基于共振解调技术的船舶柴油机故障诊断研究与仿真

柴油机推进是最可靠、最成熟的船舶推进技术。目前,几乎所有的大吨位舰船都采用了柴油机推进。在船舶运行过程中,柴油主机可能会出现磨损、变形、腐蚀等故障,严重影响船舶的正常运行。振动信号分析是船舶柴油机故障诊断的重要方式,柴油机的振动信号包含大量信息,柴油机的齿轮、轴承等发生故障时会产生各种冲击信号,采用共振解调技术分析这些振动信号,可以有效的获取故障类型和严重程度,有助于提高船舶柴油机故障诊断的水平。本文系统介绍了柴油机故障的类型,并研究了基于共振解调技术的柴油机故障诊断与仿真分析。     

振动信号监测的船用柴油机配气机构故障分析方法

船用柴油机配气机构故障复杂多样,传统船用柴油机配气机构故障分析方法无法描述故障类型,导致故障分析正确率低,误判现象严重,为了提高故障诊断正确率,提出基于振动信号监测的船用柴油机配气机构故障的分析方法。首先分析船用柴油机配气机构故障研究思路,并提取船用柴油机配气机构故障相关的振动信号,然后从船用柴油机配气机构故障相关的振动信号提取特征,运用层次分析法确定特征的权值,并采用改进支持向量机建立船用柴油机配气机构故障诊断模型,最后采用具体数据对船用柴油机配气机构故障诊断方法进行测试。结果表明,相对于其他故障分析方法,本文方法可以更好区别各种船用柴油机配气机构故障,提高了故障分析正确率,降低了故障的误判现象,具有很高的实际应用价值。     

基于虚拟仪器的柴油机齿轮传动故障诊断系统设计与实现

柴油机的传动机构中,较普遍采用齿轮传动,齿轮的工作状态直接影响着传动的准确性,从而影响柴油机的正常工作。基于虚拟仪器柴油机齿轮传动故障诊断系统,能够对齿轮工作状态实时状态监测、时频域分析、诊断,从而有效地分析出齿轮传动中所发生的故障部位、性质、程度、原因等,为柴油机的工作可靠提供保障。     

基于时间序列与小波分析的船舶柴油机故障诊断

模拟柴油机气阀间隙异常的几种情况,并实时监测柴油机缸盖振动信号.采用时间序列分析方法对船舶柴油机缸盖振动信号功率谱进行识别,采用小波变换方法对各信号进行小波包分解,并提取故障特征频段信号进行功率谱估计,实现精确故障诊断.     

基于小波包振动谱图的柴油机在线故障诊断方法

柴油机是舰船的主要动力装置,针对传统故障诊断方法不能有效提取柴油机故障特征和实现在线诊断的缺点,提出一种基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断新方法.该方法首先用小波包对采集到的柴油机振动信号进行分析生成小波包振动谱图;然后利用双线性内插值方法对生成的振动谱图进行数据降维,对降维后的振动谱图进行灰度共生矩阵纹理特征参数提取;最后用分类器对特征参数进行识别,完成故障诊断.将该方法应用于柴油机气门间隙的故障诊断实例中,结果表明,基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断方法能快速高效的诊断出气门间隙故障,识别准确率高达99.17％,仅耗时0.24 s,为内燃机故障在线诊断探索了一条新途径.     

基于小波包振动谱图的柴油机在线故障诊断方法

柴油机是舰船的主要动力装置,针对传统故障诊断方法不能有效提取柴油机故障特征和实现在线诊断的缺点,提出一种基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断新方法.该方法首先用小波包对采集到的柴油机振动信号进行分析生成小波包振动谱图;然后利用双线性内插值方法对生成的振动谱图进行数据降维,对降维后的振动谱图进行灰度共生矩阵纹理特征参数提取;最后用分类器对特征参数进行识别,完成故障诊断。将该方法应用于柴油机气门间隙的故障诊断实例中,结果表明,基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断方法能快速高效的诊断出气门间隙故障,识别准确率高达99.17%,仅耗时0.24 s,为内燃机故障在线诊断探索了一条新途径。     

基于振动信号的船舶柴油机配气系统故障定位方法

针对船舶柴油机配气系统故障定位问题,提出一种基于振动信号的配气系统故障定位方法。分析配气系统故障发生的原因,并论证通过监测振动信号的变化来进行故障诊断是有效的。具体论述基于振动信号的故障定位方法,对振动信号进行时域特征分析。以柴油机的离线故障数据为例,对该方法的有效性进行验证,结果表明采用该方法能有效地对柴油机配气系统进行故障定位。     

基于LabVIEW的船舶柴油机不同工况下的机身振动信号分析

机身振动信号对船舶柴油机故障的识别具有重要作用,可为故障的分析提供重要的参数,因此编写了基于LabVIEW的柴油机振动信号的采集与分析系统,应用搭建的平台在正常工况和几种典型的故障模式下进行振动信号的采集与分析试验。从采集到的状态信号中提取与设备故障密切相关的机身振动信号进行时域、频域和幅值域的分析,同时通过各特征参数的分析对柴油机进行简单有效的故障诊断与识别,并根据计算得出的特征值的变化趋势来分析确定信号中故障的发生与发展,及时对故障作出分析诊断。这对保证船舶安全航行以及对设备实行预知维护都具有十分重要的意义。     

大型船舶动力装置故障的诊断研究

大型船舶动力装置工作负荷较大,故障诱因较多,为了有效准确排除大型船舶动力装置,提高工况稳定性,提出一种基于喘振谱特征提取的大型船舶动力装置故障检测诊断方法。采用多传感器进行大型船舶动力装置的物理信息采集,提取动力装置的振动信号和喘振信号,对提取的信号进行时频变换和离散谱特征分析,采用自相关匹配滤波器进行船舶动力装置振动传感信号的滤波处理,对滤波输出信号进行喘振谱提取,对提取的谱特征量输入到神经网络分类器中进行故障判别。仿真及结果表明,采用该方法进行大型船舶动力装置故障诊断的准确性较高。     

基于EMD的船舶动力系统振动信号分析

为了提高船舶动力系统的故障分析和诊断能力,需要对振动信号进行模态分解和特征分析,提取有用的信号特征量,实现故障检测,提出基于经验模态分解(EMD)的船舶动力系统振动信号分析方法,采用宽带非平稳信号建模方法进行船舶动力振动信号建模,采用匹配滤波检测器对振动传感器采集的原始信号进行降噪滤波处理,对降噪输出的信号进行经验模态分解,提取信号的所有局部极值点,用三次样条曲线分析方法提取振动信号的复包络,实现信号特征提取和分析。仿真结果表明,该方法提取的信号特征量能有效反映船舶动力系统的工况特征,实现船舶动力系统的运行状态实时监测和故障分析,信号分析的抗干扰能力较强。     

基于CEEMD-参数优化Morlet小波变换的柴油机振动信号冲击特征提取方法

针对船舶柴油机振动产生的非平稳信号，提出一种基于完备的总体平均经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD）与参数优化Morlet小波分析相结合的振动信号特征提取方法。利用CEEMD方法对振动信号进行分解，在分解出的各种分量中，去掉无用的周期成分分量，保留含有冲击特征的分量，然后结合参数优化Morlet小波分析方法，根据Morlet小波与冲击信号的相似性，将冲击成分提取出来。通过仿真信号以及柴油机振动信号的应用分析验证了该方法对柴油机振动信号冲击特征提取的有效性。     

船舶动力系统中齿轮箱故障特征提取与模式识别方法研究

A marine propulsion system is a very complicated system composed of many mechanical components.As a result,the vibration signal of a gearbox in the system is strongly coupled with the vibration signatures of other components including a diesel engine and main shaft.It is therefore imperative to assess the coupling effect on diagnostic reliability in the process of gear fault diagnosis.For this reason,a fault detection and diagnosis method based on bispectrum analysis and artificial neural networks (ANNs) was proposed for the gearbox with consideration given to the impact of the other components in marine propulsion systems.To monitor the gear conditions,the bispectrum analysis was first employed to detect gear faults.The amplitude-frequency plots containing gear characteristic signals were then attained based on the bispectrum technique,which could be regarded as an index actualizing forepart gear faults diagnosis.Both the back propagation neural network (BPNN) and the radial-basis function neural network (RBFNN) were applied to identify the states of the gearbox.The numeric and experimental test results show the bispectral patterns of varying gear fault severities are different so that distinct fault features of the vibrant signal of a marine gearbox can be extracted effectively using the bispectrum,and the ANN classification method has achieved high detection accuracy.Hence,the proposed diagnostic techniques have the capability of diagnosing marine gear faults in the earlier phases,and thus have application importance.     

基于PCA和SVM的柴油发动机冲击故障诊断方法研究

针对柴油发动机振动信号进行故障诊断技术研究,提出了一种基于主成分分析和支持向量机的柴油发动机冲击故障诊断方法。首先利用小波包分解提取出冲击故障的特征;再利用主成分分析技术获得敏感特征参数,进而减小数据处理的复杂程度;最后利用支持向量机对敏感特征参数样本进行训练,获得分类模型,进而实现故障分类。将该方法用于柴油机实际故障分类,诊断准确率较高,证实了本文方法对多种冲击故障诊断的有效性。     

基于多源信息融合的柴油机故障诊断方法

为提高柴油机这一复杂系统的故障诊断精度,在采集缸盖声发射信号、缸盖振动信号和机体声发射信号特征信息的基础上,利用3个BP神经网络进行局部诊断并获得证据体,对各证据体应用D S证据组合规则进行决策融合。针对D S证据理论在处理冲突证据时存在的局限性问题,提出一种多源加权融合的故障诊断方法。该方法利用各证据体对命题识别的正确率和证据体之间的距离对各证据体进行修正。故障模拟试验表明:提出的方法可提高柴油机的故障诊断精度,充分验证其应用在柴油机故障诊断中的可行性。     

基于PNN的舰船柴油机冷却系统故障预警研究

针对舰船柴油机冷却系统，分析其典型故障模式，选取特征参数，基于概率神经网络（PNN）建立故障预警模型以对其进行故障预警，结合某型柴油机在某船实际运行数据完成模型的训练和验证。结果表明：采用概率神经网络可有效地实现舰船柴油机冷却系统的故障预警。     

船用中速柴油机的振动诊断研究

以８ＮＶＤ４８Ａ－２Ｕ中速柴油机为例介绍了船用中柴油机振动监测与诊断的试验研究，对柴油机振动激励源及振动特征量与磨损状态之间的关系进行了分析。研究表明，利用表面振动监测柴油机零部件的配合状态是可行的。     

船舶柴油机轴系运动仿真和结构振动分析

以船用PA6-280柴油机为背景,通过柴油机主要运动部件以及轴系的建模与运动仿真,探索了柴油机隔振装置以及轴系在各种支承条件下的动力学特性;分析了船体结构在柴油机振动激励下的响应与受力;得到了柴油机的振动沿主轴承以及隔振装置向船体结构的传递特性。     

基于BP神经网络的船用柴油机振动状态监测

通过监测柴油机表面振动信号,用时间序列分析方法提取柴油机故障的振动特征参数,以此建立相应的神经网络,用于船用柴油机的状态监测,提高诊断的准确性。试验研究在中速四冲程增压柴油机上进行。文中以柴油机气阀间隙异常的诊断和柴油机负荷状态的识别为例阐述了该方法的实现过程,并给出了振动信号的特征参数与柴油机工作状态之间的关系。研究表明,利用神经网络监测柴油机运行状态的变化是可行的和有效的。