本文關(guān)鍵詞：船舶電力推進系統(tǒng)故障診斷技術(shù)研究

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【摘要】：隨著永磁同步電機進入實用階段，船舶電力推進系統(tǒng)技術(shù)得到了快速的發(fā)展。作為船舶的重要組成部分之一，電力推進系統(tǒng)能否正常運行對船舶的運行安全和戰(zhàn)斗保障來說具有十分重大的意義。因此，如何快速精確的對船舶電力推進系統(tǒng)發(fā)生的故障進行診斷和檢修，就成為船舶維護的重要內(nèi)容之一。由于故障診斷是一種可以降低損失、增加經(jīng)濟效益的技術(shù)，所以它已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用在各個領(lǐng)域行業(yè)中。但是對于船舶電力推進系統(tǒng)而言，由于它的發(fā)展還不是很成熟，國內(nèi)外對其故障診斷技術(shù)的研究都很少，所以對船舶電力推進系統(tǒng)故障診斷技術(shù)進行研究具有十分重要的現(xiàn)實意義和實用價值。本文在課題的研究過程中所做的工作主要包括以下幾個方面： （1）對船舶電力推進系統(tǒng)整體的組成結(jié)構(gòu)和功能進行了分析，，簡要介紹了船舶電力推進系統(tǒng)的各組成模塊結(jié)構(gòu)以及工作原理。對系統(tǒng)各主要組成部分的故障現(xiàn)象與特點進行詳細分析，將故障樹分析法和專家系統(tǒng)相結(jié)合來完成對系統(tǒng)的故障診斷，同時建立了船舶電力推進系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)框架。 （2）對故障樹的基本概念、建樹原則和步驟進行了簡單描述，建立船舶電力推進系統(tǒng)的故障樹模型。針對系統(tǒng)常見故障所具有的特點，采用了故障樹分析法與層次分析法相結(jié)合的方法來計算故障樹中基本事件的權(quán)重值，從而形成帶權(quán)重的智能故障樹，為故障原因排除的先后順序提供依據(jù)。 （3）建立了基于故障樹-專家系統(tǒng)的船舶電力推進系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)。采用產(chǎn)生式表示法從船舶電力推進系統(tǒng)故障樹中提取故障診斷規(guī)則，建立故障診斷系統(tǒng)知識庫。采用混合推理方式和廣度與深度搜索策略相結(jié)合的方式來完成故障診斷系統(tǒng)推理機的建立。 （4）針對傳統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)缺乏自學(xué)習(xí)能力的缺點，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對系統(tǒng)進行故障診斷的研究。通過故障診斷樣本的訓(xùn)練與仿真，設(shè)計完成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于船舶電力推進系統(tǒng)的故障診斷。 （5）以某電力推進船舶為對象，對兩種故障診斷系統(tǒng)的故障診斷能力進行仿真試驗，仿真結(jié)果表明了設(shè)計的故障診斷系統(tǒng)具有很好的故障診斷能力，滿足性能要求。
【關(guān)鍵詞】：船舶電力推進系統(tǒng) 故障診斷 故障樹 專家系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：U672
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-19
• 1.1 課題的背景及意義10
• 1.2 船舶電力推進系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r10-13
• 1.3 故障診斷技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r13-17
• 1.3.1 基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法15
• 1.3.2 基于故障樹的故障診斷方法15-16
• 1.3.3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法16-17
• 1.4 船舶電力推進系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀17-18
• 1.5 論文研究的主要內(nèi)容18-19
• 第2章 船舶電力推進系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計19-31
• 2.1 船舶電力推進系統(tǒng)的組成及工作原理19-20
• 2.2 船舶電力推進系統(tǒng)的故障分析20-27
• 2.2.1 變壓器故障分析21
• 2.2.2 變頻器故障分析21-23
• 2.2.3 永磁同步電機故障分析23
• 2.2.4 傳感器故障分析23-24
• 2.2.5 機械傳動機構(gòu)故障分析24-27
• 2.3 船舶電力推進系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計27-29
• 2.4 本章小結(jié)29-31
• 第3章 船舶電力推進系統(tǒng)故障樹構(gòu)建31-55
• 3.1 故障樹的基本概念和符號表示31-33
• 3.2 船舶電力推進系統(tǒng)故障樹構(gòu)建33-34
• 3.3 船舶電力推進系統(tǒng)故障樹權(quán)重選取研究34-49
• 3.3.1 層次分析法39-42
• 3.3.2 故障樹分析法42-43
• 3.3.3 故障樹權(quán)重選取研究43-49
• 3.4 本章小結(jié)49-55
• 第4章 基于故障樹-專家系統(tǒng)電力推進系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)建立55-77
• 4.1 專家系統(tǒng)概述55-60
• 4.1.1 專家系統(tǒng)的定義與結(jié)構(gòu)55-57
• 4.1.2 專家系統(tǒng)的分類與特點57-59
• 4.1.3 專家系統(tǒng)的構(gòu)造步驟59-60
• 4.2 故障診斷系統(tǒng)的功能及實現(xiàn)的目標(biāo)60-62
• 4.3 故障診斷系統(tǒng)知識庫的建立62-70
• 4.3.1 故障診斷知識的獲取與表示62-67
• 4.3.2 故障診斷系統(tǒng)知識庫的建立67-69
• 4.3.3 故障診斷系統(tǒng)知識庫管理模塊的建立69-70
• 4.4 故障診斷系統(tǒng)推理機的建立70-76
• 4.4.1 推理控制策略的選擇70-73
• 4.4.2 推理搜索策略的選擇73-74
• 4.4.3 故障診斷系統(tǒng)推理模塊的建立74-76
• 4.5 本章小結(jié)76-77
• 第5章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力推進系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)研究77-90
• 5.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)77-80
• 5.1.1 BP 網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)77-79
• 5.1.2 基于 BP 算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò)模型79-80
• 5.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法研究80-86
• 5.2.1 標(biāo)準(zhǔn) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法研究81-84
• 5.2.2 標(biāo)準(zhǔn) BP 算法的改進84-86
• 5.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力推進系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)的建立86-88
• 5.3.1 故障訓(xùn)練樣本86
• 5.3.2 網(wǎng)絡(luò)層數(shù)86-87
• 5.3.3 隱層節(jié)點數(shù)87
• 5.3.4 學(xué)習(xí)速率87-88
• 5.4 本章小結(jié)88-90
• 第6章 船舶電力推進系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)仿真試驗90-99
• 6.1 基于故障樹-專家系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)仿真試驗90-95
• 6.1.1 系統(tǒng)開發(fā)工具的選取90-91
• 6.1.2 故障診斷系統(tǒng)的仿真試驗91-95
• 6.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)仿真試驗95-97
• 6.2.1 系統(tǒng)開發(fā)工具的選取95-96
• 6.2.2 故障診斷系統(tǒng)的仿真試驗96-97
• 6.3 故障診斷仿真試驗結(jié)果分析97-98
• 6.4 本章小結(jié)98-99
• 結(jié)論99-100
• 參考文獻100-104
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果104-105
• 致謝105

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本文編號：513609