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船舶柴油机监测与故障诊断技术研究作者：赵伟学位授予单位：大连海事大学参考文献(34条)1.赫贵一润滑油品质与发动机故障19982.王世敏润滑油铁谱和光谱分析在电厂设备故障诊断中的应用[期刊论文]-广东电力1999(5)3.王家宏基于润滑油分析技术的船舶柴油机故障诊断[期刊论文]-浙江海洋学院学报(自然科学版)2001(2)4.张志刚检测润滑油预报发动机故障2000(08)5.刘仁德油液诊断技术在宝钢设备状态监测中的应用1999(03)6.潘仁伦中高档柴油机油应用经济性研究1996(02)7.莫燕玲东风4型机车柴油机故障与铁谱分析1999(zk)8.刘树新风季光铁谱分析在DF4型内燃机车检修工作中的应用1999(04)9.崔万江机械正常磨损期直读铁谱数据特性的研究1999(05)10.虞锋浅析施工机械润滑故障及管理1999(03)11.李国华设备故障诊断199912.徐扬光设备综合工程学概论199813.钟秉林.黄仁机械故障诊断学200014.张维新.张俊峰柴油机故障诊断技术趋向分析[期刊论文]-天津航海2005(2)15.张军大功率柴油机综合故障诊断系统研究与开发[学位论文]硕士200516.穆丽婉柴油机常见故障诊断技术的智能化研究[学位论文]硕士200317.袁泉柴油机性能监测系统的开发与试验研究[学位论文]硕士200518.党学勇基于铁谱技术的机车柴油机状态监测200519.叶晓洪基于专家系统知识的柴油机磨损预测研究200420.褚凤琳润滑油与设备故障诊断[学位论文]硕士200321.林庆全油液分析技术在厦门海天码头设备中的应用研究200522.WUADURFeaturere-extractionandassessmentusingwaveletpacketsformonitoringofmatchingprocess199623.SJPachemeggEfficientandCleanDieselCombustion[SAE750787]197524.LippmannRPAnintroductiontocomputingwithneuralnets1987(02)25.蒋雪松053型舰主柴油机状态监测与故障诊断技术应用研究[学位论文]硕士199926.沈清.汤霖模式识别理论199127.傅京林模式识别及其应用198328.厄尔曼.刘定模式识别198129.水木雅晴模糊数学及其应用198630.贺种雄模糊数学及其应用198331.黄兰德模糊数学及其应用简介1996(10)32.惠晓实.王凯航.陆舟.谢璨一种基于Web技术的网络数据库系统的设计[期刊论文]-计算机应用研究2000(1)33.孙培廷.李斌船用柴油机200334.程海明油液监测专家系统的知识挖掘研究[学位论文]硕士2004相似文献(2条)1.学位论文王天真智能融合数据挖掘方法及其应用2006随着计算机技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，使得人们积累的数据远远超过人们分析和理解数据的能力。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更深层次的分析，以便更好地应用数据和提供决策支持。数据挖掘技术为了解决“数据爆炸但知识贫乏”的问题便应运而生。成为目前具有挑战意义的研究热点之一。数据挖掘是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程，其中聚类、主元分析和趋势分析是三个重要的环节。聚类分析是数据挖掘的重要方法之一。本文深入分析了聚类分析中的一些传统方法，提出了三种聚类分析算法：复合聚类分析算法;基于动态数据窗口的自组织竞争神经网络聚类分析方法：基于动态数据窗口的融合聚类分析算法。将这三种方法进行分析比较，应用在故障检测当中。仿真实验验证了算法的有效性。主元分析方法是统计学中的重要方法之一，在处理数据挖掘中高维数据问题上有很大的突破。本文针对主元分析方法对于不同量纲和分布“均匀”的数据很难选取主元，或者选取的主元没有代表性的问题，提出一种相对主元分析方法，该方法可以克服数据的量纲问题和分布“均匀”问题，选出的相对主元具有代表性，可以很好的解决数据挖掘中的高维数据压缩问题以及复杂系统的故障检测问题。而且基于相对主元的故障检测模型不受模型采样数目的限制。仿真结果验证了方法的有效性。由于预测神经网络可以通过学习任意逼近非线性映射，被用于构建非线性系统模型。但现在神经网络时序预测模型只能进行一维预测，对于多属性事物的预测还未探究。本文提出一种基于并行递归神经网络的多维预测模型，这种模型能够记忆历史信息，实现实时动态建模、在线参数修正和多维并行预测，并用多维空间中的线性函数和非线性函数验证了该预测模型的有效性。针对复杂系统的数据，单一的数据挖掘算法很难实现数据挖掘，或者是得出的“知识”有局限性。本文结合前面所介绍的基于动态数据窗口的聚类分析方法，相对主元方法和并行递归神经网络的多维预测模型，提出一种基于智能融合的数据挖掘方法监控系统。该方法可以实现监控系统的虚警消除，参数压缩(多变量降维)，故障监测以及故障预检测等功能。在海洋船舶柴油机系统上的试验结果验证了智能融合数据挖掘方法在复杂系统监控中的可行性和有效性。2.学位论文盛晨兴挖泥船动力机械远程诊断系统关键技术研究2009挖泥船(又称疏浚船舶)在航道疏浚和港口建设中起着重要的作用。作为一种复杂机器系统，挖泥船不但具有主推进系统，还具有用于疏浚施工的挖泥作业系统。由于工作条件恶劣导致的动力设备故障成为影响作业的主要根源。为此，研究挖泥船动力设备的综合监测及故障分析理论及方法具有重要意义。针对挖泥船两种典型的动力设备，包括柴油机和液压系统的故障监测诊断开展工作，主要围绕发动机基于多参数综合监测及多方法融合故障诊断，建立基于远程监测的综合诊断系统;围绕液压系统的污染度监测，建立液压系统的自动污染度分析方法及远程诊断系统。以柴油机的可靠性台架试验为基础，对柴油机的性能参数和油液分析(包括光谱分析数据、铁谱分析数据、油液PQ指数等)等特征参数进行多指标融合分析，实现了对柴油机运转状况、磨损状况与趋势的综合分析，并据此对柴油机的可靠性进行评价。结合诊断技术、网络技术及分布式系统理论研究了船舶远程诊断模式和系统架构。基于Internet的计算技术，建立了人机共栖、远程异地协作诊断系统的关键技术，形成了远程监测系统的体系结构。将挖泥船动力设备监测系统划分为船载监测系统、船岸通信系统和岸基远程监测系统三部分。运用模块化设计思想，研制了船舶柴油机数字化监测与诊断系统和基于网络的船舶动力系统的远程诊断与维修决策支持系统，实现了船舶、诊断中心和机务中心等三级，振动、油液、瞬时转速和性能参数等四种方法的船舶动力系统运行保障的技术体系，构建了“三级四法”船舶维修管理模式。研究了基于油液、瞬时转速和性能参数等在线监测方法，实现了基于性能参数监测、瞬时转速监测与油液分析多技术融合的监测与诊断方法，并通过实例验证，最终构建了船舶柴油机监测系统。分析了挖泥船液压油中污染物的主要来源和对液压设备的影响，确定了挖泥船液压系统污染度的等级评定标准与系统目标清洁度，研究了挖泥船液压系统的污染度在线监测和污染评判方法，实现了对挖泥船液压系统污染度的实时监测与评价。关键词:挖泥船，柴油机，液压系统，在线监测，远程诊断本文链接：授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：9fb75b0e-c4ec-4355-bcf5-9dd700bc6520下载时间：2010年8月19日