基于VMD和RBF的舰船管路泄漏识别和定位

针对工作环境恶劣、维护保养不便的舰船管路难以迅速定位泄漏点并对其进行损害管制,提出了一种基于VMD和RBF的舰船管路泄漏识别和定位方法。首先,对管路泄漏产生的空化现象、湍流和流体与管路的摩擦进行分析,研究影响泄漏产生激励的因素;然后,提出一种基于变分模态分解(VMD)与径向基函数(RBF)神经网络的管路泄漏识别和定位方法,通过VMD得到有效分量的中心频率和能量值分别构造特征向量,输入RBF神经网络以达到泄漏识别和定位目的;最后,模拟舰船环境,搭建泄漏管路试验平台,分析泄漏管路不同工况下的振动信号,并对RBF神经网络的诊断准确率进行验证。实测舰船管路故障信号分析表明,泄漏识别的准确率为90%,泄漏定位的准确率为87.5%。     

基于HHT的船舶综合电力系统故障时间定位新方法

针对强噪声环境下船舶综合电力系统故障时间定位精度不高的问题,提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)和自适应软阈值法的船舶综合电力系统故障时间定位新方法。首先,电能信号经EMD分解为若干固有模态函数(IMF),对第一个IMF分量进行Hilbert变换得到其瞬时幅值向量。然后,在分析故障波形变化规律的基础上,定义并计算故障信号的瞬时幅值差分向量。最后,设计一种自适应软阈值处理方法,将瞬时幅值差分向量变换为故障时间特征向量,经加权均值后,实现故障时间定位。仿真试验结果表明,该方法能够精确定位不同强度噪声下的故障起止时间,在1 k Hz采样频率下精度为0.88 ms,适用于实际船舶综合电力系统故障的时间定位。     

周期信号离散谱分析的计算方法

在计算机上用传统方法分析周期信号的频谱时，会因加窗而引起的泄漏模糊原信号的真实频谱，这就可以把泄漏与混叠视为某种噪声。本文抓住这种噪声与原信号相关的本质，归纳噪声模型与消除噪声的计算方法。人而得出一种用通常的运算方法就能在任意精度下计算周期信号离散谱的方法。本文的方法亦适用于频率作随机慢变化的准周期信号。     

基于虚拟声波的舰艇管网泄漏检测方法研究

针对舰艇管网泄漏监测实时性要求高、拓扑结构复杂、泄漏定位难等特点,本文提出一种基于虚拟声波的管网泄漏检测和定位方法。基于虚拟声波的泄漏检测方法充分利用了声波传感器灵敏度高和压力变送器响应特性一致性好的特点,把实测压力通过数学模型转化成虚拟声波,实现泄漏的高灵敏度检测,利用该管网各分支节点接收到异常信号(虚拟声波)的先后顺序关系,实现泄漏信号传播方向的判别,进而实现管网泄漏管段和泄漏点的准确定位。实验结果表明:该方法泄漏检测灵敏度高,定位准确可靠。     

船舶强噪声电子电力设备微弱故障信号获取系统

故障信号获取在船舶电子电力设备故障检测中具有重要作用,获取的故障信号质量越高,检测结果越好。为此,针对传统故障信号获取系统在面对强噪声干扰下,采集到的信号质量较差的问题,研究一种强噪声下船舶电子电力设备微弱故障信号获取系统。该系统在软件程序指导下,利用传感设备、通信设备以及DSP实现信号采集、处理、传输、分析、显示等功能。经测试,面对强噪声干扰,本系统采集到电子电力设备微弱故障信号信噪比要大于传统系统,由此说明本系统获取的信号质量更高,更有利于设备故障检测。     

提升小波变换在大型齿轮箱分析中的应用

讨论了提升小波变换在大型复杂齿轮箱故障信号特征分析的应用。通过实验分析,得出通过提升小波变换不仅可以有效的去除噪声、提高信号信噪比,还可保留原始信号的非线性特征,有利于后期故障特征提取的精确性。     

船舶管路系统泄漏定位实验研究

船舶管路是船舶的重要组成部分,由于外部环境的恶劣,管路泄漏不可避免,对管路泄漏的监测定位尤为重要,针对这个问题,本文分析了管路泄漏机理,搭建了船舶管路泄漏定位实验台,选用小波变换对采集信号进行滤波处理,进而导入流体网络模型中,选用了±3 k Pa作为阈值判定管路泄漏,最后运用压力梯度法进行泄漏定位,完成了船舶管路的泄漏定位检测。     

船舶管路系统泄漏定位实验研究

船舶管路是船舶的重要组成部分,由于外部环境的恶劣,管路泄漏不可避免,对管路泄漏的监测定位尤为重要,针对这个问题,本文分析了管路泄漏机理,搭建了船舶管路泄漏定位实验台,选用小波变换对采集信号进行滤波处理,进而导入流体网络模型中,选用了±3 kPa作为阈值判定管路泄漏,最后运用压力梯度法进行泄漏定位,完成了船舶管路的泄漏定位检测.     

基于小波包分解的功率谱方法在人字门启闭机减速器故障诊断中的应用

针对船闸人字闸门机械式启闭机减速器中滚动轴承振动的不平稳性及其故障信号中存在噪声和干扰的问题,提出了一种基于小波阈值算法的小波包分解与功率谱分析的故障诊断方法。该方法通过对故障信号进行小波分解且对其系数作阈值处理,并利用处理后的分解系数进行小波逆变换得到降噪后的信号,然后对降噪后的信号进行小波包分解,找到能量集中的节点,对其进行Hilbert包络解调并求其Hilbert包络线的功率谱,从而提取故障特征信息。应用实例表明:仿真信号与某船闸人字闸门机械式启闭机减速器故障诊断方法能降低信号噪声以及干扰,并能提取故障特征信息。     

船舶机械轴系中间轴承冲击故障诊断研究

传统的船舶轴承故障诊断在提取故障信号时噪声过大,导致故障诊断结果不准确,设计新的船舶机械轴系中间轴承冲击故障诊断方法。计算船舶机械轴系中间轴承冲击力,通过水体连续方程提取波浪载荷力学特征,建立轴承冲击故障诊断模型。实验结果显示,在内圈故障的信号提取时,3种方法的噪声分别为7.8 d B,8.3 d B,8.2 dB,外圈故障信号提取的噪声分别为8.1 dB,8.5 dB,8.4 dB,由数据可知该诊断方法的噪声最小,故障诊断结果最准确。     

基于小波变换技术的舰船电气设备信号去噪抑制方法

以降低舰船电气设备运行所受电磁串扰影响为目的,提出基于小波变换技术的舰船电气设备信号去噪抑制方法。建立舰船电气设备信号电磁串扰噪声模型,使用小波变换方法对电气设备信号噪声进行抑制,针对小波变换去噪能量泄漏大、频带混叠大等问题,使用双树复小波的实部树和虚部树进行电气设备信号分解,即保留小波分解的优点又可以完全重构电气设备信号,并结合硬阈值和软阈值函数优点,形成通用阈值函数,优化小波变换的阈值函数,保证更好信号去噪抑制效果。通过实验可以看出,该方法的应用既可以有效抑制电气设备信号中的噪声干扰,又可以保证原始信号波形不被破坏,同时在信号分解时,可以在噪声聚集的高频部分形成十分优秀的降噪效果,使信号趋近平稳状态。     

基于LDA的潜艇机械噪声识别算法研究

通过选取一定数量的潜艇机械设备噪声信号作为训练样本,利用线性判别分析算法(LDA)对噪声信号建立识别分类模型,然后将待测信号与已知信号库(机械设备正常工况下的噪声信号和所有已知故障情况下的噪声信号)中所有信号分别投影到识别分类模型上一一进行比对,确定潜艇机械噪声的类别.论文使用噪声模拟信号进行了相关实验,结果表明该方法能够比较准确的达到识别分类的效果.     

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。     

基于集合谱峭度法的轴承故障诊断

轴承早期故障引起的微弱振动变化信号往往淹没在机械传动系统的背景振动噪声中,其故障特征提取困难。本文针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性及调制特性,提出集合经验模式分解和谱峭度法合的滚动轴承故障特征信号提取及其故障诊断的新方法——集合谱峭度法(Ensembled Kurtogram,EK)。该方法应用集合经验模式分解将振动信号分解为多个固有模式函数,分别计算各个固有模式函数的峭度值及其与故障工况下振动信号、正常工况下振动信号之间的相关性,根据IMFs自动选取规则选取合适的IMFs进行轴承故障信号的重构;然后针对重构后的信号进行谱峭度计算得到对应的峭度图,根据峭度图上最大值原则选取最佳带通滤波器进行滤波;最后运用包络解调后的信号进行故障诊断。本文通过模拟仿真和实验验证,验证了该算法的故障信号提取有效性和故障诊断能力。     

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.     

机器视觉视角下船舶无线通信系统定位技术

针对传统基于视觉显著性和卷积神经网络定位技术、基于深度学习的输送带标记定位技术受到噪声信号影响,而导致定位精准度低的问题,提出机器视觉视角下船舶无线通信系统定位技术。根据机器视觉视角定位原理,计算实际延时,获取总节点数量。分析在真实环境下存在的干扰情况,构建信号损耗模型,计算从节点处接收端采集信号强度。分析图像噪声特性,处理带标记输送带图像,使用卡尔曼滤波去噪方式剔除噪声数据,完成无线通信系统定位。由实验结果可知,该系统定位精准度最高为98%,能够对船舶无线通信系统精准定位。     

基于OPC技术的电力推进船舶混合动力故障定位

基于信号变换的诊断方法、基于专家经验法诊断方法故障空间的局限性,导致故障定位精准度较低。为此,提出基于OPC(OLE for Process Control)技术的电力推进船舶混合动力故障定位研究。构建故障定位模型,剔除工作状态外部干扰信息。描述电力推进船舶混合动力系统故障定位特征向量,确定故障空间。计算故障出现概率,提取主要故障特征。借助人机接口对输入信号进行滤波处理,使用OPC技术匹配知识库中故障规则,找到具体故障位置。搭建电力推进船舶混合动力监控系统,利用Matlab进行实验仿真研究。实验结果表明,该方法与实际定子磁链轨迹坐标一致,具有精准定位效果。     

定位车系统的技术改造

定位车是卸车系统的重要组成部分.近几年来,本公司定位车出现运行不稳定,行走时振动较大,特别是在起步位置和高速返回时机体振动剧烈,且故障有逐年增多的趋势,包括定位车大臂下落故障、液压元件泄漏、导向轮轴承损坏、减速机故障、齿条断裂、防溜车装置故障等,严重影响生产并带来安全隐患.我们针对这些问题进行了技术改造.     

自噪声监测和故障噪声探测自动化

潜艇和水面舰船常常发出异常的噪声，这些未被发现和未经纠正的故障噪声，对被动声呐而言，是很容易探测到的信号。依靠人对噪声监测系统的观察，注意声被探测性的变化，只有在传感器数量少，无故障噪声状态的情况少时才现实。如果对自噪声监测有用的每一个传感器都要使用，故障噪声的探测就必须实现自动化。为了开发可靠的自动化系统，需要有大量包含了全部传感器所有可能的无故障噪声状态数据的数据库。遗憾的是，现有的声数据记录系统还没有足够的能力在海上长期不间断地大量搜集传感器样本数据。本文介绍了我们正在研制的，名为ASDIC（声特征信号数据和ISCMMS数据搜集）的数据记录器和故障噪声探测系统，该系统将数据存储到大容量的硬盘中。目前我们采用ASDIC建立了自噪声数据库，以能自动探测故障噪声。     

基于压力敏感性分析的集中冷却系统泄漏诊断

针对舰船电子集中冷却系统管网的泄漏故障对系统安全持续运行会造成危害的情况,提出一种应用压力敏感性分析法进行泄漏诊断的方法。采用Flow Master建立一个电子集中冷却系统管网水力模型,并根据管网实测水力特性进行模型标定,利用该模型模拟管网正常运行及泄漏条件下的运行参数,获得不同泄漏故障方案下的相关性系数表,获取管网不同泄漏故障方案的敏感性矩阵,并采用相关性函数法对实测余差向量与敏感性矩阵进行相关性分析,得到故障分析相关性系数表。研究表明:相关性系数值越大时,对应的泄漏故障方案泄漏点出现泄漏的可能性越大。利用所建立的模型和诊断方法进行了泄漏诊断分析,诊断结果与管网实际泄漏点吻合。