基于共振解调技术的船舶柴油机故障诊断研究与仿真

柴油机推进是最可靠、最成熟的船舶推进技术。目前,几乎所有的大吨位舰船都采用了柴油机推进。在船舶运行过程中,柴油主机可能会出现磨损、变形、腐蚀等故障,严重影响船舶的正常运行。振动信号分析是船舶柴油机故障诊断的重要方式,柴油机的振动信号包含大量信息,柴油机的齿轮、轴承等发生故障时会产生各种冲击信号,采用共振解调技术分析这些振动信号,可以有效的获取故障类型和严重程度,有助于提高船舶柴油机故障诊断的水平。本文系统介绍了柴油机故障的类型,并研究了基于共振解调技术的柴油机故障诊断与仿真分析。     

利用振动噪声信号诊断柴油机故障研究的现状与发展

简述了利用扭转振动、噪声、缸盖系统振动、机身及侧面振动等振动噪声信号监测柴油机状态和诊断柴油机故障的原理和方法,介绍了国内外这方面研究的现状;归纳了利用振动噪声信号诊断柴油机几种典型故障的研究发展方向,以及故障诊断中采用不同方法的优缺点;最后总结了近年来柴油机故障诊断的几种较新的发展趋势.     

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。     

基于时间序列与小波分析的船舶柴油机故障诊断

模拟柴油机气阀间隙异常的几种情况,并实时监测柴油机缸盖振动信号.采用时间序列分析方法对船舶柴油机缸盖振动信号功率谱进行识别,采用小波变换方法对各信号进行小波包分解,并提取故障特征频段信号进行功率谱估计,实现精确故障诊断.     

船用柴油机故障诊断多信息融合技术研究

为了解决船用柴油机故障诊断中基于单传感器信息的方法诊断精度低的缺点,应用神经网络原理,提出了一种基于气缸压力,缸盖振动信号和燃油压力等多传感器信息融合的喷油器故障诊断新方法。通过提取船用柴油机工作过程故障三种信号的八个特征值,按正常和五种故障状态的构造学习样本文集和检验样本文集,对输入进行归一化处理,该方法能有效地提高其故障诊断精度。     

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。     

基于小波包振动谱图的柴油机在线故障诊断方法

柴油机是舰船的主要动力装置,针对传统故障诊断方法不能有效提取柴油机故障特征和实现在线诊断的缺点,提出一种基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断新方法.该方法首先用小波包对采集到的柴油机振动信号进行分析生成小波包振动谱图;然后利用双线性内插值方法对生成的振动谱图进行数据降维,对降维后的振动谱图进行灰度共生矩阵纹理特征参数提取;最后用分类器对特征参数进行识别,完成故障诊断.将该方法应用于柴油机气门间隙的故障诊断实例中,结果表明,基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断方法能快速高效的诊断出气门间隙故障,识别准确率高达99.17％,仅耗时0.24 s,为内燃机故障在线诊断探索了一条新途径.     

基于LabVIEW的船舶柴油机不同工况下的机身振动信号分析

机身振动信号对船舶柴油机故障的识别具有重要作用,可为故障的分析提供重要的参数,因此编写了基于LabVIEW的柴油机振动信号的采集与分析系统,应用搭建的平台在正常工况和几种典型的故障模式下进行振动信号的采集与分析试验。从采集到的状态信号中提取与设备故障密切相关的机身振动信号进行时域、频域和幅值域的分析,同时通过各特征参数的分析对柴油机进行简单有效的故障诊断与识别,并根据计算得出的特征值的变化趋势来分析确定信号中故障的发生与发展,及时对故障作出分析诊断。这对保证船舶安全航行以及对设备实行预知维护都具有十分重要的意义。     

基于RBF神经网络的船用低速柴油机故障诊断系统

为确保船舶海上运输的安全性与稳定性,设计基于RBF神经网络的船用低速柴油机故障诊断系统.使用多传感器采集船用低速柴油机各关键构件信号,并对信号进行预处理,运用过限判断模块获得故障信号,RBF神经网络依据故障信号特征进行船用低速柴油机故障诊断和故障程度判断.实验结果表明,该系统能有效滤除信号中的无用高频信号,故障诊断结果...     

基于小波包振动谱图的柴油机在线故障诊断方法

柴油机是舰船的主要动力装置,针对传统故障诊断方法不能有效提取柴油机故障特征和实现在线诊断的缺点,提出一种基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断新方法.该方法首先用小波包对采集到的柴油机振动信号进行分析生成小波包振动谱图;然后利用双线性内插值方法对生成的振动谱图进行数据降维,对降维后的振动谱图进行灰度共生矩阵纹理特征参数提取;最后用分类器对特征参数进行识别,完成故障诊断。将该方法应用于柴油机气门间隙的故障诊断实例中,结果表明,基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断方法能快速高效的诊断出气门间隙故障,识别准确率高达99.17%,仅耗时0.24 s,为内燃机故障在线诊断探索了一条新途径。