無人值守機艙自動化監(jiān)控.doc
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無人值守機艙自動化監(jiān)控,摘要船舶機艙是船舶動力的源泉，其正常運行對海洋運輸的安全性有著舉足輕重的意義。而機艙自動化監(jiān)控和故障診斷技術又是船舶安全性的重要部分。本文以船舶柴油機作為研究對象，通過虛擬儀器、測試技術、模糊神經網絡、蟻群算法等理論為基礎，深入的研究了機艙監(jiān)控的各模塊的設計、故障特征提取和診斷方法、以及蟻群算法所優(yōu)化模糊神經網絡系統(tǒng)。...
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摘 要
船舶機艙是船舶動力的源泉，其正常運行對海洋運輸的安全性有著舉足輕重的意義。而機艙自動化監(jiān)控和故障診斷技術又是船舶安全性的重要部分。本文以船舶柴油機作為研究對象，通過虛擬儀器、測試技術、模糊神經網絡、蟻群算法等理論為基礎，深入的研究了機艙監(jiān)控的各模塊的設計、故障特征提取和診斷方法、以及蟻群算法所優(yōu)化模糊神經網絡系統(tǒng)。
本文是基于LabView的船舶柴油機故障診斷的研究。針對傳統(tǒng)的開發(fā)軟件（VB,VC++,C語言等），開發(fā)機艙監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)周期長、運行速度慢、調試和維護困難，以及難以實現系統(tǒng)冗余等缺點，本文采用了虛擬儀器技術模塊化思想設計了機艙監(jiān)控及故障診斷系統(tǒng)。實現機艙各部件的信號采集、處理、集中顯示、報警控制。為實現船舶柴油機故障診斷奠定了基礎。
近年來，故障診斷技術飛速發(fā)展，在智能故障診斷中，往往不存在簡單的對應關系，錯綜復雜。將模糊邏輯和人工神經網絡相結合形成的模糊神經網絡可以有效地利用模糊的信息，又有自學習的特點，能更好地勝任智能故障診斷。本文將最新的蟻群算法和模糊神經網絡故障診斷相結合，對參數進行優(yōu)化訓練，優(yōu)化網絡的權值和閾值，得到了更好地收斂效果和速度。避免了網絡訓練限于局部極值和收斂速度慢的弊端，并且在MATLAB環(huán)境下進行了仿真，具有一定的可行性和可靠性。
關鍵詞 機艙監(jiān)控；LabView；蟻群算法；故障診斷；模糊神經網絡
Abstract
Marine engine room is the fountainhead of the marine power plant. Its normal operation has the important significance to the ship transportation safety. The engine room automation monitoring and fault diagnosis technologies are primary parts of modern ship work safety.Focusing on diesel engines, this thesis attempts to do a study on modular designs of engine room monitoring, faults feature extraction, fault diagnosis method of diesel engines and Fuzzy Neutral Network optimization by applying principles of Ant Colony Algorithm, Virtual Instrument and test technology.
This paper aims to research the remote fault diagnosis to marine diesel engines using LabView. Moreover, applying modular thinking in Virtual Instrument technology, the thesis designs engine room monitoring and fault diagnosis technologies to overcome the shortcomings of traditional development environments (VB, VC++, C, etc), such as long development cycle, limited running speed and difficulties in debugging, maintaining and redundancy. The data acquisition, processing, central display and alarm-control are also realized, forming solid foundations for the diesel engine remote fault diagnosis.
In recent years, with the swift advance in breakdown diagnosis technology, instead of simple corresponding relationship, complex relationship often exists. Fuzzy Neutral Network (FNN), formed by combining fuzzy logic and artificial neutral network, could effectively apply fuzzy information. With special features of self study, FNN could better handle the task of fault diagnosis. This thesis combines the latest Ant Colony Algorithm and Fuzzy Neutral Network to achieve the optimization training of the parameters and the optimization of network weight and threshold values, leading to better convergence performance and speed. Avoiding shortcomings of local extremum and slow convergence in network training, at the same time, simulating in the environment of MATLAB, the paper demonstrates considerable feasibility and reliability.
Key words: Engine room monitoring, LabView, Ant Colony Algorithm, Breakdown diagnosis, Fuzzy Neutral Network
目 錄
摘 要 I
Abstract III
第1章 緒 論 1
1.1 引言 1
1.2 故障診斷技術的研究現狀與發(fā)展趨勢 1
1.3 蟻群算法的研究與發(fā)展 3
1.4 論文結構安排和主要研究內容 3
第2章 系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境——虛擬儀器 5
2.1 引言 5
2.2 虛擬儀器的概念 5
2.3 虛擬儀器的系統(tǒng)構成 5
2.3.1 虛擬儀器的硬件構成 6
2.3.1.1.GPIB系統(tǒng) 6
2.3.1.2數據采集系統(tǒng)DAQ 7
2.3.1.3 PXI系統(tǒng) 7
2.3.1.4 VXI系統(tǒng) 7
2.3.1.5 PC端口-LPT并行口式、USB口式和1394口式系統(tǒng) 7
2.3.2 虛擬儀器系統(tǒng)軟件構成 8
2.4 虛擬儀器的優(yōu)勢與發(fā)展趨勢 9
2.4.1 虛擬儀器的特點與優(yōu)勢 9
2.4.2 虛擬儀器的發(fā)展趨勢 11
2.5 圖形化編程語言LabView 11
2.5.1 LabView概述 11
2.5.2 LabView組成與特點 11
2.5.3 LabView的優(yōu)勢 12
2.6 本章小結 13
第3章 船舶機艙監(jiān)控系統(tǒng)功能模塊設計 14
3.1 機艙監(jiān)控的設計思想與方案 14
3.1.1 系統(tǒng)設計思想 14
3.1.2 系統(tǒng)設計方案 15
3.2 系統(tǒng)硬件設計 17
3.3 系統(tǒng)軟件設計 20
3.3.1 軟件總體設計 20
3.3.2 軟件設計算法分析 21
3.3.3 軟件主程序流程 24
3.3.4 基于LabView的各功能模塊設計 25
3.3.4.1 數據采集程序設計 26
3.3.4.2 菜單設置程序設計 29
3.3.4.3 實時監(jiān)控程序設計 30
3.3.4.4 監(jiān)測波形程序設計 30
3.3.4.5 歷史數據波形 31
3.3.4.6 報警程序設計 32
3.3.4.7 參數配置程序設計 33
3.3.4.8 數據管理程序設計 34
3.4 本章小結 35
第4章 基于模糊神經網絡的船舶柴油機故障診斷 36
4.1船舶柴油機故障診斷概述 36
4.1.1船舶柴油機的故障原因及性質 36
4.1.2船舶柴油機故障主要模式 36
4.1.3船舶柴油機特征參量 37
4.2 模糊神經網絡 38
4.2.1 模糊理論 38
4.2.1.1 模糊集合與隸屬度 38
4.2.1.2 模糊邏輯和模糊條件推理 40
4.2.2 神經網絡的基本概念 41
4.2.3模糊神經網絡 42
4.3 基于FNN 的船舶柴油機智能故障診斷 45
4.3..
船舶機艙是船舶動力的源泉，其正常運行對海洋運輸的安全性有著舉足輕重的意義。而機艙自動化監(jiān)控和故障診斷技術又是船舶安全性的重要部分。本文以船舶柴油機作為研究對象，通過虛擬儀器、測試技術、模糊神經網絡、蟻群算法等理論為基礎，深入的研究了機艙監(jiān)控的各模塊的設計、故障特征提取和診斷方法、以及蟻群算法所優(yōu)化模糊神經網絡系統(tǒng)。
本文是基于LabView的船舶柴油機故障診斷的研究。針對傳統(tǒng)的開發(fā)軟件（VB,VC++,C語言等），開發(fā)機艙監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)周期長、運行速度慢、調試和維護困難，以及難以實現系統(tǒng)冗余等缺點，本文采用了虛擬儀器技術模塊化思想設計了機艙監(jiān)控及故障診斷系統(tǒng)。實現機艙各部件的信號采集、處理、集中顯示、報警控制。為實現船舶柴油機故障診斷奠定了基礎。
近年來，故障診斷技術飛速發(fā)展，在智能故障診斷中，往往不存在簡單的對應關系，錯綜復雜。將模糊邏輯和人工神經網絡相結合形成的模糊神經網絡可以有效地利用模糊的信息，又有自學習的特點，能更好地勝任智能故障診斷。本文將最新的蟻群算法和模糊神經網絡故障診斷相結合，對參數進行優(yōu)化訓練，優(yōu)化網絡的權值和閾值，得到了更好地收斂效果和速度。避免了網絡訓練限于局部極值和收斂速度慢的弊端，并且在MATLAB環(huán)境下進行了仿真，具有一定的可行性和可靠性。
關鍵詞 機艙監(jiān)控；LabView；蟻群算法；故障診斷；模糊神經網絡
Abstract
Marine engine room is the fountainhead of the marine power plant. Its normal operation has the important significance to the ship transportation safety. The engine room automation monitoring and fault diagnosis technologies are primary parts of modern ship work safety.Focusing on diesel engines, this thesis attempts to do a study on modular designs of engine room monitoring, faults feature extraction, fault diagnosis method of diesel engines and Fuzzy Neutral Network optimization by applying principles of Ant Colony Algorithm, Virtual Instrument and test technology.
This paper aims to research the remote fault diagnosis to marine diesel engines using LabView. Moreover, applying modular thinking in Virtual Instrument technology, the thesis designs engine room monitoring and fault diagnosis technologies to overcome the shortcomings of traditional development environments (VB, VC++, C, etc), such as long development cycle, limited running speed and difficulties in debugging, maintaining and redundancy. The data acquisition, processing, central display and alarm-control are also realized, forming solid foundations for the diesel engine remote fault diagnosis.
In recent years, with the swift advance in breakdown diagnosis technology, instead of simple corresponding relationship, complex relationship often exists. Fuzzy Neutral Network (FNN), formed by combining fuzzy logic and artificial neutral network, could effectively apply fuzzy information. With special features of self study, FNN could better handle the task of fault diagnosis. This thesis combines the latest Ant Colony Algorithm and Fuzzy Neutral Network to achieve the optimization training of the parameters and the optimization of network weight and threshold values, leading to better convergence performance and speed. Avoiding shortcomings of local extremum and slow convergence in network training, at the same time, simulating in the environment of MATLAB, the paper demonstrates considerable feasibility and reliability.
Key words: Engine room monitoring, LabView, Ant Colony Algorithm, Breakdown diagnosis, Fuzzy Neutral Network
目 錄
摘 要 I
Abstract III
第1章 緒 論 1
1.1 引言 1
1.2 故障診斷技術的研究現狀與發(fā)展趨勢 1
1.3 蟻群算法的研究與發(fā)展 3
1.4 論文結構安排和主要研究內容 3
第2章 系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境——虛擬儀器 5
2.1 引言 5
2.2 虛擬儀器的概念 5
2.3 虛擬儀器的系統(tǒng)構成 5
2.3.1 虛擬儀器的硬件構成 6
2.3.1.1.GPIB系統(tǒng) 6
2.3.1.2數據采集系統(tǒng)DAQ 7
2.3.1.3 PXI系統(tǒng) 7
2.3.1.4 VXI系統(tǒng) 7
2.3.1.5 PC端口-LPT并行口式、USB口式和1394口式系統(tǒng) 7
2.3.2 虛擬儀器系統(tǒng)軟件構成 8
2.4 虛擬儀器的優(yōu)勢與發(fā)展趨勢 9
2.4.1 虛擬儀器的特點與優(yōu)勢 9
2.4.2 虛擬儀器的發(fā)展趨勢 11
2.5 圖形化編程語言LabView 11
2.5.1 LabView概述 11
2.5.2 LabView組成與特點 11
2.5.3 LabView的優(yōu)勢 12
2.6 本章小結 13
第3章 船舶機艙監(jiān)控系統(tǒng)功能模塊設計 14
3.1 機艙監(jiān)控的設計思想與方案 14
3.1.1 系統(tǒng)設計思想 14
3.1.2 系統(tǒng)設計方案 15
3.2 系統(tǒng)硬件設計 17
3.3 系統(tǒng)軟件設計 20
3.3.1 軟件總體設計 20
3.3.2 軟件設計算法分析 21
3.3.3 軟件主程序流程 24
3.3.4 基于LabView的各功能模塊設計 25
3.3.4.1 數據采集程序設計 26
3.3.4.2 菜單設置程序設計 29
3.3.4.3 實時監(jiān)控程序設計 30
3.3.4.4 監(jiān)測波形程序設計 30
3.3.4.5 歷史數據波形 31
3.3.4.6 報警程序設計 32
3.3.4.7 參數配置程序設計 33
3.3.4.8 數據管理程序設計 34
3.4 本章小結 35
第4章 基于模糊神經網絡的船舶柴油機故障診斷 36
4.1船舶柴油機故障診斷概述 36
4.1.1船舶柴油機的故障原因及性質 36
4.1.2船舶柴油機故障主要模式 36
4.1.3船舶柴油機特征參量 37
4.2 模糊神經網絡 38
4.2.1 模糊理論 38
4.2.1.1 模糊集合與隸屬度 38
4.2.1.2 模糊邏輯和模糊條件推理 40
4.2.2 神經網絡的基本概念 41
4.2.3模糊神經網絡 42
4.3 基于FNN 的船舶柴油機智能故障診斷 45
4.3..
