柴油机故障诊断技术趋向分析

简述了柴油机故障诊断的主要方法；分析了柴油机故障诊断的难点；指出了柴油机故障诊断的发展方向。     

复杂电子装备智能故障诊断技术研究

随着现代电子装备的功能与性能越来越先进,技术与结构越来越复杂,装备故障诊断的地位也日益突显。文章在介绍故障诊断理论的基础上,结合复杂电子装备实际情况,指出了传统故障诊断技术的局限性,探讨了几种主要的基于人工智能的故障诊断技术及其优缺点,并分析了智能故障诊断技术的发展趋势。     

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。     

船用柴油机智能诊断技术的现状和发展动态

本文概述了近年来船舶柴油机监测和故障诊断的方法现状,简述了柴油机故障诊断的主要方法,并分析了柴油机故障诊断的难点及其发展动态.     

船用柴油机人工智能故障诊断应用综述

智能船舶代表了船舶未来的发展方向,柴油机作为船舶主要驱动设备,其故障诊断对智能船舶的安全性和可靠性具有重要意义。人工智能有效地解决了传统故障诊断方法存在的问题,基于人工智能方法的柴油机故障诊断技术成为近些年的研究热点。本文总结人工智能在柴油机故障诊断中的研究进展,对迁移学习应用到柴油机故障诊断中的前景进行展望,分析了柴油机故障诊断的研究趋势和面临的挑战。     

J2EE应用故障诊断

提出J2EE应用故障诊断的三要素诊断流程、专业技能和分析工具,流程是故障诊断的操作手册,除了通常提到的故障信息收集、分析、测试和应对外,还强调故障诊断者的态度、信心,以及故障的预防;介绍了J2EE应用典型架构和TCP状态图;而工具是故障诊断的利刃,提高故障诊断的有效性.     

舰船空气压缩机气阀故障诊断装置设计与实现

空气压缩机的气阀故障是影响空压机正常运行的主要原因。本文首先介绍空压机气阀故障诊断方法的现状,给出了基于频域分析的空气压缩机气阀故障诊断装置的设计方法,并进行了实际测试,测试结果表明频域分析对与气阀的故障诊断是有效的,这对于空压机气阀的故障诊断具有重要意义。     

基于贝叶斯网络的舰船故障建模方法研究

舰船故障建模是进行故障诊断的主要技术,舰船故障的种类多,变化复杂,兼具有随机性和规律性,当前舰船故障诊断的建模方法无法描述其变化特点,使得舰船故障诊断结果不理想。为了改善舰船故障诊断效果,设计了基于贝叶斯网络的舰船故障建模方法。首先对舰船故障诊断的工作原理进行分析,指出当前舰船故障诊断方法出现缺陷的影响因素,然后采用贝叶斯网络对舰船故障诊断过程进行模拟和建模,最后采用仿真实验与其他舰船故障诊断模型的结果进行对比。结果表明,贝叶斯网络的舰船故障诊断正确率更高,可以更好反映舰船故障诊断随着时间改变的变化趋势,避免了出现故障诊断错误率高的难题,具有广泛的应用前景。     

高频冲击信号下击穿柴油机敲缸故障诊断系统设计

传统的故障诊断系统容易受内部运动部件惯性力的影响,无法准确判断故障原因,为此,提出高频冲击信号下击穿柴油机敲缸故障诊断系统设计。系统硬件由振动传感器、信号调理器、数据采集卡这3个硬件结构组成,主要负责采集和处理振动信号;系统软件是在LabVIEW开发平台完成的,主要负责测试待读取采样和电压信号。软、硬件结合完成高频冲击信号下击穿柴油机敲缸故障诊断系统的设计。实验分别测试2个系统测量A1缸的振动信号,在根据获取的一系列参数进行计算误差分析,实验结果表明,所建系统在采集精度上明显高于传统的故障诊断系统,能够准确判断击穿柴油机敲缸的故障原因。