船舶海水冷卻系統(tǒng)狀態(tài)感知技術(shù)研究.pdf

1、現(xiàn)如今船舶工業(yè)發(fā)展迅速，無人船舶、智能機(jī)艙是未來船舶發(fā)展的方向。而實現(xiàn)船舶智能化的前提是如何能夠正確地對船舶系統(tǒng)及設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行感知與判斷。但是隨著船舶日益復(fù)雜化，船舶動力系統(tǒng)也變得愈發(fā)復(fù)雜，輪機(jī)員已經(jīng)很難再依據(jù)自身經(jīng)驗對船舶系統(tǒng)及設(shè)備的狀態(tài)做出準(zhǔn)確判斷，因此對船舶系統(tǒng)及設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)感知技術(shù)研究具有重要意義。
　　本文在分析國內(nèi)外系統(tǒng)狀態(tài)感知技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，以大連海事大學(xué)教學(xué)實習(xí)船“育鯤”輪為研究對象，建立了其海水冷卻系統(tǒng)狀

2、態(tài)感知模型。
　　首先，對“育鯤”輪海水冷卻系統(tǒng)的工作原理、典型故障及其對系統(tǒng)的影響進(jìn)行了詳細(xì)分析，并對比常規(guī)狀態(tài)感知體系框架提出了船舶海水冷卻系統(tǒng)狀態(tài)感知體系框架。同時在對故障診斷技術(shù)和狀態(tài)參數(shù)預(yù)測技術(shù)深入研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)船舶海水冷卻系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)的特點，選擇SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ARMA時間序列算法作為本文的研究方法。
　　其次，建立SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型和ARMA時間序列狀態(tài)參數(shù)預(yù)測模型;其中在故障診斷模型建立過程中，引