基于振动分析的船舶旋转机械故障诊断研究

利用德国VIBXPERT-II振动检测分析仪对正常状态和不同故障状态下离心泵机组的轴向和径向振动情况进行试验测量和数据分析,获得了正常状态和故障状态的时域图和频谱图,验证了基于振动分析方法的有效性。该方法为船舶旋转机械的故障诊断提供了一个思路,对旋转机械的主动维修具有一定的指导意义。     

船舶机舱旋转机械的振动测试与分析

对船舶机舱内主要旋转机械(包括分油机、机舱泵浦、增压器轴承、辅助鼓风机和中间轴承)的表面振动进行测试,并对测试系统的组成和振动测点布置进行介绍。对振动信号的时域波形和频谱进行分析,证实这些典型船舶机舱旋转机械具有与陆上旋转机械相同的振动特性,其频谱都具有与基频成整数倍关系的频率特征,为船舶设备的状态监测和故障诊断提供一种实用的监测方法。     

船舶动力装置可组态智能故障诊断系统设计

旋转机械是许多船舶动力装置的核心设备,其设备状态与安全性直接关系到船舶航行的安全.为了保障船舶安全正常航行,针对当前船舶动力装置故障诊断系统的不足,研究开发了基于旋转机械监测诊断技术、数据库技术、网络技术以及组态式软件技术的船舶动力装置可组态智能故障诊断系统,介绍了该系统的体系结构、硬件结构、软件功能、网络技术及特点....     

基于改进LSTM-SVM的多传感器船舶旋转机械快速故障诊断方法

微小故障的快速诊断是预防和减少重大显著性故障发生的关键.近年来,基于深度学习的智能故障诊断方法已成为船舶旋转机械领域研究的热点.本文提出了一种基于改进的LSTM-SVM的循环神经网络深度学习算法,解决船舶旋转机械在多传感器监测环境下的快速故障诊断问题.该算法首先采用多层堆叠的LSTM网络作为特征提取器捕获多通道时间序列原始数据中的故障微弱特征,然后在网络末端采用非线性支持向量机(SVM)代替传统的Softmax函数作为分类判别器,进一步提升诊断准确率.实验结果表明,提出的方法具有更高的诊断准确率和更快的诊断速度,更适用于多传感器监测环境下微小故障的快速诊断和实时检测.     

基于PHM的船舶维修大纲的优化研究

为了改变船舶落后的传统维修理念,完善并优化设备的维修大纲和维护计划,引入故障诊断与健康管理(PHM)技术,建立了基于PHM的船舶维修大纲的优化系统,并介绍了系统的体系结构、工作平台和优化流程。以某航道单位挖泥船为对象进行实例分析,剖析其全寿命周期维修性变化趋势,通过维修大纲的优化提高了船舶设备的可靠性和维修性。     

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.     

智能船舶的系统设计与研究

随着航运技术发展,船舶信息化程度逐渐增强,对船员的能力要求也越来越高。目前,对船舶运行状态的判断还是以船员的经验和理论知识为主,如果决策失误,势必对船舶造成损失。针对这一情况,提出基于智能信息处理的智能船舶。智能船舶利用信息化技术,实现智能化感知、分析、判断、决策和控制,最终达到降低人为因素导致的事故,保证船舶安全航行的目的。本文研究面向应用的集成智能船舶信息处理系统,提出基于神经网络的趋势预测模型和基于模糊神经网络的故障诊断模型,最后给出仿真结果。     

船舶振动响应计算中螺旋桨脉动压力的模拟方法研究

严重的船舶振动不仅影响船舶的居住舒适性,也是导致船体结构发生疲劳破坏及降低船舶设备仪表使用精度和寿命的元凶,因此在船舶设计阶段必须充分考虑船舶振动问题.文章基于某支线集装箱船,重点研究了船舶有限元振动响应计算中螺旋桨脉动压力的模拟方法;基于螺旋桨空泡试验测得的脉动压力和螺旋桨脉动压力的分布规律,提出3种不同的脉动压力模拟方法;通过对比研究不同模拟方法计算结果的差异,最终确定一种快速、高效且准确的螺旋桨脉动压力有限元模拟方法;应用该螺旋桨脉动压力模拟方法对某支线集装箱船进行全船振动响应分析,以实现船舶振动预报控制.经实船试航振动测试验证,该船振动性能良好.     

船用柴油机人工智能故障诊断应用综述

智能船舶代表了船舶未来的发展方向,柴油机作为船舶主要驱动设备,其故障诊断对智能船舶的安全性和可靠性具有重要意义。人工智能有效地解决了传统故障诊断方法存在的问题,基于人工智能方法的柴油机故障诊断技术成为近些年的研究热点。本文总结人工智能在柴油机故障诊断中的研究进展,对迁移学习应用到柴油机故障诊断中的前景进行展望,分析了柴油机故障诊断的研究趋势和面临的挑战。     

基于ARM-FPGA的推进电机振动反馈系统设计

针对船舶推进电机监控精度高、实时性强等需求,本文提出一种基于ARM和FPGA的异构架构的电机振动信号反馈系统,对旋转机电设备的振动加速度信号进行采集处理分析,并根据控制器要求发送振动数据,实现了推进电机振动信号的实时反馈功能.实验验证了系统的精度与实时性,保证系统高效运行.