船舶柴油机维修决策研究

发布时间：2017-04-14 10:16

  本文关键词：船舶柴油机维修决策研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 为了减少船舶柴油机维修决策过程中人为因素的影响，规范维修管理，本文在针对性维修理论的基础上，提出一种组合模糊神经网络模型，作为船舶柴油机的维修决策模型。经过Matlab对比仿真试验，，得到如下结论： 1．船舶柴油机组合模糊神经网络模型可以反映主机系统的模糊特性和逻辑特性，简化了网络结构，避免了无关性能参数之间的连接，减少了计算量； 2．本文在大量油液分析数据和主机性能参数数据的基础上，整理得到了学习样本。用Matlab程序训练、检验的结果表明，这种组合模糊神经网络可以很好地学习历史数据中的规律。经过训练后得到的决策模型，可以提高维修决策的准确性、科学性，减少人为主观因素的影响，因此有较强的实用价值； 3．把主机组合网络决策模型与主机单网络模型、模糊综合评判模型的决策结果进行了比较，结果表明，主机组合网络决策模型可以快速、准确地得到决策结果，但计算量稍大；主机单网络模型可以得到准确的决策结果，但不能确定需要维修的组件。模糊综合评判模型计算简单，但不能从经验中学习知识，而且决策结果受决策者的主观影响大。 本文的研究为船舶柴油机的维修管理提供了一种新的决策方法，是维修管理科学化、规范化过程中的一种尝试。
【关键词】：船舶柴油机 维修管理 油液分析 状态维修 模糊神经网络
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2001
【分类号】：U672.7
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-7
• 第1章 绪论7-19
• 1．1 设备维修管理发展概况7-13
• 1．1．1 设备维修管理体制7-11
• 1．1．2 设备维修管理发展趋势11-13
• 1．2 我国设备维修管理概况13-16
• 1．2．1 机械设备维修管理模式13-14
• 1．2．2 船舶机械维修管理14-16
• 1．3 本文课题的提出16-17
• 1．4 本文的研究内容17-19
• 第2章 决策原理简介19-27
• 2．1 常用决策方法20-24
• 2．1．1 线性规划20-21
• 2．1．2 层次分析法21
• 2．1．3 贝叶斯决策方法21
• 2．1．4 决策树法21-22
• 2．1．5 模糊决策方法22-23
• 2．1．6 神经网络23-24
• 2．2 决策支持系统24-26
• 2．2．1 决策支持系统24-25
• 2．2．2 专家系统25-26
• 2．2．3 智能决策支持系统26
• 2．3 船舶机械针对性维修决策支持系统26-27
• 第3章 船舶机械针对性维修方式决策27-45
• 3．1 船舶机械维修方式决策模型27-36
• 3．1．1 维修方式决策原则28-29
• 3．1．2 维修方式决策模型29-36
• 3．2 预防维修周期决策模型36-39
• 3．2．1 基于磨损可靠度的维修周期决策36-38
• 3．2．2 维修费用最经济的维修周期38-39
• 3．2．3 预防维修周期综合决策39
• 3．3 设备劣化趋势预测模型39-45
• 3．3．1 灰色模型40-41
• 3．3．2 灰色预测41-42
• 3．3．3 实例分析42-45
• 第4章 船舶主机针对性维修决策45-83
• 4．1 状态监测技术46-51
• 4．1．1 性能参数监控技术46-47
• 4．1．2 振动监控技术47-48
• 4．1．3 油液监测技术48-51
• 4．1．4 船舶主机状态监测技术51
• 4．2 维修决策过程51-55
• 4．2．1 船舶主机状态监测参数51-54
• 4．2．2 劣化度计算54-55
• 4．2．3 维修决策55
• 4．3 逻辑—模糊评判决策模型55-59
• 4．4 模糊神经网络决策模型59-67
• 4．4．1 模糊神经网络60-64
• 4．4．2 船舶主机模糊神经网络模型64-67
• 4．5 仿真试验67-83
• 4．5．1 油液分析子网络仿真67-74
• 4．5．2 船舶主机组合网络仿真74-79
• 4．5．3 船舶主机单网络仿真79-80
• 4．5．4 模糊综合评判仿真80-82
• 4．5．5 小结82-83
• 第5章 结论83-85
• 攻读学位期间公开发表的论文85-86
• 致谢86-87
• 参考文献87-89

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 刘爱华;范世东;姚玉南;;基于D-S证据理论的维修类型决策模型研究[J];武汉理工大学学报;2010年05期

中国硕士学位论文全文数据库 前9条

1 徐亚男;电力变压器运行状态评估方法的研究[D];长春工业大学;2010年

2 彭思思;海洋救助船主要动力设备监测与诊断系统的研究与设计[D];武汉理工大学;2011年

3 邓锐;船舶主机虚拟维修过程分析及仿真[D];武汉理工大学;2011年

4 刘爱军;智能E维护决策支持系统及其关键技术研究[D];重庆大学;2007年

5 张延庆;信息融合技术在船舶主机检验中的应用[D];上海海事大学;2007年

6 董振华;船舶维修保养技术经济性研究[D];大连海事大学;2009年

7 付捷;船舶维修保养管理问题研究[D];大连海事大学;2009年

8 李楠;基于支持向量机的电力变压器状态评估[D];华北电力大学（河北）;2009年

9 刘涛;船艇柴油机可靠性分析及管理研究[D];国防科学技术大学;2009年

  本文关键词：船舶柴油机维修决策研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：305787