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。     

基于小波能量谱分析与SVM的柴油机气阀间隙异常故障诊断

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢、数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。尤其是柴油机气阀间隙异常的故障诊断,由于柴油机气阀间隙振动信号噪声多,利用SVM对柴油机气阀间隙进行预测时需要进行特征提取。鉴于此,研究了基于小波能量谱分析的SVM柴油机气阀间隙的故障诊断方法,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备当前状态。     

基于HMM-SVR的船舶动力设备故障模式识别与状态预测研究

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。     

船用中速柴油机热工故障仿真方法研究

文章讲述了从柴油机热工过程的角度,利用AVL-BOOST搭建了4冲程柴油机数值计算的零维模型,对模型的计算结果与实验测试结果进行对比来验证模型的准确性,结果表明,仿真模型在热工参数方面具有很高的准确性。然后分析了柴油机的热工故障的类型,提取了能反映柴油机当前运行状态的特征参数。通过更改模型的相关参数来模拟典型故障,并对仿真结果的合理性进行分析。结果表明,故障仿真的计算结果在趋势上与实际情况是吻合的,可以通过该方法模拟柴油机热工故障。     

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。     

模糊聚类在柴油机故障诊断中的应用

柴油机状态监测与故障诊断可以看作是一种故障模式的识别过程,模糊聚类方法是模式识别方法的一种,本文利用模糊C均值聚类方法对表征柴油机状态的特征向量进行模式识别,结果表明该方法可通过特征参量准确地区分不同的柴油机故障模式,模糊聚类方法在柴油机状态监测与故障诊断中有较好的适用性.     

Fault diagnosis of marine diesel engine intake and exhaust system based on dynamic feature fusion北大核心CSCD

[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。     

基于SPA的船用柴油机热工故障诊断研究

船用柴油机热工参数蕴含着大量的故障信息,外界干扰小,诊断范围广,具有很好的诊断价值。本文将集对分析应用到柴油机热工故障诊断当中,介绍了集对分析(SPA)的基本理论,在此基础上,建立了基于SPA的柴油机热工故障诊断模型。再利用4190型船用中速柴油机AVL BOOST工作过程仿真模型,进行故障仿真计算,提取了13类热工参数进行分析,获取了基准故障集和待检工作状态集,验证了模型的准确性;同时证明了集对分析在柴油机故障诊断中的可行性,为柴油机故障监测和诊断提供了新方法。     

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。     

基于多体动力学仿真的柴油机传动齿轮故障机理与监测方法研究

针对现有船用柴油机热工参数无法有效监测报警传动齿轮故障的问题,基于柴油机普遍缺失振动监测数据,难以有效提取故障特征的现状,采用多体动力学仿真技术研究柴油机齿轮载荷与曲轴止推轴承磨损之间的内在关联,基于仿真结果提取传动齿轮故障条件下的振动信号特征;采用实际故障案例振动数据,提取传动齿轮箱振动信号的时域、频域特征,实际特征变化规律与仿真结果一致,检验了本文仿真研究成果的正确性。     

基于BP神经网络的船用柴油机振动状态监测

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。     

船舶驾驶模拟器操纵及监控报警系统仿真

针对船用柴油机的运行起动操作训练,介绍了基于 LabVIEW 与 PLC 实现的船舶主机遥控起动的系统结构及其功能特点。在模拟器上通过 LabVIEW 与 PLC 之间的数据通信,实现船舶柴油机的起动操纵多种逻辑控制的模拟,建立了船舶柴油机虚拟起动仿真平台,并利用 LabVIEW SQL Toolkit 的数据通信,使用内置数据采集卡的计算机和 LabVIEW 编程语言建立了一套基于 SQL 数据库的船舶监控报警系统。该系统可给出船舶柴油机在起动操纵时参数的物力变化仪表显示量,以及操纵过程中视景变化的效果。     

船舶柴油机监测与故障诊断技术现状及发展趋势

本文介绍了国内外船舶柴油机监测与故障诊断技术的现状、技术难点及应用,重点介绍了振动和热力参数诊断法及其发展趋势     

基于AVL BOOST的船用柴油机典型故障仿真及其数据分析

[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。     

船用柴油机研发与CAE技术的应用

计算机工程仿真（CAE）技术作为船用柴油机现代设计手段和核心研发应用技术，在国外发动机行业已应用得相当普遍，但在我国同行业中其应用尚处于起步阶段。该文在介绍我国船用低速大功率柴油机及其设计研究手段的发展现状的基础上，着重阐述了我国船用低速大功率柴油机制造企业引进和推广应用CAE技术的重要性、需求情况及应用范围，并对引进CAE技术的实施方法提出了建议，对CAE技术的应用前景作了展望。     

船用柴油机混合建模方法研究

鉴于单一的机理建模法和辨识建模法在船用柴油机建模领域都存在一定的不足,提出基于机理与网络辨识互补的船用柴油机混合建模方法。机理模型用来保证不同使用工况下的模型全局可信度,网络模型用来辨识系统中不可描述部分所带来的模型误差,二者通过互补形成混合模型。测试结果表明,采用混合建模方法可更好地反映船用柴油机的真实特性