本文關(guān)鍵詞：基于免疫克隆算法的船舶遠程故障診斷研究

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【摘要】：隨著現(xiàn)代科學技術(shù)和制造工藝的飛速發(fā)展,船舶系統(tǒng)越來越系統(tǒng)化、大型化和復(fù)雜化,船舶設(shè)備在高負荷、大功率和惡劣環(huán)境下持續(xù)工作,不可避免地會出現(xiàn)各種各樣的故障性問題,輕則延誤正常的生產(chǎn)活動周期,重則危及船上人員的生命財產(chǎn)安全,造成嚴重的經(jīng)濟損失和人員傷亡。采用故障監(jiān)測及診斷系統(tǒng)可以及時發(fā)現(xiàn)船舶故障,并指導(dǎo)排除故障隱患,在很大程度上保證船舶設(shè)備安全、高效、穩(wěn)定地運轉(zhuǎn),有效降低船舶設(shè)備事故率,延長船舶設(shè)備的使用壽命。本文圍繞船舶遠程故障診斷這一課題具體從以下幾個方面展開研究。首先,探討了目前船舶故障診斷相關(guān)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,分析了傳統(tǒng)船舶故障診斷方法的不足和局限性,并針對以往船舶故障診斷手段所存在的缺陷,結(jié)合船舶自身特點,提出船舶遠程故障診斷方案,并論述了方案中的各技術(shù)細節(jié)及方案的整體可行性。其次,重點闡述了如何提高船舶故障診斷的準確性和診斷效率。為達到這一研究目的,引入人工免疫系統(tǒng)中的免疫克隆算法,為使算法更加適合處理船舶設(shè)備工況參數(shù),對算法中的克隆變異算子進行了適當改進,增強了算法的逃逸能力和全局尋優(yōu)能力。并且在數(shù)據(jù)的預(yù)處理階段之后、正式應(yīng)用免疫克隆算法對數(shù)據(jù)進行綜合處理之前,對數(shù)據(jù)進行離散化和引入競爭機制的聚類處理,使得每個聚類(即每個小搜索局域)中的優(yōu)秀抗體個體可以獲得克隆擴增實現(xiàn)親和力成熟的機會,提高了抗體群分布的多樣性,使算法在深度和廣度搜索之間取得了平衡,有效地避免了算法因陷入局部最優(yōu)解而導(dǎo)致早熟收斂現(xiàn)象的出現(xiàn),同時解決了算法收斂速度慢的問題,進而提高了船舶故障診斷的準確性。最后,將改進的免疫克隆算法應(yīng)用于船舶故障診斷中,應(yīng)用SQL Server 2005建立數(shù)據(jù)庫,存儲歷史過程數(shù)據(jù)和故障規(guī)則知識庫,采用MATLAB GUI作為系統(tǒng)界面開發(fā)工具,綜合應(yīng)用MATLAB中的Database工具箱,開發(fā)了一款簡化的船舶遠程故障診斷系統(tǒng)。并且經(jīng)過實例分析,驗證了本船舶遠程故障診斷系統(tǒng)的實操性、有效性和準確性。
【關(guān)鍵詞】：船舶 故障診斷 免疫克隆算法 MATLAB GUI
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U672;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題背景及研究意義10-11
• 1.2 船舶故障診斷技術(shù)的發(fā)展歷史、研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢11-17
• 1.2.1 船舶故障診斷技術(shù)的發(fā)展歷史11-13
• 1.2.2 船舶故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.3 船舶故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢16-17
• 1.3 本文的研究工作17-18
• 第2章 人工免疫系統(tǒng)及免疫克隆算法18-24
• 2.1 人工免疫系統(tǒng)18-20
• 2.2 免疫克隆算法20-21
• 2.3 免疫克隆算法與其它算法的比較21-23
• 2.3.1 免疫克隆算法與進化計算21-22
• 2.3.2 免疫克隆算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第3章 船舶遠程故障診斷相關(guān)技術(shù)24-31
• 3.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)25-28
• 3.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點結(jié)構(gòu)25-26
• 3.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)典型體系結(jié)構(gòu)26-27
• 3.1.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點27-28
• 3.1.4 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在船舶故障診斷中的應(yīng)用28
• 3.2 船舶遠程故障診斷系統(tǒng)中的通訊技術(shù)28-30
• 3.2.1 IEEE802標準28-29
• 3.2.2 TCP/IP協(xié)議29
• 3.2.3 Java技術(shù)29-30
• 3.3 本章小結(jié)30-31
• 第4章 免疫克隆算法的改進及在船舶故障診斷中的應(yīng)用31-43
• 4.1 免疫克隆算法原理31-39
• 4.1.1 免疫克隆計算模型31
• 4.1.2 免疫克隆算法及其實現(xiàn)過程31-35
• 4.1.3 引入聚類競爭的免疫克隆算法35-38
• 4.1.4 算法分析38-39
• 4.2 分層故障診斷模型39-41
• 4.3 面向船舶故障診斷的免疫克隆算法41-42
• 4.4 本章小結(jié)42-43
• 第5章 基于免疫克隆算法的船舶遠程故障診斷系統(tǒng)實現(xiàn)43-61
• 5.1 系統(tǒng)總體設(shè)計43-44
• 5.2 系統(tǒng)開發(fā)工具簡介44-45
• 5.2.1 MATLAB簡介44
• 5.2.2 MATLAB中的Database工具箱44-45
• 5.2.3 圖形界面開發(fā)工具MATLAB GUI45
• 5.3 免疫克隆算法在船舶故障診斷系統(tǒng)中的實現(xiàn)及性能分析45-50
• 5.4 系統(tǒng)實現(xiàn)及診斷實例分析50-60
• 5.4.1 系統(tǒng)界面設(shè)計50-52
• 5.4.2 實例分析52-60
• 5.5 本章小結(jié)60-61
• 結(jié)論61-62
• 參考文獻62-66
• 致謝66

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 劉貞賢;;數(shù)據(jù)融合技術(shù)在船舶中的應(yīng)用[J];電子世界;2013年12期

2 司海飛;楊忠;王s，

本文編號：530233