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基于BP人工神经网络的渔船舵机液压系统故障模拟及诊断
被引量:
6
1
作者
张庆男
任玉清
+1 位作者
黄应邦
厚得雨
《船舶工程》
CSCD
北大核心
2022年第12期82-86,91,共6页
针对渔船舵机液压系统故障率高且故障点存在非线性难以诊断的问题,提出了一种基于BP神经网络对渔船舵机液压系统故障分类诊断的方法。该方法利用AMEsim软件搭建故障仿真模型,对5种不同故障的15类故障度分别进行模拟仿真并提取数据,把所...
针对渔船舵机液压系统故障率高且故障点存在非线性难以诊断的问题,提出了一种基于BP神经网络对渔船舵机液压系统故障分类诊断的方法。该方法利用AMEsim软件搭建故障仿真模型,对5种不同故障的15类故障度分别进行模拟仿真并提取数据,把所得500组样本数据使用BP人工神经网络算法进行训练测试并应用于故障诊断。结果表明,模拟仿真能够解决液压系统故障样本数据难以取得的问题,利用BP人工神经网络进行渔船舵机液压系统故障诊断具有较高的准确度。
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关键词
渔船
舵机
故障诊断
AMESIM仿真
液压系统
BP神经网络
原文传递
题名
基于BP人工神经网络的渔船舵机液压系统故障模拟及诊断
被引量:
6
1
作者
张庆男
任玉清
黄应邦
厚得雨
机构
大连海洋大学航海与船舶工程学院
中国水产科学研究院南海水产研究所
出处
《船舶工程》
CSCD
北大核心
2022年第12期82-86,91,共6页
基金
农业农村部财政专项资金项目(2022-B050102,2022-A160202)
广东省财政专项资金项目(2020-01030220203048)。
文摘
针对渔船舵机液压系统故障率高且故障点存在非线性难以诊断的问题,提出了一种基于BP神经网络对渔船舵机液压系统故障分类诊断的方法。该方法利用AMEsim软件搭建故障仿真模型,对5种不同故障的15类故障度分别进行模拟仿真并提取数据,把所得500组样本数据使用BP人工神经网络算法进行训练测试并应用于故障诊断。结果表明,模拟仿真能够解决液压系统故障样本数据难以取得的问题,利用BP人工神经网络进行渔船舵机液压系统故障诊断具有较高的准确度。
关键词
渔船
舵机
故障诊断
AMESIM仿真
液压系统
BP神经网络
Keywords
fishing vessel steering gear
fault diagnosis
AMEsim simulation
hydraulic system
BP neural network
分类号
U664.41 [交通运输工程—船舶及航道工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP人工神经网络的渔船舵机液压系统故障模拟及诊断
张庆男
任玉清
黄应邦
厚得雨
《船舶工程》
CSCD
北大核心
2022
6
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