文档介绍：武汉理工大学硕士学位论文摘要柴油机作为一种被广泛使用的船舶动力设备,其工作条件恶劣,容易发生故障,而且检测过程繁杂,维修工作量大,一旦修理和维护不及时或不准确,将导致海损事故,造***员财产损失和海洋污染。因此,做好柴油机的故障诊断工作,对提高柴油机使用安全性、降低污染、节约维修费用及降低消耗具有重要的意义。由于柴油机结构较为复杂,采用传统方法对其进行诊断难以满足要求,近年来,随着计算机及人工智能的发展,借助于神经网络、模糊逻辑以及专家系统等人工智能技术的计算机诊断方法,是柴油机故障诊断研究的一个重要方向。本文通过对人工神经网络、模糊逻辑理论,以及专家系统等人工智能理论的分析,综合各种理论技术的优势,对船舶柴油机的故障诊断做了一些初步的探讨,主要完成了以下几方面的工作:(1)分析了船舶柴油机故障诊断技术的国内外研究现状和故障诊断机理,重点研究了船舶柴油机涡轮增压系统和冷却水系统,建立了故障现象及其对应的故障原因样本集。(2)针对船舶柴油机故障的复杂性和模糊性,引入模糊逻辑的概念,构造了模糊神经网络,并用它进行船舶柴油机涡轮增压系统和冷却水系统的故障诊断。诊断仿真结果表明,将模糊逻辑引入神经网络后,对知识的表示更准确,不仅对输入故障现象的描述更加细化,而且对输出的故障原因也有明确的解释,更符合人们的思维****惯。(3)组件技术实现了VisualC++对MATLAB神经网络工具箱的调用,在此基础上开发了柴油机故障诊断专家系统试验平台,以模糊理论确定故障发生的程度;以专家经验,收集训练样本;以神经网络来完成自学****功能,提高了诊断的效率,克服了传统故障诊断的一些不足。本软件具有简单实用的人机界面,使用模块化的方式编程,易于扩充,为后续的研究建立了基础。关键词:船舶柴油机;模糊神经网络;专家系统;故障诊断武汉理工大学硕士学位论文AbstractDieseliswidelyusedasshippowerequipment,poorworkingconditions,failure-prone,plicatedtheprocessoftesting,maintenanceworkload,urate,ident,,todotheworkofdieselenginefaultdiagnosisishelptoimprovetheuseofdieselenginesafety,reducepollution,,itisdifficulttomeettherequirementsfordiagnosisbyusingthetraditionalmethod,Inrecentyears,、putersandartificialintelligence,works,works,:(1).(2)plexityandambiguityofthemarinedieselenginefault,’,SOitWasfitforpeople’Sthinkinghabits.(3)workToolboxfunctionsforusingbyVisualC++developingenvironmentto武汉理工大学