海浪载荷干扰下船舶发动机故障检测数学模型研究

针对传统船舶发动机故障检测数学模型故障检测速率较低的问题,提出一种海浪载荷干扰下船舶发动机故障检测数学模型,在海浪载荷干扰下对船舶发动机进行振动测量,提取船舶发动机的时域故障特征,通过测量获取船舶发动机转子系统的3阶、2阶、1阶临界转速以及轴向转子的固有频率,对船舶发动机的频域故障特征进行提取,利用获取的时域故障特征数据与频域故障特征数据建立船舶发动机的故障检测数学模型,实现船舶发动机的故障检测。为了验证建立的数学模型的故障检测速率较高,将该模型与基于线性分段方法的船舶发动机故障检测数学模型、基于异常检测算法的船舶发动机故障检测数学模型、基于异常子序列的船舶发动机故障检测数学模型进行对比实验,实验结果证明该模型的故障检测速率最高,说明该模型更适用于船舶发动机的故障检测。     

支持向量机的舰船发动机故障诊断

发动机故障诊断是舰船领域的一项关键研究内容,舰船发动机故障与多种因素相关,而且故障类型很多,针对传统舰船发动机故障诊断模型存在的局限性,设计基于支持向量机的舰船发动机故障模型。首先采集舰船发动机工作状态信号,并从工作信号中提取舰船发动机工作状态特征;然后对舰船发动机工作状态特征进行降维处理,并采用支持向量机构建舰船发动机故障诊断的多分类器;最后采用仿真模拟实验测试了本文舰船发动机故障诊断模型的性能,支持向量机可以准确识别各种舰船发动机故障,舰船发动机故障诊断性能要优于传统舰船发动机故障诊断模型,而且诊断效率可以满足舰船发动机故障在线诊断要求。     

港口牵引车发动机故障案例分析

发动机作为汽车等机械的动力源,结构复杂,尤其是电控发动机,随着工作条件越来越苛刻,故障判断也越来越困难。发动机故障在港口牵引车故障中占较大比例,有效地排除和解决发动机故障,     

传感器在汽车电子控制系统中故障自诊断

论述了汽车发动机用的传感器与发动机控制器ECU控制功能的关系,概述了传感器的故障识别和故障处理。     

基于贝叶斯网络集成的船用中高速发动机磨损故障诊断模型

为解决船用中高速发动机磨损故障特征模糊和信息不完备引起的故障诊断准确率偏低等问题,通过定期采集与发动机磨损故障紧密相关的各监测参数信息,建立基于专家知识和因果映射认知的磨损故障贝叶斯诊断网络结构,通过询问专家和运用贝叶斯方法进行诊断网络参数学习,完成基于专家知识和贝叶斯网络集成的船用中高速发动机磨损故障诊断模型的搭建。通过对母型船发动机实际故障案例进行仿真分析,验证模型的准确性和分析方法的有效性,取得较好的结果,可为快速、准确查找发动机磨损故障提供技术支持。     

船舶发动机冷却水自补给报警系统设计

为解决因冷却水不足或泄漏导致船舶发动机高温故障的问题,从船舶发动机冷却系统的结构和工作要求出发,设计了一种船舶发动机冷却水自动补给报警系统,主要用于船舶发动机冷却水箱水位显示、冷却水不足时自动补给以及在冷却系统泄漏或自动补给系统故障导致冷却水箱水位达到警戒水位时的故障报警。通过该系统可以保证船舶发动机安全可靠运行,同时降低机舱工作人员劳动强度,提高船舶机舱自动化水平。     

人工智能技术舰船发动机状态分析

发动机振动信号分析是判断发动机状态的重要因素,传统方法忽略对发动机振动信号的处理,导致舰船发动机状态分析时间较长,为此设计一种基于人工智能技术的舰船发动机状态分析方法。采集舰船发动机的振动信号,采用时域分析法对振动信号处理,获得发动机振动信号特征中不同信号和不同时刻的相互依赖关系,依据人工智能技术确定振动信号的鲁棒值,从而确认舰船发动机异常情况,以此完成舰船发动机状态分析。在舰船发动机无故障情况下和有故障情况下进行了发动机状态分析的实验。结果证明,在无故障情况下和有故障情况下,本文设计方法对发动机状态的分析时间均比传统2种分析方法的分析时间短,证明此次设计的基于人工智能技术的舰船发动机状态分析方法分析效果好。     

日产柴PF6发动机电控系统故障诊断

介绍日产柴PF6发动机的电控系统构成,读取电控系统故障码的步骤,实例说明集装箱牵引车发动机故障诊断方法,从而提高故障排除效率,保证车辆的安全运行.     

应用故障诊断解决航空维修老大难问题

上海交大振动冲击噪声研究所与中国民航103厂合作完成的“AN-24发动机振动故障研究”项目获国家科技进步一等奖。航空维修是技术密集的科学,对保证飞行安全意义重大,航空产品价格昂贵,维修费用更高。发动机是飞机的心脏,飞行事故1/3起因于发动机故障,而振动是飞机发动机的第一故障,其表现形式多样,变化无常,影响因素错综复杂,研究难度极高。课题组应用数字谱分析、时序建模、模态分析、参数辨识及非线性检测等当代最新技术进行发动机振动故障诊断。先后对170台次发动     

基于LSTM-PSO-SVM的船用LNG双燃料发动机故障预测

针对船用LNG双燃料发动机设备复杂,故障预测效率低、准确度差的问题,提出一种长短期记忆网络与改进粒子群优化算法优化支持向量机融合的预测模型。利用LSTM模型时间序列变化的能力对设备未来的运行状态进行预测,然后采用非线性自适应惯性权重改进PSO算法对SVM参数进行寻优,以提高其寻优能力和收敛速度;改进的LSTM-PSO-SVM融合模型可实现对设备故障状态的快速、准确预测。通过对某船用LNG双燃料发动机的故障预测仿真,结果表明上述模型具有更高的故障识别准确率和更快的识别速度,能够准确预测船用LNG双燃料发动机潜在故障。     

岸桥大车液压系统的防风改造

当大车液压系统故障时,现场手动强制作业,存在严重安全隐患。分析了对大车液压系统工况及问题,找出故障原因,并提出合理的解决方案,提高岸桥的安全性和可靠性。     

PLC在船坞起重机行走控制中的应用

在船坞起重机行走机构的电气控制中,利用PLC取代传统的继电器—接触器控制,使起重机运行更加可靠、故障显示直接、维修起来更加方便,有效地提高生产效率。     

以可靠性为中心的维修管理在港口设备管理中的应用研究

RCM是指以可靠性为中心的维修管理。阐述了RCM的定义和概念。介绍了故障模式、故障影响、故障后果分析,并介绍了3种维修模式和预防性维修的7种类型。以港口车用柴油机为例,简述了RCM在港口设备管理中的具体应用。     

论PLC在桥门式起重机改造中的应用

为解决桥门式起重机所频发的电气故障,将PLC应用于起重机电控系统中。介绍了PLC(可编程控制器)的性能特点和桥门式起重机电控系统的工作原理,介绍了用PLC控制器实现限位保护、综合保护、过流保护的设计技巧。     

岸桥“挂舱察觉”故障原因分析与解决措施

挂舱保护作为岸桥的一项设备安全防护措施,有效避免了钢丝绳发生损伤,保护了吊具和小车的安全。分析"挂舱察觉"故障的成因,提出了降低"挂舱察觉"故障频繁发生的解决措施,大大减低了故障。     

利用辅助铰点措施更换40t门机平衡梁下铰点轴承问题

MQ40t-37m四连杆多用途门机是集团第3号门机,该门机不论是整体结构的设计,还是零部件配备、电器控制和节能技术等方面都为当时国内港口最先进的门座式起重机。然而,在使用500多小时后,发现臂架系统有响声,严重影响了生产作业。本文就故障的分析及解决方法进行论述。     

神经网络技术在船舶柴油机故障在线诊断中的应用研究

文章主要研究基于RBF神经网络理论为数学工具对柴油机故障进行计算机仿真诊断,建立船用柴油机征兆与故障样本集,作为神经网络故障诊断的专家知识库,以实现船用柴油机故障诊断。并对柴油机性能工况的故障在线自动诊断进行探索,以提高故障诊断的及时性和准确率,减少误诊。     

某船两台主柴油机滑油及淡水同时超温故障分析与排除

船用推进柴油机是船舶动力装置的主要设备,若发生故障,将会影响船舶的正常使用和安全航行。文章对某船两台推进柴油机同时出现滑油和淡水温度超温这一故障现象进行了排查分析,提出了排除方法并实际应用,经试航证明效果良好。     

QLY25B型轮胎式起重机行走减速箱（QLY25A-21C）的改造

日照港西港区件杂货码头QLY25B型轮胎式起重机经过数年使用,近年行走机构故障频发,尤其是行走减速箱部分齿轮磨损严重,必须进行改造。阐述了起重机行走减速箱工作原理,分析了故障原因,提出了改进措施。改造后的行走减速箱使用良好,行走机构故障率明显下降。     

起重机常见机械故障分析及预防措施

分析了门座式起重机上钢丝绳、卷筒及滑轮、吊钩及其防脱钩装置、减速器齿轮、制动器，车轮与轨道及安全附件等部件引起机械故障的原因，针对性地提出了预防起重机发生机械故障的措施。