基于模糊神经网络的船舶柴油机故障诊断系统研究.pdf 全文

  本文关键词：基于模糊神经网络的船舶柴油机故障诊断系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

武汉理工大学 硕士学位论文 基于模糊神经网络的船舶柴油机故障诊断系统研究 姓名:占惠文 申请学位级别:硕士 专业:轮机工程 指导教师:高岚 20090601武汉理工大学硕士学位论文 摘 要 柴油机作为一种被广泛使用的船舶动力设备,其工作条件恶劣,容易发生 故障,而且检测过程繁杂,维修工作量大,一旦修理和维护不及时或不准确, 将导致海损事故,造成人员财产损失和海洋污染。因此,做好柴油机的故障诊 断工作,对提高柴油机使用安全性、降低污染、节约维修费用及降低消耗具有 重要的意义。由于柴油机结构较为复杂,采用传统方法对其进行诊断难以满足 要求,近年来,随着计算机及人工智能的发展,借助于神经网络、模糊逻辑以 及专家系统等人工智能技术的计算机诊断方法,是柴油机故障诊断研究的一个 重要方向。 本文通过对人工神经网络、模糊逻辑理论,以及专家系统等人工智能理论 的分析,综合各种理论技术的优势,对船舶柴油机的故障诊断做了一些初步的 探讨,主要完成了以下几方面的工作: 分析了船舶柴油机故障诊断技术的国内外研究现状和故障诊断机理, 重点研究了船舶柴油机涡轮增压系统和冷却水系统,建立了故障现象及其对应 的故障原因样本集。 针对船舶柴油机故障的复杂性和模糊性,引入模糊逻辑的概念,构造 了模糊神经网络,并用它进行船舶柴油机涡轮增压系统和冷却水系统的故障诊 断。诊断仿真结果表明,将模糊逻辑引入神经网络后,对知识的表示更准确, 不仅对输入故障现象的描述更加细化,而且对输出的故障原因也有明确的解释, 更符合人们的思维习惯。 利用组件技术实现了 对神经网络工具箱的 调用,在此基础上开发了柴油机故障诊断专家系统试验平台,以模糊理论确定 故障发生的程度

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