船用装备远程健康状态监测系统概述

发布时间：2024-04-21 00:18

　　近年来,中国远洋运输业规模不断扩大,同时,船用装备配套已基本摆脱了对国外装备的依赖。然而,与国外船用装备相比,国产船用装备可靠性较低,故障率较高,为此,除通过优化装备设计、提高生产工艺等手段外,还可以借助船用装备远程健康状态监测系统解决该问题。

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【部分图文】：

图1卷积神经元网络结构示意图

船用装备远程健康状态监测系统依托传感器在线获取装备状态数据,计算机通过科学的数据处理方法将其与已知故障模型进行比对,从而确定装备是否存在故障隐患。基于船用装备工作环境恶劣、工作时间长等特点,卷积神经元网络技术的应用可有效提高故障预测的准确性,通过深度学习提高区分装备状态数据中故障....

图2大数据处理技术流程图

传感器完成了不同装备的状态数据收集工作,并通过远程通信网络将数据传送至岸基数据监控中心,经过大数据预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据分析技术对数据中的装备状态信息进行“解码”。(1)大数据预处理技术。

图3基于卫星通信技术的远程通信系统

目前,船用远距离通信主要包括短波通信、超短波通信和微波通信,其中,受地球曲率影响,短波通信与超短波通信距离有限,在远洋航行过程中无法保证与岸基数据中心通信链路的稳定性,因此,远程通信链路多借助微波通信频段搭建,如卫星通信网络[5]。船用装备状态数据通过卫星通信链路传输至岸基数据中....

图4直流电机远程健康状态监测系统架构

目前,大多数直流电机在自我状态监测方面仅能够完成输入电压/电流监测、输出电压/电流监测、核心温度监测等,然而,以上监测数据依然无法保证直流电机状态监测精度,这对直流电机远程健康状态监测系统的构建提出了更高要求[7]。这里以轴承偏心故障监测系统中的样本采集环节、船载数据中心和数据分....

本文编号：3960135