海船主机ALPHA电控汽缸注油器系统典型报警与故障诊断

文章简要介绍了ALPHA电控汽缸注油器系统的构架和工作原理。根据长期的电控汽缸注油系统研发和实船应用操作管理经验,总结分析了海船主机ALPHA注油系统所遇到的典型报警及其故障诊断处理,可为促进先进电子控制技术在船舶上的应用操作管理和研发水平提供有益参考。     

基于RBF的某型发动机故障诊断

本文讨论了基于RBF的发动机故障诊断方法,该方法可以充分利用故障先验知识,在Bayes最小风险准则下进行单故障的诊断,有较高诊断准确率.     

船舶双燃料发动机故障诊断系统优化研究

针对原有系统的故障诊断精度低,泛化能力差的问题,提出船舶双燃料发动机故障诊断系统优化研究。增强系统的可扩展性及兼容性,选择PCI-1712型号多功能数据采集卡,保证系统承载力,降低数据丢失率。优化总体结构,利用BP神经网络,实现故障信号的输出。采用Sigmoid函数,计算期望值与输出值间的误差,实现船舶双燃料发动机的故障诊断系统优化。设计对照实验,将优化后的系统故障诊断结果,与原有系统所得结果分析对比,得出测试结果。结果证实,优化后的系统故障诊断精度高,且泛化能力差,能够更好地完成发动机故障诊断。     

实时操作系统在电控发动机上的应用

采用实时操作系统技术设计柴油机电控系统的控制软件，讨论在μC／OS—Ⅱ平台上实现系统控制的方法，论述了控制系统的时钟节拍、通讯和任务管理等方面的设计思路；实验证明，本设计在时间精度、控制时序和系统的扩展潜力等几方面都能满足发动机电控的要求。     

电控发动机实时监控系统研究

采用VB和实时操作系统技术设计电控发动机监控系统，研究在μC/OS-Ⅱ平台上实现系统控制以及与上位机进行通讯的工作模式，论述监控系统的时钟节拍、通讯和任务管理等方面的设计思路；实验证明，设计的实时监控系统在监控能力、时间精度、控制时序和系统的扩展潜力等几方面都能满足电控发动机的监测控制要求。     

基于振动信号的舰船发动机故障诊断

传统舰船发动机故障诊断方法诊断时,需要对舰船发动机进行一定程度上的拆卸,无法完成零拆卸的故障检测,为此提出基于振动信号的舰船发动机故障诊断方法。使用不同波段振动信号作为检测探伤手段,采集多频段的振动信号,分析信号携带的诊断信息,完成舰船发动机故障诊断模型构建;计算振动信号非线性鲁棒值,锁定故障位置,通过编程分析,实现舰船发动机故障诊断。试验结果表明,设计的故障诊断方法比传统方法诊断定位准确率高2%,说明设计的诊断方法具备极高的有效性。     

喷水推进装置电控系统介绍

本文着重就喷水推进装置电控系统的显示面板，选择控制板，综合控制杆，舵杆，后备面板和离合器控制作了较为详细的介绍，对船舶推进装置设计有一定参考价值。     

潍柴首台博杜安6M26电控柴油机点火成功

7月23日,潍柴首台博杜安6M26电控柴油机一次性点火成功。此发动机是由潍柴本部技术团队与法国博杜安技术团队历时近两年共同合作研发成功．标志着博杜安M26系列发动机在技术升级换代上迈出了重要一步．     

东方-1型ROV电控系统及工程化

本文介绍了东方－１型有缆无人深水作业型水下机器人的性能指标电控系统结构，重点叙述了东方－１型ＲＯＶ在原科研样机基础上为提高其可靠性、可维性用实现性所作的工程化改造工作。     

船用柴油机电控系统

为适应船用柴油机电控技术发展,本文提出了一种船用柴油机电控系统架构方案,采用先进的"V"字型开发模式及开发工具平台开发系统应用层软件,对关键电路进行仿真与试验优化设计,对系统关键可靠性技术如凸轮轴和曲轴信号传感器物理冗余技术等进行研究,并进行了样机研制。对研制出的样机开展硬件在环仿真试验和环境适应性试验,试验表明样机能满足船用柴油机电控系统需求,通过功能扩展,还可以支持高压共轨技术以外的柴油机电控技术。     

船舶柴油机远程故障诊断研究

对船舶柴油机的远程故障诊断系统进行了研究，介绍了该系统的总体结构，提出用IEEE802．3和IEEE802．11作为诊断网络的数据链路层协议，用TCP／IP作为系统的网络层和传输层协议，用JAVA技术解决远程数据通讯接口问题。并研究了用Khoenen神经网络作为船舶柴油机本地故障诊断工具，用基于规则的专家系统作远程故障诊断工具的实施方法。研究表明，船舶柴油机故障诊断系统切实可行，有望发展成为一种有价值的船舶监控系统。     

基于二叉树的某型船柴油机控制系统故障诊断专家系统

专家系统可以解决复杂系统的故障诊断,其中知识库和推理机是其核心内容。首先利用故障树表达某型舰柴油机控制系统各故障事件之间的逻辑关系,然后将故障树转化为二叉故障树,与专家系统相结合,完成专家系统知识库和推理机的设计。将该方法应用于某型船柴油机控制系统的故障诊断,结果表明,专家系统的知识库存储结构简单、易于维护,推理机的逻辑推理关系简单,易于实现。     

柴油机状态在线监测与故障诊断系统开发

介绍了状态监测与故障诊断系统的原理和方法,使用LabVIEW平台及多功能数据采集卡研制柴油机的故障诊断系统。提出了几种特征参数分析方法,开发了多个子仪器,可较好的对柴油机的不同故障进行监测。     

Establishment and Optimization of State Feature System of Diesel Engine Fault Diagnosis

For too many state features are used in the diesel engine state evaluation and fault diagnosis, it is not easy to obtain the rational eigenvalues. In the paper, the cylinder subassembly of diesel engine is used to search for the method of establishing state feature system and optimal approach. The signal of diesel engine has been collected when the piston ring and airtight ring are working at different states, then with the Bootstrap method and Genetic Algorithm （GA）, an optimum parameter combination is received. Example shows this method is simple and efficient for establishing diesel engine state feature system, Thus, this method is valuablle for the virtual state evaluation of similar complex system.     

基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究

为了克服传统模拟电路故障诊断方法的不足,通过对船舶柴油机遥控系统工作原理的分析,提出采用BP神经网络诊断船舶主机遥控系统的智能诊断方法。介绍BP神经网络结构确定方法及其数值优化技术,并以具体电路模块为例探讨神经网络在船舶柴油机遥控系统故障诊断中的应用。通过Matlab仿真可以发现基于BP神经网络的电路故障诊断方法具有自适应性好、训练时间短、准确性高等特点。     

采用电子控制系统的涡轮增压柴油机的模拟研究

通过对涡轮增压柴油机变工况性能的模拟计算，确定了采用相继增压的柴油机增压器的切换点，及可变增压空气加热及冷却规律，并在自行研制的数学式电子调速系统上开发了模拟ＭＴＵ５９５系列柴油机的ＥＣＳ系统。     

RBF神经网络在柴油机燃油系统故障诊断中的应用研究

本文主要介绍了径向基（RBF）神经网络在柴油机燃油系统故障诊断中的应用,并且首次将神经网络和虚拟仪器技术相结合,成功用于柴油机故障诊断中。比较了RBF和误差反传（BP）神经网络的学习速度和诊断精度。研究表明,将RBF神经网络和虚拟仪器相结合进行柴油机故障诊断具有良好的诊断效果和精度,有很好的工程应用前景。     

基于LabVIEW的柴油机供油系故障诊断系统开发

基于虚拟仪器技术,利用LabVIEW7.1编写采集分析程序,并以Matlab Script节点形式调用在Matlab里训练成功后的BP神经网络程序,开发了柴油机供油系故障诊断系统。该系统由PCI-6221采集卡获取测取燃油压力波形,利用小波包分解提取特征信号,并组成特征向量输入训练成功的BP神经网络进行典型故障识别,诊断结果通过人机界面输出,从而实现了故障诊断的智能化。     

基于多源信息融合的柴油机故障诊断方法

为提高柴油机这一复杂系统的故障诊断精度,在采集缸盖声发射信号、缸盖振动信号和机体声发射信号特征信息的基础上,利用3个BP神经网络进行局部诊断并获得证据体,对各证据体应用D S证据组合规则进行决策融合。针对D S证据理论在处理冲突证据时存在的局限性问题,提出一种多源加权融合的故障诊断方法。该方法利用各证据体对命题识别的正确率和证据体之间的距离对各证据体进行修正。故障模拟试验表明:提出的方法可提高柴油机的故障诊断精度,充分验证其应用在柴油机故障诊断中的可行性。     

基于模糊C均值聚类的柴油机故障诊断

通过对柴油机运行时的表面振动信号进行分析处理得到由一系列特征参数组成的特征向量,利用模糊C均值聚类方法对特征向量进行模式识别,结果表明该方法可通过特征向量准确地区分不同的柴油机故障模式,模糊C均值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。