船舶智能信息管理系统的构造及其方法

发布时间：2017-06-05 09:04

  本文关键词：船舶智能信息管理系统的构造及其方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 在科学技术空前辉煌和科学理性充分发展的今天，信息论所引发的信息技术革命浪潮方兴未艾，它正深刻地变革着我们的生活方式与生产方式。本文试图在这样一个大背景下，就航运管理系统的信息处理问题展开探讨。 本文在强调必要性的基础上阐述了构造航运智能信息管理系统的总体思路，并就其各个子系统作了具体的讨论，总结了将众多原本相对独立的子系统逐级地组成航运智能信息管理系统的过程所依赖的三个关键技术：计算机集成技术、信息集成技术和智能集成技术，并以机舱智能信息管理子系统为例，进一步阐述了三个集成技术的细节，，包括现场总线控制技术、数据库技术、信息综合显示技术、趋势预测与故障诊断技术，等等。 作为重点，本文辟用了较大的篇幅讨论面向应用(主要是趋势预测与故障诊断)的集成智能信息处理技术，在介绍相关领域的发展情况和总体格局之后，重点阐述了几种基于神经网络的智能算法，包括基于对角递归神经网络(DRNN)的直接多步非线性自回归滑动平均(NARMA)预测模型，以及基于广义概率和(GPS)与广义概率积(GPP)两种算子的模糊神经网络模型，给出了它们的详细算法及面向应用的运算步骤。 文章最后，介绍了在理论研究的基础上研制开发的基于集成智能的船舶机舱信息管理系统软件，并且对该软件的集成环境、结构框架和功能实现等作了详尽的剖析。本文将基于模糊技术、专家系统和人工神经网络的智能集成方法应用于复杂系统的故障诊断和预测分析，进而在自动集中监测系统的基础上，建立了以集成智能为核心，以诊断知识为根本，以辅助决策为手段的具有故障自动发现、辅助诊断、趋势预报等功能的船舶机舱信息管理系统。其研究成果对于整个航运智能信息管理系统来说，具有普遍意义。
【关键词】：信息处理 人工智能 预测分析 故障诊断 航运管理
【学位授予单位】：上海海运学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2002
【分类号】：TP315
【目录】：

• 第一章 概述7-12
• 1．1 引言7
• 1．2 航运信息系统的发展概况7-8
• 1．3 信息处理技术的发展概况8-9
• 1．4 存在的问题与解决思路9-10
• 1．5 本文的主要工作10-12
• 第二章 船舶智能信息管理系统的构造12-33
• 2．1 引言12
• 2．2 航运智能信息管理系统总体构架设想12-21
• 2．2．1 船舶智能信息管理系统14-18
• 2．2．1．1 驾驶智能信息管理系统15-16
• 2．2．1．2 机舱智能信息管理系统16-17
• 2．2．1．3 货运智能信息管理系统17-18
• 2．2．2 船队智能信息管理系统18-21
• 2．3 航运智能信息管理系统所依赖的关键技术21-22
• 2．4 关键技术在机舱智能信息管理系统中的应用22-33
• 2．4．1 计算机集成技术22-24
• 2．4．1．1 分布式控制系统22-23
• 2．4．1．2 现场总线控制系统23-24
• 2．4．2 信息集成技术24-30
• 2．4．2．1 数据库技术25-29
• 2．4．2．1．1 分布式数据库技术25-27
• 2．4．2．1．2 知识库技术27-28
• 2．4．2．1．3 其它数据库技术28-29
• 2．4．2．2 信息综合显示技术29-30
• 2．4．3 智能集成方法30-33
• 第三章 智能信息处理技术33-52
• 3．1 引言33-34
• 3．2 基于人工智能的趋势预测问题34-35
• 3．3 基于人工神经网络的故障预测方法35-44
• 3．3．1 基于递归网络的单步NARMA预测方法36-40
• 3．3．2 基于递归网络的直接多步NARMA预测方法40
• 3．3．3 基于对角递归网络的直接多步NARMA预测方法40-44
• 3．4 基于人工智能的故障诊断问题44-46
• 3．5 模糊逻辑、专家系统与神经网络集成的故障诊断方法46-52
• 第四章 船舶智能信息管理系统的开发与应用52-74
• 4．1 引言52
• 4．2 软件系统的集成环境52-53
• 4．3 软件系统的功能实现53-74
• 4．3．1 集中监测报警部分53-65
• 4．3．1．1 数据信息采集功能54-56
• 4．3．1．2 参数越限报警功能56-58
• 4．3．1．3 信息综合显示功能58-62
• 4．3．1．4 系统配置维护功能62-65
• 4．3．2 智能信息处理部分65-74
• 4．3．2．1 参数预测功能65-68
• 4．3．2．2 故障诊断功能68-70
• 4．3．2．3 模型构造功能70-74
• 第五章 结论与展望74-76
• 致谢76-77
• 参考文献77-79
• 附录1 主机故障关系表79-81
• 附录2 仿真运行结果与故障样本的比较81

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 姚刚;基于混合神经网络的容错控制方法在船舶系统中的应用[D];上海海运学院;2003年

  本文关键词：船舶智能信息管理系统的构造及其方法，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：423361