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基于BOOST船用柴油机热工故障仿真研究 总被引:1,自引:1,他引:0
利用BOOST仿真软件,建立电控化改造后的4190型柴油机工作过程数学模型。该模型的燃烧放热模块采用MCC燃烧模型,传热模块选用Woschni 1978模型,并用该电控柴油机试验数据验证模型的可靠性。结果表明,仿真计算与实验值误差均在2%以内。在此基础上,结合中速电控柴油机的特点,对柴油机在额定工况下喷油定时故障、喷油器喷孔磨损、单缸停油、中冷器效率下降、压气机效率下降及排气阀关闭定时故障进行仿真计算,探索电控柴油机性能指标与热工参数对不同故障的变化规律,从而为船用中速电控柴油机故障监测、诊断提供可行的依据。 相似文献
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本文建立了一个较通用的柴油机故障的仿真模型;用Visual C 6.0开发了柴油机故障仿真软件,并对柴油机典型故障的不同程度下进行仿真计算,对仿真结果进行分析,揭示了柴油机故障与热工参数之闻的内在联系,为故障诊断提供了参考依据。 相似文献
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基于AVL-BOOST软件仿真平台建立某船用四缸柴油机仿真模型,标定后的模型进行柴油机全工况仿真计算.仿真出来的3 200组数据作为人工神经网络输入数据,采用贝叶斯统计方法对网络进行训练建立2层的反馈神经网络仿真模型.并分别通过实验、AVL-BOOST和神经网络数据曲线的对比分析,验证人工神经网络预测的准确性.利用验证好的人工神经网络模型预测进排气压力对柴油机转矩的影响,以及预测压缩比和供油定时对柴油机排放性能和动力性能的影响,最后利用扰动法分析不同工况下柴油机各个参数对柴油机性能的影响程度. 相似文献
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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. 相似文献
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主机参数模型是轮机模拟器的软件核心,开发轮机模拟器仿真软件之前必须首先搭建好能适用于主机各工况下的实时参数模型。本文采用现有船机桨物理计算公式和船舶阻力经验计算公式建立了SMSC-2006型轮机模拟器船舶主柴油机工作的船机桨能量平衡模型;采用参数矩阵变换和牛顿插值法建立了主机实时仿真模型和主机实时故障模型。这些模型能满足轮机模拟器的仿真精度和持续运行要求,实时计算出了各工况下主机的各种热工参数,还可以实时仿真主机的典型故障。 相似文献
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神经网络技术在船舶柴油机故障在线诊断中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章主要研究基于RBF神经网络理论为数学工具对柴油机故障进行计算机仿真诊断,建立船用柴油机征兆与故障样本集,作为神经网络故障诊断的专家知识库,以实现船用柴油机故障诊断。并对柴油机性能工况的故障在线自动诊断进行探索,以提高故障诊断的及时性和准确率,减少误诊。 相似文献
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通过监测柴油机表面振动信号,用时间序列分析方法提取柴油机故障的振动特征参数,以此建立相应的神经网络,用于船用柴油机的状态监测,提高诊断的准确性。试验研究在中速四冲程增压柴油机上进行。文中以柴油机气阀间隙异常的诊断和柴油机负荷状态的识别为例阐述了该方法的实现过程,并给出了振动信号的特征参数与柴油机工作状态之间的关系。研究表明,利用神经网络监测柴油机运行状态的变化是可行的和有效的。 相似文献
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[目的]大型船用柴油机故障类型的数据通过台架试验或者实船来获取存在许多不利因素,因此针对柴油机的故障仿真数值计算就显得尤为重要,同时对故障排除及数据驱动的智能故障诊断系统的构建也具有重要意义。[方法]基于AVL BOOST软件和台架试验数据,建立柴油机仿真模型,验证4种负荷工况下仿真模型需满足的精度要求;基于100%负荷工况模型,采用控制变量法模拟柴油机发火点提前、单缸停油及曲轴箱窜气这些典型故障,并分析计算得到的数据。[结果]结果表明:发火点提前5°时,缸内最高燃烧压力提高了17.4%;第1缸停缸后,有效油耗率上升近15%;对于不同气缸停油情况,第2号和3号气缸停油时的特征参数变化幅度较小;随着活塞有效窜气间隙的增加,各特征参数基本上呈线性扩大趋势,在窜气间隙值为0.04 mm时,部分特征参数急剧增加,例如油耗率增加了近40%。[结论]所得结果可作为柴油机故障状态识别及智能故障诊断系统构建的重要依据,为探索船舶柴油机智能故障诊断技术提供新的途径。 相似文献
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曹乐乐张鹏高泽宇张跃文孙培廷 《中国舰船研究》2022,(6):103-110
[目的]船舶系统由多设备的复杂机构组成,各组件参数具有动态性和非线性的特点,所以故障诊断过程复杂。为提高诊断效率,提出一种动态特征融合方法。[方法]利用分形理论、动态理论及核主元分析(KPCA)法对系统状态数据进行重构、映射及筛选,得到主元特征数据矩阵,求得平方预测误差(SPE)及相应的控制限,构建出基于船舶柴油机进排气系统健康数据的离线监测模型,利用该模型对系统进行故障诊断分析。为验证模型的有效性,选取某船舶柴油机进排气系统的故障数据进行验证分析。[结果]结果表明,动态特征融合分析方法可有效实现对系统动态非线性状态数据的精确分析,实现对系统故障的高效分析和诊断。与KPCA及支持向量机(SVM)方法相比,所提方法具有更好的故障诊断性能。[结论]该方法可实现船舶柴油机进排气系统故障的检测和诊断,提升系统运行的可靠性和安全性。 相似文献
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基于支持向量机的船舶柴油机故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了支持向量机(SVM)的机理,应用SVM对船舶电站主柴油机进行故障诊断,研究了SVM参数的选择方法,仿真结果表明,SVM具有较好的诊断效果和较强的抗噪声能力;对复合故障样本诊断准确度较RBF神经网络高. 相似文献
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综述法国“Pielstic”的PC2型系列柴油机和国际上大功率船用中速机技术参数及技术进展。介绍“电-气”遥控方式控制的PC2型机部分气动回路设计和计算方法。文中列举主机操纵、控制系统故障数例,对显故障、隐故障、故障成因及故障排除进行了辨析。 相似文献