Application Of Artificial Intelligence For Diagnostic Testing Of Ship Combustion Engine - Maps Of Diagnostic Parameters

• Autorzy: Pielka D. , Łosiewicz Z.
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the real ship’s conditions, the methodology of taking an operational decision is based on the analysis of simple diagnostic data. The quality of a correct multi-criteria analysis of such data is the more dependant on the SDG diagnostic system the lower the professional competences of the engine operator. The complexity of the problem requires application of quick methods that analyse the information in a multifaceted way. The description of the current states of the engine operation can be presented in the form of a topographic map showing the current values of the operation parameters of the system, as scaled and correlated points on a plane. A change in the values of the operation parameters is imaged as a change in reciprocal location of points on the plane. On the basis of a topographic description, a classification of the engine operation state can be carried out by means of a neural classifier. Such a method of the engine operation classification will allow for obtaining a very high capability of the diagnostic system for adaptation and analysis of untypical states of the object and an easily construed visualisation of results.

Słowa kluczowe

EN

artificial intelligence; diagnostic of a ship Diesel engine; map of diagnostic parameters

• Wydawca: Faculty of Ocean Engineering and Ship Technology, Gdańsk University of Technology
• Czasopismo: Journal of Polish CIMAC
• Rocznik: 2009
• Tom: Vol. 4, no 2
• Strony: 253--258
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys.

Twórcy

autor

Pielka D.

autor

Łosiewicz Z.

• The West Pomeranian University of Technology Al. Piastow 41, Szczecin, Poland Tel.[phone],

Bibliografia

• [1] Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R.:, Sieci neuronowe, Wydawnictwo Naukowo - Techniczne, Warszawa, 2000.
• [2] Girtler J., Kuszmider S., Plewiński L.: Wybrane zagadnienia eksploatacji statków morskich w aspekcie bezpieczeństwa żeglugi. WSM w Szczecinie, Szczecin 2003.
• [3] Korbicz J., Koscielny J., Kowalczuk Z., Cholewa W., Diagnostyka procesów, WNT, Warszawa 2002.
• [4] Łosiewicz Z Pielka D., Założenia ekspertowego systemu monitoringu i sterowania wybranych procesów eksploatacyjnych tłokowego silnika spalinowego, Zeszyty Naukowe nr 71, Akademia Morska w Szczecinie, Szczecin, 2003.
• [5] Pielka D Łosiewicz Z., Możliwości zastosowania metod sztucznej inteligencji do diagnostyki okrętowego silnika spalinowego, Zeszyty Naukowe nr 162 K/2, AMW w Gdyni, s. 261-266, AMW w Gdyni, Gdynia 2005.