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基于神经网络的船舶燃油系统故障诊断研究
| 论文题名： | 基于神经网络的船舶燃油系统故障诊断研究 |
| 关键词： | BP神经网络;船舶燃油系统;故障诊断;模糊理论;混合编程技术 |
| 摘要： | 船舶燃油系统作为船舶动力装置的核心部分相当于人的心脏。通过燃油系统各组件的配合工作，最终把达到标准的燃油顺利输送至各燃油设备(主机、副机、锅炉等)喷油入口，这对整个船舶的正常运行起着关键性的作用。由于燃油系统故障导致船舶主机、船舶副机发生重大事故的事例屡见不鲜。因此，及时发现船舶燃油系统异常，判断和预测船舶燃油系统故障尤为重要。 船舶自动化程度不断提升，设备的技术含量和复杂程度越来越高，而这对故障的分析处理增加了难度。船舶故障诊断技术是一门综合交叉性技术，传统的故障诊断技术已经很难满足现代船舶管理的要求。将人工神经网络技术应用于船舶故障诊断，是当今轮机工程领域的一个重要研究方向。本文将神经网络应用于船舶燃油系统的故障诊断，提出一种以神经网络为主、模糊理论作为有益补充的故障诊断结构。 首先，综述了船舶轮机故障诊断的研究现状、基本方法及发展趋势;然后，对人工神经网络基本理论和方法进行介绍，重点研究了BP神经网络的网络结构、学习规则和设计方法，并分析了BP神经网络的局限性以及改进方法;接着简要介绍了模糊理论，提出了模糊理论与人工神经网络相结合的故障诊断模式;最后，针对我校实习船“育鲲”轮燃油系统进行分析，重点研究了船舶主机供油单元的故障及原因，利用BP神经网络建立故障诊断模型，在MATLAB中进行了实例仿真，针对其缺陷对故障诊断模型进行了优化，仿真数据表明，优化后的故障诊断模型能够快速而准确地识别故障，该方法是一种有效的故障诊断方法，基于以上研究运用混合编程技术开发了故障诊断系统。 |
| 作者： | 张华东 |
| 专业： | 船舶与海洋工程 |
| 导师： | 任光 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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