基于N-DFBN方法的船舶故障诊断系统的研究与应用

发布时间：2017-07-16 15:28

  本文关键词：基于N-DFBN方法的船舶故障诊断系统的研究与应用

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【摘要】：船舶系统是一个耦合度高,各子设备之间相互联系,各主要元件分布广泛的系统集成的复杂系统。一旦出现设备故障,仅仅依靠船员根据他们的经验和专业素养来进行排故和维修,很难在有限的时间内进行快速有效的维修,这极有可能导致船期的延误,财产的损失甚至是威胁到船舶上工作人员生命的安全,尤其是在远洋航行时,这个损失将不可估量。因此,船舶设备故障一旦发生,使用正确的方法快速找到故障原因并进行相关维修显得尤为重要。本文首先对船舶故障诊断研究现状和基本方法、贝叶斯网络的基本原理、贝叶斯网络推理方法和贝叶斯网络的学习方法进行了研究。在研究中,总结出:贝叶斯网络在进行故障诊断时可以有效的处理船舶设备故障的诸多不确定性因素,吸收先验信息,提高故障诊断的精度。故障树在船舶故障诊断的应用中相对完善,而通过故障树的分析构建贝叶斯网络的方法比较便捷。本文的创新点和工作内容主要体现在以下内容:1.本文在综合了贝叶斯网络和故障树在船舶故障诊断中的优势后,提出了一种基于N-DFBN船舶故障诊断方法,并运用该方法对船舶上甲板灯光系统的故障进行了推理。基于N-DFBN船舶故障诊断方法主要思想是使用故障树和贝叶斯网络组合的方式建立诊断故障贝叶斯网络DFBN,并基于DFBN运用联合树推理进行故障诊断的方法。这种诊断方法能够在船舶系统这样大型的设备集成的系统中提高识别效率,同时也能够对系统的具体性能进行合理分析。2.为将基于N-DFBN船舶故障诊断方法应用与实际的船舶故障诊断中,本文以此方法为核心设计了基于N-DFBN方法的船舶诊断系统并实现了系统的中的关键部分。设计内容主要包括基于实际需求的系统功能流程设计,系统架构设计,各主要子系统的设计,实现的部分主要包括IETM排故维修部分、远程维修支持部分和远程数据互动处理部分。为使基于N-DFBN方法的船舶诊断系统能够在实际的船舶故障诊断中发挥更大的作用,本文还给出了复合实际需求的系统部署的方案。
【关键词】：船舶故障诊断 故障树 贝叶斯网络 远程维修
【学位授予单位】：河南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U672.74
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 引言10-18
• 1.1 课题研究背景10-11
• 1.2 国内外对故障诊断的研究11-15
• 1.2.1 目前船舶故障存在的主要问题11-12
• 1.2.2 国内外对故障诊断方法的研究12-13
• 1.2.3 目前船舶故障诊断技术13-14
• 1.2.4 故障诊断的发展趋势14-15
• 1.3 本课题的研究意义15-16
• 1.4 本文的主要工作内容16
• 1.5 本章小结16-18
• 2 贝叶斯网络基础理论18-32
• 2.1 贝叶斯定理与概率论19-21
• 2.2 图模型理论21
• 2.3 贝叶斯网络21-23
• 2.4 贝叶斯网络推理23-26
• 2.5 贝叶斯网络学习26-29
• 2.5.1 学习贝叶斯网络概率分布26-28
• 2.5.2 学习贝叶斯网络的网络结构28-29
• 2.6 使用贝叶斯网络进行故障诊断29
• 2.7 本章小结29-32
• 3 基于N-DFBN船舶故障诊断方法32-40
• 3.1 一个新的故障诊断方法N-DFBN32-33
• 3.2 诊断故障贝叶斯网络DFBN的建立33
• 3.3 N-DFBN方法推理过程33-35
• 3.4 N-DFBN方法在船舶甲板灯光系统故障中的应用35-39
• 3.5 本章小结39-40
• 4 基于N-DFBN方法的船舶故障诊断系统的设计40-56
• 4.1 系统需求概述40
• 4.2 系统设计约束与原则40-41
• 4.2.1 设计约束40-41
• 4.2.2 设计原则41
• 4.3 系统功能流程41-43
• 4.4 系统架构设计43-44
• 4.5 主要子系统设计44-54
• 4.5.1. 便携式辅助维修子系统45-47
• 4.5.2. 远程故障诊断决策子系统47-49
• 4.5.3. 远程维修支持子系统49-51
• 4.5.4. 信息记录与管理子系统51
• 4.5.5. 通信模块51-54
• 4.6 本章小结54-56
• 5 基于N-DFBN方法的船舶故障诊断系统的实现56-64
• 5.1 开发规范56
• 5.2 开发工具及开发环境56-58
• 5.3 系统部署58-59
• 5.4 IETM排故维修运行实例59-61
• 5.5 远程维修支持运行实例61-62
• 5.6 远程数据互动处理62-63
• 5.7 本章小结63-64
• 6 总结与展望64-66
• 6.1 总结64
• 6.2 展望64-66
• 参考文献66-70
• 作者简历70-72
• 学位论文数据集72

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1 杨双双;基于N-DFBN方法的船舶故障诊断系统的研究与应用[D];河南理工大学;2014年

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本文编号：549373