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基于免疫克隆算法的船舶远程故障诊断研究
| 论文题名： | 基于免疫克隆算法的船舶远程故障诊断研究 |
| 关键词： | 船舶设备;故障诊断;免疫克隆算法;克隆变异算子 |
| 摘要： | 随着现代科学技术和制造工艺的飞速发展，船舶系统越来越系统化、大型化和复杂化，船舶设备在高负荷、大功率和恶劣环境下持续工作，不可避免地会出现各种各样的故障性问题，轻则延误正常的生产活动周期，重则危及船上人员的生命财产安全，造成严重的经济损失和人员伤亡。采用故障监测及诊断系统可以及时发现船舶故障，并指导排除故障隐患，在很大程度上保证船舶设备安全、高效、稳定地运转，有效降低船舶设备事故率，延长船舶设备的使用寿命。本文围绕船舶远程故障诊断这一课题具体从以下几个方面展开研究。 首先，探讨了目前船舶故障诊断相关的国内外研究现状，分析了传统船舶故障诊断方法的不足和局限性，并针对以往船舶故障诊断手段所存在的缺陷，结合船舶自身特点，提出船舶远程故障诊断方案，并论述了方案中的各技术细节及方案的整体可行性。 其次，重点阐述了如何提高船舶故障诊断的准确性和诊断效率。为达到这一研究目的，引入人工免疫系统中的免疫克隆算法，为使算法更加适合处理船舶设备工况参数，对算法中的克隆变异算子进行了适当改进，增强了算法的逃逸能力和全局寻优能力。并且在数据的预处理阶段之后、正式应用免疫克隆算法对数据进行综合处理之前，对数据进行离散化和引入竞争机制的聚类处理，使得每个聚类（即每个小搜索局域）中的优秀抗体个体可以获得克隆扩增实现亲和力成熟的机会，提高了抗体群分布的多样性，使算法在深度和广度搜索之间取得了平衡，有效地避免了算法因陷入局部最优解而导致早熟收敛现象的出现，同时解决了算法收敛速度慢的问题，进而提高了船舶故障诊断的准确性。 最后，将改进的免疫克隆算法应用于船舶故障诊断中，应用SQL Server2005建立数据库，存储历史过程数据和故障规则知识库，采用MATLAB GUI作为系统界面开发工具，综合应用MATLAB中的Database工具箱，开发了一款简化的船舶远程故障诊断系统。并且经过实例分析，验证了本船舶远程故障诊断系统的实操性、有效性和准确性。 |
| 作者： | 张国龙 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 桑国明 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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