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基于神经网络的船舶柴油机远程故障诊断研究
| 论文题名： | 基于神经网络的船舶柴油机远程故障诊断研究 |
| 关键词： | 船舶柴油机;远程故障诊断;RBF神经网络;涡轮增压系统;网络参数 |
| 摘要： | 船舶柴油机远程故障诊断是一门综合性极强的学科。包括了传感器技术、数据采集技术、信号分析与数据处理技术、数据库与数据传输技术、网络与通讯技术、船舶柴油机及故障诊断技术等相关学科技术。 本文以中远集团《远洋船舶及货物运输在线监控系统》课题项目为背景，首先介绍了船舶远程监控与故障诊断技术的发展历程及国内外发展现状，针对课题的研究任务，从船舶远程监控与故障诊断系统的结构着手，研究了船舶远程监控与故障诊断系统的基本组成和框架结构，分析了船舶柴油机远程故障诊断系统涉及到的关键技术问题，提出了船舶柴油机远程诊断系统的总体设计思路。其次，在以径向基(RBF)神经网络对船舶柴油机进行远程故障诊断和分析的同时，深入研究了RBF神经网络原理和特点，考虑到船舶柴油机故障诊断的特点，详细地探讨了三层RBF网络的结构、网络参数的设置、RBF的中心选择、训练模式等。最后，利用MATLAB神经网络工具箱，建立了基于径向基神经网络的船舶柴油机远程故障诊断模型，借助MAN-B&W6S60船用低速柴油机性能仿真程序得到大量的柴油机涡轮增压系统的模拟故障数据，把这些故障征兆样本作为神经网络的输入，构建及训练神经网络，并进行远程故障诊断和分析。 现代船舶对远程监控与故障诊断技术的应用，顺应现代远洋船舶技术发展方向。船舶远程监控与故障诊断系统的应用也将为船舶的安全航行提供更加可靠的保障，并显著提高船公司的经济效益。 |
| 作者： | 罗存刚 |
| 专业： | 轮机工程 |
| 导师： | 孙培廷;张跃文 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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