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。     

基于小波包分析理论的柴油机故障诊断方法

柴油机在运行过程中会产生各种振动,这些振动包含着各系统、各零部件技术状态的有用信息.当某系统或部件发生故障时,首先会在振动信号中有所反映,因此,对振动信号分析处理,就能提取出故障信息来源.目前,对柴油机振动信号的研究还有一些难题有待解决,研究基于振动信号的柴油机故障诊断方法对解决这些难题具有一定的理论意义和实际价值.本课题运用DEWE2010燃烧分析仪以及各种传感器采集数据,通过小波包分析理论方法,并结合DEWE-SOFT软件和Matlab工具箱对4190ZC柴油机进行故障诊断方法的分析研究.     

基于现场参数的某型船用柴油机故障实例分析

某型船用柴油机主要由继电器、开关式传感器、执行器等实施逻辑控制,这些逻辑控制器件的动作值及其相互间逻辑关系是柴油机正常工作的重要保证。针对某船右柴油机出现的完全停车传感器接通和断开时机无法同时满足控制逻辑要求的故障,设计开发了基于单片机的现场参数采集装置,通过对比分析左、右柴油机现场采集的参数,诊断出该故障是由右柴油机启动过程中燃油系统压力变化滞后于转速变化导致的,通过更换机带燃油泵将故障排除,从而为该型船用柴油机该类型故障诊断提供了有效方法和设备。     

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。     

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.     

一种基于轴系振动的柴油机故障诊断新技术

本文在６１３５Ｃａ－１型柴油机台架试验的基础上，应用柴油机轴系扭转振动的多参数诊断，并引入灰色关联度分析方法，成功地诊断了该柴油机工作过程的故障，即不同气缸熄火的工况。实验初次证实了柴油机轴系扭转振动的多参数故障诊断方法是一项有效的新的故障诊断技术。     

基于RBF神经网络的船用低速柴油机故障诊断系统

为确保船舶海上运输的安全性与稳定性,设计基于RBF神经网络的船用低速柴油机故障诊断系统.使用多传感器采集船用低速柴油机各关键构件信号,并对信号进行预处理,运用过限判断模块获得故障信号,RBF神经网络依据故障信号特征进行船用低速柴油机故障诊断和故障程度判断.实验结果表明,该系统能有效滤除信号中的无用高频信号,故障诊断结果...     

船用柴油机故障诊断多信息融合技术研究

为了解决船用柴油机故障诊断中基于单传感器信息的方法诊断精度低的缺点,应用神经网络原理,提出了一种基于气缸压力,缸盖振动信号和燃油压力等多传感器信息融合的喷油器故障诊断新方法。通过提取船用柴油机工作过程故障三种信号的八个特征值,按正常和五种故障状态的构造学习样本文集和检验样本文集,对输入进行归一化处理,该方法能有效地提高其故障诊断精度。     

船用柴油机机械微磨损故障诊断系统设计

为有效诊断舰船用柴油机机械微磨损故障,设计新型船用柴油机机械微磨损故障诊断系统。此系统传感模块通过电感式传感器采集柴油机机械表面油液磨粒的静电信号后,由油液分析芯片启动基于MACNN的微磨损故障类型识别模型,使用多层卷积神经网络,全面提取静电信号的多维波动特征图后,以重组的方式将多维特征图转换为一维向量,通过序列注意力机制,学习重组后油液磨粒静电信号一维向量的序列特征,识别特征所属微磨损故障类型,完成柴油机机械微磨损故障诊断。若机械磨损严重或表面存在污秽,便会驱动图像分析模块,进行图像采集配合诊断。经测试,此系统对多种微磨损故障类型的诊断结果无错分情况,诊断结果有效。     

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。     

柴油机多传感器故障诊断

运用多传感器二级融合模型,探讨了基于多传感器融合的柴油机故障诊断方法和手段,并以X4105G柴油机为研究对象,列举了采用多传感器故障诊断方法,对柴油机的各类故障进行了诊断.     

基于虚拟仪器的船用柴油机监测系统

为开发基于虚拟仪器的船舶柴油机状态监测系统,利用传感器和数据采集模块获取柴油机敏感信号,借助LabVIEW软件平台,综合利用热力参数分析法和振动分析法,对采集的信号进行分析、处理,并将数据传输到现场触摸屏电脑和集控台工业控制计算机,得到柴油机监测系统的人机界面,可实时掌握柴油机运行状况,同时也可为柴油机故障诊断提供大量技术参数。     

灰色关联分析法在船舶柴油机故障诊断中的应用

由于全球船运行业的快速发展,船舶航程也越来越长,面对的各种海洋环境也日益复杂。柴油机作为船舶动力的主要来源,其工作状态对船舶的航行安全起到非常重要的作用。灰色关联分析算法可以有效检测柴油机故障诊断中的各项参数,可以分别设定参数的量纲和类型,并依据传感器提取的柴油机参数,建立灰色系统中指标参数的特征库,最后依靠特有的关联算法在各种故障因素之间建立对应的动态联系。本文分析船舶柴油机组的故障类型,并在此基础上应用灰色关联分析法建立故障诊断模型,有效改善故障识别的准确率。     

利用振动噪声信号诊断柴油机故障研究的现状与发展

简述了利用扭转振动、噪声、缸盖系统振动、机身及侧面振动等振动噪声信号监测柴油机状态和诊断柴油机故障的原理和方法,介绍了国内外这方面研究的现状;归纳了利用振动噪声信号诊断柴油机几种典型故障的研究发展方向,以及故障诊断中采用不同方法的优缺点;最后总结了近年来柴油机故障诊断的几种较新的发展趋势.     

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。     

基于热力参数的船舶柴油机智能故障诊断

分析了智能故障诊断的视情维修技术,根据船舶柴油机热力工作过程参数蕴含大量的故障信息,提出基于热力参数的智能故障诊断技术,从几种不同的类型,介绍了船舶柴油机的热力参数的智能故障诊断及处理的应用.     

基于D-S证据理论的柴油机故障检测方法

给出一种基于D-S证据理论的多传感器信息融合方法,并应用于某型船用柴油机故障检测中。首先,为克服人为因素和系统误差的干扰,在现场采集数据基础上,采用概率统计的方法来构造D-S证据理论的基本概率分配函数;然后,利用D-S证据理论对多传感器采集的信息进行融合;最后,将该方法应用于某型船用柴油机的故障检测中。实验结果表明,利用D-S证据理论解决了该型柴油机故障检测中多传感器信息融合问题,有效避免了人为因素的干扰,克服了单传感器信息的不确定性和片面性,提高了故障检测的准确度和可信度。     

船用柴油机高速数据实时监测系统研究

采用在线式工控机、多通道高速A/D板、信号调理箱、传感器、分布式监测系统构成针对船用柴油机缸内过程和柴油机常规参数的采集、处理系统,实现柴油机各缸示功图的同时采样、分析,为柴油机负荷调整、故障诊断、状态评估提供技术手段.