论文摘要
随着无人船系统复杂度的增加,对其进行故障预测和健康管理(prognostic and health management,PHM)的需求也随之提升。采用贝叶斯网络建立无人船的可靠性模型,并基于此开展无人船的PHM技术研究。主要探究贝叶斯网络模型在PHM方面的应用,包括利用动态贝叶斯网络进行预测故障,通过参数学习自动生成贝叶斯网络模型。以实验室开发的智能无人船为具体研究对象,针对其动力系统常见的故障点监测模式进行研究,并设计相应的在线监测方案。通过实时监测完整地表达无人船的健康程度,并开发了无人船的健康管理模型。对开发设计的健康管理模型进行实时性和准确性双方面评价,所研发的健康管理技术可以准确地还原无人船的故障分布情况,并快速响应做出故障预测,可以充分评估无人船在不同状态下的实际工作能力。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王天语,王鸿东,梁晓锋,易宏
关键词: 无人船,可靠性,动态贝叶斯网络
来源: 舰船科学技术 2019年23期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 船舶工业,自动化技术
单位: 上海交通大学海洋工程国家重点实验室,上海交通大学海洋智能装备与系统教育部重点实验室
基金: 中国科学院学部咨询评议资助项目(17Z20320037),上海市青年科技英才扬帆计划资助项目(18YF1411500)
分类号: U664.82
页码: 80-86
总页数: 7
文件大小: 7625K
下载量: 291