基于神经网络的船舶燃油系统故障诊断研究

发布时间：2017-03-20 09:02

  本文关键词：基于神经网络的船舶燃油系统故障诊断研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：船舶燃油系统作为船舶动力装置的核心部分相当于人的心脏。通过燃油系统各组件的配合工作,最终把达到标准的燃油顺利输送至各燃油设备(主机、副机、锅炉等)喷油入口,这对整个船舶的正常运行起着关键性的作用。由于燃油系统故障导致船舶主机、船舶副机发生重大事故的事例屡见不鲜。因此,及时发现船舶燃油系统异常,判断和预测船舶燃油系统故障尤为重要。 船舶自动化程度不断提升,设备的技术含量和复杂程度越来越高,而这对故障的分析处理增加了难度。船舶故障诊断技术是一门综合交叉性技术,传统的故障诊断技术已经很难满足现代船舶管理的要求。将人工神经网络技术应用于船舶故障诊断,是当今轮机工程领域的一个重要研究方向。本文将神经网络应用于船舶燃油系统的故障诊断,提出一种以神经网络为主、模糊理论作为有益补充的故障诊断结构。 首先,综述了船舶轮机故障诊断的研究现状、基本方法及发展趋势；然后,对人工神经网络基本理论和方法进行介绍,重点研究了BP神经网络的网络结构、学习规则和设计方法,并分析了BP神经网络的局限性以及改进方法；接着简要介绍了模糊理论,提出了模糊理论与人工神经网络相结合的故障诊断模式；最后,针对我校实习船“育鲲”轮燃油系统进行分析,重点研究了船舶主机供油单元的故障及原因,利用BP神经网络建立故障诊断模型,在MATLAB中进行了实例仿真,针对其缺陷对故障诊断模型进行了优化,仿真数据表明,优化后的故障诊断模型能够快速而准确地识别故障,该方法是一种有效的故障诊断方法,基于以上研究运用混合编程技术开发了故障诊断系统。
【关键词】：BP神经网络 燃油系统 故障诊断
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：U672.74
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 课题的研究背景10-12
• 1.1.1 船舶故障诊断技术概述10-11
• 1.1.2 船舶故障诊断技术新发展11-12
• 1.2 课题的研究意义12-13
• 1.3 本文的结构13-14
• 第2章 人工神经网络14-24
• 2.1 人工神经网络14-16
• 2.2 BP神经网络16-21
• 2.2.1 BP神经网络的结构16-17
• 2.2.2 BP神经网络的学习规则17-20
• 2.2.3 BP神经网络的设计方法20-21
• 2.3 BP网络的局限性21-22
• 2.4 BP网络的改进22-24
• 2.4.1 增加动量项22
• 2.4.2 自适应学习速率22-23
• 2.4.3 Levenberg-Marquardt算法23-24
• 第3章 模糊理论与模糊神经网络24-35
• 3.1 模糊数学24-25
• 3.2 模糊集合25-32
• 3.2.1 模糊集合的概念25-27
• 3.2.2 模糊集合的隶属函数27-32
• 3.3 模糊神经网络32-35
• 第4章 船舶燃油系统故障诊断研究35-57
• 4.1 船舶燃油系统概述35-38
• 4.2 主机供油单元典型故障及原因分析38-39
• 4.3 仿真工具MATLAB简介39-41
• 4.4 船舶燃油系统故障诊断实例仿真41-46
• 4.4.1 故障诊断模型的建立41
• 4.4.2 故障诊断模型仿真测试41-46
• 4.5 故障诊断方法优化46-52
• 4.5.1 网络训练方法改进46-48
• 4.5.2 模糊化处理48-52
• 4.6 故障诊断系统52-57
• 4.6.1 故障诊断系统总体结构52-53
• 4.6.2 故障诊断系统的实现53-54
• 4.6.3 故障诊断系统功能介绍54-57
• 第5章 总结与展望57-58
• 参考文献58-62
• 致谢62-63
• 研究生履历63

【参考文献】

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  本文关键词：基于神经网络的船舶燃油系统故障诊断研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：257483