【摘要】：船用柴油機作為船舶主要動力裝置,一旦發(fā)生故障,將會影響船舶的正常運行,并可能造成巨大的經(jīng)濟損失,甚至危及人身安全。船用柴油機結(jié)構(gòu)的復雜性導致船用柴油機故障原因具有明顯的不確定性,從而致使維護人員難以對故障進行準確定位和及時排除。所以采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)船用柴油機故障的準確定位和及時排除具有十分重大的意義。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)被認為是進行不確定性知識表達和推理最有效的理論模型之一。由于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有理論基礎(chǔ)堅實、推理算法高效以及學習能力強等優(yōu)點,所以本文將其引入到船用柴油機故障診斷問題中進行研究,來解決船用柴油機故障的不確定性問題。本文首先以船用柴油機為研究對象,對其常見故障進行了分析,并結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的特點,將船用柴油機故障診斷中涉及到的信息,分別用故障癥狀節(jié)點、觀測操作節(jié)點以及故障原因節(jié)點進行表示,建立了基于“故障癥狀節(jié)點-觀測操作節(jié)點-故障原因節(jié)點”結(jié)構(gòu)的船用柴油機故障的診斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型；然后根據(jù)故障診斷系統(tǒng)需要采集船用柴油機工作參數(shù)作為證據(jù)信息進行故障診斷的需求,設(shè)計實現(xiàn)了基于PLC的柴油機工作參數(shù)采集監(jiān)測系統(tǒng),該系統(tǒng)的主要功能是獲取船用柴油機的狀態(tài)信息,為故障診斷系統(tǒng)進行故障診斷提供證據(jù)信息,同時,該系統(tǒng)也可以用于監(jiān)測柴油機的運行狀態(tài)；最后利用Access建立后臺數(shù)據(jù)庫,用Visual C++6.0編程實現(xiàn)了整個故障診斷系統(tǒng),包括知識庫管理模塊、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊、推理解釋模塊、參數(shù)學習模塊、證據(jù)收集模塊和人機界面。并通過故障實例推理驗證了該方案的可行性和優(yōu)越性。
[Abstract]:As the main power equipment of the ship, the marine diesel engine will affect the normal operation of the ship once it breaks down, and may cause huge economic losses and even endanger the personal safety. The complexity of marine diesel engine structure leads to the obvious uncertainty of the fault cause of marine diesel engine, which makes it difficult for maintenance personnel to locate the fault accurately and remove it in time. So it is of great significance to use Bayesian network to accurately locate and eliminate the faults of marine diesel engine. Bayesian network is considered to be one of the most effective theoretical models for uncertain knowledge representation and reasoning. Because Bayesian network has the advantages of solid theoretical foundation, high efficiency of reasoning algorithm and strong learning ability, so this paper introduces it into marine diesel engine fault diagnosis problem to solve the problem of marine diesel engine fault uncertainty. In this paper, the common faults of marine diesel engine are analyzed, and combined with the characteristics of Bayesian network, the information involved in the fault diagnosis of marine diesel engine is used as the fault symptom node, respectively. The Bayesian network model of marine diesel engine fault diagnosis based on the structure of "symptom node, observation operation node and fault cause node" is established. Then according to the need of fault diagnosis system to collect the working parameters of marine diesel engine as evidence information for fault diagnosis, a diesel engine working parameter acquisition and monitoring system based on PLC is designed and implemented. The main function of the system is to obtain the state information of marine diesel engine, to provide evidence information for fault diagnosis system, at the same time, the system can also be used to monitor the running status of diesel engine. Finally, the background database is established by using Access. The whole fault diagnosis system is programmed with Visual C 6.0, including knowledge base management module, network construction module, reasoning explanation module, parameter learning module, evidence collection module and man-machine interface. The feasibility and superiority of the scheme are verified by fault case reasoning.
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U672.74

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本文編號：2192334