BP神经网络在远洋船舶远程监控中的应用研究

为了满足公司对于远洋船舶更加有效监控的要求,应用BP神经网络对监控系统加以改进,使船舶远程监控系统发出预警信号,并能在船舶上报警.相应参数识别码第一时间到达岸上公司,岸上公司可以在最佳时间协助船舶对设备进行维修.BP神经网络在远程监控系统的应用分析过程中,以6缸柴油主机排气温度变化趋势为模型,利用BP神经网络良好的学习特性,建立了排气温度变化的持续升高预警模型及其他非预警模型.模拟结论经验证表明,模拟结果与样本之间的误差小于5%,能够准确判断故障趋势并能预报警,改进了远洋船舶的远程故障监测系统.