Residual life prediction for marine diesel turbocharger based on Wiener process北大核心CSCD

[目的]针对船舶柴油机增压器难以收集到全生命周期性能退化数据的问题,提出一种基于维纳过程的寿命预测模型。[方法]首先,采用K-Means模型对增压器实际运行工况进行聚类,提取出典型工况数据;然后,使用贝叶斯突变点检测模型识别增压器的缺陷点;最后,建立基于维纳过程的退化模型,并以某型船用柴油机增压器为应用对象,预测增压器的剩余使用寿命。[结果]结果显示,基于维纳过程的寿命预测方法能够在不需要同类设备历史退化数据的情况下对增压器的剩余寿命进行预测。[结论]所提方法对缺少故障样本的船舶柴油机增压器寿命预测具有一定的参考价值。     

智能船舶航行系统测试的方法与体系

如何对智能船舶航行系统进行测试，是世界各国及相关国际组织在智能船舶发展过程中面临的一个重大挑战。在机器学习(Machine Learning, ML)、人工智能(Artificial intelligence, AI)等技术大量应用的背景下，传统的导航系统测试方法已难以有效覆盖智能航行技术的新特征。本文在概述与分析了智能船舶航行系统的功能特征和测试需求基础上，总结了现有智能系统测试方法的优缺点，提出了智能船舶航行系统测试思路和方法，并构建了一种以场景为中心，多种测试方法协同的智能船舶航行系统测试体系，旨在提高系统研发测试效率，促进智能船舶产业发展。     

海轮船舶水线以上高度的分析确定

跨越航道建筑物的通航净空高度是《海轮航道通航标准》的一项核心内容。船舶水线以上高度是通航净空高度计算的关键参数。《海轮航道通航标准》制订过程中，根据各类营运中实船的数据，按一定的保证率进行统计分析，确定了各类船舶的空载营运状态下实际吃水与满载吃水的合理比值。按照该比值计算了全球现有实船航行时水线以上高度。同时结合调研国内外桥梁资料，确定《海轮航道通航标准》采用的船舶水线以上高度表。内容系统全面，对跨越航道建筑物设计和建设以及保障通航安全具有重要意义和深远影响。     

小型船舶自力靠离泊青岛港探析

本文通过分析研究船舶自身操纵设备，包括车、舵、锚、缆等，来解决如何安全、有效、合理、无外力协助地自力靠离泊青岛港的问题。这里着重分析无拖船协助的小型船舶自力靠离泊青岛港的注意事项、靠离过程及操作要点等，以期为船舶自力靠离青岛港口提供参考。     

船舶尾气处理技术分析

分析船舶脱硝原理与方法，重点介绍选择性催化还原（SCR）系统工作原理、尿素系统设计、催化剂使用以及SCR系统的吹灰，并提出改进方案，即增加尿素系统日用药剂泵、在排烟管路正确安装尿素喷射器以及为SCR系统配备NO_X传感器等，使脱硝效果更加显著。此外，还分析了船舶脱硫方法及每种方法的优缺点，并介绍了当前船舶脱硫脱硝一体化技术，提出目前无论脱硫还是脱硝技术都存在污染海洋的可能，液化天然气（LNG）才是未来船舶尾气减排的发展方向。     

《交通节能与环保》投稿须知

《交通节能与环保》杂志是由中华人民共和国交通运输部主管、人民交通出版社股份有限公司和交通运输部公路科学研究院共同主办的学术性期刊,创刊于1986年(曾用刊名:船舶节能),双月刊,大16开本,国内外公开发行。本刊被中国核心期刊(遴选)数据库、中文科技期刊数据库、万方数据-数字化期刊群、JST日本科学技术振兴机构数据库(日)(2018)等检索机构长期收录。     

日韩欧智能船舶的研究现状及对我国的启示

随着智能化技术的发展，智能船舶开始受到船舶行业的广泛关注。同时伴随着航运业对于环保、安全、经济等方面需求的不断增加，中日韩欧等世界各主要造船国纷纷投入到智能船舶的相关研究当中。然而，由于各自造船业的历史背景和发展现状不同，各主要国家对智能船舶研究具有不同的特点。该文分别研究了日、韩、欧典型智能船舶项目的研究现状，从多个方面分析了它们的研究路线和特点。研究发现：日本的智能船舶研究具有航运公司主导、局部到整体的推进方式、注重建立国际标准的发展特点；韩国的智能船舶研究具有船企主导产学研结合、发挥信息产业优势、分级发展的特点；欧洲的智能船舶研究以企业和科研机构牵头，以无人船为目标，以现有船舶改造为特点。论文在日欧韩智能船舶发展特点的研究基础上，分析了对于我国智能船舶发展的启示。     

广西海事:聚焦国家战略落地落实,全力服务保障经济社会发展

一年来,广西海事局共成功救助遇险船舶121艘.次、遇险人员1337人,人命救助成功率达9653%。记者从1月12日召开的广西海事2022年工作会议上了解到,2021年广西海事局扎实开展党史学习教育,将以人民为中心的发展思想贯穿履职尽责全过程,推动党中央及上级各项决策部署落地见效,实现"十四五"良好开局。     

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。