综合监测技术在船舶中间轴承监测诊断中的应用

综合运用油液、振动、红外和热工参数等监测技术手段对船舶中间轴承进行状态监测,在对获取的监测数据进行综合分析判断的基础上,能够得出正确诊断结论。通过分析某型船中间轴承的监测实例,结果表明,综合运用多种监测技术手段可以早期发现机械设备故障,有效提高监测诊断结论的可靠性,并为设备维修决策提供依据。     

基于冲击脉冲和EMD包络谱的电动消防泵轴承监测诊断研究

电动消防泵是船舶的重要装备,一旦发生故障,直接影响船舶的作战性能。针对某电动消防泵振动噪声大的问题,文章提出了基于冲击脉冲和EMD包络谱的轴承故障诊断方法。该方法首先通过振动烈度和轴承冲击脉冲监测,判断轴承状态,随后将电动消防泵轴承振动信号分解为多阶固有模态函数(IMF)之和,并对前几阶IMF进行包络谱分析,结合轴承故障特征频率进行故障诊断。实船测试结果表明,该方法能有效监测电动消防泵及轴承振动状态,并能快速、准确地诊断出轴承故障原因。     

Ship propulsion shafting bearing fault diagnosis based on holographic SDP similarity visual recognition北大核心CSCD

[目的]针对船舶推进轴系轴承的故障诊断问题,提出一种基于全息对称点图形(SDP)和相似性识别的可视化诊断方法。[方法]首先,多方位采集轴承振动信号,全面监测轴承发生故障时的规律性冲击在时域和频域中引起的非平稳性变化特征;然后,基于SDP对称点分布原理,将多个维度信号的时域和频谱融合至同一个二维图形,以放大信号之间的差异性;最后,基于相似性识别方法对轴承进行简易诊断。[结果]轴承故障实验平台的验证结果表明,该方法可以实现多个信号的有效图形融合,全面展示设备信号的状态特征,从而准确地诊断故障。[结论]研究成果可为船舶推进轴系轴承的可视化故障简易诊断提供参考。     

船舶轮机设备多发故障信号监测方法研究

故障监测是故障诊断系统的重要组成部分,在船舶轮机设备运行中,受复杂环境因素的影响,轮机设备易出现故障隐患,影响船舶航行安全性。为实现对轮机设备故障状态的实时监控,有必要识别多发故障类型,建立起多发故障信号监测系统,满足轮机设备全方位、全时段监测需求。本文提出船舶轮机设备多发故障信号监测系统的设计方案,并对监测系统进行仿真实验,研究结果证实多发故障信号监测系统能够对船舶轮机设备的故障信号进行实时获取和分析,为准确识别故障类型提供数据支持。     

基于机器学习的船舶机舱设备状态监测方法

[目的]为实现船舶机舱设备的智能状态监测,引入机器学习算法,提出一种结合流形学习和孤立森林的船舶机舱设备状态监测方法。[方法]由于船舶机舱设备的状态监测数据是多维度数据,基于该监测系统,通过流形学习来提取有效的数据特征,实现对原始数据的降维,减少数据复杂度。基于孤立森林算法,在仅利用正常工况数据集的情况下,训练并构建多个子森林检测器,用于实现对目标设备的故障监测。在Matlab/Simulink环境下建立大型船舶二冲程柴油机模型,对其正常工况和故障工况下的数据进行仿真,以验证该方案的有效性。[结果]通过状态仿真数据对不同故障监测方案性能的比较,验证了所提故障监测方案具有98.5%的故障检测率和3%的故障虚警率。[结论]所提方法能显著提高船舶机舱设备的故障监测性能。     

基于振动和润滑油分析的主推力轴承故障诊断实例

结合振动测试和润滑油分析的技术手段对某船主推力轴承故障进行综合分析,表明利用振动信号对滚动轴承故障进行诊断是设备故障诊断方法中比较有效的方法,同时润滑油分析的结果也可以验证振动监测的有效性,提高故障诊断的准确性.     

皮带机运行状态监测系统

为提升皮带机运行效率,减少设备故障引起的异常停机,开发一种皮带机运行状态监测系统。该系统通过监测拉线开关、减速箱、驱动滚筒等关键设备,对皮带机运行状态进行监测、分析,在出现故障趋势时进行提前报警,当故障出现时进行诊断及定位。现场测试表明,该系统能有效解决皮带机故障确定难的问题。     

M16-33型门机回转支承故障诊断工作实践

回转支承装置(以下简称大轴承)是大型门座起重机的重要部件,也是主要易损部件之一 ,其工作状态良好与否将直接影响整台机器以致整条作业线的正常工作,并直接关系到操作人员和设备的安全.另外,由于大轴承维修时拆装十分困难,且修理周期长,费用昂贵,所以对大轴承的运行技术状况进行定期状态监测和早期预报,避免突发性故障的发生,做到有针对性地进行维修,可获取很大的经济效益和社会效益.     

基于灰色关联分析的风机故障诊断

风机作为船舶工业领域的关键设备,对正常生产有很重要的作用。当前的诊断方法尚难以对风机实现整个故障状态空间上的实时状态监测和故障诊断,通过分析风机故障诊断方法的差异,提出结合风机典型故障信号源特征,利用风机征兆和故障之间的关系建立故障样本,通过灰色关联分析法建立风机状态数据与故障数据样本的联系,利用关联程度的大小达到有效识别风机故障的目的,试验表明该方法具备正确性和可行性,能够指导风机的故障诊断工作。     

设备状态监测及故障诊断技术在北良港的应用

北良港以往对设备实行计划维修,难以准确地掌握设备有无故障,以及故障部位和程度.2006年初,公司引进了设备状态监测分析仪SKFCM-VL3850,采用以设备状态监测为基础的状态维修方式,在运用过程中取得了良好的效果.     

基于嵌入式系统的装备远程故障诊断设计

针对某型通信装备仅提供专用电传接口输出系统信息，无法为用户提供远程维护接口，系统故障及诊断信息无法通过网络传输的缺点，利用嵌入式技术和网络技术，选用基于ARM7TDMI内核的S3C44BOX嵌入式处理器和~Clinux操作系统，设计实现了该装备诊断信息网络化传输的改进方案，为实现装备远程故障诊断提供了保障。     

考虑艇体变形影响的轴系合理校中

为提高潜器推进轴系校中计算的准确度,使计算结果与实际情况更为接近,必须考虑艇体变形对轴承变位的影响,并将其作为轴系校中计算的初始边界条件。通过三维有限元计算,分析模型潜器的整艇湿表面结构在重力和水压作用下的变形情况,由此获得艇体艉部的结构变形数据。提出“共线程度”的概念和计算方法,将艇体结构变形数据转化为轴系各轴承相对变位数据,作为潜器推进轴系合理校中计算轴承的初始变位。利用轴系合理校中计算程序,在考虑艇体变形和轴承刚度的条件下,对模型潜器的轴系布置进行优化计算。结果表明：安装时,1#、2#、3#轴承位于理论中心线上,4#轴承变位为理论中心线向上0.4 mm能够获得合理的轴系校中状态。     

基于人工神经网络的故障诊断技术在船舶导航系统中的应用

应用对向传播神经网络对船舶导航系统的测姿故障进行检测与诊断，得到了较为满意的结果。研究表明，该网络结构简单，学习速度快，适应性广，可以对船舶导航系统的传感器故障进行检测与诊断。     

电机组振动故障实时监视技术研究

电机组振动故障实时监视的系统,可用于发动机等船舶上大型电机设备的故障预测。利用高灵敏度的MEMS加速度传感器对振动信号实时采集,并配置专用的电机组振动监测设备进行实时的特性分析,判断电机的工作状态。文中设计的监测系统具有结构简单,灵敏度高等优点,可很好的应用于电机故障的监测中。     

IETM在潜艇声纳装备中的应用研究

文章在分析了国内外发展现状的基础上,详细论述分析了潜艇声纳装备IETM设计与开发的全过程,系统严格遵循IETM海军标准,采用数据库作为支撑,以层次化的方式对声纳装备的结构、功能、工作原理、使用方法和维护维修等内容进行编排,针对实现过程中的关键问题给出了相应实现方法,以直观便利的电子交互手段为装备维修人员提供资料查询、培训学习、故障诊断与维修等技术支持,对推进装备维修信息化建设具有重大的推进作用。     

回填土区深层搅拌桩和高压旋喷桩复合地基的静承载性能

结合实际工程现场静载试验,采用有限元计算方法研究了桩长和桩土模量比对深层搅拌桩和高压旋喷桩复合地基在回填土中的桩体承载特性、荷载传递及复合地基变形特性的影响。结果表明,在回填土区,深层搅拌桩以桩体上部破坏为主,增加桩长不能有效地提高复合地基承载力,增加桩体强度尤其是上部桩体的强度则能够较大地提高复合地基承载力,高压旋喷桩可有效增强回填土地基的承载力。提出的桩体弹性模量取值范围可供设计参考。     

油船真空凝水系统液位故障实例分析

针对油轮货油泵透平真空凝水系统,结合某船试航中发生的液位报警故障,对真空凝水系统组成和工作原理进行了说明,对可能故障原因进行了分析,结合AFT Fathom软件仿真和实船故障排查,最终找出原因并使故障得以排除。由于真空凝水系统的复杂性和故障的典型性,对此进行研究总结具有重要意义,并可对以后船舶设计和故障排除提供参考。     

Application of data fusion method to fault diagnosis of nuclear power plant

The work condition of nuclear power plant (NPP) is very bad, which makes it has faults easily. In order to diagnose the faults real time, the fusion diagnosis system is built. The data fusion fault diagnosis system adopts data fusion method and divides the fault diagnosis into three levels, which are data fusion level, feature level and decision level. The feature level uses three parallel neural networks whose structures are the same. The purpose of using neural networks is mainly to get basic probability assignment (BPA) of D-S evidence theory, and the neural networks in feature level are used for local diagnosis, D-S evidence theory is adopted to integrate the local diagnosis results in decision level. The reactor coolant system is the study object and we choose 2# steam generator Utubes break of the reactor coolant system as a diagnostic example, The experiments prove that the fusion diagnosis system can satisfy the fault diagnosis requirement of complicated system, and verify that the fusion fault diagnosis system can realize the fault diagnosis of NPP on line timely.     

基于模糊方法的舰炮故障诊断

在舰炮武器系统的故障诊断中,由于系统的复杂性和直接监测的困难,应用故障机理分析方法判断征兆故障成因间的关系极为困难。介绍了应用模糊数学进行的故障诊断方法,充分利用故障统计数据和专家经验,根据隶属度与贴近度函数来判断征兆群与故障成因之间的关系,从而实现当输入系统征兆后计算机对系统状况的自动诊断。