一、基于数据仓库的舰船动力装置远程故障诊断系统研究(论文文献综述)
刘鸣[1](2020)在《浅析舰船的动力系统故障诊断方法》文中进行了进一步梳理动力系统是舰船机电系统的重要组成部分,动力系统的运行可靠性将直接影响舰船的航行安全与任务执行,为此构建了科学的舰船动力系统故障诊断系统,采用正确的故障隔离诊断方法,能够及时解决舰船动力系统故障,在一定程度上预防舰船动力系统故障的发生。
雷昊达[2](2019)在《柴燃联合动力装置半物理仿真实验研究》文中研究指明柴燃联合动力装置(CODAG)在巡航时使用柴油机可以获得较好的经济性与续航力,在高航速时还可以将推进柴油机的功率并入,驱动螺旋桨以提高航速。这种动力装置是未来我国船舶动力发展方向之一。但是两台不同的原动机共同工作时涉及到复杂的控制是其关键技术,而采用硬件在环半物理仿真方法是开展控制规律与策略研究的有效手段。本文针对柴燃联合动力装置在并车过程中的负荷分配和转速调节等核心问题进行了深入研究,基于转子动态特性相似的半物理仿真方法,搭建了双机并车半物理仿真实验台,为其控制规律及方法研究提供有效平台。研究柴燃联合动力装置在不同运行工况下的动态性能,在实验过程中来验证和改进所设计的半物理仿真实验台及双机并车控制方法。本文的主要研究内容如下:1、基于模块化建模的思想,在描述了燃气轮机和柴油机装置各部件的数学模型之后,针对不同部件的特点,在MATLAB中搭建了船用三轴燃气轮机和柴油机的动态仿真模型。总结现在常用的几种并车控制方式,针对柴燃联合动力装置的特点制定了CODAG双机并车控制方法。2、采用转子动态特性相似原理进行半物理仿真研究。提出基于原动机模型驱动变转速电机的半物理仿真总体方案。设计了以电机加仿真模型代替原动机、水力测功机代替螺旋桨、SSS离合器、齿轮箱及测控系统为实物的联合动力半物理仿真实验台。3、半物理仿真实验台控制系统研究。采用实船动力的控制核心PLC控制技术,对实验台测控系统进行了硬件设计,并完成硬件系统搭建;根据柴燃联合动力装置的运行规律、并车控制方法以及实验过程中的安全保护需求进行了软件设计,完成测控系统的软硬件调试。4、完成了CODAG装置半物理仿真实验台硬件系统与软件系统之间的联调,进行了柴燃联合动力装置的半物理仿真实验研究,验证了所制定的柴燃双机并车控制方法和所设计的双机并车半物理仿真实验台测控系统的合理性和实用性,探索了柴燃联合动力装置在并车和解列等动态过程中的特性。
杨帅,韩世蔷[3](2017)在《舰船动力系统运行安全管理技术体系》文中指出随着我国的逐渐强大,我国的军队建设也愈发完善,对于我国的海军而言,决定其生存力与战斗力的重要依据便是舰船的安全性和可靠性,而决定舰船运行是否具备安全可靠性的便是舰船的动力系统,它是保障海军部队人员安全,任务执行以及战争胜败的关健性因素,因此针对我国海军舰船动力系统构建运行安全管理技术体系当前海军装备的重点需求之一。本文主要分析探讨的就是舰船动力系统运行安全管理技术体系的构建情况。
杜剑维,刘世生,冀洵[4](2011)在《舰船动力系统运行安全管理技术体系》文中研究指明为提高海军舰船装备可靠性与安全性,从装备需求出发,结合国内外相关技术的现状,对舰船动力系统运行安全管理技术进行了分析研究,给出了舰船动力系统运行安全管理系统的结构,并对相关技术进行分解,构建了舰船动力系统运行安全管理技术体系。
郭越[5](2009)在《燃气轮机远程故障诊断系统的开发与管理》文中提出项目管理,是将知识、技能、工具和技术应用于项目活动之中,以满足项目的要求。它是通过利用项目管理的知识、技能、工具和技术,对各种项目活动的连续性操作进行综合管理的一种组织方法,是对项目实施的管理。项目是一项为了创造某一唯一的产品或服务的时限性工作。它是在特定的时间和资源限制下,为达到特定的目标而进行的一系列相互联系的活动。项目提供的最终产物是独特的,并且每一个项目都具有确定的起始阶段和结束阶段。项目的过程管理大致可划分五大部分,分别为:启动过程、计划过程、执行过程、监视与控制过程以及收尾过程,其所涉及的九大知识领域包括:项目集成管理、项目范围管理、项目时间管理、项目成本管理、项目质量管理、项目人力资源管理、项目沟通管理、项目采购管理和项目风险管理。各种知识体系贯穿项目的各个过程,使整个项目形成为统一的整体。本文运用项目管理的有关知识,从项目过程管理的角度出发,分四个方面:项目的启动过程、项目的计划过程、项目的实施与控制过程、项目的结尾过程,对燃气轮机远程故障诊断系统的项目开发进行了分析与总结,希望能够对同类型项目的开发与管理起到一些参考作用。
陈斌[6](2009)在《大型起重机远程监控系统的数据优化研究及实现》文中研究表明大型起重机普遍采用液压、电气综合控制,控制系统越来越复杂,快速、及时地检测、识别系统中的故障,已经远非操作人员力所能及,远程状态监测是判别大型起重机是否偏离正常功能、监视其发展趋势和预防突发性故障发生的有效手段。采集起重机必要状态参数,并实时地,准确地,有效地发送到远程的服务器上是整个大型起重机远程状态监测系统重要的一部分。而在高性能的服务器上,通过有效的计算机技术对采集的海量数据进行存储,联机分析和数据挖掘,将海量的数据流转化成有用的信息流是整个系统正常运行的关键和最终目的。本文讨论的就是在整个的大型起重机远程监控系统中,对数据流本身的可靠性,正确性和有效性进行系统的研究和其实现。良好的起重机远程监控系统涉及大量的各种状态数据,对这些数据的有效分析利用是高质量监控系统的重要保证,而目前缺少对此较为系统的研究和实现。在终端上,长时间连续远程监测起重机运行状态信息,数据流量及其庞大。通过分析实时监测过程中的数据流模型,和比较讨论了常用的无损数据压缩方法的不足,本文充分利用数据流本身的冗余特性,提出了多种数据压缩方法混合的压缩策略,并通过实际应用验证了算法的简单实时性及压缩效率,来提高底层数据流的有效传输性能。在中心服务器上,通过对大量,繁杂的数据提取所需要的信息,以数据仓库系统为平台,根据起重机的特性,对其进行相应合理的联机分析(OLAP),且根据已得到的起重机性能的知识库上进行数据挖掘,从而对起重机能够进行性能趋势分析。论文首先介绍了课题的研究背景、意义和研究现状,分析了起重机现场采集数据的特性,并设计出数据采集和传输的智能终端;然后在终端上,对底层数据流进行编码和数据压缩算法研究和设计,提高数据在传输上的有效性,安全性和完整性;在中心的服务器上通过数据接收解码解压软件来得到起重机的状态数据流,并建立了ER数据模型来存储数据,再在数据库基础上建立数据仓库系统;然后在建立的远程监控的数据仓库系统上,对数据进行联机分析和根据时间序列算法进行数据挖掘;最后根据监控平台的特性,设计和实现了B/S式起重机远程监控软件平台,实现起重机信息的管理。论文的最后针对大型起重机远程监控系统做出了总结和评价。论文的最后也提出了一些对今后大型起重机控制系统研究和展望。
蔡永超[7](2008)在《水面舰船RMS仿真数据管理研究》文中指出仿真是研究复杂武器系统可靠性、维修性和保障性(简称RMS)的一个有效工具。在此研究过程中,仿真数据是必要的前提条件和基础。仿真数据是结合研究目的,围绕建模与仿真活动相关信息的载体,它抽取了对象与研究目的关联关系、要素及特点等要求,形成满足仿真要求的形式,提供仿真研究的数据支撑。因此,仿真数据的研究是水面舰船RMS仿真研究的重要组成部分。本文通过以下工作来实现水面舰船RMS仿真数据的研究。首先,结合研究特点与要求、背景条件和期望目标进行数据需求分析,明确研究的思路、方法和预期结果,提炼出该研究主要是解决“What?”(仿真数据内容是什么?)和“How?”(怎样管理仿真数据以支持仿真?)问题,使得仿真数据合理描述所需信息,满足仿真系统运行对仿真对象、仿真模型、RMS特性、仿真结果等数据的需求。其次,以需求分析结论为依据,对仿真数据进行分类细化研究。结合各类数据产生的背景要求,分析研究数据的导出流程、相互间关系和如何与仿真相关联并支持仿真的技术,从而明确数据内容的详细要求,解决“What?”问题。再次,结合仿真数据的特点和管理利用要求,研究借助产品数据管理(PDM)技术来解决和实现仿真数据的管理,使仿真数据适应仿真运行要求,支持寿命周期各阶段的RMS仿真试验,实现对“How?”问题的解决。最后,结合PDM系统的特点,构建了一个基于PDM的水面舰船RMS仿真支持系统框架。水面舰船RMS仿真数据研究,是一个涉及面广、知识点多和内容复杂的研究课题,本文上述几个方面的研究成果,为进一步的仿真支持系统研发工作提供了基础。
刘燕,李世其,宋义超[8](2007)在《舰船动力装置智能诊断方法研究》文中研究表明文章围绕动力装置故障监控诊断的三种常用方法——热参数分析、油液分析、振动分析,归纳和总结了舰船动力装置智能诊断的基于专家系统的方法、人工神经网络方法、模糊逻辑方法和知识发现的方法,从专家系统的发展、混合智能诊断、不确定性人工智能3个方面对现代动力装置诊断技术的发展趋势和有待解决的问题进行分析与探讨,提出了装置故障诊断领域未来的研究方向。
耿俊豹[9](2007)在《基于信息融合的舰船动力装置技术状态综合评估研究》文中研究表明本文以国家自然科学基金资助项目“定量评价旋转机械振动状态的融合信息熵方法研究”和海军青年科研基金项目“旋转机械振动状态的融合信息熵方法研究”为课题背景,以舰船动力装置为研究对象,对舰船动力装置技术状态综合评估技术进行了研究,提出将信息融合技术有机地嵌入到舰船动力装置技术状态综合评估中,构建了基于信息融合的舰船动力装置技术状态评估模型,并在理论和应用两个方面进行了研究。在综述设备状态监测和故障诊断技术,船舶技术状态评估技术、信息融合技术的基础上,指出了船舶技术状态评估存在的问题,提出将信息融合技术应用于船舶技术状态评估的思路。在阐述技术状态管理的概念和发展的基础上,论述了本文所研究的技术状态评估的含义。创建了基于信息融合的舰船动力装置技术状态评估模型,将信息融合技术有机地嵌入到舰船动力装置技术状态评估的相应环节。根据舰船动力装置的特点,建立了舰船动力装置技术状态评估的部分顶层指标体系。提出采用粗糙集理论的知识约简来优化技术状态评估中的特征指标。以QGF-1汽轮鼓风机为对象,利用粗糙集理论建立了QGF-1汽轮鼓风机技术状态评估的特征指标、决策规则。考虑到综合评估中证据的不确定性,提出了采用Dempster-Shafter(D-S)证据理论来对各证据进行组合,以便达到降低不确定性的目的。为此,首先描述了D-S证据理论的国内外发展情况,其次研究了D-S证据理论的基本方法,不足之处,以及某些改进措施,总结了3种基于证据理论的决策方法,最后,建立了基于D-S证据理论的舰船动力装置技术状态评估方法。考虑到动力装置的许多设备是旋转机械类,本文研究了基于信息熵的旋转机械故障诊断方法。首先利用试验建立4种信息熵特征(奇异谱熵、功率谱熵、小波空间状态特征谱熵和小波能谱熵)在旋转机械典型故障下的期望值,即获得基于信息熵的旋转机械故障诊断标准特征向量。在此基础上,根据越相似模式间的距离越短的思路,建立了基于信息熵贴近度的旋转机械故障诊断。考虑到D-S证据理论的功能,建立了基于信息熵贴近度和D-S证据理论的旋转机械故障诊断。通过实例计算描述了两种方法的适用性。从工程应用的角度上,提出一种基于任务剖面的复杂系统技术状态综合评估方法。将粗糙集理论、D-S证据理论、设备群和模糊理论等有机地嵌入到综合评估方法中。先由任务剖面和设备群概念确定需要评估的设备和设备群;其次采用粗糙集理论来优化单设备技术状态评估指标,然后采用基于D-S证据理论的单设备技术状态评估或基于指标分级的单设备技术状态评估来获得单设备的技术状态;通过各设备技术状态及在设备群中的权重综合评估获得设备群的技术状态;最后根据设备群的技术状态,采用D-S证据理论或基于设备群权重的综合评估方法,获得整个系统的技术状态。文中提出了基于专家模糊打分法的权重模型,使得评估易于操作,评估结果符合工程实际情况。
陈晓明,吴家明,孔庆福,余光富,杨永红[10](2006)在《舰船动力装置现代监测与诊断平台的构建设计》文中指出分析舰船动力装置监测与诊断工作的现状,提出立足于现有监测资源构建舰船动力装置现代监测与诊断平台的构想,介绍平台系统的整体框架,并对平台系统中的核心环节———舰船动力装置现场层次级监测与诊断系统的结构组成和各模块功能等内容做了具体介绍。
二、基于数据仓库的舰船动力装置远程故障诊断系统研究(论文开题报告)
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于数据仓库的舰船动力装置远程故障诊断系统研究(论文提纲范文)
(1)浅析舰船的动力系统故障诊断方法(论文提纲范文)
0 引言 |
1 基于大数据技术的远程故障诊断系统 |
2 舰船动力系统故障隔离诊断方法 |
2.1 基于动力系统建模的故障隔离诊断 |
2.2 现场故障隔离诊断 |
2.3 舰船动力系统故障综合诊断 |
3 结语 |
(2)柴燃联合动力装置半物理仿真实验研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第1章 绪论 |
1.1 论文研究背景及意义 |
1.2 联合动力装置的发展应用 |
1.3 联合动力装置控制技术的发展现状 |
1.4 舰船动力装置半物理仿真的发展现状 |
1.5 本文研究的主要内容 |
第2章 CODAG并车过程的数学仿真研究 |
2.1 CODAG装置原动机的数学模型 |
2.1.1 船用燃气轮机装置数学模型 |
2.1.2 船用柴油机装置数学模型 |
2.2 柴燃联合动力装置仿真分析 |
2.2.1 燃气轮机的仿真模型 |
2.2.2 柴油机的仿真模型 |
2.3 柴燃联合动力装置的并车控制方式 |
2.4 并车控制方法设计 |
2.5 本章小结 |
第3章 双机并车半物理仿真实验台的设计和研究 |
3.1 半物理仿真的总体设计 |
3.1.1 基于转子动态特性相似的半物理仿真方法研究 |
3.1.2 半物理仿真的总体设计方案 |
3.1.3 实时仿真的实现 |
3.2 双机并车实验台组成 |
3.2.1 驱动电机及变频控制器 |
3.2.2 自动同步离合器 |
3.2.3 并车齿轮箱 |
3.2.4 水力测功机及FC2010 控制仪 |
3.2.5 转速扭矩仪 |
3.2.6 润滑冷却、供电等附属系统 |
3.3 双机并车半物理仿真实验台的运行方式 |
3.4 本章小结 |
第4章 半物理仿真实验台测控系统的设计和研究 |
4.1 双机并车半物理仿真测控系统总体设计 |
4.1.1 测控系统的设计需求 |
4.1.2 测控系统的开发流程 |
4.1.3 测控系统的总体设计方案 |
4.2 测控系统的硬件设计 |
4.2.1 测控系统的硬件结构与规划 |
4.2.2 西门子PLC测控保护系统 |
4.2.3 联合运行控制器 |
4.3 测控系统软件设计 |
4.3.1 测控系统软件的架构与设计 |
4.3.2 实验台测控和报警参数 |
4.3.3 西门子PLC测控保护系统底层程序的研究与开发 |
4.3.4 实时仿真环境下的并车控制器开发 |
4.4 人机交互界面开发 |
4.4.1 1#上位机操作界面 |
4.4.2 2#上位机操作界面 |
4.5 本章小结 |
第5章 半物理仿真实验研究及结果分析 |
5.1 半物理仿真实验流程 |
5.1.1 实验前的准备工作 |
5.1.2 实验控制流程 |
5.2 模拟量信号处理 |
5.3 实验结果分析 |
5.3.1 并车过程半物理仿真实验 |
5.3.2 并车后的负荷转移半物理仿真实验 |
5.3.3 并车后的调载半物理仿真实验 |
5.3.4 解列过程半物理仿真实验 |
5.3.5 切换过程半物理仿真实验 |
5.4 本章小结 |
结论 |
参考文献 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
致谢 |
(3)舰船动力系统运行安全管理技术体系(论文提纲范文)
一、舰船动力系统运行安全管理系统结构组成 |
(一) 顶层设计技术 |
(二) 各动力设备安全管理技术 |
(三) 动力系统综合安全管理技术 |
(四) 安全管理系统硬件设计技术 |
(五) 硬件在环仿真试验验证技术 |
三、结语 |
(4)舰船动力系统运行安全管理技术体系(论文提纲范文)
0引言 |
1国内外相关技术现状分析 |
1.1国外发展现状 |
1.2国内发展现状 |
2舰船动力系统运行安全管理系统组成 |
3舰船动力系统运行安全管理技术体系 |
3.1顶层设计技术 |
1) 系统技术体系框架设计技术 |
2) 系统设计体系框架设计技术 |
3) 开放式系统结构设计技术 |
4) 系统总体方案设计技术 |
3.2动力设备安全管理技术 |
1) 故障机理分析技术 |
2) 运行特征参数选取与信号采集技术 |
3) 信号处理与特征提取技术 |
4) 故障诊断数据库设计技术 |
5) 故障诊断知识库设计技术 |
6) 智能化故障推理技术 |
7) 参数趋势预测技术 |
8) 安全评估技术 |
9) 决策支持技术 |
10) 应急保护技术 |
11) 分布式系统通信技术 |
3.3动力系统综合安全管理技术 |
1) 系统综合故障诊断技术 |
2) 系统综合安全评估技术 |
3) 系统综合决策支持技术 |
4) 系统远程通信技术 |
3.4安全管理系统硬件设计技术 |
1) 人机接口技术 |
2) 运行安全管理分系统硬件设计技术 |
3) 动力系统运行安全管理系统硬件设计技术 |
3.5硬件在环仿真试验验证技术 |
1) 实时仿真软件开发技术 |
2) 输入/输出信号转换接口电路设计技术 |
3) 系统硬件在环仿真试验平台设计技术 |
4) 系统硬件试验验证技术 |
4结语 |
(5)燃气轮机远程故障诊断系统的开发与管理(论文提纲范文)
内容提要 |
第1章 绪论 |
1.1 项目定义 |
1.2 项目管理 |
1.3 项目管理过程与知识体系 |
第2章 项目的启动过程 |
2.1 项目背景及签订项目协议 |
2.2 建立项目组及明确项目内容 |
第3章 项目的规划过程 |
3.1 项目的目标规划 |
3.2 项目的方案确定 |
3.3 项目进度安排 |
3.4 项目的质量控制方案 |
第4章 项目的执行与控制过程 |
4.1 项目环境建设 |
4.2 系统的开发 |
第5章 项目的结束过程 |
5.1 项目的应用验证 |
5.2 项目的后续工作 |
第6章 结论 |
6.1 项目的创新点 |
6.2 项目的应用效果及其经济效益分析 |
6.3 项目的前景 |
参考文献 |
致谢 |
论文摘要 |
Abstract |
(6)大型起重机远程监控系统的数据优化研究及实现(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 课题的研究背景和意义 |
1.2 工程机械远程监控状态监测系统研究现状 |
1.3 大型起重机远程状态监测系统 |
1.3.1 大型履带式起重机远程状态监测系统的总体结构 |
1.3.2 大型起重机远程监控系统数据的整体流向研究 |
1.3.3 大型起重机远程状态监测系统智能终端的设计概要 |
1.3.4 大型起重机远程监控数据仓库系统设计概要 |
1.4 课题的关键技术及理论 |
1.4.1 无线通讯技术 |
1.4.2 嵌入式技术 |
1.4.3 状态维修原理 |
1.4.4 数据仓库系统技术 |
1.5 本文研究的主要内容 |
1.6 本章小结 |
第二章 数据采集传输终端的设计和实现 |
2.1 起重机远程状态数据采集方法研究 |
2.1.1 起重机系统分析 |
2.1.2 远程状态数据采集原理 |
2.2 数据采集传输终端硬件设计和实现 |
2.2.1 终端的硬件电路设计 |
2.2.2 智能终端的EMC 设计 |
2.2.3 德玛格FZQ-2000 圆筒吊现场数据采集的实现 |
2.3 数据采集终端在企业实际中的运用 |
第三章 智能终端数据流XML 标准化和压缩研究 |
3.1 数据流 xml 标准化 |
3.1.1 XML 概念和特性 |
3.1.2 XML 流在应用层数据流上的实现 |
3.2 实时数据压缩研究与应用 |
3.2.1 数据流模型研究 |
3.2.1.1 CAN 总线数据传输策略 |
3.2.1.2 远程传输数据流模型 |
3.2.2 数据压缩策略与压缩算法 |
3.2.2.1 数据压缩策略 |
3.2.2.2 时间标签的预测编码 |
3.2.2.3 字符串相对编码 |
3.2.2.4 冗余字符游程编码 |
3.2.2.5 压缩应用效果 |
3.3 终端软件的总体设计 |
3.3.1 模块分析和其多线程实现 |
3.3.2 数据整合 |
3.4 本章小结 |
第四章 监控中心服务器的数据仓库系统研究及实现 |
4.1 起重机远程监控数据处理整体流程 |
4.2 GPRS 数据接收和数据库构建 |
4.2.1 GPRS 数据接收和解析 |
4.2.2 远程监控系统数据库系统构建 |
4.3 基于原始数据库的起重机监控数据仓库的建立 |
4.4 基于数据仓库联机分析处理(OLAP) |
4.4.1 性能预测立方体建立 |
4.4.2 基于时间序列数据挖掘的起重机性能预测应用 |
4.5 本章小结 |
第五章 远程监控服务平台设计及实现 |
5.1 监控平台设计 |
5.1.1 起重机远程监控平台功能设计 |
5.1.2 监控平台整体设计 |
5.2 监控平台实现 |
5.2.1 开发技术特点 |
5.2.2 平台的实现 |
5.3 健康状态评估、性能预测预警及故障诊断扩展模块的研究 |
第六章 总结与展望 |
6.1 研究重点 |
6.2 起重机远程监控系统技术展望 |
参考文献 |
致谢 |
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
(7)水面舰船RMS仿真数据管理研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪言 |
1.1 论文研究的问题 |
1.2 课题相关研究现状 |
1.2.1 水面舰船RMS 仿真数据国内外研究现状 |
1.2.2 PDM 国内外研究现状 |
1.3 论文的主要工作、特色及结构 |
第二章 水面舰船RMS 仿真数据需求分析 |
2.1 复杂武器系统 RMS 仿真研究概述 |
2.1.1 复杂武器装备的RMS 研究特点 |
2.1.2 舰船装备的RMS 仿真研究 |
2.2 水面舰船RMS 仿真数据来源 |
2.2.1 舰船装备及使用约束相关数据 |
2.2.2 RMS 要求相关数据 |
2.3 水面舰船RMS 仿真数据内容要求 |
2.3.1 描述对象全面性的要求 |
2.3.2 对模型进行描述的要求 |
2.3.3 仿真数据全寿命周期的要求 |
2.4 水面舰船RMS 仿真数据管理要求 |
2.4.1 数据存储要求 |
2.4.2 数据操作要求 |
2.4.3 数据采集转换要求 |
第三章 水面舰船RMS 仿真数据 |
3.1 水面舰船RMS 仿真数据类别 |
3.2 水面舰船RMS 仿真数据内容 |
3.2.1 水面舰船装备系统描述数据 |
3.2.2 水面舰船RMS 特性描述数据 |
3.2.3 水面舰船RMS 仿真模型数据 |
3.2.4 水面舰船RMS 仿真结果数据 |
3.3 各类仿真数据的关系及其导出 |
3.3.1 各类仿真数据关系 |
3.3.2 仿真数据的导出 |
第四章 基于PDM 的水面舰船RMS 仿真数据管理 |
4.1 PDM 技术简介 |
4.1.1 PDM 概述 |
4.1.2 PDM 体系结构 |
4.1.3 PDM 作用功能 |
4.2 PDM 技术对水面舰船RMS 仿真数据管理的实现 |
4.2.1 借助PDM 技术解决的几个问题 |
4.2.2 PDM 产品结构管理功能使用 |
4.2.3 PDM 产品数据多版本管理功能的运用 |
4.2.4 PDM 电子仓库管理功能的运用 |
4.2.5 PDM 数据管理对仿真的支持 |
第五章 基于PDM 的水面舰船RMS 仿真支持系统框架 |
5.1 仿真支持系统基本要求 |
5.1.1 仿真数据方面 |
5.1.2 仿真模型、仿真运行及仿真结果评估方面 |
5.2 支持系统框架 |
5.2.1 系统框架结构 |
5.2.2 系统对仿真数据管理的实现 |
5.2.3 系统对其他方面的实现 |
5.3 系统中部分关键技术的解决 |
结束语 |
致谢 |
参考文献 |
作者在学期间取得的学术成果 |
附录A 仿真数据信息表 |
(9)基于信息融合的舰船动力装置技术状态综合评估研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
1 绪论 |
1.1 选题背景和意义 |
1.2 设备状态监测和故障诊断技术 |
1.2.1 设备状态监测与故障诊断技术发展回顾 |
1.2.2 设备状态监测与故障诊断技术发展趋势 |
1.3 船舶技术状态评估技术 |
1.3.1 船舶技术状态评估技术发展 |
1.3.2 船舶设备与船体状态检测技术 |
1.3.3 船舶技术状态综合评估方法 |
1.3.4 船舶技术状态评估技术发展趋势及存在问题 |
1.4 信息融合技术 |
1.4.1 信息融合技术发展 |
1.4.2 信息融合的层次分解 |
1.4.3 信息融合的常用方法及应用 |
1.4.4 影响信息融合技术应用的问题 |
1.5 本文的主要内容与结构安排 |
2 基于信息融合的舰船动力装置技术状态评估框架 |
2.1 技术状态管理概念及发展 |
2.2 技术状态评估含义 |
2.3 基于信息融合的舰船动力装置技术状态评估模型 |
2.4 舰船动力装置技术状态评估的指标体系 |
2.4.1 舰船动力装置技术状态评估的指标体系划分原则 |
2.4.2 舰船动力装置的技术状态指标体系 |
2.5 本章小结 |
3 粗糙集理论在设备技术状态评估中的应用 |
3.1 问题的提出 |
3.2 粗糙集理论 |
3.2.1 知识概念 |
3.2.2 知识约简 |
3.2.3 信息系统及决策表 |
3.2.4 基于区分矩阵的决策表约简 |
3.3 基于粗糙集理论的QGF-1 汽轮鼓风机技术状态评估的属性约简 |
3.3.1 基于区分矩阵的属性约简 |
3.3.2 基于Rosetta 软件的属性约简及决策规则 |
3.4 本章小结 |
4 D-S 证据理论在舰船动力装置技术状态评估中的应用 |
4.1 问题的提出 |
4.2 D-S 证据理论 |
4.2.1 信度函数 |
4.2.2 D-S 证据组合原理 |
4.2.3 冲突权重 |
4.3 D-S 证据理论的改进措施 |
4.3.1 证据冲突情况下的改进 |
4.3.2 证据相关情况下的改进 |
4.4 基于D-S 证据理论的决策方法 |
4.5 基于D-S 证据理论的舰船动力装置技术状态评估 |
4.5.1 基于D-S 证据理论的舰船动力装置技术状态评估流程 |
4.5.2 构造舰船动力装置技术状态的识别框架 |
4.5.3 选择评价指标,建立证据体 |
4.5.4 多证据组合 |
4.5.5 综合决策 |
4.6 本章小结 |
5 基于信息熵的舰船动力机械故障诊断 |
5.1 问题的提出 |
5.2 振动信号的信息熵特征 |
5.2.1 奇异谱熵 |
5.2.2 功率谱熵 |
5.2.3 小波空间状态特征谱熵和小波能谱熵 |
5.3 旋转机械典型故障的信息熵带及信息熵期望值 |
5.3.1 旋转机械典型故障的表现和特征 |
5.3.2 转子系统典型故障模拟实验 |
5.3.3 实验数据的三维频谱图 |
5.3.4 实验结果-信息熵带和信息熵期望值 |
5.4 基于信息熵贴近度的旋转机械故障诊断 |
5.4.1 基于贴近度的状态评估原理 |
5.4.2 贴近度计算模型 |
5.4.3 基于信息熵贴近度计算模型 |
5.4.4 实例计算 |
5.5 基于信息熵和D-S 证据理论的旋转机械故障诊断 |
5.5.1 基于信息熵的基本可信度分配函数的构造 |
5.5.2 诊断实例 |
5.6 本章小结 |
6 基于任务剖面的复杂系统技术状态综合评估方法 |
6.1 问题的提出 |
6.2 单设备的技术状态评价方法 |
6.2.1 单设备技术状态评估指标的确定 |
6.2.2 基于指标分级的单设备技术状态评估 |
6.2.3 基于D-S 证据理论的单设备技术状态评估 |
6.3 基于任务剖面和设备群的系统层次分解 |
6.4 设备群的技术状态综合评价方法 |
6.5 复杂系统技术状态等级确定方法 |
6.5.1 基于设备群权重的复杂系统技术状态等级确定 |
6.5.2 基于D-S 证据的复杂系统技术状态等级确定 |
6.6 基于专家模糊打分法的权重确定方法 |
6.7 评估实例 |
6.7.1 基于任务剖面和设备群的舰船动力装置层次结构 |
6.7.2 单设备的技术状态评估 |
6.7.3 舰船动力装置的设备群的技术状态评估 |
6.7.4 舰船动力装置的技术状态评估 |
6.8 本章小结 |
7 总结 |
7.1 全文总结 |
7.2 研究展望 |
致谢 |
参考文献 |
附录1 作者攻读学位期间发表的学术论文 |
附录2 作者攻读学位期间参与的科研项目 |
四、基于数据仓库的舰船动力装置远程故障诊断系统研究(论文参考文献)
- [1]浅析舰船的动力系统故障诊断方法[J]. 刘鸣. 机电信息, 2020(02)
- [2]柴燃联合动力装置半物理仿真实验研究[D]. 雷昊达. 哈尔滨工程大学, 2019(04)
- [3]舰船动力系统运行安全管理技术体系[J]. 杨帅,韩世蔷. 科技风, 2017(07)
- [4]舰船动力系统运行安全管理技术体系[J]. 杜剑维,刘世生,冀洵. 舰船科学技术, 2011(06)
- [5]燃气轮机远程故障诊断系统的开发与管理[D]. 郭越. 吉林大学, 2009(09)
- [6]大型起重机远程监控系统的数据优化研究及实现[D]. 陈斌. 上海交通大学, 2009(04)
- [7]水面舰船RMS仿真数据管理研究[D]. 蔡永超. 国防科学技术大学, 2008(05)
- [8]舰船动力装置智能诊断方法研究[J]. 刘燕,李世其,宋义超. 中国修船, 2007(02)
- [9]基于信息融合的舰船动力装置技术状态综合评估研究[D]. 耿俊豹. 华中科技大学, 2007(05)
- [10]舰船动力装置现代监测与诊断平台的构建设计[J]. 陈晓明,吴家明,孔庆福,余光富,杨永红. 船海工程, 2006(03)