舶安全航行的重要前提.面向内河航标不同故障模式,构建一种基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型.采用两个BP神经网络分别训练航标基础属性数据与环境因素数据,计算独立的证据值;通过DS证据理论实现航标运行状态识别结果的决策融合.结果表明,基于BP-DS证据理论的航标状态识别模...     

BP神经网络在船舶远程监控中的应用研究

近年来,随着无线通信、传感器网络等技术的快速发展,船舶远程监控系统在保障航运安全、维护船载设备等方面发挥着越来越重要的作用。船舶远程监控系统实现船岸间数据信息共享和交互,对船载设备的运行状态进行实时监控,并根据采集的数据进行状态预测和故障诊断。本文在船舶远程监控系统基础上,利用BP神经网络的自组织学习特性,提出远程故障诊断模型,该模型能够根据设备运行参数对故障趋势进行准确判断并发出预警。     

哈大客运专线桥梁墩台沉降观测与预测

研究目的:以哈大客运专线运粮河特大桥墩台沉降观测为背景,介绍运粮河特大桥沉降观测的技术要求与观测方法;采用曲线拟合法综合分析了桥梁墩台的沉降变形趋势,运用灰色系统的新陈代谢GM(1,1)模型建立累积沉降的预测模型,来分析桥梁墩、台的沉降量,掌握其变形规律.研究结论:通过对哈大客运专线运量河特大桥墩台沉降观测数据进行的分析与评估,采用曲线拟合法分析其沉降变形趋势,运用灰色系统模型对桥梁墩台进行预测,得出以下结论:桥梁墩台的沉降已经渐渐趋于稳定,运用灰色系统的新陈代谢GM(1,1)模型建立累积沉降的预测模型,预测结果表明该模型精度较高,可以用于累积沉降的预测.