组合机械故障诊断技术在船舶电机轴承异常检测中的应用

传统单纯的船舶电机轴承工作诊断技术仅支持故障报警,不能快速准确地定位轴承故障区域模块,故障清除时间过长,整体工作效率低下。对此设计了一种包含TFF船舶电机轴承异常分析技术和SWM船舶电机轴承异常智能识别技术的组合机械故障诊断技术。利用TFF船舶电机轴承异常分析技术,建立船舶电机轴承故障模型,识别故障特征;通过SWM轴承异常智能识别技术,量化电机轴承故障特征参数,进行智能识别,实现船舶轴承故障的特征分析和准确定位,完成异常检测。对比实验证明,新型组合诊断技术和传统单一的诊断技术相比能够更加准确的分析定位出故障区域。     

船舶起重设备电机故障维修技术研究

为保障船舶在航行过程中的安全性和可靠性,对船舶起重设备电机故障维修技术进行研究,基于最小二乘支持向量机算法对传输线设计了传输线电压与故障点电压计算方程进行设计,并对电压故障点处的奇异性特征进行分析,建立并存互补的故障维修检测方法,以便及时准确的对船舶起重设备电机故障进行检测,排除安全隐患,避免船舶起重设备整体或局部是否异常。满足现代化船舶航运工程安全、快速的设计需求。     

船舶无线传感网络安全态势异常检测方法

为了更好保障船舶航行安全,避免船舶航行过程中常见的无线传感网络异常导致的船舶航行过程中信号网络信息处理效果不佳的问题,对船舶无线传感网络安全态势异常检测方法进行研究。通过对无线传感网络安全信息进行采集分类,实现对船舶网络信号特征的实时检测和提取。根据检测结果进行无线传感网络安全异常数据的修正,提高船舶网络运行安全。实验证实,船舶无线传感网络安全态势异常检测方法在实际应用过程中具有更高的准确性,可以更好实现对复杂船舶网络数据异常区域进行快速检测和修正的研究目标,从而更好地提高船舶航行安全效果。     

使用数据挖掘实现舰船故障数据定位

为了更好地保障船舶航行安全,有效提高船舶的故障定位和检测能力,提出了使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法,通过对舰船故障数据进行实时采集和分类挖掘获取船舶航行过程中的异常数据,实现对船舶故障数据关联规则特征的准确提取。在进行故障定位的过程中,合理并利用电磁探测器和声敏传感器等设备进行故障诊断,并对不同类别船舶故障数据的高维特征融合的研究采用数据挖掘分析算法,利用数据挖掘分类器对船舶故障数据进行分类识别和定位挖掘,从而有效保障船舶故障数据定位的精确度和有效性。最后通过实验结果表明,使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法具有较高的故障定位精度。可以应用于船舶故障实时诊断,有效提高船舶故障诊断的实时性。     

基于神经网络的舰船电机轴承异常检测研究

针对当前舰船电机轴承异常检测正确率低、检测自动化程度低、检测过程十分耗时等难题,为了提高舰船电机轴承异常检测效果,设计了基于神经网络的舰船电机轴承异常检测方法。首先提取舰船电机轴承状态信号,采用小波包分析去除舰船电机轴承状态信号中的噪声,然后采用Hilbert变换提取电机轴承异常状态的特征,将特征作为神经网络的输入,电机轴承异常作为神经网络的输出,建立舰船电机轴承异常检测模型,最后进行舰船电机轴承异常检测的仿真实验,本文方法的舰船电机轴承异常检测正确率超过95%,能够很好检测到舰船电机轴承异常现象,而舰船电机轴承异常检测时间要少于当前其他舰船电机轴承异常检测方法,能够满足舰船电机轴承异常检测的实际要求。     

基于嵌入式技术的船舶故障诊断控制器设计

船舶故障诊断是船舶运输航行的重要技术支持,为了有效提高船舶故障诊断效果,基于嵌入式技术设计新型船舶故障诊断控制器。该控制器从故障异常数据入手,首先建立故障训练样本,用于表示船舶正常航行以及多类型故障时的数据标数,根据训练样本,提取当前故障信号诊断特征,并利用最小二乘法对上述建立的训练样本数据进行直接限制,完成诊断特征分类,将分类后的数据进行信号去噪,消除无用数据,确定信号标度因子值,通过数据清洗,重新划分定位故障数据,实现故障诊断。实验数据表明,应用该故障诊断控制器,故障诊断率提高了22%,故障误判率降低了30%,有效提高船舶故障诊断控制效果。     

PLC在舰船交流电机运行参数检测系统的应用

近年来,在船舶推进系统中,随着交流调速技术的不断发展,交流电机逐渐取代直流电机成为船舶动力的关键设备。由于船舶航行环境的复杂性,一些电气原因往往会导致交流电机运行异常,严重的甚至会导致电机损坏。本文对PLC技术进行深入研究,设计基于PLC技术的交流电机运行参数检测系统,有效提高了交流电机的运行稳定性。     

基于小波分析的船舶螺旋桨故障诊断

电力推进船舶的推进系统由推进电机和螺旋桨组成,其中螺旋桨工作环境恶劣,常因种种故障影响船舶航行安全。针对螺旋桨在水下可能出现的常见故障,提出基于小波分析的信号奇异性检测方法,通过分析推进电机中定子电流信号出现的异常对螺旋桨出现的故障进行故障诊断,仿真实验证明了方法是正确有效的。     

灰色数据挖掘在船用柴油机中的应用

船用柴油机作为船舶航行中的动力源,具有非常重要的作用。但柴油机在运行过程中的运行状态及故障发生都对船舶的正常运行影响很大。本文通过研究灰色数据挖掘的特点,结合船舶柴油机的结构与故障特性,研究出一种基于灰色数据挖掘的故障诊断方式,通过对灰色关联算法在计算机上进行编程仿真,检验这种方法对船舶柴油机的故障诊断具有较好的诊断结果,对船舶柴油机的正常航行具有一定的意义。     

船舶动力系统低压弱电设备故障检测方法

动力系统是船舶稳定航行的基础与关键,所含低压弱电设备复杂度逐渐攀升,故障概率也随之增加,为船舶稳定航行带来了威胁,因此提出船舶动力系统低压弱电设备故障检测方法研究。利用传感器获取船舶动力系统低压弱电设备振动信号,采用五点三次平滑法对振动信号进行平滑处理,以此为基础,Fourier变换振动信号,提取振动特征信号(有效值及其能量),将提取的振动特征信号输入至训练好的一维深度卷积神经网络中,网络输出即为低压弱电设备故障检测结果,实现了低压弱电设备故障的检测。实验数据显示,3个数据集的故障检测率均高于95.2%,符合船舶航行需求,证实了提出方法的可行性。     

故障并行计算在船舶电力设备故障信号诊断中的应用

船舶电力系统为自发电、自分配的独立电力系统,当电力设备出现故障时,会影响船舶的航行安全。为了对船舶电力设备故障信号进行准确的诊断,依据故障计算原理,利用故障并行计算方法进行船舶电力设备故障信号诊断,仿真试验证明,并行计算方法的故障诊断正确率与所耗时间均优于对比算法,同时,随着参与并行计算的线程的增加,诊断的实时性随之增强,是一种高效的船舶电力设备故障诊断方法。     

基于热红外图像的船舶电气设备状态异常检测研究

可靠掌握电气设备的运行状态,是保证船舶安全航行的基础。因此,提出基于热红外图像的船舶电气设备状态异常检测方法。该方法依据红外成像技术获取船舶电气设备成像,获取其热红外图像结果,并计算电气设备温度概率密度函数,以此描述电气设备的温度分布特征。将该概率密度函数计算结果输入具备增量学习的宽度学习算法中,完成船舶电气设备不同异常状态检测。测试结果显示,将温度概率密度作为电气设备状态异常检测依据,能够更好地区分电气设备的正常放热以及故障升温;AUC的测试结果均在0.94以上,可确定电气设备运行过程中的不同程度异常状态。     

灰色关联分析法在船舶柴油机故障诊断中的应用

由于全球船运行业的快速发展,船舶航程也越来越长,面对的各种海洋环境也日益复杂。柴油机作为船舶动力的主要来源,其工作状态对船舶的航行安全起到非常重要的作用。灰色关联分析算法可以有效检测柴油机故障诊断中的各项参数,可以分别设定参数的量纲和类型,并依据传感器提取的柴油机参数,建立灰色系统中指标参数的特征库,最后依靠特有的关联算法在各种故障因素之间建立对应的动态联系。本文分析船舶柴油机组的故障类型,并在此基础上应用灰色关联分析法建立故障诊断模型,有效改善故障识别的准确率。     

基于物联网技术的船舶电气设备检修方法优化分析

受到海上温度与湿度的影响,船舶电气设备的故障率远高于设备保养参数与使用参数。船舶电气设备的稳定是保障船舶航向安全的首要条件。传统的电气检修方法在对设备故障检测感应反馈上,存在响应滞后的问题,究其根源在于信号的传输方式。结合物联网技术,提出基于物联网技术的船舶电气设备检修方法优化分析。首先,对船舶电气设备检测程序结构进行优化,增添多组电气设备故障感应模组,采用网络传输替换传统电频信号的传输方式;接着,采用故障信号抗干扰算法对电气设备故障点报警信号进行优化补偿计算,达到增强信号感应灵敏度的效果;最后,通过实验对提出设计的故障检测灵敏度进行测试,通过数据证明设计方法优于传统检修方法。     

EMD技术在机械震动故障中的诊断方法

齿轮箱是船舶机械动力系统的核心装置,连接着动力系统各精密零部件,在船舶的整个航行中起着动力枢纽作用,对它的故障诊断的效率及准确性关系着航行的效率,也船舶系统工程重要研究方向。传统的故障诊断依靠测量设备对振动点进行大量测量,随后通过时域信号分析,其测量工作繁重且信号分析复杂度较大,已越来越不能适应现代故障检测要求。本文利用EMD技术对机械振动中的故障进行检测,对振动信号降噪利用小波变换进行处理,有效提高了诊断效率及精确度。     

模拟退火算法在船舶航向PID控制器参数优化中的研究

基于PID控制器的航向参数控制是控制船舶按照既定航向运行的主要方法。传统的PID控制器虽然结构简单,但是航行参数调节精确度不高,在全局进行搜索,收敛性能较差,已经越来越不能适应现代船舶航行参数控制系统的要求。模拟退火算法是一种局部最优搜索方法,能够结合航向操纵航角最小的原则对航向参数进行最优控制。本文在研究了船舶航行参数控制结构的基础上,提出了基于模拟退火算法在船舶航向PID控制器参数的优化算法,最后进行仿真。     

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。     

基于支持向量机的船舶感应电机轴承故障在线诊断方法

提出一种基于WELCH分析法结合支持向量机(SVM)的船舶感应电机轴承故障在线诊断方法,通过数字信号处理器(DSP)在线采集感应电动机的定子电流,使用WELCH法对电机的定子电流信号进行预处理,从预处理频谱分析中提取峰度、偏度、波峰因数、间隙和形状因子5个参数,形成支持向量机的特征向量,通过实验优化支持向量机的核函数参数,完成故障的识别。设计基于DSP的在线轴承故障诊断试验系统,实验结果证明,所提方法计算相对简单,可有效地在线识别电机轴承的外沟道故障。     

灰色模型的船舶物联网异常行为实时检测

当前船舶网络异常行为检测逐渐成为航海领域研究的重点问题之一,为了更好保障船舶航行效果,避免航行过程中信息传输和处理的干扰问题,对灰色模型的船舶物联网异常行为实时检测方法进行优化,基于传统实时检测过程中,数据量较大、处理效果不佳、准确率低等问题,结合灰色模型,对船舶网络信息特征行为进行采集和去噪处理,实现对船舶异常行为信息的有效分类和传输,以提高船舶网络异常行为实时检测的准确性和有效性。最后通过实验证实,灰色模型的船舶物联网异常行为实时检测方法在实际应用过程中,处理效果明显更好,且准确性也得到明显提高,充分满足研究要求。     

数字图像在螺旋桨机械密封故障检测中的应用

传统情况下对于船舶螺旋桨机械密封故障检测一般仅能采用探测性分析,其分析延时较高,整体检测效率并不理想。为了有效解决这一问题,在螺旋桨机械密封故障检测中应用数字图像技术,设计新型检测方法。利用图像设备生成当前船舶螺旋桨图像信号滤波,采用F-H滤波调解的形式对图像数据进行滤波调解,建立图像光波数据集,为了降低检测负态变化,对滤波调解后的数据集进行图像信号拟态分解,将其转化为单调图像信号,最后通过对当前标准信号的有序隔离和特征提取,通过信号对比,即可对当前螺旋桨有无故障以及故障处进行检测,定位故障点。实验数据证明,该检测技术可以有效提高螺旋桨前后端的密封检测效率,保障船舶航行安全。