无人值守机舱自动化监控.doc
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无人值守机舱自动化监控,摘要船舶机舱是船舶动力的源泉，其正常运行对海洋运输的安全性有着举足轻重的意义。而机舱自动化监控和故障诊断技术又是船舶安全性的重要部分。本文以船舶柴油机作为研究对象，通过虚拟仪器、测试技术、模糊神经网络、蚁群算法等理论为基础，深入的研究了机舱监控的各模块的设计、故障特征提取和诊断方法、以及蚁群算法所优化模糊神经网络系统。...
内容介绍
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摘 要
船舶机舱是船舶动力的源泉，其正常运行对海洋运输的安全性有着举足轻重的意义。而机舱自动化监控和故障诊断技术又是船舶安全性的重要部分。本文以船舶柴油机作为研究对象，通过虚拟仪器、测试技术、模糊神经网络、蚁群算法等理论为基础，深入的研究了机舱监控的各模块的设计、故障特征提取和诊断方法、以及蚁群算法所优化模糊神经网络系统。
本文是基于LabView的船舶柴油机故障诊断的研究。针对传统的开发软件（VB,VC++,C语言等），开发机舱监控系统开发周期长、运行速度慢、调试和维护困难，以及难以实现系统冗余等缺点，本文采用了虚拟仪器技术模块化思想设计了机舱监控及故障诊断系统。实现机舱各部件的信号采集、处理、集中显示、报警控制。为实现船舶柴油机故障诊断奠定了基础。
近年来，故障诊断技术飞速发展，在智能故障诊断中，往往不存在简单的对应关系，错综复杂。将模糊逻辑和人工神经网络相结合形成的模糊神经网络可以有效地利用模糊的信息，又有自学习的特点，能更好地胜任智能故障诊断。本文将最新的蚁群算法和模糊神经网络故障诊断相结合，对参数进行优化训练，优化网络的权值和阈值，得到了更好地收敛效果和速度。避免了网络训练限于局部极值和收敛速度慢的弊端，并且在MATLAB环境下进行了仿真，具有一定的可行性和可靠性。
关键词 机舱监控；LabView；蚁群算法；故障诊断；模糊神经网络
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 录
摘 要 I
Abstract III
第1章 绪 论 1
1.1 引言 1
1.2 故障诊断技术的研究现状与发展趋势 1
1.3 蚁群算法的研究与发展 3
1.4 论文结构安排和主要研究内容 3
第2章 系统的开发环境——虚拟仪器 5
2.1 引言 5
2.2 虚拟仪器的概念 5
2.3 虚拟仪器的系统构成 5
2.3.1 虚拟仪器的硬件构成 6
2.3.1.1.GPIB系统 6
2.3.1.2数据采集系统DAQ 7
2.3.1.3 PXI系统 7
2.3.1.4 VXI系统 7
2.3.1.5 PC端口-LPT并行口式、USB口式和1394口式系统 7
2.3.2 虚拟仪器系统软件构成 8
2.4 虚拟仪器的优势与发展趋势 9
2.4.1 虚拟仪器的特点与优势 9
2.4.2 虚拟仪器的发展趋势 11
2.5 图形化编程语言LabView 11
2.5.1 LabView概述 11
2.5.2 LabView组成与特点 11
2.5.3 LabView的优势 12
2.6 本章小结 13
第3章 船舶机舱监控系统功能模块设计 14
3.1 机舱监控的设计思想与方案 14
3.1.1 系统设计思想 14
3.1.2 系统设计方案 15
3.2 系统硬件设计 17
3.3 系统软件设计 20
3.3.1 软件总体设计 20
3.3.2 软件设计算法分析 21
3.3.3 软件主程序流程 24
3.3.4 基于LabView的各功能模块设计 25
3.3.4.1 数据采集程序设计 26
3.3.4.2 菜单设置程序设计 29
3.3.4.3 实时监控程序设计 30
3.3.4.4 监测波形程序设计 30
3.3.4.5 历史数据波形 31
3.3.4.6 报警程序设计 32
3.3.4.7 参数配置程序设计 33
3.3.4.8 数据管理程序设计 34
3.4 本章小结 35
第4章 基于模糊神经网络的船舶柴油机故障诊断 36
4.1船舶柴油机故障诊断概述 36
4.1.1船舶柴油机的故障原因及性质 36
4.1.2船舶柴油机故障主要模式 36
4.1.3船舶柴油机特征参量 37
4.2 模糊神经网络 38
4.2.1 模糊理论 38
4.2.1.1 模糊集合与隶属度 38
4.2.1.2 模糊逻辑和模糊条件推理 40
4.2.2 神经网络的基本概念 41
4.2.3模糊神经网络 42
4.3 基于FNN 的船舶柴油机智能故障诊断 45
4.3..
船舶机舱是船舶动力的源泉，其正常运行对海洋运输的安全性有着举足轻重的意义。而机舱自动化监控和故障诊断技术又是船舶安全性的重要部分。本文以船舶柴油机作为研究对象，通过虚拟仪器、测试技术、模糊神经网络、蚁群算法等理论为基础，深入的研究了机舱监控的各模块的设计、故障特征提取和诊断方法、以及蚁群算法所优化模糊神经网络系统。
本文是基于LabView的船舶柴油机故障诊断的研究。针对传统的开发软件（VB,VC++,C语言等），开发机舱监控系统开发周期长、运行速度慢、调试和维护困难，以及难以实现系统冗余等缺点，本文采用了虚拟仪器技术模块化思想设计了机舱监控及故障诊断系统。实现机舱各部件的信号采集、处理、集中显示、报警控制。为实现船舶柴油机故障诊断奠定了基础。
近年来，故障诊断技术飞速发展，在智能故障诊断中，往往不存在简单的对应关系，错综复杂。将模糊逻辑和人工神经网络相结合形成的模糊神经网络可以有效地利用模糊的信息，又有自学习的特点，能更好地胜任智能故障诊断。本文将最新的蚁群算法和模糊神经网络故障诊断相结合，对参数进行优化训练，优化网络的权值和阈值，得到了更好地收敛效果和速度。避免了网络训练限于局部极值和收敛速度慢的弊端，并且在MATLAB环境下进行了仿真，具有一定的可行性和可靠性。
关键词 机舱监控；LabView；蚁群算法；故障诊断；模糊神经网络
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 录
摘 要 I
Abstract III
第1章 绪 论 1
1.1 引言 1
1.2 故障诊断技术的研究现状与发展趋势 1
1.3 蚁群算法的研究与发展 3
1.4 论文结构安排和主要研究内容 3
第2章 系统的开发环境——虚拟仪器 5
2.1 引言 5
2.2 虚拟仪器的概念 5
2.3 虚拟仪器的系统构成 5
2.3.1 虚拟仪器的硬件构成 6
2.3.1.1.GPIB系统 6
2.3.1.2数据采集系统DAQ 7
2.3.1.3 PXI系统 7
2.3.1.4 VXI系统 7
2.3.1.5 PC端口-LPT并行口式、USB口式和1394口式系统 7
2.3.2 虚拟仪器系统软件构成 8
2.4 虚拟仪器的优势与发展趋势 9
2.4.1 虚拟仪器的特点与优势 9
2.4.2 虚拟仪器的发展趋势 11
2.5 图形化编程语言LabView 11
2.5.1 LabView概述 11
2.5.2 LabView组成与特点 11
2.5.3 LabView的优势 12
2.6 本章小结 13
第3章 船舶机舱监控系统功能模块设计 14
3.1 机舱监控的设计思想与方案 14
3.1.1 系统设计思想 14
3.1.2 系统设计方案 15
3.2 系统硬件设计 17
3.3 系统软件设计 20
3.3.1 软件总体设计 20
3.3.2 软件设计算法分析 21
3.3.3 软件主程序流程 24
3.3.4 基于LabView的各功能模块设计 25
3.3.4.1 数据采集程序设计 26
3.3.4.2 菜单设置程序设计 29
3.3.4.3 实时监控程序设计 30
3.3.4.4 监测波形程序设计 30
3.3.4.5 历史数据波形 31
3.3.4.6 报警程序设计 32
3.3.4.7 参数配置程序设计 33
3.3.4.8 数据管理程序设计 34
3.4 本章小结 35
第4章 基于模糊神经网络的船舶柴油机故障诊断 36
4.1船舶柴油机故障诊断概述 36
4.1.1船舶柴油机的故障原因及性质 36
4.1.2船舶柴油机故障主要模式 36
4.1.3船舶柴油机特征参量 37
4.2 模糊神经网络 38
4.2.1 模糊理论 38
4.2.1.1 模糊集合与隶属度 38
4.2.1.2 模糊逻辑和模糊条件推理 40
4.2.2 神经网络的基本概念 41
4.2.3模糊神经网络 42
4.3 基于FNN 的船舶柴油机智能故障诊断 45
4.3..
