基于粗糙集的船舶主机轴系故障诊断

船舶主机轴系的故障诊断对船舶正常航运具有重要意义.将粗糙集理论应用到船舶主机轴系故障诊断中,建立了基于粗糙集的船舶主机轴系故障诊断模型.采用NaiveScaler方法对故障数据离散化处理,利用基于属性重要度的启发式算法进行属性约简,获取故障诊断相关规则.算例验证了该模型的有效性.     

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。     

船舶主机温度控制方法优化

船舶主机是船舶航行的动力机构,传统的SSR温度控制法调控时间过慢,无法在短时间内对船舶主机进行升温和降温。优化研究了PID温度控制法,此种方法利用PID温度控制系统调节船舶主机温度,控制过程分为温度采集、温度分析、制冷或制热系统启动和温度校正4步。通过与SSR温度控制法的对比实验结果可知,PID温度控制法可以在20 min内将船舶主机温度调节到正常温度,耗时短、成本低、效率高,具有非常好的调控性能。     

船舶主机故障报警装置改造

分析了原船舶主机故障报警装置的缺陷,并在上基础上详细介绍了改进后的报警装置的原理及实用效果。     

船舶主机故障巡回检测系统的自诊断技术

为了保证船舶主机故障巡回检测系统的自动化控制电路的可靠性,在系统采用容错技术的同时,还采用了自诊断技术.船舶主机故障巡回检测系统关系到船舶的安全航行,本文就系统自动化控制电路中的几个主要模块的诊断测试方法进行了研究.     

基于数据挖掘的船舶主机故障远程诊断系统优化设计

船舶主机一旦发生故障,船舶的安全运行难以保证。传统的故障诊断系统多是依赖船员经验,分析各个设备参数,推测故障种类,这种诊断方法准确性低,花费成本大,且不具有实时性。为了解决此问题,基于数据挖掘技术设计了一种新的船舶主机故障远程诊断优化系统,分别对硬件和软件部分进行优化设计,硬件部分主要优化设计了采集器、处理器、分析器以及追踪器,软件编程共有4步,分别为数据采集、数据处理、数据分析以及数据追踪。与传统诊断系统进行实验对比,结果证明研究的系统准确率高,消耗成本低,具有很好的发展空间。     

主机齿轮箱故障导致船舶失控

<正>近年来,船舶在长江江苏段航行期间主机或舵机故障导致船舶失控时有发生,笔者根据某轮在长江江苏常熟段正常航行过程中突发的主机齿轮箱故障导致船舶失控案例,深入分析了原因,并提出防范措施。故障情况2022年8月的一天,液化气船S轮装载丁二烯。在航行至长江#14左右通航浮时,突然发现螺旋桨转速明显下降。初步判断主机出现故障,经请示交管中心同意,在拖轮协助下到指定海轮锚地应急锚泊检修。     

船舶主机不能起动的故障浅析

船舶主柴油机起动性能是影响船舶动力装置机动性的一个很重要因素,在各种海损事故中,由船舶主柴油机故障而引发的海损事故占有相当大的比例,下面,以某轮为例,谈处理此类问题的一些注意事项。     

基于粗糙集和 SVM 理论的柴油机故障分类预测诊断

文中利用粗糙集和 SVM 理论相结合的方法对柴油机故障进行快速准确分类预测诊断。首先对收集的故障特征数据进行预处理,再运用粗糙集理论进行属性约简得到最优决策属性表,然后使用 SVM 理论中的分类预测规则对最优决策属性表进行诊断分类,得出诊断结果。通过实例分析验证了该诊断方法优于单一的粗糙集诊断和 SVM 诊断。     

基于时频反射的船舶电缆故障诊断方法研究

论文针对基于时域反射的高技术船舶电缆故障诊断方法中,因反射信号微弱、信号衰减大而造成难以诊断的问题,采用时频反射法使该类故障信息更明显,提高高技术船舶电缆故障诊断检出率。另外,反射信号因受噪声信号干扰而导致电缆故障误报,利用小波系数收缩算法对反射信号进行降噪处理,可降低电缆故障诊断误报率。论文通过实验对时域反射法和时频反射法进行了比较,结果表明电缆故障诊断的检出率和误报率均有明显改善。     

船舶主机转速优化模型研究

在船舶动力系统中,主机为船舶航行的电力系统提供了绝大多数的能源,因此其控制系统的好坏会直接影响整个船舶性能的发挥。本文重点研究船舶主机在工作时,其转速的优化方法,针对不同的工作状态和负载情况,优化主机传动系统中的若干参数。通过建立主机推进器的目标函数,得到一种简化的主机转速控制模型,在此基础上构建参数优化步骤,实现多目标的参数控制。     

一起船舶高速柴油主机故障的排除

船舶高速主机发生排温过高、功率不足、排气冒黑烟是常见的故障之一，但在查找故障原因时往往容易忽视对主机海水冷却管路的排查，以致于故障未能及时得以排除。     

船舶主机性能故障的主成因分析

介绍了船舶主机２０种典型性能故障的仿真模型计算结果。通过对各故障下热工参数的主成因分析,揭示了热工参数的相关性,提出了性能故障的降维识别方法,并介绍了人工神经网络在船舶主机故障诊断中的具体应用。     

基于主观Bayes方法的船舶柴油主机故障诊断

本文在总结和提炼了大量专家知识的基础上，构成船舶柴油机主机故障诊断双层模型知识，以Ｂａｙｅｓ方法为推理机制，用Ｔ．Ｐｒｏｌｏｇ语言编制了故障诊断系统。     

基于船舶日志的船舶主机碳排放核查

船舶碳排放核查是航运碳减排的基础工作。船舶主机作为主要的碳排放源,是船舶碳排放核查的重中之重。根据国际公约的要求,为核查评估船舶记录的主机碳排放数据,通过研究主机、螺旋桨的功率、转速相关特性,基于航海日志和轮机日志等船舶日志记录的船舶营运参数,提出估算船舶主机油耗量等碳排放数据的方法,并考虑多种因素将估算值相对记录值的绝对偏差设定在5%以内,以评估船舶日志记录的主机碳排放数据的合理性。该方法简单易行,可方便主机碳排放数据的核查评估,供相关方参考。     

基于机器学习算法的船舶电气故障分类与诊断方法

为实现船舶电气故障的早发现、早解决,设计基于机器学习算法的船舶电气故障分类与诊断方法。采用Trager能量算子增强传感器采集到的船舶电气设备振动信号,利用小波包分析方法提取增强后的电气设备振动信号特征,将电气设备振动信号特征输入卷积神经网络中进行训练,得出最佳的故障分类与诊断模型,并利用该模型实现船舶电气设备的故障分类与诊断。实验表明：采用Teager能量算子可以快速准确地将传感器采集的信号放大,且放大过程没有信息损失。训练后卷积神经网络的故障分类与诊断正确率接近100%,可能够准确诊断出船舶电气设备是否存在故障,并获取对应的电气故障类型。     

几例船舶主机故障现象及其分析

船舶主机是船舶的动力核心，与主机相关的故障如果不能被及时发现和处理，将会造成严重的事故。文章就作者在船上的工作经历，介绍了船舶主机的几例故障现象，并对这些故障的原因进行了适当的分析，说明了有效的维护是船用设备可靠工作的必要保证。     

船舶主机低功耗电子电路故障准确获取系统

为提高船舶主机低功耗电子电路故障的检测效果,设计了一种船舶主机低功耗电子电路故障准确获取系统。首先分析了当前船舶主机低功耗电子电路故障检测的研究现状,指出各种检测方法的不足,然后引入层次分析法对船舶主机低功耗电子电路故障特征进行分析,确定每一个特征对故障检测结果的权重,并采用支持向量机根据权重对船舶主机低功耗电子电路故障进行检测,最后将应用于船舶主机低功耗电子电路故障准确获取系统中。仿真测试结果表明,本文系统的船舶主机低功耗电子电路故障检测精度高,降低了船舶主机低功耗电子电路故障检测误差,可以应用于实际的船舶主机电路故障检测中,具有较高的实际应用价值。