BP神经网络在远洋船舶远程监控中的应用研究

• 作者: 吴桂涛 孙培廷 崔文彬 张跃文
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 远洋船舶远程监控 参数识别码 BP神经网络 排气温度
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 页码范围: 935-939
• 页数: 5页
• 分类号: U672
• 字数: 2939字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2009.08.016

摘要

为了满足公司对于远洋船舶更加有效监控的要求,应用BP神经网络对监控系统加以改进,使船舶远程监控系统发出预警信号,并能在船舶上报警.相应参数识别码第一时间到达岸上公司,岸上公司可以在最佳时间协助船舶对设备进行维修.BP神经网络在远程监控系统的应用分析过程中,以6缸柴油主机排气温度变化趋势为模型,利用BP神经网络良好的学习特性,建立了排气温度变化的持续升高预警模型及其他非预警模型.模拟结论经验证表明,模拟结果与样本之间的误差小于5%,能够准确判断故障趋势并能预报警,改进了远洋船舶的远程故障监测系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴桂涛	大连海事大学轮机工程学院	61	538	12.0	20.0
2	孙培廷	大连海事大学轮机工程学院	136	1360	20.0	29.0
3	张跃文	大连海事大学轮机工程学院	38	141	7.0	10.0
4	崔文彬	大连海事大学轮机工程学院	14	205	6.0	14.0