船舶柴油机运行工况诊断仿真研究

提出了基于RBF神经网络的故障智能诊断方法。应用神经网络理论对柴油机故障进行智能仿真诊断，并考虑到海上航行环境的大气温度变化，实现大功率船用柴油机运行性能的主要故障的仿真。以对柴油机燃烧系统故障为例进行仿真分析、处理故障并制订相应的维修对策，从而提高柴油机的使用效率和寿命。此外，对开发实船柴油机故障诊断的辅助分析系统和轮机模拟器的功能扩展有实际意义。     

船用智能柴油机故障仿真研究

建立柴油机工作过程的仿真模型,试验验证模型的可靠性,证实AVL BOOST 软件在柴油机工作性能方面的预测能力,在此基础上对柴油机的故障进行仿真,探索不同故障下柴油机热力参数的变化规律.     

船舶柴油机失火故障仿真分析

为了研究船舶柴油机在失火故障下各个参数的变化规律进行了某船用柴油机曲柄连杆机构的动力学仿真分析,并通过瞬时转速的试验测量验证了模型的准确性,在此基础上进一步针对柴油机各缸失火时的故障进行了模拟仿真分析,得到的柴油机各个参数在失火故障下表现出的规律,对后续利用ADAMS进行柴油机的故障模拟仿真计算具有重要意义.     

柴油机气缸排温低的机理分析与故障仿真研究

以柴油机的气缸排气温度低这一故障作为研究对象,基于故障树模型对该故障进行机理分析,采用仿真计算软件AVL-FIRE建立了某型柴油机的燃烧仿真模型,对进、排气定时等故障进行定量仿真研究,得到了柴油机性能参数在不同故障程度下的变化规律,为后期能够实现该类型故障的快速排故提供了理论依据。     

船用柴油机工作过程故障诊断的仿真研究

利用计算机数值计算方法进行了船用柴油机性能故障的仿真计算，通过对各故障下热工参数的特征分析，揭示了热工参数在不同性能故障、不同运行工况和不同航行工况下变化规律，探讨了热工特征参数的优化选择、性能故障的分类和计算机仿真建模等问题，提出了热工参数的相对偏差分析法，并介绍了人工神经网络在船用柴油机故障诊断中的具体应用。     

基于SPA的船用柴油机热工故障诊断研究

船用柴油机热工参数蕴含着大量的故障信息,外界干扰小,诊断范围广,具有很好的诊断价值。本文将集对分析应用到柴油机热工故障诊断当中,介绍了集对分析(SPA)的基本理论,在此基础上,建立了基于SPA的柴油机热工故障诊断模型。再利用4190型船用中速柴油机AVL BOOST工作过程仿真模型,进行故障仿真计算,提取了13类热工参数进行分析,获取了基准故障集和待检工作状态集,验证了模型的准确性;同时证明了集对分析在柴油机故障诊断中的可行性,为柴油机故障监测和诊断提供了新方法。     

船用中速柴油机热工故障仿真方法研究

文章讲述了从柴油机热工过程的角度,利用AVL-BOOST搭建了4冲程柴油机数值计算的零维模型,对模型的计算结果与实验测试结果进行对比来验证模型的准确性,结果表明,仿真模型在热工参数方面具有很高的准确性。然后分析了柴油机的热工故障的类型,提取了能反映柴油机当前运行状态的特征参数。通过更改模型的相关参数来模拟典型故障,并对仿真结果的合理性进行分析。结果表明,故障仿真的计算结果在趋势上与实际情况是吻合的,可以通过该方法模拟柴油机热工故障。     

基于随机森林和支持向量机的船舶柴油机故障诊断

针对船舶低速二冲程柴油机故障的分析问题,提出基于随机森林和支持向量机的船舶柴油机故障诊断方法。对船舶低速二冲程柴油机MAN BW 6S50MC-C建立故障仿真模型并验证其有效性;在此基础上,通过故障仿真模型生成故障样本。运用基于随机森林的VarSelRF特征选择算法对故障数据进行降维,提出运用支持向量机对降维后的故障数据进行分类的方法。通过仿真试验验证并分析该方法的有效性。     

船舶柴油机智能故障诊断仿真方法的研究

此文从应用技术的观点出发，概述了近年来船用柴油机监测和故障诊断的方法现状，介绍柴油机故障诊断的智能方法。并结合课题，以神经网络理论为数学工具对柴油机故障进行智能仿真诊断，然后分析其应用难点及发展趋向。     

基于PCA-BP神经网络在船用柴油机热工故障诊断中的应用研究

利用AVL-BOOST对柴油机的热工故障进行仿真计算,首先通过主成分分析法对柴油机的热工故障进行分析,选取能够反映原始变量99.589%信息的3个主成分作为BP神经网络的输入,将柴油机的故障模式作为输出,构建一个3层的神经网络预测模型。结果表明,PCA-BP神经网络模型能够很好的对柴油机的故障模式做出诊断。