船用柴油机工作过程故障诊断的仿真研究

利用计算机数值计算方法进行了船用柴油机性能故障的仿真计算,通过对各故障下热工参数的特征分析,揭示了热工参数在不同性能故障、不同运行工况和不同航行工况下变化规律,探讨了热工特征参数的优化选择、性能故障的分类和计算机仿真建模等问题,提出了热工参数的相对偏差分析法,并介绍了人工神经网络在船用柴油机故障诊断中的具体应用。     

船用中速柴油机故障建模仿真研究

文章以某船用中速柴油机为研究对象,采用发动机仿真软件AVL-BOOST建立数学模型,完成柴油机工作过程数值计算,并在此模型基础上对中速柴油机常见故障进行模拟。从数值分析的角度解释故障现象,探索柴油机主要性能参数变化的规律,为故障诊断提供依据。     

基于支持向量机的船舶柴油机故障诊断

介绍了支持向量机(SVM)的机理,应用SVM对船舶电站主柴油机进行故障诊断,研究了SVM参数的选择方法,仿真结果表明,SVM具有较好的诊断效果和较强的抗噪声能力;对复合故障样本诊断准确度较RBF神经网络高.     

基于SVM的液压设备仿真模型的故障诊断

阐述了SVM算法在液压系统的故障诊断领域中的应用及其诊断效果.以全液压克令吊模型为研究对象,将克令吊模型的回转回路作为一个独立系统,使用功率键合图方法建立其数学模型,并用Matlab中的Simulink对模型进行计算机仿真,对回转回路选择不同的参数进行流量的特性仿真,运用支持向量机理论依据流量值的特性对回转回路进行故障分类,得到了令人满意的故障分类正确率.     

船用柴油机故障诊断实时仿真研究

自动监测系统目前在绝大多数大型船舶上得到了普遍应用，然而，仅有少数自动监测系统装备了诊断系统。本文介绍了基于智能软件程序的故障诊断领域最新进展。其研究目的是采用被称为小脑模型连接控制器(Cerebellar Model Articulation Controller—CMAC)的人工神经网络设计出一种能连续进行实时机器学习的软件工具。使用一种既能模拟发动机正常运行状态也能模拟发动机故障运行状态的发动机仿真器来开发低成本的柔性学习系统控制器。本文就所选用的CMAC进行了说明，并对实时发动机仿真器、仿真器与学习系统的组合以及所取得的某些结果作了简单的介绍。     

基于EMD的柴油机失火故障诊断

提出了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和自回归（Auto Regression,AR）模型的柴油机失火故障诊断方法．对3110型柴油机断油故障及正常情况下的缸盖振动信号进行了测试分析,采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机（Support Vector Machines,SVM）进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型．实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机失火故障,能实现故障的实时自动化诊断．     

基于小波包分解的船用柴油机燃油电磁阀故障诊断方法

为了精准识别电磁阀故障,确保船用柴油机安全、平稳运行,提出基于小波包分解的船用柴油机燃油电磁阀故障诊断方法。采用小波包分解法对船用柴油机燃油电磁阀电流信号作分解,获取其多频带特征。通过核主成分分析法对其作降维处理,完成敏感特征选择。将其作为最小支持向量机的输入,自适应蚁群优化算法通过自适应调整挥发因子、状态转移规则确定最优模型参数,实现燃油电磁阀故障的准确诊断。结果表明：故障、正常工况下的燃油电磁阀电流特性曲线存在较大差异;该方法可提取电流信号的8个频带特征、不同频带特征间差异度大;特征选择有利于提高燃油电磁阀故障辨识度。本文方法可实现燃油电磁阀故障诊断,诊断效果突出。     

船用中速柴油机的振动诊断研究

以８ＮＶＤ４８Ａ－２Ｕ中速柴油机为例介绍了船用中柴油机振动监测与诊断的试验研究，对柴油机振动激励源及振动特征量与磨损状态之间的关系进行了分析。研究表明，利用表面振动监测柴油机零部件的配合状态是可行的。     

船用柴油机故障诊断技术现状及发展趋势

通过对船用柴油机故障机理、故障信息处理技术及故障诊断专家的研究等方面的介绍,概括了船用柴油机故障诊断技术的国内外现状,并以实例分析对柴油机未来故障诊断技术提出了新的展望.     

船舶柴油机供油系统故障诊断研究

柴油机燃油供给系统工作质量的好坏,直接影响柴油机的工作性能。阐述了在虚拟仪器中对柴油机喷油系统压力波的数据采集和特征参数提取,并介绍了在各种故障模式下柴油机喷油器产生故障的原因和特征参数的变化,利用人工神经网络模型实现故障诊断。结果表明,该方法可实现柴油机喷油器不解体故障诊断,在实际的故障诊断中具有一定的应用价值。     

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.     

基于BOOST船用柴油机热工故障仿真研究

利用BOOST仿真软件,建立电控化改造后的4190型柴油机工作过程数学模型。该模型的燃烧放热模块采用MCC燃烧模型,传热模块选用Woschni 1978模型,并用该电控柴油机试验数据验证模型的可靠性。结果表明,仿真计算与实验值误差均在2%以内。在此基础上,结合中速电控柴油机的特点,对柴油机在额定工况下喷油定时故障、喷油器喷孔磨损、单缸停油、中冷器效率下降、压气机效率下降及排气阀关闭定时故障进行仿真计算,探索电控柴油机性能指标与热工参数对不同故障的变化规律,从而为船用中速电控柴油机故障监测、诊断提供可行的依据。     

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.     

基于AVL BOOST的船用柴油机典型故障仿真及其数据分析

[目的]大型船用柴油机故障类型的数据通过台架试验或者实船来获取存在许多不利因素,因此针对柴油机的故障仿真数值计算就显得尤为重要,同时对故障排除及数据驱动的智能故障诊断系统的构建也具有重要意义。[方法]基于AVL BOOST软件和台架试验数据,建立柴油机仿真模型,验证4种负荷工况下仿真模型需满足的精度要求;基于100%负荷工况模型,采用控制变量法模拟柴油机发火点提前、单缸停油及曲轴箱窜气这些典型故障,并分析计算得到的数据。[结果]结果表明:发火点提前5°时,缸内最高燃烧压力提高了17.4%;第1缸停缸后,有效油耗率上升近15%;对于不同气缸停油情况,第2号和3号气缸停油时的特征参数变化幅度较小;随着活塞有效窜气间隙的增加,各特征参数基本上呈线性扩大趋势,在窜气间隙值为0.04 mm时,部分特征参数急剧增加,例如油耗率增加了近40%。[结论]所得结果可作为柴油机故障状态识别及智能故障诊断系统构建的重要依据,为探索船舶柴油机智能故障诊断技术提供新的途径。     

神经网络技术在船舶柴油机故障在线诊断中的应用研究

文章主要研究基于RBF神经网络理论为数学工具对柴油机故障进行计算机仿真诊断,建立船用柴油机征兆与故障样本集,作为神经网络故障诊断的专家知识库,以实现船用柴油机故障诊断。并对柴油机性能工况的故障在线自动诊断进行探索,以提高故障诊断的及时性和准确率,减少误诊。