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1.
船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。 相似文献
2.
超级集装箱船发展趋向 总被引:1,自引:0,他引:1
大约在十多年前,可能是美国总统轮船公司(APL)的集装箱船率先突破巴拿马运河船体宽度限制。多年以后,一些国际著名的轮船公司拥有的大型集装箱船的单船载运最高能力一直保持在6600标准箱的水平上。至少马士基海陆公司曾经正式提供过该公司S级系列集装箱船的单船最高载运能力是6600标准箱。但是业内分析专家认为,马士基海陆公司的S级系列集装箱船满载时最多可以装到8000标准箱。 相似文献
3.
4.
5.
阐述航海类实践性教材《动力设备拆装与操作》的特点,分析该教材存在的缺陷及原因,并对该教材的再编写工作提出修改目标和建议。 相似文献
6.
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。 相似文献
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9.
通过对近十几年来我院动力设备拆装实习教学计划学时、教学内容、设备投入情况、学生分组情况以及指导教师投入情况等的现状分析,并比较了国家港监的要求,提出了面向21世纪的改革方案。 相似文献
10.
在大管轮动力设备拆装适任评估中,柴油机曲轴臂距差的测量与计算、曲轴轴线的状态分析是重要的环节和项目之一。为使学员们能够在短时间内掌握实操及评估考核要点,文章认真分析该项目学习中难以理解和难以掌握的部分以及在实操评估中容易发生的错误,并加以总结,以期对准备考取大管轮证书的学员们有所启示和帮助。 相似文献