基于多媒体数据库的自动线故障诊断系统

该文针对6112型柴油机加工自动线，借鉴专家系统的一般结构，综合采用故障诊断技术和多媒体技术，构造了一个实用的自动线多媒体故障诊断系统。     

船舶主柴油机在线故障诊断系统研究

本文以H2203轮主柴油机为研究对象,阐述了基于C#的在线故障诊断系统的结构与功能,该系统为船舶主柴油机故障的诊断、定位、分析与排除提供了有效的技术手段,具有较高的研究实用价值。     

两种优化训练的FNN在船舶柴油机故障诊断中的性能研究

本文针对船舶柴油机故障诊断系统,基于遗传算法（genetic algorithm,GA）和蚁群优化算法（ant colony optimization algorithm,ACOA）构造了2种优化训练的模糊神经网络（fuzzy neural network,FNN）智能故障诊断模式,给出了该模糊神经网络智能故障诊断系统的结构及其参数选取方法,通过对船舶柴油机燃烧子系统的FNN模型结构权值和阈值优化训练的故障诊断仿真研究,对两种方式的性能进行对比研究,仿真测试结果表明,基于ACOA的诊断模型具有更好的故障诊断知识表达准确性和较快的收敛速度等特点,具有较好的应用前景。     

船舶柴油机故障诊断方法的研究

研究船舶柴油机故障诊断问题,由于船舶柴油机故障样本相当少且样本极不平衡,系统复杂,传统故障诊断方法均是采用大样本的学习方法,易出现过拟合,得到局部最优解,导致船舶柴油机故障的准确率较低。为了提高船舶柴油机故障的准确率,采用专门针对小样本的支持向量机进行船舶柴油机故障诊断。首先建立船舶柴油机故障样本集,采用层次支持向量机构造柴油机故障诊断树,解决样本不平衡问题,最后进行船舶柴油机故障诊断。实验结果表明,支持向量机不仅提高了柴油机故障训练和诊断速度,且提高了故障诊断的准确率,较好解决船舶柴油机故障诊断中的过拟合、小样本等问题,可以为船舶正常工作提供保证。     

柴油机数据采集和故障诊断系统的研究

介绍了柴油机故障诊断仪的系统结构、原理和诊断算法。本系统以便携机为核心，配以多路数据采集卡和不同功用的传感器，组成一个综合检测系统。通过对柴油机故障表征的判断和有关动态信号的采集，提取特征参数，实现不解体检测和故障诊断的功能。文中还对诊断专家系统的结构和策略进行了讨论。     

某舰艇柴油机冷却系统智能故障诊断系统设计

对某舰艇柴油机冷却系统的故障诊断进行了研究,针对传统故障诊断当中效率慢、准确度低的缺点,设计了某舰艇柴油机冷却系统的智能故障诊断系统;利用改进的BP神经网络算法通过VB加载C++写的DLL对某舰艇柴油机冷却系统进行了应用;应用结果表明,提高了故障诊断的效率并具有较强的自学习和自适应的能力。     

现代船用柴油机智能故障诊断系统的研究

现代船用柴油机是机一电．液等各种子系统组成的大型机电设备,结构复杂决定了对其故障进行诊断的困难性。基于目前发展较快的船用柴油机故障诊断技术及较成熟的专家系统与人工神经网络理论,对专家系统和BP神经网络的融合方法在船用柴油机故障诊断方面的应用进行了有益的探讨,并提出了利用专家系统和BP神经网络的融合方法建立的船用柴油机神经网络故障诊断专家系统基本结构。     

组合算法在柴油机故障诊断的应用仿真

研究柴油机故障诊断问题。柴油机故障具有小样本、特征间冗余信息严重等特点,用大样本的神经网络无法对故障进行准确诊断。为提高柴油机故障诊断精度,提出一种粗糙集和支持向量机相融合的柴油机故障诊断算法。首先采用粗糙集对柴油机故障特征属性进行约简,消除特征间冗余信息,然后采用专门针对小样本的支持向量机建立柴油机故障诊断器,最后进行柴油机故障诊断仿真测试。测试结果表明,改进方法提高了柴油机故障诊断效率和精度,可为柴油机故障定位和分析提供有价值参考意见。     

基于神经网络的柴油机故障诊断方法

提出了一种基于三层BP网络的柴油机故障诊断模型，给出了一种基于黄金分割法的变步长学习算法。仿真结果表明，该算法比标准BP算法具有更快的学习速度，完全适用于柴油机故障诊断系统。     

多层前向神经网络在柴油机故障诊断系统中的应用研究

故障诊断是计算机模式识别领域的一个活跃课题。文中提出了基于ANN的柴油机故障诊断方法,设计了适合该诊断系统的BP网络结构,并给出了一种改进的BP算法(IBP),该算法基于黄金分割法自适应调整网络学习速率。仿真结果表明:该算法比标准BP算法具有更快的学习速度和更高的学习精度,完全适用于柴油机故障诊断系统。     

基于PCA-KFCM的船舶柴油机故障诊断

为提高船舶柴油机故障诊断的准确率和深刻反映船舶柴油机的运行状况,结合主元分析(PCA)的特征提取优势和模糊核聚类(KFCM)具有较好聚类效果的特点,提出了一种新的船舶柴油机故障诊断方法。该方法首先利用主元分析对船舶柴油机故障的训练和测试数据集进行特征提取,消除了故障征兆之间的相关性;然后对经特征提取后的训练样本进行模糊核聚类,并用网格法确定其中的参数,得到聚类中心。通过计算测试样本集中各样本与聚类中心在高维特征空间中的欧氏距离,得出最终的故障诊断结果。对MAN B&W 10L90MC型船用柴油机的故障诊断结果验证了该方法的有效性。因此,应用提出的方法对船舶柴油机进行故障诊断具有重要的实际意义。     

基于PCA-KFCM的船舶柴油机故障诊断

为提高船舶柴油机故障诊断的准确率和深刻反映船舶柴油机的运行状况,结合主元分析(PCA)的特征提取优势和模糊核聚类(KFCM)具有较好聚类效果的特点,提出了一种新的船舶柴油机故障诊断方法。该方法首先利用主元分析对船舶柴油机故障的训练和测试数据集进行特征提取,消除了故障征兆之间的相关性;然后对经特征提取后的训练样本进行模糊核聚类,并用网格法确定其中的参数,得到聚类中心。最后通过计算测试样本集中各样本与聚类中心在高维特征空间中的欧氏距离,得出最终的故障诊断结果。对MAN B&W 10L90MC型船用柴油机的故障诊断结果验证了该方法的有效性。因此,应用提出的方法对船舶柴油机进行故障诊断具有重要的实际意义。     

基于极限学习机的船舶柴油机故障诊断

针对传统深度核极限学习机网络仅利用端层特征进行分类导致特征不全面，以及故障诊断分类器中核函数选择不恰当等问题，提出基于多层特征表达和多核极限学习机的船舶柴油机故障诊断方法。利用深度极限学习机网络提取故障数据的多层特征；将提取出的各层特征级联为一个具有多属性特征的故障数据特征向量；使用多核极限学习机分类器准确地实现柴油机的故障诊断。在标准分类数据集和船舶柴油机仿真故障数据集上的实验结果表明，与其他极限学习机算法相比，该方法能够有效提高故障诊断的准确率和稳定性，且具有较好的泛化性能，是柴油机故障诊断一个更为优秀实用的工具。     

基于FOA优化GRNN的船用柴油机涡轮增压系统故障诊断

为了及时有效的发现并排除船用柴油机涡轮增压系统的故障,文中采用果蝇优化算法（FOA）对广义回归神经网络（GRNN）的分布密度SPREAD进行优化选取,提出了一种果蝇优化算法和广义回归神经网络相结合的故障诊断新方法。收集某型号船用柴油机的样本集,采用相同的训练样本分别对FOA优化GRNN和RBF神经网络进行训练,并用相同的测试样本对以上两种模型进行验证。结果表明,与RBF神经网络故障诊断方法相比,FOA优化GRNN对柴油机涡轮增压系统故障模式的识别准确率更高。     

基于神经网络的船用柴油机故障诊断

给出一种基于径向基函数(RBF)神经网络模型应用于船用柴油机故障诊断的方法，并以6-135ZC柴油机的故障诊断进行模拟计算和验证；结果表明，这种方法识别率很高，是切实可行的。     

基于LabVIEW的柴油机高速数据采集系统

为了验证船舶动力系统故障诊断系统的数据处理、故障诊断等功能,搭建智能机舱故障诊断试验平台,开展动力系统故障模拟试验,采集瞬时转速、柴油机气缸缸内压力等关键参数。由于瞬时转速与柴油机缸压信号的采集速率不同,为满足各信号采集的高速性和同步性,提出通过LabVIEW建立高速数据采集系统,结合运用光电编码器和磁电式转速传感器,以光电编码器Z相输出信号触发各信号同步开始采集, 以光电编码器B相输出信号和磁电式转速传感器输出信号分别触发采集曲轴转角信号,作为各信号对应基准的方法。试验证明,此高速采集系统可实现各信号周期对应,并能够保证数据采集的高速性和同步性,有利于故障诊断服务平台提取和分析故障特征参数。     

基于神经网络的故障诊断应用研究

文中根据神经网络的相关原理，运用神经网络领域的相关知识，对于工业生产中经常出现的设备故障，提出了一种基于RBF神经网络的诊断方法，并详细讨论了RBF神经网络的结构、训练算法及用于设备故障诊断的步骤，最后以某系统的故障诊断为例，证明了此方法的优越性。     

基于LabVIEW的柴油机动力性能检测系统

利用了柴油机功率和起动齿圈转速的关系进行柴油机动力性能状态检测，并构建了以虚拟仪器为核心的柴油机动力性能状态采集系统，建立了表征动力性能状态的特征参量和正常故障判定准则，采用LabVIEW开发了检测与故障判定软件系统。     

具有工作状态转换的EIIKF船舶柴油机故障预测

船舶柴油机作为大多数船舶的动力源泉，具有十分重要的地位，其健康状态直接影响了船舶的稳定运行.由于船舶柴油机具有工作环境复杂且工况多变的特点，不利于传统故障预测方法的应用.本文提出了一种增强型间歇性未知输入卡尔曼滤波器，可以有效降低建模的复杂度，应对具有不同的工作状态的参数预测.最后本文提出并使用改进的序贯概率比检验进行残差处理，减小故障误报.仿真结果表明，该方法可以较好地对船舶柴油机系统故障进行预测.