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基于模糊神经网络的船舶柴油机故障诊断系统研究
| 论文题名： | 基于模糊神经网络的船舶柴油机故障诊断系统研究 |
| 关键词： | 模糊神经网络;船舶柴油机;涡轮增压系统;冷却水系统;故障诊断;专家系统 |
| 摘要： | 柴油机作为一种被广泛使用的船舶动力设备，其工作条件恶劣，容易发生故障，而且检测过程繁杂，维修工作量大，一旦修理和维护不及时或不准确，将导致海损事故，造成人员财产损失和海洋污染。因此，做好柴油机的故障诊断工作，对提高柴油机使用安全性、降低污染、节约维修费用及降低消耗具有重要的意义。由于柴油机结构较为复杂，采用传统方法对其进行诊断难以满足要求，近年来，随着计算机及人工智能的发展，借助于神经网络、模糊逻辑以及专家系统等人工智能技术的计算机诊断方法，是柴油机故障诊断研究的一个重要方向。 本文通过对人工神经网络、模糊逻辑理论，以及专家系统等人工智能理论的分析，综合各种理论技术的优势，对船舶柴油机的故障诊断做了一些初步的探讨，主要完成了以下几方面的工作： (1)分析了船舶柴油机故障诊断技术的国内外研究现状和故障诊断机理，重点研究了船舶柴油机涡轮增压系统和冷却水系统，建立了故障现象及其对应的故障原因样本集。 (2)针对船舶柴油机故障的复杂性和模糊性，引入模糊逻辑的概念，构造了模糊神经网络，并用它进行船舶柴油机涡轮增压系统和冷却水系统的故障诊断。诊断仿真结果表明，将模糊逻辑引入神经网络后，对知识的表示更准确，不仅对输入故障现象的描述更加细化，而且对输出的故障原因也有明确的解释，更符合人们的思维习惯。 (3)利用COM组件技术实现了VisualC++对MATLAB神经网络工具箱的调用，在此基础上开发了柴油机故障诊断专家系统试验平台，以模糊理论确定故障发生的程度；以专家经验，收集训练样本；以神经网络来完成自学习功能，提高了诊断的效率，克服了传统故障诊断的一些不足。本软件具有简单实用的人机界面，使用模块化的方式编程，易于扩充，为后续的研究建立了基础。 |
| 作者： | 占惠文 |
| 专业： | 轮机工程 |
| 导师： | 高岚 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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