本文關鍵詞：模糊神經網絡在船舶電力推進系統(tǒng)狀態(tài)保持中的應用研究　出處：《艦船科學技術》2016年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：利用模糊神經網絡的自學習能力強、并行計算快、容錯性高的特點來評估船舶電力推進系統(tǒng)的狀態(tài)。闡述模糊神經網絡在船舶電力推進系統(tǒng)狀態(tài)評測中的流程,最后通過實驗得到船舶電力推進系統(tǒng)的推進變壓器、推進變頻器、推進電機3部分的評測得分,從而得到系統(tǒng)狀態(tài)情況,在優(yōu)的情況下說明船舶可繼續(xù)行駛。
[Abstract]:Using fuzzy neural network self-learning ability, parallel computing, fault tolerance and the characteristics of high to assess the state of the system of marine electric propulsion are described. The fuzzy neural network in the evaluation process of the thrust system in the ship power system, finally the propulsion transformer, propulsion frequency converter of ship electric propulsion is obtained through the experiment, evaluation score of propulsion motor 3 which part of the system state is obtained, in excellent cases show that a ship can continue to run.

【作者單位】： 天津海運職業(yè)學院;
【分類號】：U664.3
【正文快照】： 0引言為應對能源過度消耗和環(huán)境污染的日益嚴重,船舶電力推進是船舶航行的發(fā)展趨勢,以其經濟、安全、易操作等性能受到世界各國的使用。在海洋環(huán)境中存在諸多的不確定因素,保證船舶電力推進系統(tǒng)的正常運轉對于船舶的航行具有極其重要的現(xiàn)實意義,對電力推進系統(tǒng)的狀態(tài)準確的評

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本文編號：1409920