船用柴油机缸套磨损量预测研究

对船用柴油机缸套磨损量的预测进行了研究,提出了灰色预测方法,对灰色预测方法的建模原理、模型精度的检验方法等进行了介绍,最后进行了实例分析。     

船用柴油机活塞环故障分析

此文通过对活塞环故障实例的分析，阐述了产生故障的主要原因和主要影响因素，对日常运行管理提出了切实可行的建议，还对新型活塞环磨损监控系统作了简单介绍。     

基于自编码器的船用柴油机故障诊断

为了提升船舶柴油机故障诊断的泛化能力,引入深度神经网络,文章提出了一种基于自编码器（AE）的船舶柴油机故障诊断方法。通过GT-SUITE船用柴油机故障仿真实验,对数据样本进行分析,结果表明AE在训练集和测试集的故障识别率分别为98.67%和98.33%,优于支持向量机（SVM）和BP神经网络,更适用于船用柴油机的故障诊断。     

基于PSO-SVM的柴油机故障诊断研究

文章以船舶柴油机表面振动信号作为故障诊断的对象,使用经验模态分解(EMD)结合小波阈值法对振动信号进行分解和降噪,再通过PSO-SVM方法对数据样本进行故障诊断.通过对比原始信号和重构信号在PSO-SVM算法计算之后的结果,经过降噪后的振动信号能很好地保持自身特性,可以很好地去除其中冗余、无效的信号,在提升诊断准确率的...     

船用柴油机故障诊断的综合法研究

文章针对当前船舶柴油机常用故障诊断方法的基本原理，总结了各种方法的优缺点，提出了故障诊断综合法。运用该方法对两起故障进行了分析，结果表明综合法对及时发现并排除故障是有效的，具有一定的现实意义。     

船用发电柴油机缸套的穴蚀破坏及防止措施

船用发电柴油机缸套的穴蚀破坏的部位、机理及力学分析,影响缸套穴蚀破坏的因素及防止措施。     

船用发电柴油机缸套的穴蚀破坏及防止措施

此文介绍船用发电柴油机缸套的穴蚀破坏的部位、机理和力学分析,及影响缸套穴蚀破坏的因素和防止措施。     

船用发电机组柴油机缸套支撑台肩裂纹处理方法一例

某轮在锚地停泊期间对No1发电机组的柴油机进行了抽缸检修。因柴油机的1缸、4缸缸套圆度超差严重，在更换缸套时发现4缸的汽缸体上部支撑台肩有两处裂纹（见图1）。由于该轮状况老旧，加之日后将装货航行，因而船主不同意停航修复，而只是要求采取措施修理后，将该机组作为船上的备用机组使用。     

船用低速柴油机活塞环磨损量监测的仿真试验研究

以船用柴油机为基础建立活塞环磨损量数学模型,研究了活塞环轴向运动和径向运动对磁场输出信号的影响,计算分析了磁阻传感器输出与活塞环磨损量的对应关系。并与实船试验结合,通过实测船用柴油机活塞环磨损量对应的磁阻传感器输出信号,验证了磨损量数学模型的正确性。研究结论为实现活塞环磨损的在线监测奠定了技术基础。     

老龄柴油机的活塞环断裂原因分析和对策

谈在实际工作过程中碰到大型低速十字头机活塞环折断的事情，采取的相应措施和对策，及如何消除环断裂的隐患。     

船舶柴油机缸套/活塞环材料及其磨损控制研究进展

作为船舶柴油机的关键摩擦副,缸套/活塞环的性能直接影响船舶柴油机的整机性能、服役寿命、可靠性等。因此,开展缸套/活塞环磨损机理及磨损控制技术研究,有望在提升船舶节能减排、增强船舶运营可靠性和优化船舶经济效益等方面发挥重要作用。从缸套/活塞环材料发展、缸套/活塞环表面纹理技术、润滑油的润滑改性技术以及缸套/活塞环磨损状态监测技术4方面出发,详细总结了船舶柴油机缸套/活塞环材料及其磨损控制技术的研究进展,分析了各种技术的发展现状、应用优势和未来展望,可为从事船舶柴油机缸套/活塞环磨损控制技术研究的科研人员和工程技术人员提供参考。     

基于SPA的船用柴油机热工故障诊断研究

船用柴油机热工参数蕴含着大量的故障信息,外界干扰小,诊断范围广,具有很好的诊断价值。本文将集对分析应用到柴油机热工故障诊断当中,介绍了集对分析(SPA)的基本理论,在此基础上,建立了基于SPA的柴油机热工故障诊断模型。再利用4190型船用中速柴油机AVL BOOST工作过程仿真模型,进行故障仿真计算,提取了13类热工参数进行分析,获取了基准故障集和待检工作状态集,验证了模型的准确性;同时证明了集对分析在柴油机故障诊断中的可行性,为柴油机故障监测和诊断提供了新方法。     

船用柴油机工作过程故障诊断的仿真研究

利用计算机数值计算方法进行了船用柴油机性能故障的仿真计算,通过对各故障下热工参数的特征分析,揭示了热工参数在不同性能故障、不同运行工况和不同航行工况下变化规律,探讨了热工特征参数的优化选择、性能故障的分类和计算机仿真建模等问题,提出了热工参数的相对偏差分析法,并介绍了人工神经网络在船用柴油机故障诊断中的具体应用。     

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。     

船用柴油机缸套内壁拉毛的补焊研究

本文叙述一船用柴油机铸铁缸套内壁1100×20×1mm的划痕损伤,经试验,采用铸铁半自动冷焊技术补焊的工作。半天内完成焊补,已运行1年多,情况仍然良好。     

基于有限元分析的船用柴油机缸套磨痕问题

在使用过程中,柴油机气缸套容易受机体变形、缸内积碳等诸多因素影响而导致缸套内壁过度磨。结合某型船用高速大功率柴油机的实际运用情况,通过对柴油机机脚结构、公共底座结构等改进设计,克服柴油机机体刚度偏弱的缺点,有效地避免缸套磨痕问题的形成,改进设计在相关试验中得到了充分验证。     

基于RBF神经网络的船用低速柴油机故障诊断系统

为确保船舶海上运输的安全性与稳定性,设计基于RBF神经网络的船用低速柴油机故障诊断系统.使用多传感器采集船用低速柴油机各关键构件信号,并对信号进行预处理,运用过限判断模块获得故障信号,RBF神经网络依据故障信号特征进行船用低速柴油机故障诊断和故障程度判断.实验结果表明,该系统能有效滤除信号中的无用高频信号,故障诊断结果...     

基于EMD的柴油机失火故障诊断

提出了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和自回归（Auto Regression,AR）模型的柴油机失火故障诊断方法．对3110型柴油机断油故障及正常情况下的缸盖振动信号进行了测试分析,采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机（Support Vector Machines,SVM）进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型．实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机失火故障,能实现故障的实时自动化诊断．     

船用电机智能故障诊断与健康管理技术

利用船舶监测装置的智能故障诊断分为数据信号获取、数据特征提取、故障识别与预测3个环节,对3个环节分别进行分析和选择,并利用MATLAB进行仿真。对底座松动等故障进行准确识别,避免重大不可控故障的发生。