新型舰船综合电力系统的运行分析及发展

综述了舰船综合电力系统技术的国内外研究现状和重要意义,以英国45型驱逐舰为例对机组运行进行了分析,讨论了关键设备和技术的发展趋势.     

船舶中压交流供电系统设计关键技术分析

船舶电力系统容量的不断增大促进了中压交流电力系统在船舶上的应用,然而船舶中压交流电力系统与传统的400V低压系统在设计上存在多方面较大的不同。依据相关标准和设计原则,对中压船舶电力系统的接地、保护、电能质量等问题进行了分析,提出了解决的思路和方法。分析结果可作为中压船舶电力系统设计的参考。     

舰船电力系统量子遗传算法的故障诊断方法研究

为能准确的确定故障元件,建立了考虑保护或断路器拒动情况下适合舰船电力系统故障诊断的数学模型,利用量子遗传算法对故障诊断数学模型进行求解,并利用典型舰船电力系统故障算例对所提方法进行了验证,算例结果说明了该故障诊断模型的合理性和诊断结果的准确性。     

基于行波法的中压舰船电网接地故障选线方法仿真分析

为了确保舰船电网的继电保护正确与可靠,本文对舰船电网单相接地故障进行了简单的数值分析,同时运用MATLAB对舰船电网进行数学建模并进行了相关仿真分析,针对舰船电网的特殊环境以及现有接地故障选线技术,验证了基于行波法的舰船电网接地故障选线技术的可行性.     

海军工程大学电气与信息工程学院

夏立——海军工程大学电气与信息工程学院院长1964年1月生,教授,博士生导师,电气工程、检测技术及自动化装置领域学科带头人,兼任湖北省自动化学会副理事长、中国电力教育院(校)长联席会常务理事等职。长期致力于电力系统智能化监测与控制技术研究,多项成果填补了国内空白,达到国内领先和国际先进水平。先后主持国家、军队重点科研60项,获得军队科技进步奖一等奖1项、二等奖3项、三等奖1项。近5年来发表学术论文60余篇,其中被三大检索收录20余篇,出版专著2部,译著2部,教材1部。指导培养博士研究生12名、硕士研究生34名。享受政府特殊津贴,被评为武汉市第二届优秀科技工作者。     

基于人工智能专家系统的船舶电力系统故障诊断研究

为了提高船舶电力系统在发生故障后锁定故障点的效率,为船员抢修争取到宝贵时间,提高船舶在航行过程中的安全系数.本论文在阐述了船舶电力系统故障特点后,根据故障发生部位的优先级,将诊断模块分为输电线路和其它设备级两个模块,利用matlab程序设计语言设计改进遗传禁忌混合算法预处理数据,并分别使用正向推理和混合推理机制分析数据,同时引入模糊规则,对分析专家系统故障诊断机理在船舶电力系统故障诊断中的改进方案进行了研究,以便于工作人员及时排除故障,对于加强船舶电力系统的稳定性具有重要意义.     

舰船电力网络薄弱环节辨识方法研究

系统薄弱环节的辨识是系统可靠性分析中的一个重要因素。利用这些信息可以反映出可靠性与系统元件的相关性,从而发现系统可靠性的薄弱部分,为系统规划和运行提供理论依据。本文基于最小割集理论,利用可靠性追踪原理提出了一种适用于环形舰船配电系统的可靠性评估方法。通过计算该环形舰船电网各元件对系统不可靠度的分摊,辨识出对系统可靠性影响较大的薄弱环节。     

混合动力船舶发电系统的设计与研究

新能源技术在现代船舶工业中发挥着越来越重的作用。本文对太阳能混合动力船舶发电系统进行研究,给出一种光伏并网混合动力船舶发电系统的设计方案,实现了绿色船舶。本文首先对船舶电力系统的相关知识进行介绍,其次介绍太阳能光伏技术,最后给出根据实际船舶参数设计的光伏并网混合动力船舶发电系统方案。     

低频震荡特性在舰船电力系统控制中的应用

船舶电力系统是一个复杂的非线性系统,系统的动/静态负载与发电机形成强非线性的动态特征。本文针对电力系统低频震荡特性进行分析,研究舰船电力系统控制方法,并运用HHT方法给出船舶电气柴油机的转子运动方程和输出功率方程。通过HHT方法可减少干扰对系统的影响,确保整个系统正常运行及频率稳定性,提高船舶电力系统的暂态品质。     

船舶电力系统的模糊故障诊断

人工神经网络被广泛应用于故障诊断与分析过程,然而在船舶电力系统的应用环境中,通常会出现多种故障并发的情况,因此单一的神经网络无法完成复杂的、多种类的故障分析与诊断,难以应用于船舶电力系统。同时,采用单神经网络时,多种电力系统故障的数据训练也会造成较大的工作量,从而进一步降低可用性。为了解决以上问题,本文提出一种多层模糊神经网络方法对船舶电力系统进行诊断和分析。该方法采用多层人工神经网络,不但扩展了故障诊断系统适用的故障类型,更提高了数据处理的效率,提升故障诊断的准确性。仿真和实验表明,本文提出的方法具有较好的实用性。