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基于概率神经网络的主机损伤检测方法的研究
| 题名： | 基于概率神经网络的主机损伤检测方法的研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 周晶 李明海 |
| 作者单位： | 海军大连舰艇学院 |
| 关键词： | 概率神经网络 损伤检测 船舶主机 航行安全 气缸磨损 |
| 摘要： | 主机是舰船的核心,对航行安全有着重大影响.随着船龄的增加,主机气缸会发生磨损甚至产生裂纹.由于主机配件庞大,不便于海上维修,因此,监控主机的损伤情况有着重大意义.本文首先介绍概率神经网络的原理,根据主机振动特性的变化,提出了利用概率神经网络来识别主机的损伤位置及程度的方法.对主机振动信号的分析处理,归纳出主机的特征参数向量,将此作为概率神经网络的输入因子,根据概率密度函数的无参估计来进行Bayes决策,构造出基于概率神经网络的主机损伤位置检测模型.通过对模型的仿真,结果表明该检测方法工作状态稳定,运算速度快,因此在主机故障检测方面有着很高的实用性。 |
| 会议日期： | 20061025 |
| 会议举办地点： | 大连 |
| 会议名称： | 2006中国大连国际海事论坛 |
| 出版日期： | 2006-10-25 |
| 母体文献： | 2006中国大连国际海事论坛 |
| 分类号： | TP183 U672 |
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