CN115825635A - 一种船舶机舱机电设备状态监测及故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种船舶机舱机电设备状态监测及故障诊断方法，用于解决现有的船舶机舱监测报警***无法实时获得船舶机舱机电设备的运行状态，无法判断具体出现故障的船舶机舱机电设备，无法实时进行故障诊断，进而仍然无法做到高效的发现问题并及时作出应急反应的问题；该方法能够实时对船舶机舱机电设备的运行状态进行监测，还能够对运行状态不佳的机电设备进行合理分析并筛选，之后筛选出的机电设备进行故障诊断，从而能够实现及时发现问题并作出应急反应，避免出现恶劣影响。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种船舶机舱机电设备状态监测及故障诊断方法。
背景技术
在大数据时代背景下，船舶智能化已经成为船舶制造与航运领域发展的必然趋势，智能船舶的功能模块包括智能航行、智能船体、智能机舱、智能能效管理、智能货物管理和智能集成平台六个部分，基本囊括了智能船舶所应具备的所有功能。目前已有的船舶机舱监测***是指通过对机舱内设备工作状况的实时监测，及时获知设备运行的安全状况，在出现故障时能够及时采取处理，是保证船舶安全可靠航行的必要手段和实现船舶信息化、智能化的关键***。
申请号为CN201310634271.8的专利公开了一种船舶机舱监测报警***，包括：监测中心；连接监测中心的ZigBee协调器；与ZigBee协调器相连接的多个ZigBee终端节点，每一ZigBee终端节点连接一用于采集船舶机舱数据的机舱数据采集单元；多个机舱数据采集单元分别设置在船舶机舱的不同数据采集位置上；所述监测中心包括存储单元、语音报警单元、显示单元和连接存储单元、语音报警单元和显示单元的处理单元；该发明能够直接根据采集的船舶机舱数据获知故障信息并进行相应的语音报警，同时对当前船舶机舱的故障信息及对应的故障指南信息进行显示，自动化程度高，但仍然存在以下不足之处：虽然能够对船舶机舱机电设备进行语音报警，但是无法实时获得船舶机舱机电设备的运行状态，无法判断具体出现故障的船舶机舱机电设备，无法实时进行故障诊断，进而仍然无法做到高效的发现问题并及时作出应急反应。
发明内容
为了克服上述的技术问题，本发明的目的在于提供一种船舶机舱机电设备状态监测及故障诊断方法：通过状态监测模块将船舶机舱中处于运行状态的机电设备标记为分析对象，通过信息获取模块用于获取分析对象的偏压值，通过监测诊断平台根据偏压值从分析对象中筛选出监测对象，通过状态监测模块获取监测对象的状态参数，通过信息分析模块根据状态参数获得状态值，并根据偏压值、状态值获得诊断系数，通过故障诊断模块根据诊断系数从监测对象中筛选出诊断对象，通过监测诊断平台对诊断对象进行报警处理，解决了现有的船舶机舱监测报警***无法实时获得船舶机舱机电设备的运行状态，无法判断具体出现故障的船舶机舱机电设备，无法实时进行故障诊断，进而仍然无法做到高效的发现问题并及时作出应急反应的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种船舶机舱机电设备状态监测及故障诊断方法，包括以下模块：状态监测模块、信息获取模块、监测诊断平台、信息分析模块以及故障诊断模块；
其中，所述状态监测模块用于将船舶机舱中处于运行状态的机电设备标记为分析对象j，同时生成分析指令，并将分析指令发送至信息获取模块；
其中，所述信息获取模块用于获取分析对象j的偏压值PY，并将偏压值PY发送至监测诊断平台，还用于获取监测对象i的状态参数，并将状态参数发送至信息分析模块；其中，状态参数包括移差值YC、温差值WC以及运行值ZD；
其中，所述监测诊断平台用于根据偏压值PY从分析对象j中筛选出监测对象i，同时生成监测指令，并将生成监测指令发送至信息获取模块，还用于对诊断对象进行报警处理；
其中，所述信息分析模块用于根据状态参数获得状态值ZT，并根据偏压值PY、状态值ZT获得诊断系数ZD，并将诊断系数ZD发送至故障诊断模块；
其中，所述故障诊断模块用于根据诊断系数ZD从监测对象i中筛选出诊断对象，并将诊断对象发送至监测诊断平台。
作为本发明进一步的方案：所述信息获取模块获取偏压值PY的具体过程如下：
接收到分析指令后实时采集分析对象j的工作电压，获取分析对象j的额定电压，获得工作电压、额定电压之间的差值并将其标记为电压差，获得电压差与额定电压的比值并将其标记为偏压值PY；
将偏压值PY发送至监测诊断平台。
作为本发明进一步的方案：所述信息获取模块获取状态参数的具体过程如下：
接收到监测指令后采集监测对象i单位时间的振动次数和每次振动时的振动位移高度，并将其分别标记为振次值ZC和振移值，获取最大的振移值和最小的振移值之间的差值并将其标记为移差值YC，将振次值ZC、移差值YC代入公式
得到振动值ZD，其中p1、p2分别为振动幅度ZF、振动频率ZP的预设比例系数，且q1×q2=4.23，且q1＞q2；
采集监测对象i外表面的平均温度和监测对象i内部的最高温度，获得两者之间的差值并将其标记为温差值WC；
获取监测对象i的运行次数以及每次运行的时长，并将其分别标记为运数值YS和运时值，将所有运时值进行统计并累加，得到总时值ZS，将运数值YS与总时值ZS代入公式
得到运行值ZD，其中a1、a2分别为运数值YS与总时值ZS的预设权重系数，且a1+a2=1，取a1=0.37、a2=0.63；
将移差值YC、温差值WC以及运行值ZD发送至信息分析模块。
作为本发明进一步的方案：所述信息分析模块获得诊断系数ZD的具体过程如下：
将移差值YC、温差值WC以及运行值ZD代入公式
得到状态值ZT，其中f1、f2、f3分别为移差值YC、温差值WC以及运行值ZD的预设权重系数，且f1+f2+f3=1，1＞f3＞f1＞f2＞0，e为自然常数；
将偏压值PY、状态值ZT代入公式
得到诊断系数ZD，其中γ为预设误差因子，取γ=0.948；
将诊断系数ZD发送至故障诊断模块。
作为本发明进一步的方案：一种船舶机舱机电设备状态监测及故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤1：状态监测模块将船舶机舱中处于运行状态的机电设备标记为分析对象j，j=1、……、m，m为自然数，同时生成分析指令，并将分析指令发送至信息获取模块；
步骤2：信息获取模块接收到分析指令后实时采集分析对象j的工作电压，获取分析对象j的额定电压，获得工作电压、额定电压之间的差值并将其标记为电压差，获得电压差与额定电压的比值并将其标记为偏压值PY；
步骤3：信息获取模块将偏压值PY发送至监测诊断平台；
步骤4：监测诊断平台将偏压值PY与预设偏压阈值PYy进行比较：若偏压值PY≥预设偏压阈值PYy，并将偏压值PY所对应的分析对象j依次标记为监测对象i，i=1、……、n，n为自然数，同时生成监测指令，并将生成监测指令发送至信息获取模块；
步骤5：信息获取模块接收到监测指令后采集监测对象i单位时间的振动次数和每次振动时的振动位移高度，并将其分别标记为振次值ZC和振移值，获取最大的振移值和最小的振移值之间的差值并将其标记为移差值YC，将振次值ZC、移差值YC代入公式
得到振动值ZD，其中p1、p2分别为振动幅度ZF、振动频率ZP的预设比例系数，且q1×q2=4.23，且q1＞q2；
步骤6：信息获取模块采集监测对象i外表面的平均温度和监测对象i内部的最高温度，获得两者之间的差值并将其标记为温差值WC；
步骤7：信息获取模块获取监测对象i的运行次数以及每次运行的时长，并将其分别标记为运数值YS和运时值，将所有运时值进行统计并累加，得到总时值ZS，将运数值YS与总时值ZS代入公式
得到运行值ZD，其中a1、a2分别为运数值YS与总时值ZS的预设权重系数，且a1+a2=1，取a1=0.37、a2=0.63；
步骤8：信息获取模块将移差值YC、温差值WC以及运行值ZD发送至信息分析模块；
步骤9：信息分析模块将移差值YC、温差值WC以及运行值ZD代入公式
得到状态值ZT，其中f1、f2、f3分别为移差值YC、温差值WC以及运行值ZD的预设权重系数，且f1+f2+f3=1，1＞f3＞f1＞f2＞0，e为自然常数；
步骤10：信息分析模块将偏压值PY、状态值ZT代入公式
得到诊断系数ZD，其中γ为预设误差因子，取γ=0.948；
步骤11：信息分析模块将诊断系数ZD发送至故障诊断模块；
步骤12：故障诊断模块将监测对象i按照诊断系数ZD从大到小的顺序进行排序，将位于第一位的监测对象i标记为诊断对象，将诊断对象发送至监测诊断平台；
步骤13：监测诊断平台接收到诊断对象后在终端上进行弹窗报警显示，同时控制与诊断对象相对应的报警铃进行响铃警报，待检修人员对其进行检修完成并点击“检修完成”按钮后，将偏压值PY与预设偏压阈值PYy进行比较：若偏压值PY≥预设偏压阈值PYy，生成续检指令，并将续检指令发送至故障检修模块；
步骤14：故障检修模块接收到续检指令后将位于第一位的监测对象i删除并进行重新排序，并将重新排序后且位于第一位的监测对象i标记为诊断对象，将诊断对象发送至监测诊断平台。
本发明的有益效果：
本发明的一种船舶机舱机电设备状态监测及故障诊断方法，通过状态监测模块将船舶机舱中处于运行状态的机电设备标记为分析对象，通过信息获取模块用于获取分析对象的偏压值，通过监测诊断平台根据偏压值从分析对象中筛选出监测对象，通过状态监测模块获取监测对象的状态参数，通过信息分析模块根据状态参数获得状态值，并根据偏压值、状态值获得诊断系数，通过故障诊断模块根据诊断系数从监测对象中筛选出诊断对象，通过监测诊断平台对诊断对象进行报警处理；该状态监测及故障诊断方法首先通过获得偏压值，偏压值用于衡量分析对象运行时工作电压的偏离程度，偏压值越大表示偏离程度越高，从而初步将分析对象进行筛选，得到监测对象，之后通过获得状态值，状态值用于衡量监测对象的运行状态优良程度，状态值越大表示监测对象的运行状态越差，之后通过获得诊断系数，诊断系数用于综合衡量监测对象的运行状态以及故障情况，诊断系数越大则越需要被诊断的程度，之后筛选出诊断对象对其进行诊断，直至偏压值＜预设偏压阈值为止；该方法能够实时对船舶机舱机电设备的运行状态进行监测，还能够对运行状态不佳的机电设备进行合理分析并筛选，之后筛选出的机电设备进行故障诊断，从而能够实现及时发现问题并作出应急反应，避免出现恶劣影响。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明中一种船舶机舱机电设备状态监测及故障诊断方法的原理框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1:
请参阅图1所示，本实施例为一种船舶机舱机电设备状态监测及故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤1：状态监测模块将船舶机舱中处于运行状态的机电设备标记为分析对象j，j=1、……、m，m为自然数，同时生成分析指令，并将分析指令发送至信息获取模块；
步骤2：信息获取模块接收到分析指令后实时采集分析对象j的工作电压，获取分析对象j的额定电压，获得工作电压、额定电压之间的差值并将其标记为电压差，获得电压差与额定电压的比值并将其标记为偏压值PY；
步骤3：信息获取模块将偏压值PY发送至监测诊断平台；
步骤4：监测诊断平台将偏压值PY与预设偏压阈值PYy进行比较：若偏压值PY≥预设偏压阈值PYy，并将偏压值PY所对应的分析对象j依次标记为监测对象i，i=1、……、n，n为自然数，同时生成监测指令，并将生成监测指令发送至信息获取模块；
步骤5：信息获取模块接收到监测指令后采集监测对象i单位时间的振动次数和每次振动时的振动位移高度，并将其分别标记为振次值ZC和振移值，获取最大的振移值和最小的振移值之间的差值并将其标记为移差值YC，将振次值ZC、移差值YC代入公式
得到振动值ZD，其中p1、p2分别为振动幅度ZF、振动频率ZP的预设比例系数，且q1×q2=4.23，且q1＞q2；
步骤6：信息获取模块采集监测对象i外表面的平均温度和监测对象i内部的最高温度，获得两者之间的差值并将其标记为温差值WC；
步骤7：信息获取模块获取监测对象i的运行次数以及每次运行的时长，并将其分别标记为运数值YS和运时值，将所有运时值进行统计并累加，得到总时值ZS，将运数值YS与总时值ZS代入公式
得到运行值ZD，其中a1、a2分别为运数值YS与总时值ZS的预设权重系数，且a1+a2=1，取a1=0.37、a2=0.63；
步骤8：信息获取模块将移差值YC、温差值WC以及运行值ZD发送至信息分析模块；
步骤9：信息分析模块将移差值YC、温差值WC以及运行值ZD代入公式
得到状态值ZT，其中f1、f2、f3分别为移差值YC、温差值WC以及运行值ZD的预设权重系数，且f1+f2+f3=1，1＞f3＞f1＞f2＞0，e为自然常数；
步骤10：信息分析模块将偏压值PY、状态值ZT代入公式
得到诊断系数ZD，其中γ为预设误差因子，取γ=0.948；
步骤11：信息分析模块将诊断系数ZD发送至故障诊断模块；
步骤12：故障诊断模块将监测对象i按照诊断系数ZD从大到小的顺序进行排序，将位于第一位的监测对象i标记为诊断对象，将诊断对象发送至监测诊断平台；
步骤13：监测诊断平台接收到诊断对象后在终端上进行弹窗报警显示，同时控制与诊断对象相对应的报警铃进行响铃警报，待检修人员对其进行检修完成并点击“检修完成”按钮后，将偏压值PY与预设偏压阈值PYy进行比较：若偏压值PY≥预设偏压阈值PYy，生成续检指令，并将续检指令发送至故障检修模块；
步骤14：故障检修模块接收到续检指令后将位于第一位的监测对象i删除并进行重新排序，并将重新排序后且位于第一位的监测对象i标记为诊断对象，将诊断对象发送至监测诊断平台。
实施例2:
请参阅图1所示，本实施例为一种船舶机舱机电设备状态监测及故障诊断方法，包括以下模块：状态监测模块、信息获取模块、监测诊断平台、信息分析模块以及故障诊断模块；
其中，所述状态监测模块用于将船舶机舱中处于运行状态的机电设备标记为分析对象j，同时生成分析指令，并将分析指令发送至信息获取模块；
其中，所述信息获取模块用于获取分析对象j的偏压值PY，并将偏压值PY发送至监测诊断平台，还用于获取监测对象i的状态参数，并将状态参数发送至信息分析模块；其中，状态参数包括移差值YC、温差值WC以及运行值ZD；
其中，所述监测诊断平台用于根据偏压值PY从分析对象j中筛选出监测对象i，同时生成监测指令，并将生成监测指令发送至信息获取模块，还用于对诊断对象进行报警处理；
其中，所述信息分析模块用于根据状态参数获得状态值ZT，并根据偏压值PY、状态值ZT获得诊断系数ZD，并将诊断系数ZD发送至故障诊断模块；
其中，所述故障诊断模块用于根据诊断系数ZD从监测对象i中筛选出诊断对象，并将诊断对象发送至监测诊断平台。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上内容仅仅是对本发明所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种船舶机舱机电设备状态监测及故障诊断方法，其特征在于，包括以下模块：状态监测模块、信息获取模块、监测诊断平台、信息分析模块以及故障诊断模块；
其中，所述状态监测模块用于将船舶机舱中处于运行状态的机电设备标记为分析对象，同时生成分析指令，并将分析指令发送至信息获取模块；
其中，所述信息获取模块用于获取分析对象的偏压值，并将偏压值发送至监测诊断平台，还用于获取监测对象的状态参数，并将状态参数发送至信息分析模块；其中，状态参数包括移差值、温差值以及运行值；
其中，所述监测诊断平台用于根据偏压值从分析对象中筛选出监测对象，同时生成监测指令，并将生成监测指令发送至信息获取模块，还用于对诊断对象进行报警处理；
其中，所述信息分析模块用于根据状态参数获得状态值，并根据偏压值、状态值获得诊断系数，并将诊断系数发送至故障诊断模块；
其中，所述故障诊断模块用于根据诊断系数从监测对象中筛选出诊断对象，并将诊断对象发送至监测诊断平台。
2.根据权利要求1所述的一种船舶机舱机电设备状态监测及故障诊断方法，其特征在于，所述信息获取模块获取偏压值的具体过程如下：
接收到分析指令后实时采集分析对象的工作电压，获取分析对象的额定电压，获得工作电压、额定电压之间的差值并将其标记为电压差，获得电压差与额定电压的比值并将其标记为偏压值；
将偏压值发送至监测诊断平台。
3.根据权利要求1所述的一种船舶机舱机电设备状态监测及故障诊断方法，其特征在于，所述信息获取模块获取状态参数的具体过程如下：
接收到监测指令后采集监测对象单位时间的振动次数和每次振动时的振动位移高度，并将其分别标记为振次值和振移值，获取最大的振移值和最小的振移值之间的差值并将其标记为移差值，将振次值、移差值经过分析得到振动值；
采集监测对象外表面的平均温度和监测对象内部的最高温度，获得两者之间的差值并将其标记为温差值；
获取监测对象的运行次数以及每次运行的时长，并将其分别标记为运数值和运时值，将所有运时值进行统计并累加，得到总时值，将运数值与总时值经过分析得到运行值；
将移差值、温差值以及运行值发送至信息分析模块。
4.根据权利要求1所述的一种船舶机舱机电设备状态监测及故障诊断方法，其特征在于，所述信息分析模块获得诊断系数的具体过程如下：
将移差值、温差值以及运行值经过分析得到状态值；
将偏压值、状态值经过分析得到诊断系数；
将诊断系数发送至故障诊断模块。
5.根据权利要求1所述的一种船舶机舱机电设备状态监测及故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：状态监测模块将船舶机舱中处于运行状态的机电设备标记为分析对象，同时生成分析指令，并将分析指令发送至信息获取模块；
步骤2：信息获取模块接收到分析指令后实时采集分析对象的工作电压，获取分析对象的额定电压，获得工作电压、额定电压之间的差值并将其标记为电压差，获得电压差与额定电压的比值并将其标记为偏压值；
步骤3：信息获取模块将偏压值发送至监测诊断平台；
步骤4：监测诊断平台将偏压值与预设偏压阈值进行比较：若偏压值≥预设偏压阈值，并将偏压值所对应的分析对象依次标记为监测对象，同时生成监测指令，并将生成监测指令发送至信息获取模块；
步骤5：信息获取模块接收到监测指令后采集监测对象单位时间的振动次数和每次振动时的振动位移高度，并将其分别标记为振次值和振移值，获取最大的振移值和最小的振移值之间的差值并将其标记为移差值，将振次值、移差值经过分析得到振动值；
步骤6：信息获取模块采集监测对象外表面的平均温度和监测对象内部的最高温度，获得两者之间的差值并将其标记为温差值；
步骤7：信息获取模块获取监测对象的运行次数以及每次运行的时长，并将其分别标记为运数值和运时值，将所有运时值进行统计并累加，得到总时值，将运数值与总时值经过分析得到运行值；
步骤8：信息获取模块将移差值、温差值以及运行值发送至信息分析模块；
步骤9：信息分析模块将移差值、温差值以及运行值经过分析得到状态值；
步骤10：信息分析模块将偏压值、状态值经过分析得到诊断系数；
步骤11：信息分析模块将诊断系数发送至故障诊断模块；
步骤12：故障诊断模块将监测对象按照诊断系数从大到小的顺序进行排序，将位于第一位的监测对象标记为诊断对象，将诊断对象发送至监测诊断平台；
步骤13：监测诊断平台接收到诊断对象后在终端上进行弹窗报警显示，同时控制与诊断对象相对应的报警铃进行响铃警报，待检修人员对其进行检修完成并点击“检修完成”按钮后，将偏压值与预设偏压阈值进行比较：若偏压值≥预设偏压阈值，生成续检指令，并将续检指令发送至故障检修模块；
步骤14：故障检修模块接收到续检指令后将位于第一位的监测对象删除并进行重新排序，并将重新排序后且位于第一位的监测对象标记为诊断对象，将诊断对象发送至监测诊断平台。
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116360367A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-06-30 | 合肥汇一能源科技有限公司 | 一种工业设备物联网数据采集方法及*** |
| CN116542510A (zh) * | 2023-07-05 | 2023-08-04 | 江苏航运职业技术学院 | 船舶电气调试流程的优化配置方法 |
| CN116885858A (zh) * | 2023-09-08 | 2023-10-13 | 中国标准化研究院 | 一种基于数字孪生技术的配电网故障处理方法及*** |
| CN117371994A (zh) * | 2023-12-05 | 2024-01-09 | 中国船舶集团有限公司第七一九研究所 | 一种基于意见反馈的船舶维修智能管理*** |
| CN117368606A (zh) * | 2023-10-17 | 2024-01-09 | 中国船舶集团有限公司第七〇四研究所 | 一种船舶电力推进***故障监测诊断方法 |
| CN118151590A (zh) * | 2024-05-09 | 2024-06-07 | 领跑(辽宁)科技有限公司 | 基于数据分析的人机管理方法及*** |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030009302A1 (en) * | 2001-07-09 | 2003-01-09 | Leslie David S. | Method and apparatus for multi-function generator protective relay system |
| JP2011214560A (ja) * | 2010-04-02 | 2011-10-27 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 船舶遠隔監視診断システム |
| WO2018119643A1 (zh) * | 2016-12-27 | 2018-07-05 | 深圳配天智能技术研究院有限公司 | 一种设备监测方法、装置及*** |
| CN110085006A (zh) * | 2019-03-13 | 2019-08-02 | 中交广州航道局有限公司 | 船舶监测方法、装置、***和存储介质 |
| CN110346726A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-10-18 | 安徽沃博源科技有限公司 | 电池故障诊断方法、装置及电动汽车 |
| CN112115618A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-22 | 南方电网海南数字电网研究院有限公司 | 一种基于矩阵图及置信度的电力设备故障诊断方法及*** |
| CN115296422A (zh) * | 2022-09-30 | 2022-11-04 | 华能辛店发电有限公司 | 基于大数据的电力电缆运行状态监测管控***及方法 |
| CN115514292A (zh) * | 2022-10-21 | 2022-12-23 | 苏州金钥匙自动化设备有限公司 | 伺服电机转速控制***及方法 |
-
2023
- 2023-02-16 CN CN202310124969.9A patent/CN115825635B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030009302A1 (en) * | 2001-07-09 | 2003-01-09 | Leslie David S. | Method and apparatus for multi-function generator protective relay system |
| JP2011214560A (ja) * | 2010-04-02 | 2011-10-27 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 船舶遠隔監視診断システム |
| WO2018119643A1 (zh) * | 2016-12-27 | 2018-07-05 | 深圳配天智能技术研究院有限公司 | 一种设备监测方法、装置及*** |
| CN110085006A (zh) * | 2019-03-13 | 2019-08-02 | 中交广州航道局有限公司 | 船舶监测方法、装置、***和存储介质 |
| CN110346726A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-10-18 | 安徽沃博源科技有限公司 | 电池故障诊断方法、装置及电动汽车 |
| CN112115618A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-22 | 南方电网海南数字电网研究院有限公司 | 一种基于矩阵图及置信度的电力设备故障诊断方法及*** |
| CN115296422A (zh) * | 2022-09-30 | 2022-11-04 | 华能辛店发电有限公司 | 基于大数据的电力电缆运行状态监测管控***及方法 |
| CN115514292A (zh) * | 2022-10-21 | 2022-12-23 | 苏州金钥匙自动化设备有限公司 | 伺服电机转速控制***及方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 李建峰 等: "船舶机电设备运行状态监测及故障诊断" * |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116360367A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-06-30 | 合肥汇一能源科技有限公司 | 一种工业设备物联网数据采集方法及*** |
| CN116542510A (zh) * | 2023-07-05 | 2023-08-04 | 江苏航运职业技术学院 | 船舶电气调试流程的优化配置方法 |
| CN116542510B (zh) * | 2023-07-05 | 2023-10-13 | 江苏航运职业技术学院 | 船舶电气调试流程的优化配置方法 |
| CN116885858A (zh) * | 2023-09-08 | 2023-10-13 | 中国标准化研究院 | 一种基于数字孪生技术的配电网故障处理方法及*** |
| CN116885858B (zh) * | 2023-09-08 | 2023-12-08 | 中国标准化研究院 | 一种基于数字孪生技术的配电网故障处理方法及*** |
| CN117368606A (zh) * | 2023-10-17 | 2024-01-09 | 中国船舶集团有限公司第七〇四研究所 | 一种船舶电力推进***故障监测诊断方法 |
| CN117368606B (zh) * | 2023-10-17 | 2024-04-12 | 中国船舶集团有限公司第七〇四研究所 | 一种船舶电力推进***故障监测诊断方法 |
| CN117371994A (zh) * | 2023-12-05 | 2024-01-09 | 中国船舶集团有限公司第七一九研究所 | 一种基于意见反馈的船舶维修智能管理*** |
| CN117371994B (zh) * | 2023-12-05 | 2024-02-23 | 中国船舶集团有限公司第七一九研究所 | 一种基于意见反馈的船舶维修智能管理*** |
| CN118151590A (zh) * | 2024-05-09 | 2024-06-07 | 领跑(辽宁)科技有限公司 | 基于数据分析的人机管理方法及*** |
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