船用柴油机人工智能故障诊断应用综述

智能船舶代表了船舶未来的发展方向,柴油机作为船舶主要驱动设备,其故障诊断对智能船舶的安全性和可靠性具有重要意义。人工智能有效地解决了传统故障诊断方法存在的问题,基于人工智能方法的柴油机故障诊断技术成为近些年的研究热点。本文总结人工智能在柴油机故障诊断中的研究进展,对迁移学习应用到柴油机故障诊断中的前景进行展望,分析了柴油机故障诊断的研究趋势和面临的挑战。     

基于热力参数的船舶柴油机智能故障诊断

分析了智能故障诊断的视情维修技术,根据船舶柴油机热力工作过程参数蕴含大量的故障信息,提出基于热力参数的智能故障诊断技术,从几种不同的类型,介绍了船舶柴油机的热力参数的智能故障诊断及处理的应用.     

船舶柴油机运行工况诊断仿真研究

提出了基于RBF神经网络的故障智能诊断方法。应用神经网络理论对柴油机故障进行智能仿真诊断，并考虑到海上航行环境的大气温度变化，实现大功率船用柴油机运行性能的主要故障的仿真。以对柴油机燃烧系统故障为例进行仿真分析、处理故障并制订相应的维修对策，从而提高柴油机的使用效率和寿命。此外，对开发实船柴油机故障诊断的辅助分析系统和轮机模拟器的功能扩展有实际意义。     

船舶柴油机故障诊断现状及发展趋势

论述了船舶柴油机故障诊断的意义,针对国内外一些常见的柴油机状态监测与故障诊断的方法及其原理和特点,总结出船舶柴油机故障诊断中新技术的应用,并对柴油机故障诊断技术的发展趋势进行了展望.     

基于引力搜索BP神经网络的柴油机故障诊断

为了提高柴油机故障诊断的精度,将引力搜索算法用于BP神经网络初始权值及阈值优化,提出了一种基于引力搜索算法和BP神经网络相结合的智能故障诊断方法,并将其运用于柴油机磨损故障的振动诊断。结果表明,该方法与BP神经网络相比,对柴油机的磨合、磨损、极限等故障诊断准确,精度提高明显,验证了该方法的有效性。     

柴油机技术状态及故障诊断的一种有效的新方法

本文论述了柴油机技术状态及故障诊断的新方法-应用轴系扭振的特性作为故障诊断的手段。笔者根据研究成果，阐明了柴油机工作过程与扭振特性之间的紧密关系及相互间对应的因果联系，讨论了柴油机机械故障与扭振特性的影响，结论是轴系扭振将是柴油机技术状态及故障诊断的一种前途广阔的有效的新途径，将成为振动噪声故障诊断的一项极其重要的方法。文章还提出了今后的研究方向。     

一种新的船舶柴油机模糊故障诊断方法

为进一步提高船舶柴油机故障诊断的可靠性,将一种基于模糊信息多级融合的故障诊断方法应用到船舶柴油机的故障诊断中,该方法将各级诊断数据充分融合后再进行船舶柴油机的故障诊断,应用结果表明该方法准确有效,不但在正常情况下作出了准确的故障诊断,而且在局部检测传感器失灵发生误检的情况下亦能避免船舶柴油机故障诊断的误判,为提高船舶柴油机故障诊断的可靠性提供了有益的借鉴.     

舰船用柴油机故障在线智能诊断研究

通过对目前机械故障诊断，特别是对各种柴油机故障诊断理论和技术方法的综合研究，结合舰船上常用的柴油机的特点，提出了用应变片采集缸盖振动的应变响应、用局域波理论实施非平稳信号分析的在线智能的故障诊断新思路，并给出了这种方法的基本原理、主要内容以及实施方法。     

船用发电柴油机在线监测系统的设计

针对当前船用柴油机信息监测的研究现状,以柴油机故障诊断为目的,提出一种基于GPRS通信网络的开放式信息传输系统。结合核心单片机STM32,完成对柴油机监测数据的实时采集和传输。该系统对未来船用柴油机故障诊断和智能监测研究具有一定价值。     

船舶柴油机故障诊断技术研究

论述了船舶柴油机故障诊断的意义,针对国内外一些常见的柴油机状态监测与故障诊断的方法及其原理和特点,总结出船舶柴油机故障诊断中新技术的应用,并对柴油机故障诊断技术的发展趋势进行了展望。