Artificial Neural Networks in Sensors Signals Processing within Marine Diesel Engine Process

Abstract

Primjena novih tehnologija i tehnika u brodskim sustavima, posebice softverskih kao što su: neuronske mreže, ekspertni sustavi, neizrazita logika, genetički algoritmi, prepoznavanja uzoraka, fuzija informacija i sl., pruža nove mogućnosti glede obrade signala, upravljanja i dijagnostike brodskih procesa, te puni nadzor, upravljanje i vođenje broda kao jedinstvenog integriranog sustava, tj. ostvarenje ideje o inteligentnom brodu. U ovom radu se daje dio rezultata istraživanja [1] koji se odnosi na mogućnosti primjene umjetnih neuronskih mreža (ANN) u obradi senzorskih signala za potrebe sustava upravljanja i dijagnostike brodskih dizelskih procesa. Ilustrirana su dva karakteristična primjera: 1. estimacija signala brzine vrtnje brodskog dizelskog porivnog motora fuzijom informacija iz drugih senzora (za slučaj kvara senzora brzine); 2. detekcija promjene položaja brodskog telegrafa (zahtjeva s ručice) i obrada komande za brzinu odnosno snagu motora sukladno novom položaju ručice. Odabrane su i testirane najpovoljnije strukture ANN mreže, te ilustriran dio simulacijskih rezultata za navedene slučajeve.Application of new technologies on ship systems, especially software ones: neural networks, expert systems, fuzzy logic, genetic algorithms, pattern recognition, information fusion and so on, gives new signal processing, diagnostic and control possibilities and complete supervision and control of ship as fully integrated system - realisation of the idea of intelligent ship. This work presents a part of research results [1] which deals with artificial neural networks (ANN) possibilities in the area of sensors signals processing within control and diagnosis of marine diesel engine process. Two characteristic examples have been illustrated: 1. engine speed signal estimation (faulty speed sensor) by means of sensor information fusion; 2. engine telegraph position change detection (demand value) and speed command processing according to new engine telegraph position. The most appropriate network structures have been chosen and tested and some of simulation results have been given

    Similar works