基于神经网络的船舶冷藏集装箱故障远程监控、预警及诊断研究

论文摘要

随着世界经济全球化速度步伐的加快,信息技术的快速发展,以信息技术为代表的高新技术的变化日新月异,广泛并且深远地影响了世界各国的经济与社会,经济全球化和信息网络化相互依存、相互促进的关系愈加明显。随着经济全球化步伐的加快,世界各国之间的贸易往来愈加频繁,由于冷藏集装箱技术先进,保鲜期长,能将鱼肉、果蔬和鲜花等货物始终保持在各自最佳的低温状态,可灵活、可靠、方便地将其运送到世界任何地方。因此,它迅速发展成为国际贸易中的一种重要运输手段。但是,由于冷藏集装箱是一个流动的冷库,其营运是一个系统工程,稍有一个环节出现差错就会造成巨大的经济损失。在冷藏集装箱运输量增大的同时,由于机组机械故障、货物储藏不当、未有效控制好冷藏温度、货物质量差等原因给航运公司带来了巨大的经济损失和信誉损失。为了减少货差货损、明确权责及降低航运公司运输成本,所以基于信息化建立一个冷藏集装箱的远程故障诊断系统是非常必要的,本文将依次为背景,利用涉及到计算机网络、信息集成、专家系统等多门学科的综合技术——远程故障监控、预警及诊断技术,基于神经网络开发了船舶冷藏集装箱故障远程监控、预警及诊断系统。本文分为五个部分,第一部分,提出了该课题的研究背景、研究意义及研究内容。第二部分,指出了远程故障诊断技术、人工神经网络应用于故障诊断技术和冷藏集装箱的监测系统的国内外研究现状。第三部分,介绍了人工神经网络,并基于BP神经网络建立了BP神经网络故障诊断模型;介绍了远程故障诊断技术及结构,并建立了船舶冷藏集装箱故障远程监控、预警及诊断系统的体系结构。第四部分,介绍了船舶冷藏集装箱的制冷系统,并利用故障树分析法对其故障进行了调查与分析,利用上海海事大学冷藏集装箱试验平台进行样本采集,通过资料查阅,结合调查与分析的结果建立了船舶冷藏集装箱故障知识库。第五部分,利用组态王6.5.1开发了基于BP神经网络的冷藏集装箱故障监控、预警及诊断系统,本软件可以对冷藏集装箱参数进行监控、并对故障进行预警,当故障出现时,可以通过查询故障数据知识库找出解决办法。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的研究背景
• 1.2 课题的研究意义
• 1.3 本文的主要研究内容
• 第二章 国、内外的研究现状
• 2.1 远程故障诊断的研究现状
• 2.2 人工神经网络应用于故障诊断技术研究现状
• 2.3 冷藏集装箱的监测系统的现状
• 第三章 基于神经网络的远程故障诊断方法
• 3.1 神经网络
• 3.1.1 人工神经网络的构成
• 3.1.2 神经元的结构模型
• 3.1.3 人工神经网络的学习机制
• 3.1.4 神经网络的信息表达能力
• 3.1.5 基于 BP算法的神经网络模型
• 3.1.6 BP神经网络的改进
• 3.1.7 BP算法程序流程图和算法步骤
• 3.2 远程故障诊断技术
• 3.2.1 远程故障诊断技术概述
• 3.2.2 远程故障诊断技术发展历程
• 3.2.3 远程故障诊断技术的优点
• 3.2.4 远程故障诊断的关键问题和基础技术
• 3.2.4.1 远程故障诊断的关键问题
• 3.2.4.2 远程故障诊断的基础技术
• 3.2.5 远程故障诊断系统的总体框架
• 3.2.5.1 远程故障诊断系统基本组成
• 3.2.5.2 远程故障诊断系统总体结构
• 3.2.5.3 故障诊断系统的硬件结构
• 3.2.6 远程故障诊断系统功能结构
• 3.2.6.1 系统的逻辑结构
• 3.2.6.2 系统的功能结构
• 3.2.7 网络通讯技术与数据传输技术
• 3.2.7.1 基本的数据传输技术
• 3.2.7.2 Internet接入技术
• 3.2.8 远程故障诊断系统网络体系结构
• 3.2.8.1 基于客户机/服务器模式
• 3.2.8.2 基于浏览器/服务器模式
• 3.2.8.3 可连接对象和连接点机制的基本原理
• 3.3 船舶冷藏集装箱故障远程监控、预警及诊断系统的体系结构
• 3.3.1 冷藏集装箱故远程故障监测、诊断系统概述
• 3.3.2 冷藏集装箱制冷系统故障的特征
• 3.3.3 运行参数分析
• 3.3.4 故障监测与诊断特征参数的选取
• 3.3.4.1 故障监测与诊断特征参数的选取原则
• 3.3.4.2 特征参数的确定
• 3.3.5 参数的处理办法
• 3.3.6 通讯方案
• 3.3.6.1 通讯方案的对比
• 3.3.6.2 通讯方案的选择
• 3.3.7 冷藏集装箱远程故障监测、预报及诊断系统的基本框架
• 第四章 故障知识库的建立
• 4.1 船舶冷藏集装箱制冷系统及故障调查与分析
• 4.1.1 船舶冷藏集装箱的分类
• 4.1.2 机械内置式冷藏集装箱
• 4.1.3 蒸气压缩式冷藏集装箱制冷系统
• 4.1.4 船舶冷藏集装箱制冷系统的故障调查与分析
• 4.1.5 往复式压缩机的故障研究和分析
• 4.1.5.1 压缩机的热力性能故障模式及机理
• 4.1.5.2 压缩机机械功能故障模式及机理
• 4.1.5.3 故障树分析法的应用
• 4.2 船舶冷藏集装箱故障样本的采集及故障知识库的建立
• 4.2.1 上海海事大学冷藏集装箱试验平台
• 4.2.2 试验方案
• 4.2.2.1 故障样本的选取
• 4.2.2.2 制冷装置运行参数的选择
• 4.2.3 试验数据
• 4.2.4 试验数据分析
• 4.2.5 数据归一化处理及故障诊断参数范例集
• 4.2.6 船舶冷藏集装箱制冷系统故障库的建立
• 第五章 系统软件的实现
• 5.1 组态王简介
• 5.1.1 组态软件功能简介
• 5.1.2 国产组态软件组态王简介
• 5.2 软件的实现
• 5.2.1 系统主界面
• 5.2.2 神经网络训练界面
• 5.2.3 参数监测界面
• 5.2.4 故障预警界面
• 5.2.5 故障诊断分析界面
• 结论和展望
• 1 结论
• 2 展望
• 致谢
• 参考文献