船舶柴油机机械磨损故障诊断的模式识别

船舶柴油机在工作过程中,经常会发生机械磨损故障,给船舶柴油机的工作稳定性带来困扰,针对当前船舶柴油机机械磨损故障存在的诊断准确率低、机械磨损故障诊断时间复杂度高等缺陷,设计了一种船舶柴油机机械磨损故障诊断的模式识别方法。首先分析当前船舶柴油机机械磨损故障的原理,并提取船舶柴油机机械磨损故障诊断特征,然后采用层次分析法分析确定每一个船舶柴油机机械磨损故障特征的权值,并根据RBF神经网络确定船舶柴油机机械磨损故障诊断的模式识别模型,最后进行船舶柴油机机械磨损故障诊断的验证性测试,分析本文方法的船舶柴油机机械磨损故障效果。本文方法的船舶柴油机机械磨损故障诊断率超过了90%,不仅远远高于对比方法的船舶柴油机机械磨损故障诊断率,而且船舶柴油机机械磨损故障效率得到有效的改善,具有很好的推广前景。     

船舶柴油机机械磨损故障诊断方法

柴油机是船舶运行最重要的动力装置之一,经过长年累月的运转,磨损故障经常发生,影响船舶的正常行驶。针对上述问题,提出一种神经网络机械磨损故障诊断方法。设计了与之相适应的BP网络结构,在此基础上建立了一个BP神经网络模型,并给出了一种BP神经网络学习算法,用来调整网络学习速率。柴油机机械磨损故障诊断实例结果表明:利用BP神经网络诊断出船舶柴油机磨损故障与实际诊断结果一致,准确率高达80%以上。     

分形技术与概率神经网络在船舶柴油机故障诊断中的应用

船舶自动化程度的提高对能源的需求也日益增长,而船舶的柴油机系统作为能源的主要来源,其重要性也越来越明显。为提高柴油机的稳定性能,降低故障发生率,本文提出一种基于分形技术和神经网络算法的故障诊断模型。该模型中的分形理论能够甄别出故障的非线性特征,精确锁定故障的来源;然后利用神经网络算法对柴油机故障的诊断进行深度训练。最后利用LabVIEW仿真平台和Matlab软件进行故障诊断能力仿真验证,本文提出的综合诊断方法能够有效识别故障来源和类型。     

基于随机森林和支持向量机的船舶柴油机故障诊断

针对船舶低速二冲程柴油机故障的分析问题,提出基于随机森林和支持向量机的船舶柴油机故障诊断方法。对船舶低速二冲程柴油机MAN BW 6S50MC-C建立故障仿真模型并验证其有效性;在此基础上,通过故障仿真模型生成故障样本。运用基于随机森林的VarSelRF特征选择算法对故障数据进行降维,提出运用支持向量机对降维后的故障数据进行分类的方法。通过仿真试验验证并分析该方法的有效性。     

基于共振解调技术的船舶柴油机故障诊断研究与仿真

柴油机推进是最可靠、最成熟的船舶推进技术。目前,几乎所有的大吨位舰船都采用了柴油机推进。在船舶运行过程中,柴油主机可能会出现磨损、变形、腐蚀等故障,严重影响船舶的正常运行。振动信号分析是船舶柴油机故障诊断的重要方式,柴油机的振动信号包含大量信息,柴油机的齿轮、轴承等发生故障时会产生各种冲击信号,采用共振解调技术分析这些振动信号,可以有效的获取故障类型和严重程度,有助于提高船舶柴油机故障诊断的水平。本文系统介绍了柴油机故障的类型,并研究了基于共振解调技术的柴油机故障诊断与仿真分析。     

船用柴油机机械微磨损故障诊断系统设计

为有效诊断舰船用柴油机机械微磨损故障,设计新型船用柴油机机械微磨损故障诊断系统。此系统传感模块通过电感式传感器采集柴油机机械表面油液磨粒的静电信号后,由油液分析芯片启动基于MACNN的微磨损故障类型识别模型,使用多层卷积神经网络,全面提取静电信号的多维波动特征图后,以重组的方式将多维特征图转换为一维向量,通过序列注意力机制,学习重组后油液磨粒静电信号一维向量的序列特征,识别特征所属微磨损故障类型,完成柴油机机械微磨损故障诊断。若机械磨损严重或表面存在污秽,便会驱动图像分析模块,进行图像采集配合诊断。经测试,此系统对多种微磨损故障类型的诊断结果无错分情况,诊断结果有效。     

基于SVM模型算法和大数据分析技术的船舶设备故障诊断

为在船舶设备发生故障时能准确、及时地定位故障发生根源,保证船舶安全、经济运行,采用大数据分析方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型算法对船舶设备进行故障诊断,提前预测可能发生的故障.以船舶柴油机滑油压力低故障为例,应用Python语言,通过SVM模型算法预测该故障的发生概率.结果表...     

振动信号监测的船用柴油机配气机构故障分析方法

船用柴油机配气机构故障复杂多样,传统船用柴油机配气机构故障分析方法无法描述故障类型,导致故障分析正确率低,误判现象严重,为了提高故障诊断正确率,提出基于振动信号监测的船用柴油机配气机构故障的分析方法。首先分析船用柴油机配气机构故障研究思路,并提取船用柴油机配气机构故障相关的振动信号,然后从船用柴油机配气机构故障相关的振动信号提取特征,运用层次分析法确定特征的权值,并采用改进支持向量机建立船用柴油机配气机构故障诊断模型,最后采用具体数据对船用柴油机配气机构故障诊断方法进行测试。结果表明,相对于其他故障分析方法,本文方法可以更好区别各种船用柴油机配气机构故障,提高了故障分析正确率,降低了故障的误判现象,具有很高的实际应用价值。     

灰色数据挖掘在船用柴油机中的应用

船用柴油机作为船舶航行中的动力源,具有非常重要的作用。但柴油机在运行过程中的运行状态及故障发生都对船舶的正常运行影响很大。本文通过研究灰色数据挖掘的特点,结合船舶柴油机的结构与故障特性,研究出一种基于灰色数据挖掘的故障诊断方式,通过对灰色关联算法在计算机上进行编程仿真,检验这种方法对船舶柴油机的故障诊断具有较好的诊断结果,对船舶柴油机的正常航行具有一定的意义。     

基于神经网络和红外线成像技术的船用柴油机故障诊断方法研究

柴油发动机是通用船舶广泛使用的动力装置,在复杂恶劣的海上环境中,较易发生故障,传统检测方法主要依靠经验,故障定位较为耗时,其时效性差,需要进行改进。随着计算科学的发展,智能故障定位方法逐渐应用至船用柴油机故障定位系统中,如神经网络﹑模糊算法及大数据分析等。本文分析了船舶柴油机各功能部件,利用红外线对故障部件进行成像检测,设计了基于神经网络的柴油机故障诊断方法,最后对设计模型进行仿真分析。     

免疫算法在舰船柴油主机故障诊断系统的应用

现代大型船舶的控制系统中一般都需要依赖柴油主机提供动力,然后经由发电机转换成电力,从而驱动螺旋桨电机工作,保证整个船舶的正常运行,因此必须避免柴油机系统出现故障。本文通过免疫算法,对船舶柴油机的故障模式进行主动的学习,提高了故障的识别效率。同时通过自主的诊断系统和控制程序,对潜在的故障进行预测,在提高了柴油机的故障诊断效率的同时,也能够优化柴油机的控制参数,进一步提高了其使用寿命。     

柴油机燃烧室部件声发射诊断方法研究

本文基于声发射信号和迁移学习,提出一种新的柴油机燃烧室故障诊断方法。研究在TBD234V6型柴油机上模拟了喷油器堵塞、启阀压力减小和排气阀漏气故障等,用CompactRIO硬件进行信号采集,并针对燃烧室部件故障后声发射信号的特征进行分析。研究表明,以特征参数提取和迁移学习为基础的故障诊断方法能更准确地识别不同故障类型,相对于传统机器学习算法,其准确度更高,泛化能力也更强,对于数据样本较少和不同数据分布的情况下也有较好适应性。此研究对于保证柴油机燃烧室部件的健康状况、确保船舶安全航行具有重要意义。     

灰色关联分析法在船舶柴油机故障诊断中的应用

由于全球船运行业的快速发展,船舶航程也越来越长,面对的各种海洋环境也日益复杂。柴油机作为船舶动力的主要来源,其工作状态对船舶的航行安全起到非常重要的作用。灰色关联分析算法可以有效检测柴油机故障诊断中的各项参数,可以分别设定参数的量纲和类型,并依据传感器提取的柴油机参数,建立灰色系统中指标参数的特征库,最后依靠特有的关联算法在各种故障因素之间建立对应的动态联系。本文分析船舶柴油机组的故障类型,并在此基础上应用灰色关联分析法建立故障诊断模型,有效改善故障识别的准确率。     

基于PSO-ELM算法实现船舶发电机组故障识别

针对船舶发电机组的不同故障类型,通过传感器采集不同故障下柴油机缸盖处的振动信号,构成大量数据集,选取部分数据集作为样本数据。通过EEMD算法对样本数据进行分解降噪,把一维数据分解成能反映柴油机工况信息的多维数据,对分解形成的多维数据使用KICA算法进行特征提取,并对提取后的数据进行训练集、验证集分组。使用PSO-ELM算法搭建故障识别模型,并使用训练集训练模型,使用验证集验证模型,根据验证结果评价模型是否满足故障识别的精确度。     

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。     

基于小波能量谱分析与SVM的柴油机气阀间隙异常故障诊断

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢、数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。尤其是柴油机气阀间隙异常的故障诊断,由于柴油机气阀间隙振动信号噪声多,利用SVM对柴油机气阀间隙进行预测时需要进行特征提取。鉴于此,研究了基于小波能量谱分析的SVM柴油机气阀间隙的故障诊断方法,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备当前状态。     

铁谱分析法在某型船舶柴油机故障诊断中的实际应用研究

船舶柴油机是一个集往复件和回转件于一体的典型摩擦学系统,也一直是磨粒检测故障诊断中的应用对象,文章采用铁谱分析法对大型船用柴油机MAN BW 7K90MC进行了磨损检测实验。研究结果表明:通过对油液中磨粒图像识别分析而预测的故障,与实际拆装检测得出的故障基本吻合,有利于铁谱分析法在故障诊断中的推广应用。     

船用中速柴油机故障诊断技术研究

为了提高船舶柴油机故障诊断的准确性,实现对故障的精准定位,文章以6DE-18型船用中速柴油机为研究对象,从故障产生的机理入手,采用仿真软件建模,选取具有代表性的热力参数作为特征值,运用粒子群算法优化的支持向量机数学模型(PSO-SVM)进行故障诊断,并通过试验验证该故障诊断的准确性,改进了船用中速柴油机故障诊断的模式,...     

基于随机森林方法的柴油机涡轮增压器故障诊断

为了提高柴油机故障诊断的精度,针对柴油机涡轮增压器故障的问题,提出基于随机森林的柴油机涡轮增压器故障诊断方法。使用AVL Boost对柴油机建立故障仿真模型,并生成故障样本。对构建的涡轮增压器模型使用随机森林方法诊断。结果表明,采用随机森林算法的故障诊断模型可以有效对涡轮增压器的故障进行分类,分类准确率超过95%。可知,随机森林方法在涡轮增压器故障诊断领域中有良好的应用价值。     

模糊核聚类在船舶故障诊断中的应用

船舶故障具有非线性和模糊性的特点,本文将模糊核聚类算法应用于船舶故障诊断。首先阐述模糊核聚类算法的实现过程,并将此算法与模糊聚类在目标函数收敛性、学习能力、诊断正确率等方面进行对比,实验结果表明,本文算法在船舶故障诊断方面鲁棒性强、收敛速度快、学习能力强。