基于社團發(fā)現(xiàn)算法的船舶主機系統(tǒng)故障診斷研究.pdf

1、船舶主機系統(tǒng)的故障監(jiān)測與診斷對提高船舶柴油機工作時的安全性和可靠性,降低設備維修費用,減少經(jīng)濟損失,避免重大事故發(fā)生具有十分重大的意義。柴油機故障診斷最常用的傳統(tǒng)方法主要有熱力參數(shù)分析法、油液分析法和振動分析法,也有將時域分析法、小波分析法、小波包法、局域波法、粗糙集理論等其它學科的一些思想與方法移植于柴油機故障診斷的研究中。同時,社團發(fā)現(xiàn)作為復雜網(wǎng)絡的研究熱點之一,已滲透到很多工程領域,包括主機系統(tǒng)的故障監(jiān)測與診斷。
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2、雜網(wǎng)絡的社團結構分析是復雜網(wǎng)絡結構分析中的一個非常重要的課題。社團是指由網(wǎng)絡節(jié)點組成的一個個節(jié)點子集合,子集合內(nèi)部節(jié)點之間邊的連接很稠密,各子集合節(jié)點之間邊的連接則是稀疏的。社團發(fā)現(xiàn)算法的目的是利用盡量少的信息得到盡量準確的網(wǎng)絡社團結構。簡介了以Kemighan-Lin算法和譜平分方法為代表的圖分割方法,以GN算法為代表的分裂方法,以模塊度為基準的合并方法,基于網(wǎng)絡動力學的方法,以及統(tǒng)計學推理方法。將主機系統(tǒng)的各樣本作為網(wǎng)絡節(jié)點,各熱力

3、參數(shù)值作為節(jié)點的屬性,定義故障樣本間的相似程度,并以其作為節(jié)點間邊的權重,給故障節(jié)點進行分類,即做社團發(fā)現(xiàn)。Clauset、Newman和Moore采用堆的數(shù)據(jù)結構來計算和更新網(wǎng)絡的模塊度,提出了CNM算法。計算所得類間和類內(nèi)的相似度,故障診斷轉(zhuǎn)化為解決滿足“類內(nèi)相似度大,類間相似度小”的子網(wǎng)絡探測問題,最終轉(zhuǎn)化為模塊度增益函數(shù)的最優(yōu)化問題。為了減少計算的復雜度,設定初始劃分流程,將相似度大于閾值的節(jié)點進行合并,再采用CNM算法計算。因

4、工作平臺編程環(huán)境友好、程序語言簡單易用、科學計算數(shù)據(jù)處理能力和圖形處理功能的全面,MATLAB軟件被用來進行CNM算法的仿真計算。故障數(shù)據(jù)采自STX大連造船有限公司七條船的相關資料和記錄。統(tǒng)計閾值在0.01至0.99時的正確率和運行時間,以檢驗算法的優(yōu)劣。結果表明,在合適的相似度函數(shù)下,CNM算法具有相當高的正確率,且對閾值穩(wěn)定,能夠在很短的時間內(nèi)得到正確結果。
　　 復雜網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)算法應用于主機系統(tǒng)的故障診斷經(jīng)仿真試驗證明是