船舶柴油机机械磨损故障诊断方法研究

柴油机机械磨损直接影响船舶工作的可靠性,为了获得高正确率的船舶柴油机机械磨损故障诊断结果,设计了局部均值分解和机器学习算法的船舶柴油机机械磨损故障诊断模型。首先对船舶柴油机机械磨损故障信号进行局部均值分解,提取的船舶柴油机机械磨损故障特征,然后引入机器学习算法对船舶柴油机机械磨损故障进行分类和识别,最后进行了船舶柴油机机械磨损故障性能测试。结果表明,本文模型的船舶柴油机机械磨损故障正确率超过95%,而且船舶柴油机机械磨损故障的误诊率相当低,完全能够满足当前船舶柴油机机械磨损故障诊断的实际要求。     

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。     

船舶柴油机主要机械故障诊断和排除

船舶机械设备操作人员要熟知技术规程和操作以及维护保养要求,保证船舶安全航行。对于船舶机械设备故障,应积极采取有效的措施,给予诊断和排除,确保其处于良好状况。     

浅谈船舶柴油机主要机械故障诊断和排除

为了保证船舶安全航行,船机设备的操作人员必须掌握操作规程和维护保养要求,针对具体的船舶机械设备故障,采取对应的措施进行诊断和排出,保证船机设备运行良好。本文结合船舶柴油机运行过程中的常见故障,提出了诊断和排除方法。     

船舶柴油机监测与故障诊断方法综述

船舶柴油机作为船舶的动力心脏,其运行状态的监测和故障诊断越来越受到人们的关注。本文对目前研究中的主要几种柴油机故障诊断技术的内容、特点和不足之处进行评述,最后对其发展方向进行讨论。     

船舶柴油机故障诊断专家系统

本文主要介绍自行开发的船舶柴油机专家系统的系统组成模块、各模块的工作原理以及它们的功能，针对其中的故障诊断、处理以及分析解释等机制讨论了系统推理机和知识库的相互作用关系。最后论述了人机界面处理系统中的人机语言翻译转化的机理。     

叉车柴油机运动部件磨损故障诊断方法研究

介绍了一种利用叉车柴油机表面振动信号对机内主要运动副间的磨损状态进行不解体诊断的方法，描述了诊断模型及其判别准则。     

船舶柴油机故障诊断系统设计

船舶柴油机是船舶动力的直接来源,对其进行故障诊断十分重要.本文设计了以ARMS3C2440处理器为核心的嵌入式硬件平台,将专家系统引入到故障诊断中,确定了知识获取途径,提出采用面向对象的知识表示方法,并构建了故障推理和解释机制.同时,在专家系统的基础上进行了系统的功能设计和数据库设计,并将神经网络与专家系统相结合提高知...     

船舶柴油机磨损颗粒图像处理方法研究

通过研究磨损颗粒图像处理方法,并应用于磨损颗粒图像的系列处理,获得完整的磨损颗粒图像信息.应用表明,该方法在磨粒图像特征提取上是有效的.     

浅谈船舶柴油机的磨损及改善方法

简要介绍了当今船舶柴油机气缸的磨损特点以及恶劣的工作环境 ,分析产生磨损的主要原因 ,并提出降低磨损的一些措施 ,说明了润滑油的选择机理及保养注意事项     

船舶柴油机智能故障诊断仿真方法的研究

此文从应用技术的观点出发,概述了近年来船用柴油机监测和故障诊断的方法现状,介绍柴油机故障诊断的智能方法。并结合课题,以神经网络理论为数学工具对柴油机故障进行智能仿真诊断,然后分析其应用难点及发展趋向。     

基于SOM-BP神经网络的船舶柴油机故障诊断方法

作为船舶系统重要的组成部分,柴油机工作状态与船舶安全航行息息相关。因此,对船舶柴油机故障诊断方法的研究具有重要的现实意义。以SOM神经网络和BP神经网络为理论基础,将二者融合构建SOM-BP神经网络,用于船舶柴油机故障诊断。通过仿真试验,验证了SOM-BP神经网络在船舶柴油机故障诊断中的有效性。     

一种新的船舶柴油机模糊故障诊断方法

为进一步提高船舶柴油机故障诊断的可靠性,将一种基于模糊信息多级融合的故障诊断方法应用到船舶柴油机的故障诊断中,该方法将各级诊断数据充分融合后再进行船舶柴油机的故障诊断,应用结果表明该方法准确有效,不但在正常情况下作出了准确的故障诊断,而且在局部检测传感器失灵发生误检的情况下亦能避免船舶柴油机故障诊断的误判,为提高船舶柴油机故障诊断的可靠性提供了有益的借鉴.     

船舶柴油机故障诊断现状及发展趋势

论述了船舶柴油机故障诊断的意义,针对国内外一些常见的柴油机状态监测与故障诊断的方法及其原理和特点,总结出船舶柴油机故障诊断中新技术的应用,并对柴油机故障诊断技术的发展趋势进行了展望.     

船舶柴油机远程故障诊断研究

对船舶柴油机的远程故障诊断系统进行了研究，介绍了该系统的总体结构，提出用IEEE802．3和IEEE802．11作为诊断网络的数据链路层协议，用TCP／IP作为系统的网络层和传输层协议，用JAVA技术解决远程数据通讯接口问题。并研究了用Khoenen神经网络作为船舶柴油机本地故障诊断工具，用基于规则的专家系统作远程故障诊断工具的实施方法。研究表明，船舶柴油机故障诊断系统切实可行，有望发展成为一种有价值的船舶监控系统。     

船舶柴油机故障诊断技术研究

论述了船舶柴油机故障诊断的意义,针对国内外一些常见的柴油机状态监测与故障诊断的方法及其原理和特点,总结出船舶柴油机故障诊断中新技术的应用,并对柴油机故障诊断技术的发展趋势进行了展望。     

柴油机故障诊断方法

柴油机在发生故障时或发生故障前,总会出现一些特有的征兆.使用、管理或检修人员可以通过一些简单的仪器、仪表,通过看、听、摸、嗅、隔断与系统分析法等来预测故障,分析判断故障的部位和产生的原因,排除故障.一般常用的故障诊断方法有下面6种.     

船舶柴油机磨粒分析故障诊断技术

本文从系统的角度出发，设计了基于磨粒分析的船舶柴油机故障诊断系统，讨论了系统的构成和关键问题，并运用灰色预测理论、多媒体和模糊诊断原理，实现磨损程度、磨损型式和零件种类的诊断。