基于电子知识库的船舶故障诊断技术及应用

针对船舶电子设备故障的诊断问题,提出一种基于知识图谱的故障诊断系统。该系统不仅利用传统的故障维修日志库,还利用图书馆电子数据源提取和整合广泛的知识,建立起一个详尽的船舶设备故障知识图谱,为运维人员提供了一个全面的参考框架,并使用机器学习方法实现对电子设备故障的快速和准确诊断,显著提高了船舶故障处理的效率。

免疫克隆算法在船舶故障诊断中的应用

分析免疫克隆算法的缺点,提出利用聚类竞争机制进行算法改进。详细阐述算法的实现流程,包括聚类竞争、克隆扩增等。最后通过与遗传算法、BP神经网络算法、免疫克隆和本文改进的算法,从诊断精度、收敛速度等方面进行对比。实验结果表明,本文算法识别率高、收敛速度快。

采用ARM核的船舶故障诊断控制器研究

海上运输业在国民经济中发挥着重要的作用,电力推进船舶作为运输的主体,其安全是至关重要的。本文设计基于ARM核的船舶电力系统故障诊断控制器,此系统主要包含故障数据采集、GPRS通信以及上位机的界面显示。本文对系统的功能进行阐述,在今后的工作中会进一步加强系统测试分析。

船舶动力装置故障诊断技术现状及发展

此文回顾船舶动力装置故障诊断技术 (以下简称故障诊断技术)的发展,提出故障诊断随设备技术和维修模式而发展的观点,介绍当前国内外故障诊断技术的现状,分析各种故障诊断技术的特点,探讨目前故障诊断技术中存在的问题,展望发展趋势。

基于SVM模型算法和大数据分析技术的船舶设备故障诊断

为在船舶设备发生故障时能准确、及时地定位故障发生根源,保证船舶安全、经济运行,采用大数据分析方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型算法对船舶设备进行故障诊断,提前预测可能发生的故障。以船舶柴油机滑油压力低故障为例,应用Python语言,通过SVM模型算法预测该故障的发生概率。结果表明,在已采集的船舶数据样本的训练集和测试集上,数据拟合和故障预测的效果十分理想,预测故障发生的准确率较高。

基于多Agent的船舶电力系统故障诊断系统设计

在对多Agent技术和船舶电力系统故障诊断系统相关技术进行研究的基础上,设计出基于多Agent技术的船舶电力系统故障诊断系统,阐述了该系统的特点、分类、功能、结构,并就其诊断信息的交互过程做了详细的介绍。文中设计的船舶电力系统故障诊断系统能充分利用已有的诊断资源,提高故障诊断的效率,便于构造大型船舶电力系统故障诊断系统。

基于改进径向基神经网络的船舶设备故障诊断方法

针对目前船舶设备故障诊断方法存在适用性不广、准确度不高等问题,引入径向基神经网络船舶设备故障诊断方法。提出一种基于反向学习和自适应搜索策略结合的改进人工蜂群算法,通过反向学习策略进行蜜源初始化,提高初始解的质量,并在迭代过程中自适应调整搜索步长,提升原算法的收敛性能和局部寻优能力。将该算法与径向基神经网络的参数寻优相结合,构造性能良好的故障诊断分类器。实验结果表明,该方法有效提高了故障诊断的准确性和适用性,满足船舶设备故障诊断的实时性能要求。

船舶输电线路故障诊断的研究

本文分析了船舶输电线路的频发故障的原因。对比传统经验型船舶输电线路故障诊断过程,参照商用船舶常用的干馈混合配电方式,引入了模糊规则,解决具体故障定位时的不确定性问题。以当前的输电网络状态和诊断级数为推理依据,把输电线路故障的规律程序化。从而在实际操作中快速找出故障点,排除隐患,实现船舶输电线路故障检测的自动化。

船舶柴油机故障诊断技术发展现状与趋势分析

在社会不断发展的背景下,我国的经济正在不断的提升,其中船舶行业在当前社会中也有着更加广阔的进步空间。而船舶柴油 机故障诊断技术的优化和完善对促进船舶柴油机的安全稳定运行有着深远的影响。因为柴油机是船舶中关键的组成成分之一,是船舶动力 的主要来源,但是由于船舶柴油机的构造是比较复杂的,而且船舶柴油机工作的环境较为恶劣,所以在实际的工作中很容易出现各种故障 问题,严重影响着船舶的运行安全性、专业性以及稳定性。因此,本文将围绕船舶柴油机故障诊断技术发展现状与趋势为主题来展开分析。

优化的蚁群算法和船舶电网系统云数据聚类和实现

首先分析蚁群聚类算法,并指出其存在的问题;然后给出传统的蚁群聚类算法在船舶电网云数据聚类的实现流程,针对算法中存在的问题,提出利用惯性因子、随机初始化等方式改进和优化算法对船舶电网故障进行诊断;最后通过实验进行说明,优化后的蚁群聚类算法与K-mean算法、粒子群K-mean算法相比具有较好的收敛性。

数据融合技术在船舶中的应用

随着船舶系统自动化程度的提高,数据融合技术在船舶自动化方面有着很大的应用前景和研究价值。本文主要介绍了数据融合技术在船舶信息综合处理、航海避碰决策系统、船舶故障诊断、岸船一体化系统中的应用方法和未来发展趋势。