水池拖车计算机控制系统设计与故障诊断研究

"该文档是哈尔滨工程大学的一篇硕士学位论文，主要探讨了人工智能和机器学习在试验水池拖车计算机控制系统中的应用。论文详细分析了水池拖车的工作环境、功能需求以及设定的性能指标，设计了一种基于集散型计算机控制系统的解决方案。同时，论文还利用专家系统和模糊理论，构建了故障诊断模糊专家系统，以应对水池拖车在恶劣环境中可能出现的故障问题。此外，作者还自主开发了相关的软件模块，包括毫秒级定时器、USS协议的ActiveX通信控件和数据库管理模块，用于实现拖车计算机控制系统的高效运行和监控。" 在这篇论文中，作者首先介绍了水池拖车在船舶模型试验中的重要地位，强调了其运行可靠性和操作便捷性的需求。接着，论文详细分析了水池拖车的工作环境，包括高湿度、严重油污和电气干扰等不利条件，这些因素可能导致设备故障。作者通过研究水池拖车的常见故障及其成因，运用专家系统和模糊理论，设计了一个故障诊断模糊专家系统。该系统采用模糊推理方法，能够更准确地识别和定位故障。 在系统设计部分，作者按照集散型计算机控制系统的架构，规划了水池拖车计算机控制系统的整体结构。此外，他还利用模块化程序设计思想，设计了监控软件的框架，确保了软件的可扩展性和易维护性。论文还特别提到了在VisualBasic6.0环境下开发的几个关键组件，包括毫秒级定时器，这有助于实现精确的控制；基于USS协议的ActiveX通信控件，用于设备间的高效通讯；以及数据库管理模块，便于数据存储和检索。 在实际应用层面，作者开发了一套用户友好的拖车计算机监控软件，提供了启动、停止、前进、后退、速度设定等功能，同时具备参数配置、控制方式切换、故障查看和实时数据展示等高级功能。论文以直流电动机过载故障为例，展示了故障诊断模糊专家系统的推理过程和准确性。 关键词涉及"人工智能"、"机器学习"、"文档资料"，表明这篇论文深入探讨了如何利用这些先进技术提升水池拖车的自动化和智能化水平，以及在故障处理方面的创新应用。通过实验验证和功能测试，论文证明了所设计的系统能够有效提升水池拖车的运行效率和可靠性。