本文關(guān)鍵詞：危化品運(yùn)輸船舶遠(yuǎn)程監(jiān)控及故障診斷關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：近些年來(lái),隨著水路運(yùn)輸行業(yè)及化工行業(yè)的迅猛發(fā)展,危化品運(yùn)輸船舶遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷技術(shù)得到越來(lái)越多的重視。由于船舶系統(tǒng)設(shè)備日趨復(fù)雜,數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)眾多,對(duì)船舶監(jiān)控模塊數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性、安全性及故障診斷的精確性帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。本文重點(diǎn)研究船舶系統(tǒng)模塊中基于分簇路由協(xié)議的數(shù)據(jù)融合技術(shù)及基于案例推理的動(dòng)態(tài)故障集等關(guān)鍵技術(shù),滿足了系統(tǒng)對(duì)故障診斷的實(shí)時(shí)性、精確性和安全性等需求,主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)分析危化品運(yùn)輸船舶管理系統(tǒng)中遠(yuǎn)程監(jiān)控及故障診斷關(guān)鍵模塊的需求,給出系統(tǒng)的框架、硬件部分和軟件部分的設(shè)計(jì),并詳細(xì)描述系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的工作流程。(2)針對(duì)�；反肮芾硐到y(tǒng)中遠(yuǎn)程監(jiān)控模塊的數(shù)據(jù)采集和傳輸過(guò)程中的問(wèn)題,研究數(shù)據(jù)融合技術(shù),提供了一種DFACT算法,該算法采用簇內(nèi)構(gòu)造數(shù)據(jù)融合樹(shù)和簇間基于移動(dòng)代理模型的結(jié)合方式。簇內(nèi)采用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化選擇分簇方式,縮小化簇內(nèi)距離,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)耗能,綜合考慮節(jié)點(diǎn)能量及周圍節(jié)點(diǎn)的影響選擇簇頭,簇內(nèi)通過(guò)構(gòu)造數(shù)據(jù)融合樹(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,同時(shí)對(duì)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行加密,簇間的數(shù)據(jù)融合在基于移動(dòng)代理的模型下選擇最優(yōu)路徑。實(shí)驗(yàn)表明算法能夠?qū)?jié)點(diǎn)進(jìn)行快速數(shù)據(jù)融合,同時(shí)降低節(jié)點(diǎn)的耗能,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期,保護(hù)數(shù)據(jù)的安全性。(3)根據(jù)故障和癥狀的依賴關(guān)系,提供了一種基于案例推理的動(dòng)態(tài)故障集診斷算法。算法針對(duì)動(dòng)態(tài)故障集,通過(guò)二分貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立二者的依賴模型,在故障持續(xù)發(fā)生的時(shí)間間隔的基礎(chǔ)上修復(fù)當(dāng)前時(shí)間窗口里的先驗(yàn)故障概率;通過(guò)基本診斷得到最有可能的故障假設(shè),在故障假設(shè)的基礎(chǔ)上,改進(jìn)傳統(tǒng)船舶故障案例檢索的策略,將索引技術(shù)、相似度理論結(jié)合起來(lái)使用,進(jìn)一步縮小檢索范圍,從而快速檢索出相似度最高的歷史故障案例。實(shí)驗(yàn)表明該算法滿足本系統(tǒng)對(duì)故障診斷的精確性要求。(4)實(shí)現(xiàn)了�；反斑h(yuǎn)程監(jiān)控及故障診斷系統(tǒng)中兩大關(guān)鍵模塊,給出了硬件部分的實(shí)現(xiàn),重點(diǎn)描述了軟件部分船舶遠(yuǎn)程監(jiān)控和故障診斷等主要功能的具體實(shí)現(xiàn),較好地驗(yàn)證了本文的研究成果,同時(shí)給出系統(tǒng)的運(yùn)行實(shí)例,取得良好的效果。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U672.74

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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