基于DPC-GMM算法的船舶燃油系统故障诊断

  目的  船用设备的供电电压经常发生波动,现有的稳压方案经济效益和可靠性低,亟待研发适用于恶劣工作环境的自动配电设备。  方法  设计基于双向晶闸管与调压变压器的三相串联调压装置,通过控制双向晶闸管组件的投切方式,即可调节电压的幅值及方向。针对该调压装置的3种故障模态,分析其故障诊断方法和处理方案,并开展仿真验证实验。  结果  结果表明：该设计可以仅参考输入电压进行双向晶闸管组件投切,从而实现输出电压的调节、稳定功能。当晶闸管组件的H桥发生断路故障时,仅对装置的调压效果产生影响;当变压器高压侧的短路晶闸管发生断路故障时,将可能在变压器高压侧感应出大电压或在低压侧产生冲击大电流,进而对装置造成损害;当晶闸管组件发生短路故障时,若等效为变压器不补偿工作,对装置没有影响;而若等效为变压器短路运行,将可能在整个回路中产生冲击大电流,进而危害装置和用电设备。  结论  该设计方案将调压变压器直接串入供电回路之中,故其调压反馈效果较为显著;采用性价比更高的双向晶闸管作为交流开关,并采用所提出的故障诊断技术,可有效提升调压变压器的可靠性和使用寿命。     

燃油供给系统的神经网络故障诊断算法研究

燃油供给系统是船舶的重要组成部分,也是保障船舶动力系统高效、安全运行的关键,它的作用是把符合使用要求的燃油输送到动力系统的高压油泵入口,为船舶柴油动力系统提供燃料。由于燃油供给系统含有大量的阀类元件和密封元件,且原油含有较多的杂质,因此,燃油供给系统常常会发生阀类元件阻塞等故障。本文针对燃油供给系统的结构原理和故障类型,基于BP神经网络算法提出一种燃油供给系统的故障诊断技术,并介绍了该故障诊断技术的流程。     

船舶NAKAKITA燃油黏度控制系统故障诊断处理

针对NAKAKITA燃油黏度控制系统故障,阐述故障诊断处理方法,具体分析了实船中燃油黏度显示值偏离真实值的原因,为快速排除故障总结了故障诊断排除流程图,并提出了相应的预防建议。     

基于随机森林算法的船舶电站故障诊断

针对船舶电站故障诊断中常用的BP神经网络算法存在的收敛速度慢和诊断准确率不高等问题,提出一种基于随机森林算法的船舶电站诊断模型。在Simulink软件中搭建船舶电站故障模型,通过在Simulink中仿真得到船舶电站故障数据,分析基于随机森林算法的船舶电站故障诊断原理。在MATLAB软件中分别建立基于随机森林算法和BP神经网络算法的船舶电站故障诊断模型,并对二者的故障诊断结果进行对比分析。结果表明,基于随机森林算法的诊断模型相比基于BP神经网络的诊断模型,能显著提高船舶电站故障诊断的效率和准确率。     

基于LSTM神经网络算法的船舶电站故障诊断

船舶电站是船舶中的重要组成部分,船舶电站的故障类型较为复杂。文章利用Simulink软件平台对船舶电站各种短路故障进行仿真建模,选取各相电流电压参数作为数据集的来源,并在MATLAB中进行数据的处理和预测图像的绘制。LSTM神经网络算法相比于其他算法,解决了长时依赖问题,并对预测数据有极高的解释度。结果表明：基于LSTM神经网络算法的故障诊断模型能够很好的对船舶电站故障模式做出诊断。     

船舶低硫燃油系统介绍

随着有关船舶硫化物排放的国际标准日益严格,船用低硫柴油的应用量正在逐渐增加。然而,目前绝大多数船舶的柴油机和供油系统是根据传统燃油的粘度、润滑性能设计的,其粘度低、润滑性能低。在使用低硫燃油过程中会产生一些问题,本文就此介绍低硫燃油系统设计及一些设备要求。     

基于粗糙集理论的柴油机燃油系统故障诊断研究

针对柴油机燃油系统的故障种类多的特点利用小波方法对燃油波形进行分析,提取时域及频域的故障特征参数,并使用粗糙集理论对这些故障特征参数进行约简,达到简化故障识别的神经网络的结构、加快辨识速度的目的.最后用RBF神经网络对所模拟的各类故障进行辨识,证实了粗糙集理论在柴油机燃油系统故障诊断中应用的可行性.     

基于模糊神经网络的RT-flex柴油机燃油系统故障诊断

介绍了RT-flex 60C柴油机燃油系统的常见故障类型,针对其故障类型提出了以传统的BP神经网络为主,利用模糊理论作为补充的一种智能故障诊断方法。建立了基于模糊BP神经网络的故障诊断模型,并运用MATLAB软件进行了仿真测试研究,阐明了该方法的有效性。     

船舶燃油计算机管理系统的研究

介绍了一种船舶燃油计算机管理系统的有关情况。该系统可以利用现在船上使用的检测报警系统计算机实现船舶燃油管理系统的计算机连续在线自动测量，实现船舶燃油管理中的统计、记录、运算和预测功能。     

基于模糊聚类算法的船舶故障诊断技术

由于大型设备故障症状与故障原因之间关系十分复杂，使得传统诊断方法在实际应用中效果不理想。研究采用模糊C-均值聚类算法，将被诊断对象间故障和症状的特征通过建立模糊关系矩阵进行了故障分类，用当前所得的故障征兆群与过去该设备故障征兆结果相对照，找出最相似的结果，从而确定其故障。通过船舶主机轴系诊断的实例，充分证明了该方法的有效性。     

基于数据挖掘的船舶汽轮机故障诊断系统研究

汽轮机是船舶动力装置的重要组成部分,是多自由度的复杂系统,发生故障的原因很多,其产生故障的机理不是很清晰,因此本文提出利用数据挖掘进行汽轮机的故障诊断。首先指出整个故障诊断的流程,然后在数据挖掘模型的基础上,得到故障诊断的规则集且对其进行约简,最后进行故障诊断,并对故障的纠正进行说明。     

基于LDA-GA-SVM的船舶电力推进系统故障诊断

在船舶电力推进系统发生故障时,进行快速准确诊断对于船舶航行的安全性至关重要。文章针对电力推进系统中永磁同步电机的常见故障,提出基于线性判别分析(LDA)与遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)相结合的船舶电力推进系统故障诊断方法。以"烟大轮"作为研究对象搭建故障仿真模型,以此为基础生成故障数据。运用小波包算法结合LDA算法提取故障数据中的特征向量,再利用经过GA优化后的SVM模型对故障特征向量进行分类。分析仿真验证结果,与未优化的SVM模型对比,GA-SVM具有更高的故障诊断准确率。     

基于CAWOA-BP的船舶凝给水系统故障诊断

为克服传统专家经验在故障诊断方面的不足,实现船舶凝给水系统的智能诊断,在标准BP神经网络基础上提出一种优化后的CAWOA-BP故障诊断模型。采用混沌映射以及自适应权重调整策略优化WOA鲸鱼算法,利用优化后的WOA鲸鱼算法改进BP神经网络的权值及阈值矩阵。由于船舶凝给水系统的状态监测数据是复杂多维度数据,利用UMAP降维算法对原始数据进行降维。最后,利用降维处理后的数据训练CAWOA-BP神经网络模型,实现故障诊断。通过对正常及故障数据的学习,发现优化后的CAWOA-BP模型相比于标准BP,WOA-BP,PSO-BP故障诊断模型具有更高的准确率、精确率、召回率及预测误差。研究表明,基于优化后的CAWOA-BP神经网络故障诊断方法能够更加精确实现船舶凝给水系统的故障诊断。     

船舶燃油舱加热系统优化设计

针对由于传统蒸汽盘管加热燃油舱存在散热损失大、盘管破损修复困难且表面易积炭等缺点,设计一种燃油转驳加热系统,即通过被驳回的热油来混合加热油舱中适量的冷油,从而达到加热燃油的目的。计算结果表明使用燃油转驳加热系统可以降低能源消耗和节约成本。     

中远集运船舶燃油监控系统

中远集装箱运输有限公司的船舶燃油监控系统，应用多种信息技术于一体，可以使船舶管理者及时发现燃油消耗异常，定量分析油耗异常的原因，科学制定调整方案，促进节能减排并实现其与生产经营的科学统一。     

基于AEC模型的船舶燃油供给系统状态评估

[目的]针对船舶机舱智能化的发展需求,为了预判系统设备的潜在失效因素,提出一种适用于船舶系统健康状态评估的新型AEC模型.[方法]首先,将改进层次分析法(AHP)与熵权法(EWM)的优势相结合,形成组合赋权法来确定各项评估指标的综合权重;然后,采用云重心评判法(CGCEM)计算加权偏离度,并对系统健康状态进行评估.[结...     

基于改进深度学习算法的船舶柴油机故障诊断技术

随着数据挖掘技术的发展,深度置信网络(DBN)这类深度学习算法被越来越多运用到工程领域。在故障诊断领域,结合DBN强大的自适应特征提取和非线性映射能力,可以摆脱以往对专家经验的依赖。基于此,本文为有效地监测柴油机气缸运行状态,提出一种基于改进深度学习算法的船舶柴油机故障诊断技术。先将原始信号的频域形式输入DBN当中,采用蚱蜢优化算法(GOA)搜索DBN的最优参数组合,并建立起最佳的柴油机气缸故障诊断模型。经测试验证,本文提出的诊断模型能够准确识别柴油机气缸运行状态并进行故障诊断,诊断率可以达到99.5%以上,具有较好的工程实用价值。     

基于改进深度学习算法的船舶柴油机故障诊断技术

随着数据挖掘技术的发展,深度置信网络(DBN)这类深度学习算法被越来越多运用到工程领域。在故障诊断领域,结合DBN强大的自适应特征提取和非线性映射能力,可以摆脱以往对专家经验的依赖。基于此,本文为有效地监测柴油机气缸运行状态,提出一种基于改进深度学习算法的船舶柴油机故障诊断技术。先将原始信号的频域形式输入DBN当中,采用蚱蜢优化算法(GOA)搜索DBN的最优参数组合,并建立起最佳的柴油机气缸故障诊断模型。经测试验证,本文提出的诊断模型能够准确识别柴油机气缸运行状态并进行故障诊断,诊断率可以达到99.5%以上,具有较好的工程实用价值。     

船舶低硫燃油系统的应用分析

介绍低硫燃油的特性及其关键技术,分析低硫燃油市场供应情况,结合工程应用实际,提出了4种应用方案,经过对比分析,提出了一种面向工程实际的推荐方案。