船舶电气设备故障及其检验技术分析

电气设备作为船舶设备中的重要组成部分,对船舶行驶安全产生极大影响。通常船体在行驶过程中,受湿度方面影响,产生的电化学腐蚀现象比较严重,影响了船舶行业的安全性。基于此本文结合相关船舶电气设备故障案例,对船舶电气设备故障类型以及相关检验技术进行分析研究。通过对船舶电气系统组成结构的阐述,分析故障类型产生原因,最后对具体的检验手段展开概述。旨在减少船舶电气设备故障现象,保证船舶行业的安全。     

基于StruxureWare的船舶电网监测系统

为了维护船舶电力系统的稳定性,监测船舶电网重要的相关参数,分析船舶电力系统的电能质量,基于施耐德StruxureWare电能管理系统搭建了一套船舶电网电能质量监测与分析的系统。系统设计了电能质量监测界面,谐波分析界面以及远程监视界面,故障报警界面。在船舶电站实验室环境下模拟了不同工况下的船舶电网,分析了不同工况下船舶电网中谐波的含量,实时的监测船舶电网中电能质量的相关参数,以及提供了故障录波以及故障报警。为解决故障提供分析基础,提高了船舶电网电能质量管理能力。     

船舶故障发生概率的数学模型构建及研究

常用方法由于在故障估算准确率与故障来源判断性能等方面存在一定问题,因此提出一种新的船舶故障发生概率数学模型构建方法。首先对船舶故障发生概率的相关设备运行数据进行挖掘,使用的方法是C4.5算法。对挖掘的船舶故障发生概率的相关设备运行数据进行清洗,具体包括标准化数据处理、消除与检测异常数据、填补缺失数据属性。根据高斯分布构建船舶故障发生概率数学模型。给出船舶设备运行工况数据,对设计的船舶故障发生概率的数学模型构建方法进行性能测试。实验中设计方法表现出了故障估算与故障来源判断的高度准确性,实现了现有方法的性能超越。     

船舶液压软管故障的成因与预防

通过对船舶液压软管故障案例的介绍,发现船舶液压软管故障也会导致经济损失和污染事故,因此,轮机管理人员必须对船舶液压软管的维护管理引起重视。文章从液压软管各种故障着手,探寻导致船舶液压软管故障的相关因素,以期能为轮机管理人员增加液压软管相关知识与维护经验,进而能对其工作提供帮助。     

基于大数据的船舶故障趋势预测

船舶故障趋势预测的研究具有重要实际应用,船舶故障趋势复杂多变,当前船舶故障趋势预测方法无法高精度描述其故障变化特点,使得船舶故障预测趋势结果靠性低。为了提高船舶故障趋势预测效果,设计了基于大数据的船舶故障趋势预测方法。首先分析当前船舶故障趋势预测研究进展,找到各种方法的船舶故障趋势预测的局限性,然后采用船舶故障趋势数据,并利用大数据分析技术拟合船舶故障变化趋势,构建船舶故障趋势预测模型。最后在相同平台下,与其他船舶故障趋势预测方法进行了对比测试。结果表明,大数据的船舶故障趋势预测精度超过95%,不仅完全达到了船舶故障控制的实际应用要求,而且船舶故障趋势预测效果要优于对比方法,具有更加广泛的实际应用范围。     

大型船舶轴系故障非接触式监测方法

大型船舶轴系故障具有多变性,导致当前故障识别方法无法有效对各种类型的大型船舶轴系故障进行准确识别,为了提高大型船舶轴系故障识别的效果,设计一种新型的大型船舶轴系故障非接触式监测方法。首先采集大型船舶轴系故障识别信号,采用小波对其进行去噪,然后换提取大型船舶轴系故障识别信号特征,最后采用最小二乘支持向量机设计大型船舶轴系故障识别的分类器,并进行了具体的大型船舶轴系故障识别模拟实验。与其他大型船舶轴系故障识别方法相比,本文方法通过小波抑制了大型船舶轴系故障识别信号中的噪声干扰,提高了大型船舶轴系故障识别成功率,加快了大型船舶轴系故障识别的训练时间,建立更高效率的大型船舶轴系故障识别分类器。     

几例船舶主机故障现象及其分析

船舶主机是船舶的动力核心，与主机相关的故障如果不能被及时发现和处理，将会造成严重的事故。文章就作者在船上的工作经历，介绍了船舶主机的几例故障现象，并对这些故障的原因进行了适当的分析，说明了有效的维护是船用设备可靠工作的必要保证。     

大型船舶电力系统短路故障诊断方法研究

船舶电力系统是船舶中的重要的组成部分之一。随着船舶航运的发展,船舶电力系统的重要性也日益显现出来,相关的研究工作也广泛的开展开来。由于船舶航行所处环境湿度很大,加上盐雾、霉菌、油污等因素影响,导致船舶电力系统线路易受到腐蚀、恶化,使得船舶电力系统的输电线路短路故障频发,直接影响船舶电力系统安全性、稳定性,一旦处理不及时甚至会造成船舶电力系统的瘫痪。因此对船舶电力系统短路故障进行准确检测、及时排查十分重要。对船舶电力系统短路故障的准确检测方便及时采取有效解决措施对电力系统故障进行预警和处理,有利于保障船舶电力系统安全稳定运行。早期的船舶电力系统短路故障出现的时间长短难以确定,为了更好地制定维护方案,结合模糊算法对船舶电力系统短路故障进行了分析,对现有的船舶电力系统故作诊断系统进行了优化设计,最后对系统进行检测,检测结果证明该方法对船舶电力系统进行故障诊断工作精准度较高,有较强的参考价值。     

船舶电气的发展及其设备故障的排除分析

随着科技的不断发展,船舶的科技含量也越来越高。电气自动化是船舶相关的重要技术,有了电气自动化技术的支持,船舶的各个系统更加稳定,操控更加便捷,安全性更有保障,所以电气自动化的发展对船舶事业有极大的推动作用。基于此,本文将深入探讨船舶电气自动化的发展和设备故障排除。首先简要介绍船舶电气自动化的发展现状,然后就电气自动化系统的组成以及典型的电气自动化技术做重点阐述,接着对船舶电气自动化的未来发展做出展望,最后就船舶电气自动化故障排除做出相关总结。希望本文的论述能够为相关从业者提供有效的参考和帮助。     

船用液压系统平衡阀的应用和系统故障排除

为了提升对船舶液压系统故障的修理能力,分析了板式平衡阀和螺纹插装式平衡阀的结构特点,阐述了平衡阀在典型船用设备液压系统中的具体功能,开展了船用液压系统平衡阀及其系统故障的研究,结合船舶液压系统平衡回路故障实际案例,分析各类型故障的原因并提出了解决故障的具体方法,从而提高船舶工程技术人员维修、调试相关液压系统的能力.     

船舶主机低功耗电子电路故障准确获取系统

为提高船舶主机低功耗电子电路故障的检测效果,设计了一种船舶主机低功耗电子电路故障准确获取系统。首先分析了当前船舶主机低功耗电子电路故障检测的研究现状,指出各种检测方法的不足,然后引入层次分析法对船舶主机低功耗电子电路故障特征进行分析,确定每一个特征对故障检测结果的权重,并采用支持向量机根据权重对船舶主机低功耗电子电路故障进行检测,最后将应用于船舶主机低功耗电子电路故障准确获取系统中。仿真测试结果表明,本文系统的船舶主机低功耗电子电路故障检测精度高,降低了船舶主机低功耗电子电路故障检测误差,可以应用于实际的船舶主机电路故障检测中,具有较高的实际应用价值。     

基于关联规则的船舶故障数据自动分类方法

为了提高船舶故障诊断能力,需要进行故障数据的自动分类设计,提出基于关联规则的船舶故障数据自动分类方法。构建船舶故障数据的数据信息流模型,采用高维特征分组方法进行船舶故障数据的分组重构,采用分段线性检验方法进行船舶故障数据的统计特征分析,提取反映船舶故障类别属性的关联规则向量集,根据特征提取结果进行模糊聚类处理,实现船舶故障信息融合,结合自适应分组检测方法,实现船舶故障数据关联规则的自动分类。仿真结果表明,采用该方法进行船舶故障数据自动分类的自适应性较强,误分率较低,提高了船舶故障的诊断检测能力。     

船舶电力系统低功耗电子电路故障智能获取研究

低功耗电子电路是船舶电力系统的主要组成部分,也是最易出现故障的部分,针对当前船舶电力系统低功耗电子电路故障获取方法存在的不足,为了提高船舶电力系统低功耗电子电路故障获取精度,设计了基于数据挖掘的船舶电力系统低功耗电子电路故障获取方法。首先分析当前船舶电力系统低功耗电子电路故障获取研究存在的问题,指出当前获取方法存在的局限性,然后提取船舶电力系统低功耗电子电路故障特征,采用数据挖掘技术构建船舶电力系统低功耗电子电路故障获取模型,最后进行了船舶电力系统低功耗电子电路故障获取仿真实验,实验结果表明,本文方法的船舶电力系统低功耗电子电路故障获取平均精度超过95%,远远高于对比方法的船舶电力系统低功耗电子电路故障获取精度,降低了船舶电力系统低功耗电子电路故障获取错误。     

船舶机舱故障分析和安全措施

对船舶机舱故障分析和安全防范措施,尤其是对故障树分析和故障分析方法进行了研究探讨。利用人工智能神经网络判别船舶机舱故障的技术,通过集中监测报警系统的开发应用,提出了船舶机舱故障安全防范措施,以及故障的快速查询和排除故障的方法,积累起经验和相关数据库,在实际经验数据化、统计数据电子化方面做了一些有益的尝试。     

基于DSP的船舶通信设备故障辨识模型

针对当前船舶通信设备故障辨识误差大,不能满足现代船舶通信要求的难题,提出基于数字信号处理(DSP)的船舶通信设备故障辨识模型。首先分析船舶通信设备故障辨识原理,并采用数字信号处理技术采集船舶通信设备的状态信号,然后采用小波包对船舶通信设备的状态信号进行处理,并提取最有效的船舶通信设备故障辨识特征,最后引入机器学习算法建立船舶通信设备故障辨识模型,采用具体船舶通信设备故障辨识样本进行仿真测试,结果表明,数字信号处理的船舶通信设备故障辨识精度高,船舶通信设备故障辨识误差小于当前其他辨识模型,而且故障辨识的训练时间和测试时间相应减少,改善了船舶通信设备故障辨识结果。     

船舶辅机供油自动转换装置故障导致船舶失控险情的探讨

从一起船舶辅机供油自动转换装置故障导致船舶失控险情入手,详细介绍了供油泵自动转换装置工作原理并对险情原因进行分析,通过剖析相关船舶法定检验技术法规要求、船舶安全管理体系相关要求及船舶发电机组供油泵自动转换装置管养现状,探讨周期性无人值班机舱供油自动转换装置的有效管养举措,从船舶安全管理体系、船舶维护保养和船旗国监督检查等方面提出针对性建议,以提升船舶安全管理水平。     

船舶NO_x排放控制PSC典型案例分析

针对发生主、辅机故障船舶违反NO_x排放控制要求的典型案例,细致梳理有关船舶NO_x排放控制的公约要求,总结归纳应用于PSC实践中的检查要点,并从航运业各相关方的角度出发提出防止故障船舶发生NO_x违规排放的建议。     

船舶电气的接地故障及分析处理方法

船舶电气在正常运行过程接地故障极为常见,给船舶电气的设备可靠性能造成严重的影响,甚至还可能产生船舶停止航行的现象。因船舶内部的电气设备构造比较复杂,一般的电气接地故障也很隐蔽,增加了处理故障的难度。文章阐述了船舶电气接地故障的主要原因,分析了船舶电气的接地故障带来的不利影响,进而探讨了接地故障的具体查找与处理方法。     

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。     

船舶柴油机机械磨损故障诊断方法研究

柴油机机械磨损直接影响船舶工作的可靠性,为了获得高正确率的船舶柴油机机械磨损故障诊断结果,设计了局部均值分解和机器学习算法的船舶柴油机机械磨损故障诊断模型。首先对船舶柴油机机械磨损故障信号进行局部均值分解,提取的船舶柴油机机械磨损故障特征,然后引入机器学习算法对船舶柴油机机械磨损故障进行分类和识别,最后进行了船舶柴油机机械磨损故障性能测试。结果表明,本文模型的船舶柴油机机械磨损故障正确率超过95%,而且船舶柴油机机械磨损故障的误诊率相当低,完全能够满足当前船舶柴油机机械磨损故障诊断的实际要求。