基于支持向量机的船舶柴油机层次故障诊断的研究

文章介绍了支持向量机的原理和算法,分析了层次分析法及其在故障诊断中的应用,并在上述理论下,建立了柴油机的故障模型。仿真结果表明,SVM能够在小样本的情况下解决柴油机故障诊断的分类问题,在实际的机械故障诊断的分类中具有广泛的应用前景．     

声强选通分析技术在柴油机故障诊断中的应用与研究

本文根据柴油机气缸盖的噪声与振动特性,论述了在缸盖上用声、振信号诊断喷、供油系统和配气机构故障的可行性;利用缸盖上的声强信号对290QN型柴油机的喷,供油系统和配气机构的几种典型故障进行了诊断,提出了相应的判别准则。本文将声强选通频谱分析技术引进柴油机故障诊断,对声强在机械故障诊断中的应用做了比较深入的探索。     

基于LabVIEW的柴油机振动信号测试与分析

文中介绍了基于LabVIEW开发平台的柴油机缸盖振动信号采集与分析,结合PCI-4472开发了数据采集系统。利用LabVIEW和Matlab的强大功能,编写信号分析与模式识别程序,模拟柴油机气阀漏气和气门间隙异常等故障,获取3110柴油机缸盖振动信号并建立AR与RBF神经网络结合的诊断模型进行了故障识别,这对于实现故障诊断的数字化与智能化有重要的意义。     

状态监测与故障诊断技术在柴油机机械状态评价中的应用

介绍了状态监测与故障诊断技术在大型发电用柴油机机械状态评价中的应用，实测了柴油机表面振动信号和有关的热力参数，分析了振动信号的基本特征，对其机械状态进行了技术评价，对柴油机的技术管理和维修提出了指导性意见。     

基于神经网络的柴油机磨损故障模糊诊断方法研究

针对柴油机磨损故障的特点，探讨了获取和表示诊断信息的方法，提出了采用神经网络与模糊理结合的模型诊断磨损故障。将该模型应用到柴油机磨损故障诊断中，其诊断准确率令人满意。     

径向基函数网络用于船用柴油机智能诊断的研究

从工程应用的观点出发，研究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．建立船用柴油机症状与故障样本集，作为基于RBF神经网络故障诊断的专家知识库，以实现船用柴油机故障的智能诊断，并对该神经网络的容错能力进行评估分析．     

铁谱技术在东风4型机车柴油机状态监测中的应用研究

探讨了如何运用铁谱分析技术对东风4型机车柴油机状态进行诊断,并对柴油机中常见的几种故障以及它们对应的铁谱磨粒进行了研究。为解决铁谱定量化研究问题,采用线性回归方法和模糊数学中的综合评价方法、模糊聚类法三种方法,对柴油机磨损趋势,柴油机故障诊断进行了研究。     

柴油机故障诊断技术的研究

本文以MAN B&W 8L21/31型柴油机为研究对象,测量分析了柴油机正常态和故障态的柴油机瞬时转速、扭转振动和示功图,进行了基于瞬时转速、扭转振动和示功图的柴油机故障诊断技术的研究。     

柴油机热工故障仿真研究

运用结构模型和功能模型对柴油热工故障作了简要的分析，建立了一个较通用的柴油机热工故障的仿真模型，开发了柴油热工故障仿真软件，并对柴油机典型热工故障在不同故障严重程度下进行仿真计算；对仿真结果进行分析，揭示了柴油机热工故障与热工参数之间的内在联系，为故障诊断提供了参考依据。     

基于SVM的船舶废气涡轮增压器故障诊断研究

文章首先分析了支持向量机智能诊断的理论,接着介绍了废气涡轮增压器的原理及常见故障,最后研究其在船舶柴油机增压器故障诊断中的应用,并用仿真实验验证了支持向量机在柴油机废气涡轮增压器故障诊断中具有的拟合能力。研究表明,在正确选取特征参数的基础上,采用SVM方法进行船舶柴油机废气涡轮增压器智能故障诊断是可行的。     

模糊逻辑诊断技术在汽油机故障诊断中的应用

根据汽油机故障征兆与故障原因之间并非一一对应的不确定关系特点,有针对性地提出了模糊逻辑诊断原理,给出了利用模糊逻辑诊断技术对汽油机故障进行分析诊断的方法,通过实例说明了模糊逻辑诊断技术在汽油机故障诊断中的应用．     

神经网络与D-S证据理论分层融合的柴油机综合故障诊断方法研究

针对柴油机传统故障诊断方法处理数据量大、故障类型复杂多变的问题时存在诊断准确率不高的现状,利用数据融合原理,将神经网络和证据理论进行有机的结合,提出了神经网络和证据理论分层融合的柴油机故障综合诊断方法.该方法通过并行神经网络的结构提高局部诊断网络的诊断能力,并给出了基本可信度分配的客观化方法,充分利用各种故障的冗余和互补信息,可显著提高故障诊断的准确率.诊断实例表明,该方法能显著提高柴油机故障诊断系统的效率.     

基于信息融合的船舶机械故障诊断方法的研究

机械与材料工程学院严新平教授主持的科研项目“基于信息融合的船舶机械故障诊断方法的研究”，得到教育部资助. 1.项目研究目标 1) 设计适用于船舶柴油机故障诊断的信息融合体系. 2) 发表研究论文8篇，其中四大检索系统收录3篇. 2.研究内容 1) 研究基于油液、振动、热力参数监测的信息融合模型. 2) 研究小波分析和分形理论在磨损状态描述与识别中的方法. 3) 研究遗传算法和神经网络技术在船舶柴油机运动状态的趋势分析与使用寿命预测中的应用. 4) 开发船舶柴油机基于信息融合的故障诊断系统. 3.项目拟解决的关键问题 通过此项研究，着重解决(或部分解决)两个关键问题： 1) 利用振动和油液监测获得的信息，为通过信息融合模型实现机械动力学和摩擦学系统的状态描述. 2) 充分考虑船舶机械作业的特殊性，提出适用于现场应用的故障诊断方法与技术. 4.项目的创新之处在于可系统地综合振动、油液和热力参数监测方法，实现船舶柴油机故障诊断；可采用信息融合思想，研究动力学系统和摩擦学系统的信息特征及其相互之间的关系. 科技处(余区办) 章爱武     

柴油机故障的诊断与排除方法

“七分诊断,三分修理”,已成为时下汽车维修业的一句行话,足见诊断技术在当今汽车维修过程中的重要性。随着汽车结构的不断变革,特别是电子技术在现代汽车上的广泛应用,汽车故障诊断的方法也在不断的推陈出新,与传统的诊断方法相比有很大的区别。柴油机在使用过程中有时会出现这样或那样的故障,其现象多种多样,造成故障的原因也十分复杂。     

基于引力搜索RBF神经网络的柴油机故障诊断

为了解决RBF神经网络的参数选择问题,以便提高柴油机故障诊断的精度,提出了一种基于引力搜索算法和RBF神经网络相结合的智能故障诊断方法.该方法首先采用减聚类算法确定网络隐层单元数,然后提出改进引力搜索算法优化RBF神经网络的参数.利用国际标准样本集对该方法进行分类测试,并将该方法应用于柴油机故障的诊断,仿真实验验证了该方法对柴油机故障的分类和诊断效果.     

船用低速柴油机台架试验及试航管理系统开发

介绍了基于工作流与数据库技术管理的大型船用低速柴油机台架试验及试航管理系统,主要对船用柴油机生产过程中设计与运行参数进行管理.系统主要由基础信息子系统、试车管理子系统、技术服务支持子系统、试车故障诊断子系统和标准管理子系统组成,具有信息共享、性能分析、排放计算、异常报警、试验数据管理和报表输出等功能.     

柴油机瞬时转速的测量与应用

本文介绍了柴油机瞬时转速的测量技术及其在柴油机性能研究与测试、故障检测、电控技术等方面的应用情况和新动向。     

遗传算法优化的模糊神经网络在故障诊断中的应用

本文针对船舶柴油机故障诊断系统提出了一种基于遗传算法优化训练的模糊神经网络诊断方法,介绍了这种模糊神经网络故障诊断系统的结构及其参数形式,通过遗传优化算法对它的权值和阈值进行了学习优化训练。这种方法可以有效地避免通常所选BP算法训练易陷于局部极值的问题,最后将该遗传算法优化训练的模糊神经网络系统应用到船舶柴油机的故障诊断中,通过仿真研究,说明了该方法的有效性。     

柴油机气门漏气故障时频分析诊断研究

气门是柴油机的关键部件之一,故障率较高,如果出现故障将严重影响柴油机的性能.文中介绍了时频分析理论.利用时频分析方法对柴油机正常和排气门漏气故障状态下的缸盖和机体表面振动响应信号进行了分析,2种状态下结果区别明显,说明时频分析方法能够应用于柴油机的故障诊断和状态监测.     

基于时频分析的柴油机活塞环故障振动诊断研究

活塞环是柴油机的关键部件之一，如果出现故障将严重影响柴油机的性能．文中介绍了时频分析理论，利用时频分析方法对柴油机正常和活塞环故障状态下的机体表面振动信号进行了分析，提取了特征信息，两种状态下结果区别明显，说明时频分析方法能够作为柴油机的故障诊断和状态监测的有效工具和方法．