船舶电力推进系统故障诊断技术研究

发布时间：2017-07-03 12:14

  本文关键词：船舶电力推进系统故障诊断技术研究

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【摘要】：随着永磁同步电机进入实用阶段，船舶电力推进系统技术得到了快速的发展。作为船舶的重要组成部分之一，电力推进系统能否正常运行对船舶的运行安全和战斗保障来说具有十分重大的意义。因此，如何快速精确的对船舶电力推进系统发生的故障进行诊断和检修，就成为船舶维护的重要内容之一。由于故障诊断是一种可以降低损失、增加经济效益的技术，所以它已经被广泛的应用在各个领域行业中。但是对于船舶电力推进系统而言，由于它的发展还不是很成熟，国内外对其故障诊断技术的研究都很少，所以对船舶电力推进系统故障诊断技术进行研究具有十分重要的现实意义和实用价值。本文在课题的研究过程中所做的工作主要包括以下几个方面： （1）对船舶电力推进系统整体的组成结构和功能进行了分析，，简要介绍了船舶电力推进系统的各组成模块结构以及工作原理。对系统各主要组成部分的故障现象与特点进行详细分析，将故障树分析法和专家系统相结合来完成对系统的故障诊断，同时建立了船舶电力推进系统故障诊断系统的总体结构框架。 （2）对故障树的基本概念、建树原则和步骤进行了简单描述，建立船舶电力推进系统的故障树模型。针对系统常见故障所具有的特点，采用了故障树分析法与层次分析法相结合的方法来计算故障树中基本事件的权重值，从而形成带权重的智能故障树，为故障原因排除的先后顺序提供依据。 （3）建立了基于故障树-专家系统的船舶电力推进系统故障诊断系统。采用产生式表示法从船舶电力推进系统故障树中提取故障诊断规则，建立故障诊断系统知识库。采用混合推理方式和广度与深度搜索策略相结合的方式来完成故障诊断系统推理机的建立。 （4）针对传统的故障诊断系统缺乏自学习能力的缺点，利用BP神经网络技术对系统进行故障诊断的研究。通过故障诊断样本的训练与仿真，设计完成的BP神经网络用于船舶电力推进系统的故障诊断。 （5）以某电力推进船舶为对象，对两种故障诊断系统的故障诊断能力进行仿真试验，仿真结果表明了设计的故障诊断系统具有很好的故障诊断能力，满足性能要求。
【关键词】：船舶电力推进系统 故障诊断 故障树 专家系统 神经网络
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：U672
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 课题的背景及意义10
• 1.2 船舶电力推进系统的发展状况10-13
• 1.3 故障诊断技术的发展状况13-17
• 1.3.1 基于专家系统的故障诊断方法15
• 1.3.2 基于故障树的故障诊断方法15-16
• 1.3.3 基于人工神经网络的故障诊断方法16-17
• 1.4 船舶电力推进系统故障诊断技术的现状17-18
• 1.5 论文研究的主要内容18-19
• 第2章 船舶电力推进系统故障诊断系统结构设计19-31
• 2.1 船舶电力推进系统的组成及工作原理19-20
• 2.2 船舶电力推进系统的故障分析20-27
• 2.2.1 变压器故障分析21
• 2.2.2 变频器故障分析21-23
• 2.2.3 永磁同步电机故障分析23
• 2.2.4 传感器故障分析23-24
• 2.2.5 机械传动机构故障分析24-27
• 2.3 船舶电力推进系统故障诊断系统的结构设计27-29
• 2.4 本章小结29-31
• 第3章 船舶电力推进系统故障树构建31-55
• 3.1 故障树的基本概念和符号表示31-33
• 3.2 船舶电力推进系统故障树构建33-34
• 3.3 船舶电力推进系统故障树权重选取研究34-49
• 3.3.1 层次分析法39-42
• 3.3.2 故障树分析法42-43
• 3.3.3 故障树权重选取研究43-49
• 3.4 本章小结49-55
• 第4章 基于故障树-专家系统电力推进系统故障诊断系统建立55-77
• 4.1 专家系统概述55-60
• 4.1.1 专家系统的定义与结构55-57
• 4.1.2 专家系统的分类与特点57-59
• 4.1.3 专家系统的构造步骤59-60
• 4.2 故障诊断系统的功能及实现的目标60-62
• 4.3 故障诊断系统知识库的建立62-70
• 4.3.1 故障诊断知识的获取与表示62-67
• 4.3.2 故障诊断系统知识库的建立67-69
• 4.3.3 故障诊断系统知识库管理模块的建立69-70
• 4.4 故障诊断系统推理机的建立70-76
• 4.4.1 推理控制策略的选择70-73
• 4.4.2 推理搜索策略的选择73-74
• 4.4.3 故障诊断系统推理模块的建立74-76
• 4.5 本章小结76-77
• 第5章 基于神经网络电力推进系统故障诊断系统研究77-90
• 5.1 BP 神经网络结构77-80
• 5.1.1 BP 网络神经元结构77-79
• 5.1.2 基于 BP 算法的多层前馈网络模型79-80
• 5.2 BP 神经网络学习算法研究80-86
• 5.2.1 标准 BP 神经网络学习算法研究81-84
• 5.2.2 标准 BP 算法的改进84-86
• 5.3 基于神经网络电力推进系统故障诊断系统的建立86-88
• 5.3.1 故障训练样本86
• 5.3.2 网络层数86-87
• 5.3.3 隐层节点数87
• 5.3.4 学习速率87-88
• 5.4 本章小结88-90
• 第6章 船舶电力推进系统故障诊断系统仿真试验90-99
• 6.1 基于故障树-专家系统的故障诊断系统仿真试验90-95
• 6.1.1 系统开发工具的选取90-91
• 6.1.2 故障诊断系统的仿真试验91-95
• 6.2 基于神经网络的故障诊断系统仿真试验95-97
• 6.2.1 系统开发工具的选取95-96
• 6.2.2 故障诊断系统的仿真试验96-97
• 6.3 故障诊断仿真试验结果分析97-98
• 6.4 本章小结98-99
• 结论99-100
• 参考文献100-104
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果104-105
• 致谢105

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