模糊神经网络在船舶电力推进系统状态保持中的应用研究

发布时间：2018-01-11 14:27

  本文关键词：模糊神经网络在船舶电力推进系统状态保持中的应用研究　出处：《舰船科学技术》2016年06期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：利用模糊神经网络的自学习能力强、并行计算快、容错性高的特点来评估船舶电力推进系统的状态。阐述模糊神经网络在船舶电力推进系统状态评测中的流程,最后通过实验得到船舶电力推进系统的推进变压器、推进变频器、推进电机3部分的评测得分,从而得到系统状态情况,在优的情况下说明船舶可继续行驶。
[Abstract]:Using fuzzy neural network self-learning ability, parallel computing, fault tolerance and the characteristics of high to assess the state of the system of marine electric propulsion are described. The fuzzy neural network in the evaluation process of the thrust system in the ship power system, finally the propulsion transformer, propulsion frequency converter of ship electric propulsion is obtained through the experiment, evaluation score of propulsion motor 3 which part of the system state is obtained, in excellent cases show that a ship can continue to run.

【作者单位】： 天津海运职业学院;
【分类号】：U664.3
【正文快照】： 0引言为应对能源过度消耗和环境污染的日益严重,船舶电力推进是船舶航行的发展趋势,以其经济、安全、易操作等性能受到世界各国的使用。在海洋环境中存在诸多的不确定因素,保证船舶电力推进系统的正常运转对于船舶的航行具有极其重要的现实意义,对电力推进系统的状态准确的评

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本文编号：1409920