智能信息化船舶柴油机技术状态评估方法研究

如何有效地利用各种信息是对柴油机进行全面状态评估的关键。本文提出了一个柴油机状态评估模型,首先运用油液分析、振动分析和热力性能参数并根据专家知识分别构建子神经网络对柴油机进行状态评估,各部分的评估结果运用D-S证据理论进行融合判断,得到融合决策评估结果。结果表明,该方法逻辑清晰,评估结果符合实际。     

舰船装备生命力与安全状态评估体系构建研究

分析舰船装备生命力和安全性的重要意义,提出舰船安全状态评估存在的问题.重点研究综合运用信息融合和数据挖掘等现代先进的信息技术理论,以解决舰船装备安全状态评估问题,并设计完成舰船装备智能化安全状态评估平台.     

基于数据融合的舰用柴油机状态预测系统研究

融合柴油机热工、油液及振动3大类信息,采用灰色理论、自适应谐振理论(ART)和BP网络等相结合的决策级融合技术,建立了一套具有数据融合、分析诊断和状态预测能力的舰用柴油机状态预测系统,并以12PA6V-280型柴油机为研究对象,进行了工作过程仿真及故障模拟研究。     

柴油机气阀机构状态评估的LabVIEW实现

为了能够正确判断和定位柴油机气阀机构的故障,介绍了柴油机气阀机构状态评估的方法,以及用LabVIEW开发工具实现评估软件的过程.应用时序分析方法对缸盖振动信号进行AR谱估计,再从其AR谱中提取出用于实际诊断的故障特征参数,最后利用欧氏距离判别函数进行故障状态识别.实例结果表明,利用LabVIEW语言更易于实现该状态评估软件,从而能够有效地对柴油机气阀机构故障进行不解体诊断.     

舰用巡航柴油机超期运行状态分析与应用

文章介绍了舰用巡航柴油机超期运行时其技术状态的评估方法。通过研究其维修需求,分析柴油机运行特点,研究现有的柴油机状态评估方法,并应用于分析某船巡航柴油机的运行热力参数及油液数据,得出柴油机现有状态并提出了对现役巡航柴油机超期使用的建议。对该型舰船动力系统的使用、柴油机状态在线评估的实现提供了技术支持。     

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.     

基于信息融合技术的多阶段可靠性评估方法研究

通过对信息融合技术的分析和实践,论证了其在可靠性评估过程中的巨大潜力.通过引入变化因子,以及对Bayes方法在多阶段可靠性数据融合过程中所存在的缺陷做出分析,对不足进行了改进,使运用Bayes方法进行复杂系统可靠性评估的可信度提高.最后通过实例证明了该方法的可行性和有效性.     

模糊数据融合技术在柴油机状态监测中的应用研究

针对传统柴油机状态监测的不足,采用模糊数据融合的方法,对多传感器测得的数据进行融合处理,实现柴油机故障的预警及柴油机状态的监测。     

基于信息融合的船舶机械技术状态评估方法

简要综述了信息融合的应用和发展情况,介绍了信息融合的层次分解以及常用的融合方法.分析和比较了目前常用的各种信息融合方法的特点.依据层次分析法的思路,提出一种基于多种融合方法的船舶机械技术状态综合评估模型.     

基于虚拟仪器的柴油机振动监测系统简介

建立基于虚拟仪器开发平台的柴油机振动监测系统,结合功能强大的数据库,通过分析监测结果,有效地对柴油机运行状态及工作性能进行动态监测,并对它的运行状况做出评估、诊断故障和预测趋势,实测表明,该系统对柴油机故障诊断是可靠的、有效的。