基于小波神经网络的船用动力系统可靠性预测与分析

目前我国不少远洋船舶使用的动力系统,基本以电控柴油机为主,电控柴油机以其性能稳定、操作方便、精确控制等优势成为了当今船用领域研究热点之一,并在全球范围内的船舶上得到了普及。但是由于其起步较晚,电控柴油机还存在着许多问题亟待解决,比如如何预测其动力系统的可靠性,降低电控柴油机常见故障发生几率,如何有效降低各种事故。是本文的研究目。本文以某远洋船舶为例,基于小波神经网络(WNN)对其船用动力系统可靠性进行预测与分析,旨在协助操作人员更好地维护和保养船舶装置,提升船舶的使用寿命。     

大型船用柴油机启动动力控制算法分析

原始启动动力控制算法不足以满足大型船舶柴油机的启动动力控制要求,且启动动力控制性能相对比较差。为了提高船用柴油机启动动力的受控率,提出大型船用柴油机启动动力的控制算法分析。根据柴油机启动动力原理,利用柴油机各部件输入和输出的近似动态关系式,建立启动动力系统动态数学模型。基于启动动力系统,计算大型船用柴油机启动动力控制输出量,依托大型船用柴油机启动动力控制规律的推导,完成了船用柴油机启动动力的控制算法分析。仿真结果表明,设计的控制算法相比于传统控制算法,受控率提升了51.9%,柴油机的启动动力受到了明显的控制,符合大型船舶的航行条件。     

船用柴油机结构件的CAD/CAM集成系统开发研究

随着计算机技术与数控加工技术的发展,CAD/CAM/CAPP等计算机辅助技术在加工制造业中的应用越来越广泛。船舶柴油机是船舶的动力核心,其结构件的加工精度、质量等关系到整艘船舶的性能。通常,船舶柴油机结构件形貌较复杂,且加工精度要求高,采用传统的加工方法很难满足现代船舶制造工业的要求。近年来,基于计算机和数控技术的船用柴油机零部件加工逐渐兴起,采用数字化集成系统可以显著提高柴油机结构件的加工精度和加工效率,提高柴油机质量的同时有效地降低了生产成本。本文系统介绍了船用柴油机结构件的CAD/CAM加工技术,开发了一种船用柴油机辅助加工的集成系统,并对结构件的特征加工、编程和仿真等进行研究。     

船舶柴油机调速系统模糊控制技术

常规船舶以柴油机作为主要动力来源,柴油机一般采用直流调速电机系统实现转速控制,主要是带电流截止负反馈的转速电流单闭环控制以及转速电流双闭环控制。其中转速电流双闭环控制具有很好的动态调节性能和负载抗干扰能力,同时可实现电机起动电流的限幅保护。对船用柴油发电机组进行调节时,在系统的控制电路中添加前馈模糊传感器,不仅可以对发动机的油门进行调节抑制,还可以实现保持频率的目的。本文从船舶柴油机的调速系统入手,对船舶柴油机模糊控制的相关技术进行研究。     

基于AFSA优化的支持向量机柴油机性能预测模型

电控高压共轨技术的采用使得船用柴油机性能及排放具有了更大的优化空间，但同时柴油机控制参数增多使得柴油机性能的预测变得更为复杂。为了建立精确的柴油机性能预测模型，利用回归支持向量机，通过对实验数据的学习以获得预测模型。支持向量机的预测精度会因其参数的选择出现一定的差异，所以需要对支持向量机参数选择进行研究和优化。以某型船用高速大功率电控高压共轨柴油机为研究对象，建立支持向量机预测模型，分析其预测性能受参数选择的影响，并利用人工鱼群算法对其进行优化。结果表明，基于人工鱼群算法优化的回归支持向量机能够建立精度较高的柴油机性能预测模型，且人工鱼群算法具有很好的寻优性能。     

基于船舶轴系扭振的船用主机气缸动力输出平衡性分析

基于船用柴油机气缸动力输出平衡性评价的基础理论,对某船开展实船轴系扭振测试,在对轴系扭振时域波形图和扭振数据进行分析和计算的基础上,得出该船主机气缸动力输出不平衡变化曲线及相关结论,为进一步应用船舶轴系扭振进行船用柴油机气缸动力输出平衡性研究提供参考。     

群雄逐鹿国内外船用中速柴油机市场格局与发展

以往中速柴油机由于单缸和单机功率小、不能使用高粘度燃油、主要用于陆上工业,在船上则只能用于部分的内河船舶、辅助船舶、渡轮、工程船舶、舰艇和船舶电站等缺点,使它应用范围比较狭窄。例如从1954年至1964年间,瑞士苏尔寿公司生产的中速柴油机总功率只占其同期生产的低速柴油机总功率的1.3%。随着中速柴油机在技术性能、可靠性、经济性和维护操作方面的不断进步,它在船舶上的应用范围有了明显的扩展。据对全球2004～2005年度的造船统计显示,中速柴油机的定单已占船用柴油主机总数的18.49%;占船用柴油发电机组总数的76.83%;占船用电力推进柴油主机总数的50%以上。[编者按]     

3000t级货船柴油-LNG混合动力改造

以3 000 t级京杭运河柴油-LNG混合动力改造试点船舶为研究对象,在不改变机体结构和燃烧方式的前提下,通过对船用柴油机加装双燃料系统,使其能够在混合动力模式下运行,从而获得理想的动力性能、经济性和排放的环保性。同时介绍了LNG储存、汽化和供气等主要气体系统,分析了混合动力船舶对防火分隔、消防、监控、防爆保护等要求与处理方法,探讨了逃逸气体的控制方式,希望能在摸索LNG船舶应用方面提供一些参考。     

高速高性能船艇的理想动力——D683系列船用柴油机

D683系列船用柴油机是根据国内外各种高速船用柴油机的需要和船艇的特点，设计和研制的高速、轻型、低排放、低噪声、节能型高功率柴油机。该系列船用柴油机的功率从110～258kW（150～350马力），转速从1500～2400r／min，整机结构紧凑，体积小，重量轻。可用于各种高速船艇、游艇、交通艇、工作艇、渔船、拖船等的主机动力和其他各种中小船舶的动力以及船用电站动力。     

基于小波神经网络的船舶动力系统故障预测方法研究

船舶动力系统是船舶的心脏,其性能的优劣对船舶的安全航行至关重要,研究船舶动力系统故障预测的方法对保障动力系统安全运行具有重要意义。本文采用小波神经网络针对船舶动力系统的性能参数进行预测,选取柴油机动力系统的油管压力作为预测对象,试验结果表明小波神经网络预测的结果符合预期值。     

高速高性能船艇的理想动力：D683系列船用柴油机

D683系列船用柴油机是根据国内外各种高速船用柴油机的需要和船艇的特点，设计和研制的高速轻型、低排放、低噪声、节能型高功率柴油机。该系列船用柴油机的功率从110～258kW（150～350马力），转速从1500～2400r／min，整机结构紧凑，体积小，重量轻。可用于各种高速船艇、游艇、交通艇、工作艇、渔船、拖船等的主机动力和其他各种中小船舶的动力以及船用电站动力。     

船用柴油机尾气控制与净化措施研究

柴油机兼具经济性与良好的动力,在船舶上得到了广泛应用。然而,由于船用柴油机尾气中的颗粒物,CO,NOx,SO2,HC等物质对环境存在较大影响,因此国内外的研究者开展了船用柴油机尾气控制与净化措施的探寻。研究当前国内外船用柴油机排放标准,并总结柴油机尾气的排放控制与净化措施,具有一定的指导意义。     

基于神经网络对电控柴油机运行特性影响因素仿真研究

基于AVL-BOOST软件仿真平台建立某船用四缸柴油机仿真模型,标定后的模型进行柴油机全工况仿真计算。仿真出来的3 200组数据作为人工神经网络输入数据,采用贝叶斯统计方法对网络进行训练建立2层的反馈神经网络仿真模型。并分别通过实验、AVL-BOOST和神经网络数据曲线的对比分析,验证人工神经网络预测的准确性。利用验证好的人工神经网络模型预测进排气压力对柴油机转矩的影响,以及预测压缩比和供油定时对柴油机排放性能和动力性能的影响,最后利用扰动法分析不同工况下柴油机各个参数对柴油机性能的影响程度。     

船用柴油机经济寿命分析

船用柴油机经济寿命年限取决于自然损耗、技术性能以及使用的经济性。作者针对船舶的维修现行体制和船用柴油机的使用管理及修理特点，从经济性出发分析船用柴油机的寿命。并提出一种合理的计划维修和更新柴油机的策略，即建立计划维修的数学模型，以年度费用最低为目标函数进行优化，求出更新柴油机的最佳时间。     

船用柴油机轴系校中注意事项

船用柴油机是船舶的心脏,它对船舶航行和安全至关重要。所以,如果船舶柴油机安装不当,就会给船舶航行留下安全隐患。其中,船用柴油机在安装过程中的轴系合理校中,就应特别注意。     

国内

中船协与MAN签署谅解备忘录 9月6日，中国船舶工业行业协会代表国内11家船用柴油机企业与专利方德国曼集团（MAN）旗下的世界知名船舶动力企业曼柴油机和透平集团公司签署了《关于境外专利引进方向中国地区销售曼恩低速船用柴油机操作程序谅解备忘录》。     

免疫算法在舰船柴油主机故障诊断系统的应用

现代大型船舶的控制系统中一般都需要依赖柴油主机提供动力,然后经由发电机转换成电力,从而驱动螺旋桨电机工作,保证整个船舶的正常运行,因此必须避免柴油机系统出现故障。本文通过免疫算法,对船舶柴油机的故障模式进行主动的学习,提高了故障的识别效率。同时通过自主的诊断系统和控制程序,对潜在的故障进行预测,在提高了柴油机的故障诊断效率的同时,也能够优化柴油机的控制参数,进一步提高了其使用寿命。     

灰色数据挖掘在船用柴油机中的应用

船用柴油机作为船舶航行中的动力源,具有非常重要的作用。但柴油机在运行过程中的运行状态及故障发生都对船舶的正常运行影响很大。本文通过研究灰色数据挖掘的特点,结合船舶柴油机的结构与故障特性,研究出一种基于灰色数据挖掘的故障诊断方式,通过对灰色关联算法在计算机上进行编程仿真,检验这种方法对船舶柴油机的故障诊断具有较好的诊断结果,对船舶柴油机的正常航行具有一定的意义。     

基于神经网络对电控柴油机运行特性影响因素仿真研究

基于AVL-BOOST软件仿真平台建立某船用四缸柴油机仿真模型,标定后的模型进行柴油机全工况仿真计算.仿真出来的3 200组数据作为人工神经网络输入数据,采用贝叶斯统计方法对网络进行训练建立2层的反馈神经网络仿真模型.并分别通过实验、AVL-BOOST和神经网络数据曲线的对比分析,验证人工神经网络预测的准确性.利用验证好的人工神经网络模型预测进排气压力对柴油机转矩的影响,以及预测压缩比和供油定时对柴油机排放性能和动力性能的影响,最后利用扰动法分析不同工况下柴油机各个参数对柴油机性能的影响程度.     

基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统设计

如果船舶的主发动机不能正常的工作,船舶的安全航行就难以保证。传统的故障诊断系统主要依靠船员的经验来分析每台设备的参数并推断出故障的类型。该方法精度低,成本高,无实时性。为解决这一问题,基于数据挖掘技术设计了一种新型船用柴油机故障诊断优化系统。本文将数据挖掘技术应用故障诊断,利用算法上的高效,包括VSM算法和关联规则,建立远程船舶主机故障诊断系统,对主机的运营进行实时动态的仿真。对发动机各子系统运行状态的实时监控可以与整个船用柴油机的故障特征相结合。