Application of Neuro-net in Maintenace Decision for Ship Diesel Engine
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摘要: 为了减少船舶柴油机维修决策过程中人为因素的影响, 从历史数据中学习专家经验知识, 提出一种新的决策模型——模糊神经网络。经过MATLAB仿真试验证明, 该模型可以较好地学习历史数据中蕴涵的规律。Abstract: In order to lessen the influence of man induced factors during marine diesel maintenance decision, and learn expert experience from history data, this paper puts forward a new decision model: Fuzzy Neural Network.With the MATLAB simulation test, it shows that this model can learn the law from the history data perfectly, and reach the conclusion accurately.
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Key words:
- marine diesel /
- fuzzy neural network /
- maintenance decision /
- MATLAB simulation
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表 1 船舶主机性能参数及技术标准
表 2 某轮油液监测参数及其技术标准
表 3 "海吉顺"主机性能参数值
表 4 "海吉顺"主机性能参数劣化度样本
表 5 主机模糊神经网络训练结果
表 6 主机模糊神经网络检验结果
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[1] 严立, 杨国秀, 等. 机械设备针对性维修管理体制讲座[J]. 中国设备管理, 1999, (5)51;(6): 49;(7): 48; (8): 50;(9): 51. [2] 严志军, 严立, 等. 逻辑决断法和模糊综合评判在机械设备维修类型决策中的应用(上、下)[J]. 中国设备管理, 2000, (6)、(7): 9. [3] 范世东. 设备针对性维修策略及应用研究[D]. 大连: 大连海事大学, 1996. [4] 张叶龙. 船舶主机缸套磨损量实时监测系统研究[D]. 大连: 大连海事大学, 1999. [5] 章新华, 林良骥, 等. 基于多神经网络融合的声纳目标分类[J]. 控制与决策, 1997, (4). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KZYC199704020.htm -
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图(5) / 表(6)
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