船用柴油机故障诊断系统研究

船用柴油机故障诊断系统可以提高轮机工作人员的管理水平,达到快速分析、准确判断及迅速排除故障。它以船用柴油机典型故障为基础,应用Visual FoxPro数据库管理系统建立船用柴油机故障诊断系统。通过柴油机拉缸故障典型实例来具体说明该系统的使用方法和特点。该系统具有可修改、插入和删除等功能,以友好的用户界面和易于操作等特点,实现船用柴油机典型故障的快速诊断。该文的创新点是将船员具有的故障处理的经验及知识作为专家系统,供其他船员的学习,以便准确、快速地处理柴油机的故障。     

基于蚁群优化的Elman神经网络在故障诊断中的应用研究

指出普通Elman神经网络BP学习算法的不足,将蚁群算法和Elman神经网络相融合,采用信息素挥发因子ρ和信息素τ更新策略自动调整的自适应蚁群算法优化Elman神经网络的权阚值,并将其应用到柴油机涡轮增压系统故障诊断中.仿真实验表明,优化的Elman神经网络有较快的收敛速度和较高的故障诊断精度,可以有效地诊断柴油机涡轮增压系统的故障,能够更好地避免局部最小,实现了对柴油机涡轮增压系统故障的有效诊断.     

MATLAB环境下的船用柴油机故障诊断的模拟研究

提出一种基于径向基函数神经网络模型应用于船用柴油机故障诊断的方法,设计相应系统的征兆／故障样本集,运用ＭＡＴＬＡＢ环境下的实用工具箱－ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＴｏｏｌｂｏｘ对ＨＵＤＯＮＧ－Ｂ＆Ｗ６Ｌ６０ＭＣＥ大功率船用低速柴油机涡轮增压系统的故障诊断进行模拟计算,仿真结果表明,这种方法是成功的。     

船用核动力装置故障诊断专家系统

船用核动力装置故障特征复杂多样，将专家系统引入故障诊断领域可以充分利用专家的经验和知识．对船用核动力装置的故障特性进行了详细分析，并据此建立了故障诊断专家系统．着重介绍了船用核动力装置故障诊断专家系统的构成、建造方法、实现语言、知识的表示方法及推理机的推理过程等内容．用该故障诊断专家系统对一些典型故障在某仿真机上进行了在线诊断，得到了预期的诊断结果．     

大型低速柴油机增压系统故障诊断的研究

提出一种适用于船用柴油机涡轮增压系统故障诊断的方法,即基于径向基函数（ＲＢＦ）神经网络模型诊断方法,并对该系统的征兆／故障样本集进行设计;采用ＭＡＴＬＡＢ语言编制仿真程序,实现增压子系统故障诊断的算法和程序设计。仿真实验结果表明本文所提出的诊断方法是可行的。     

蒸汽发生器U形管破裂事故的识别与诊断系统

论述了船用核动力装置中蒸汽发生器U形管发生破裂时的故障征兆及对U形管进行故障诊断的必要性，阐述了智能控制领域中的两个方面即模糊逻辑和神经网络，并探讨了它们之间的结合—模糊神经网络结构及其实现算法，利用模糊神经网络对蒸汽发生器U形管破裂事故进行了诊断，诊断结果表明该理论方法对此事故完全可以正确识别，进而证明该理论方法可以应用到船用核动力装置其他故障的诊断，能够满足船用核动力装置的诊断要求。     

基于虚拟仪器和神经网络的电力电子电路故障诊断

电力电子电路中晶闸管开路和短路故障最为常见，为实现故障的在线自动诊断，以三相整流电路为例，利用虚拟仪器进行数据采集、分析及特征信号提取，特征信号作为神经网络的输入进行电力电子电路在线故障诊断，通过实验验证，该方法误诊率极低，达到了较为理想的效果。     

6L60MCE柴油机燃烧系统故障的仿真计算

建立一种基于径向基函数（ＲＢＦ）神经网络算法模型,应用于船用柴油机气缸组件与燃烧系统的故障诊断,以沪东重机生产的ＨＵＤＯＮＧ ＭＡＮ－Ｂ＆Ｗ ６Ｌ６０ＭＣＥ机型为例,设计征兆／故障样本集,采用一个单隐层的ＲＢＦ网络对样本进行训练和仿真实验,以验证该诊断方法的可行性和有效性。     

基于规则的柴油机故障诊断专家系统

介绍了基于规则的柴油机故障诊断专家系统,以及柴油机故障诊断专家系统的基本结构、功能、模块化设计方法及编程语言——CLIPS。该系统能根据柴油机的故障现象进行自动诊断并最终给出专家操作建议,为柴油机的故障诊断、分析和排除提供了具有较大实用价值的研究方法。     

基于分形和神经网络的柴油机振动诊断方法

提出了一种基于分形理论和神经网络技术的柴油机振动诊断方法,首先对柴油机的振动信号进行小波降噪,然后提取相应的不同迭代阶数的广义分形维数,并将其作为RBF神经网络的输人参数,以运行工况作为输出参数训练神经网络模型．训练后的神经网络可以利用测量的振动信号来判断柴油机的故障状况．实验及仿真结果表明：采用的小波降噪技术可以较好地再现振动信号特征,有效提高故障识别率;同时基于分形和神经网络技术的诊断方法在柴油机故障诊断中是有效可行的,对于单个故障的正确识别率达到了100％,具有较高的工程适用性,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值．