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动力定位船测量系统故障诊断与报警技术研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究背景及意义第11页
    1.2 故障诊断与报警技术概述第11-18页
        1.2.1 故障诊断研究现状第12-15页
        1.2.2 报警技术研究现状第15-18页
    1.3 本文的主要研究内容和研究方法第18-19页
第2章 动力定位船舶模型的建立第19-29页
    2.1 引言第19页
    2.2 船舶运动学模型第19-22页
        2.2.1 坐标系第19-20页
        2.2.2 运动变量第20-21页
        2.2.3 船舶三自由度运动学模型第21页
        2.2.4 船舶低频运动模型第21-22页
        2.2.5 船舶高频运动模型第22页
    2.3 海洋环境模型第22-27页
        2.3.1 海风模型第23-25页
        2.3.2 海浪模型第25-26页
        2.3.3 海流模型第26-27页
    2.4 船舶模型仿真验证第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第3章 动力定位船测量系统故障分析第29-45页
    3.1 引言第29页
    3.2 动力定位船常用传感器第29-38页
        3.2.1 位置参考系统第29-37页
        3.2.2 其他传感器第37-38页
    3.3 传感器故障类型及其模型第38-40页
        3.3.1 传感器故障类型分析第38-39页
        3.3.2 传感器故障的数学模型第39-40页
    3.4 测量系统典型故障分析第40-43页
        3.4.1 DGPS故障分析第40-42页
        3.4.2 水声故障分析第42页
        3.4.3 张紧索故障分析第42-43页
        3.4.4 电罗经故障分析第43页
    3.5 本章小结第43-45页
第4章 动力定位船测量系统故障诊断技术研究第45-69页
    4.1 引言第45页
    4.2 传感器故障检测第45-48页
        4.2.1 单传感器故障检测第45-47页
        4.2.2 多传感器故障检测第47-48页
    4.3 支持向量机分类原理第48-53页
        4.3.1 支持向量机分类原理第48-52页
        4.3.2 支持向量机多分类算法第52-53页
    4.4 粒子群算法基本原理第53-56页
        4.4.1 粒子群优化算法原理第53-54页
        4.4.2 改进的典型粒子群算法第54页
        4.4.3 粒子群算法收敛性测试第54-55页
        4.4.4 粒子群算法优化支持向量机原理第55-56页
    4.5 基于WCPSO-BT-SVM的动力定位船测量系统故障诊断第56-67页
        4.5.1 WCPSO-BT-SVM分类模型第56-57页
        4.5.2 故障诊断预处理第57-58页
        4.5.3 故障诊断仿真验证第58-67页
    4.6 本章小结第67-69页
第5章 动力定位船测量系统报警技术研究第69-83页
    5.1 引言第69页
    5.2 动力定位船报警系统总体设计第69-71页
        5.2.1 主要技术概述第69-70页
        5.2.2 FCS报警系统第70-71页
        5.2.3 报警原理分析第71页
    5.3 动力定位船报警系统软件设计第71-73页
        5.3.1 软件设计原理第71-72页
        5.3.2 数据库的建立第72页
        5.3.3 软件功能设计第72-73页
    5.4 动力定位船测量系统报警系统软件实现第73-81页
        5.4.1 QT平台介绍第73-74页
        5.4.2 常用传感器报警信息第74-75页
        5.4.3 测量系统总体界面显示第75-76页
        5.4.4 测量系统动态曲线显示第76-78页
        5.4.5 测量系统故障设置显示第78-79页
        5.4.6 测量系统报警信息显示第79-81页
        5.4.7 故障诊断与报警总体原理第81页
    5.5 本章小结第81-83页
结论第83-85页
参考文献第85-89页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第89-91页
致谢第91页

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