基于免疫克隆算法的船舶远程故障诊断研究

发布时间：2017-07-07 12:27

  本文关键词：基于免疫克隆算法的船舶远程故障诊断研究

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【摘要】：随着现代科学技术和制造工艺的飞速发展,船舶系统越来越系统化、大型化和复杂化,船舶设备在高负荷、大功率和恶劣环境下持续工作,不可避免地会出现各种各样的故障性问题,轻则延误正常的生产活动周期,重则危及船上人员的生命财产安全,造成严重的经济损失和人员伤亡。采用故障监测及诊断系统可以及时发现船舶故障,并指导排除故障隐患,在很大程度上保证船舶设备安全、高效、稳定地运转,有效降低船舶设备事故率,延长船舶设备的使用寿命。本文围绕船舶远程故障诊断这一课题具体从以下几个方面展开研究。首先,探讨了目前船舶故障诊断相关的国内外研究现状,分析了传统船舶故障诊断方法的不足和局限性,并针对以往船舶故障诊断手段所存在的缺陷,结合船舶自身特点,提出船舶远程故障诊断方案,并论述了方案中的各技术细节及方案的整体可行性。其次,重点阐述了如何提高船舶故障诊断的准确性和诊断效率。为达到这一研究目的,引入人工免疫系统中的免疫克隆算法,为使算法更加适合处理船舶设备工况参数,对算法中的克隆变异算子进行了适当改进,增强了算法的逃逸能力和全局寻优能力。并且在数据的预处理阶段之后、正式应用免疫克隆算法对数据进行综合处理之前,对数据进行离散化和引入竞争机制的聚类处理,使得每个聚类(即每个小搜索局域)中的优秀抗体个体可以获得克隆扩增实现亲和力成熟的机会,提高了抗体群分布的多样性,使算法在深度和广度搜索之间取得了平衡,有效地避免了算法因陷入局部最优解而导致早熟收敛现象的出现,同时解决了算法收敛速度慢的问题,进而提高了船舶故障诊断的准确性。最后,将改进的免疫克隆算法应用于船舶故障诊断中,应用SQL Server 2005建立数据库,存储历史过程数据和故障规则知识库,采用MATLAB GUI作为系统界面开发工具,综合应用MATLAB中的Database工具箱,开发了一款简化的船舶远程故障诊断系统。并且经过实例分析,验证了本船舶远程故障诊断系统的实操性、有效性和准确性。
【关键词】：船舶 故障诊断 免疫克隆算法 MATLAB GUI
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U672;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题背景及研究意义10-11
• 1.2 船舶故障诊断技术的发展历史、研究现状及发展趋势11-17
• 1.2.1 船舶故障诊断技术的发展历史11-13
• 1.2.2 船舶故障诊断技术的研究现状13-16
• 1.2.3 船舶故障诊断技术的发展趋势16-17
• 1.3 本文的研究工作17-18
• 第2章 人工免疫系统及免疫克隆算法18-24
• 2.1 人工免疫系统18-20
• 2.2 免疫克隆算法20-21
• 2.3 免疫克隆算法与其它算法的比较21-23
• 2.3.1 免疫克隆算法与进化计算21-22
• 2.3.2 免疫克隆算法与人工神经网络22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第3章 船舶远程故障诊断相关技术24-31
• 3.1 无线传感器网络技术25-28
• 3.1.1 无线传感器网络的节点结构25-26
• 3.1.2 无线传感器网络典型体系结构26-27
• 3.1.3 无线传感器网络的特点27-28
• 3.1.4 无线传感器网络在船舶故障诊断中的应用28
• 3.2 船舶远程故障诊断系统中的通讯技术28-30
• 3.2.1 IEEE802标准28-29
• 3.2.2 TCP/IP协议29
• 3.2.3 Java技术29-30
• 3.3 本章小结30-31
• 第4章 免疫克隆算法的改进及在船舶故障诊断中的应用31-43
• 4.1 免疫克隆算法原理31-39
• 4.1.1 免疫克隆计算模型31
• 4.1.2 免疫克隆算法及其实现过程31-35
• 4.1.3 引入聚类竞争的免疫克隆算法35-38
• 4.1.4 算法分析38-39
• 4.2 分层故障诊断模型39-41
• 4.3 面向船舶故障诊断的免疫克隆算法41-42
• 4.4 本章小结42-43
• 第5章 基于免疫克隆算法的船舶远程故障诊断系统实现43-61
• 5.1 系统总体设计43-44
• 5.2 系统开发工具简介44-45
• 5.2.1 MATLAB简介44
• 5.2.2 MATLAB中的Database工具箱44-45
• 5.2.3 图形界面开发工具MATLAB GUI45
• 5.3 免疫克隆算法在船舶故障诊断系统中的实现及性能分析45-50
• 5.4 系统实现及诊断实例分析50-60
• 5.4.1 系统界面设计50-52
• 5.4.2 实例分析52-60
• 5.5 本章小结60-61
• 结论61-62
• 参考文献62-66
• 致谢66

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 刘贞贤;;数据融合技术在船舶中的应用[J];电子世界;2013年12期

2 司海飞;杨忠;王s，

本文编号：530233