基于LM算法的组合导航系统的故障诊断

LM (Levenberg-Marquardt)算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,在训练次数与精度上明显优于标准的BP算法.介绍了BP神经网络,采用LM算法对标准BP算法进行改进,并应用于船舶组合导航系统的故障诊断.仿真结果表明,LM算法可有效地提高学习速度,缩短训练时间,诊断效果好.     

基于振动和润滑油分析的主推力轴承故障诊断实例

结合振动测试和润滑油分析的技术手段对某船主推力轴承故障进行综合分析,表明利用振动信号对滚动轴承故障进行诊断是设备故障诊断方法中比较有效的方法,同时润滑油分析的结果也可以验证振动监测的有效性,提高故障诊断的准确性.     

某船MAN B＆W柴油机主润滑油温度波动故障分析

某船右主机主润滑油进口温度出现较大范围波动由来已久,由于其温度波动在许可范围内．未引起足够重视．后经故障机理分析．解决了存在达12年之久的问题。     

机械系统故障分析及控制策略研究

文章从工质、材料与零部件方面来分析机械系统的故障机理及控制策略,对掌握系统的故障根源,实施主动性的维修对策是十分有利的。     

船用旋转机械的振动特征故障诊断

文章介绍了基于振动特征的船用旋转机械故障诊断的理论基础,分析了转子不平衡故障诊断技术,并以船用离心泵为例阐述了诊断方法,证明该技术是简便可行的。     

基于HMM-SVR的船舶动力设备故障模式识别与状态预测研究

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。     

往复式压缩机气阀密封面失效分析

气阀是压缩机中发生故障最频繁的部件,故障会直接导致机组排气压比失调、排温高等现象,很大程度上影响企业安全生产及设备的使用寿命.文中对压缩机气阀结构及其故障特征进行了简要阐述,并通过实例分析气阀的故障特征,结合HYSYS计算出工艺气压缩过程中的各组分相图,分析了压缩工艺中气带液的产生过程,总结概括了压缩机气阀密封面失效的...     

铁路客车轮对踏面硌伤自动分析系统的研究与实现

为了解决客车轮对踏面硌伤人工分析效率低且质量不高的问题,基于大数据关联分析技术,构建了一套硌伤自动分析系统.从硌伤排查、自动分析、故障定位、统计分析4个方面分析系统的主要组成和功能,探讨了实现系统的关键技术.系统的应用提高了对客车轮对踏面硌伤分析和故障排查的效率.     

FMS故障诊断的神经网络方法研究

文中对神经网络理论应用于FMS(Flexible Manufacture System,柔性制造系统)故障诊断进行研究,在介绍了神经网络基本理论的基础上,提出一种FMS故障诊断的神经网络计算方法。     

海船主机ALPHA电控汽缸注油器系统典型报警与故障诊断

文章简要介绍了ALPHA电控汽缸注油器系统的构架和工作原理。根据长期的电控汽缸注油系统研发和实船应用操作管理经验,总结分析了海船主机ALPHA注油系统所遇到的典型报警及其故障诊断处理,可为促进先进电子控制技术在船舶上的应用操作管理和研发水平提供有益参考。