网络环境的油液监测数据管理系统

针对当前油液监测信息来源分散、数据量大、具有时间性等特点，开发了网络环境的油液监测数据管理系统，此系统将信息自动分类综合，对信息自动处理后将结果准确及时地反馈给用户．其最大的特点是：数据的输入、处理和输出是全自动的，这样给用户提供了一个轻松的环境．经使用后，该系统稳定可靠．     

主成分分析在舰船液压系统监测中的应用研究

对某船液压系统所监测的油液污染度数据进行了主成分分析，分析结果表明：大尺寸颗粒的数量和小尺寸颗粒的数量是反映油液污染状况的主要因子。从油液污染实际状况方面，分析了以ISO4406标准选择具有特征性的大尺寸颗粒和小尺寸颗粒的数量作为污染度等级划分的方法是合理的。     

面向对象的油液监测故障诊断系统知识表达模型

基于油液监测领域知识的复杂性和层次性，提出面向对象的油液监测知识的表达方法，构造故障类、监测分析类、证据分析类和规则类四个基类，以关系数据库和面向对象数据库的“松耦合”建立油液监测知识库。     

油液监测信息综合应用的关键问题研究

分析了油液监测信息的组成及其特点,从原子发射光谱信息、磨损颗粒识别信息,颗粒计数信息、油品衰变信息和多手段联合应用信息等应用方面,研究了当前油液监测信息的应用情况,分析了油液监测在信息应用方面存在的问题,提出了油液监测信息应用需要解决的关键点.     

基于油液多信息的设备视情维护

某石化企业锅炉超高压给水泵具有出口压力大、流量高、负荷重等特点,其运行状态好坏将直接影响到乙烯_T-业的正常生产．通过利用油液分析技术对该给水泵的润滑油持续了近一年的理化指标和磨粒检测,及时获取了该设备与运行状况有关的油品性能指标和磨损信息．监测结果表明,润滑油除在1月份的水分含量和磨粒的浓度偏高外,在其它月份均未出现异常,表明油品可继续使用,摩擦副磨损状态稳定．分析证实,实施油液多信息分析开展设备视情维护,对提高设备综合利用率和预防意外事故的发生有重要的意义．     

基于信息融合的船舶机械故障诊断方法的研究

机械与材料工程学院严新平教授主持的科研项目“基于信息融合的船舶机械故障诊断方法的研究”，得到教育部资助. 1.项目研究目标 1) 设计适用于船舶柴油机故障诊断的信息融合体系. 2) 发表研究论文8篇，其中四大检索系统收录3篇. 2.研究内容 1) 研究基于油液、振动、热力参数监测的信息融合模型. 2) 研究小波分析和分形理论在磨损状态描述与识别中的方法. 3) 研究遗传算法和神经网络技术在船舶柴油机运动状态的趋势分析与使用寿命预测中的应用. 4) 开发船舶柴油机基于信息融合的故障诊断系统. 3.项目拟解决的关键问题 通过此项研究，着重解决(或部分解决)两个关键问题： 1) 利用振动和油液监测获得的信息，为通过信息融合模型实现机械动力学和摩擦学系统的状态描述. 2) 充分考虑船舶机械作业的特殊性，提出适用于现场应用的故障诊断方法与技术. 4.项目的创新之处在于可系统地综合振动、油液和热力参数监测方法，实现船舶柴油机故障诊断；可采用信息融合思想，研究动力学系统和摩擦学系统的信息特征及其相互之间的关系. 科技处(余区办) 章爱武     

基于LabVIEW虚拟仪器的挖泥船液压设备监测系统的研制开发

从船载液压系统的特点出发，以液压传动理论为基础，在虚拟仪器平台上研制开发了挖泥船液压设备监测系统．介绍了该系统软件的结构和模块设计，以及系统监测点的选取和信号采集系统的组成与主要功能，并从理论上阐述了基于液压油压力波动和污染物浓度分析的监测方法，应用国际通行的油液污染度评定标准（污染物浓度ISO代码）提高了监测结果的合理性和可靠性．     

基于油液监测的船舶柴油机故障预测与健康管理技术研究

以连续监测收集的油液光谱数据为依据,提出了基于统计过程控制（SPC）的船舶柴油机故障预测方法,将主要磨损元素的质量浓度梯度作为质量特性指标,运用SPC技术对各质量特性进行了统计分析.结果表明,此船舶柴油机可能存在异常因素而导致磨损状态处在统计控制之外,需要查找故障的根源;并基于上述获得的油液监测数据,利用投影寻踪（PP）方法对此船舶柴油机整机性能退化程度进行了综合评定,制定了相应的评判标准.     

回归趋势添加法及其在隧道监控量测数据处理中的应用

基于回归分析理论和指数平滑加权理论,提出回归趋势添加法．以隧道地表下沉实测数据为例,采用回归趋势添加法,对监控量测数据进行处理．分析结果表明：回归趋势添加法除可确定隧道现场监控量测频率外,还能预测数据发生突变的时间,解决现有数据处理手段不能有效地对隧道监测数据产生突变的情形进行及时预警的问题．该方法较其他方法操作更加简单,反馈信息更为准确,对隧道现场监控量测数据进行预测、预警具有明显的优越性．     

基于小波和Kalman滤波的交叉口流量组合预测

为更准确地预测动态变化的道路交叉口流量，根据城市道路流量分布的特点，提出了在小波分析和离散Kalman滤波的基础上进行组合预测的方法．这种方法将路口的流量数据构造成几个相关序列，对每个序列分别进行小波变换和Kalman预测，然后将各序列的预测值组合成最终结果．这种预测方法可用于其他动态流量预测，如路段流量预测、路口流量分配预测等．实验表明，该方法可以有效地减少预测误差，并具有较好的鲁棒性。