大型船舶轴系故障非接触式监测方法

大型船舶轴系故障具有多变性,导致当前故障识别方法无法有效对各种类型的大型船舶轴系故障进行准确识别,为了提高大型船舶轴系故障识别的效果,设计一种新型的大型船舶轴系故障非接触式监测方法。首先采集大型船舶轴系故障识别信号,采用小波对其进行去噪,然后换提取大型船舶轴系故障识别信号特征,最后采用最小二乘支持向量机设计大型船舶轴系故障识别的分类器,并进行了具体的大型船舶轴系故障识别模拟实验。与其他大型船舶轴系故障识别方法相比,本文方法通过小波抑制了大型船舶轴系故障识别信号中的噪声干扰,提高了大型船舶轴系故障识别成功率,加快了大型船舶轴系故障识别的训练时间,建立更高效率的大型船舶轴系故障识别分类器。     

组合机械故障诊断技术在船舶电机轴承异常检测中的应用

传统单纯的船舶电机轴承工作诊断技术仅支持故障报警,不能快速准确地定位轴承故障区域模块,故障清除时间过长,整体工作效率低下。对此设计了一种包含TFF船舶电机轴承异常分析技术和SWM船舶电机轴承异常智能识别技术的组合机械故障诊断技术。利用TFF船舶电机轴承异常分析技术,建立船舶电机轴承故障模型,识别故障特征;通过SWM轴承异常智能识别技术,量化电机轴承故障特征参数,进行智能识别,实现船舶轴承故障的特征分析和准确定位,完成异常检测。对比实验证明,新型组合诊断技术和传统单一的诊断技术相比能够更加准确的分析定位出故障区域。     

船舶燃油剩余量动态监测系统设计与实现

传统LTR船舶油量监测系统存在监测命令执行时间过长、剩余油量定位不准确等弊端。为解决上述问题,设计新型船舶燃油剩余量动态监测系统。通过传感信号采集模块设计、A/D信号转换模块设计2个步骤,完成新型系统的硬件运行环境搭建。在此基础上,通过燃油剩余量位置动态监测、监测数据库表结构设计、动态燃油量监测语句完善,完成新型系统的软件运行环境搭建,实现系统的顺利应用。对比实验结果显示,与传统LTR船舶油量监测系统相比,应用新型船舶燃油剩余量动态监测系统后,监测命令执行时间明显缩短,剩余油量定位精准度最大值超过85%。     

基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法

普通船舶目标定位方法,确定目标船舶所处位置时,易发生较大偏差,且所需定位时间过长。为有效解决此问题,设计基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法。通过船舶图像纹理特征的确定,完成基于Gabor船舶图像纹理特征的提取。通过目标阵列稀疏信号的确定、稀疏信号方位角的确定,完成基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型船舶目标定位方法与普通方法相比,一定程度上,缩小目标船舶定位误差及所需定位时间。     

基于DSP技术的嵌入式数字船舶导航信息处理系统

普通船舶导航信息处理系统,不能在最短时间完成导航信息分类处理,且极易发生船舶信息丢包现象。为解决上述问题,设计基于DSP技术的嵌入式数字船舶导航信息处理系统。通过DSP船舶导航图像处理硬件系统框架设计、信息同步子模块设计,完成系统硬件设计。通过导航信息系统嵌入式通信串口设计、多任务调度流程设计、通信协议设计,完成系统软件设计。模拟系统应用环境,设计对比实验结果表明,新型数字船舶导航信息处理系统,与普通系统相比,大幅缩短导航信息分类处理所需时间,降低船舶信息丢包现象发生几率。     

云计算下船舶网络多固定节点精确修复方法

普通船舶固定节点修复方法,在定位节点位置时,易出现较大偏差,且需要较长的修复时间。为解决此问题,提出云计算下船舶网络多固定节点精确修复方法。通过船舶云数据的划分、Apriori算法的改进,完成船舶云环境的搭建。通过船舶固定节点性能指标的确定、固定节点精确转移率的确定,完成云计算下船舶网络多固定节点精确修复方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型方法与传统方法相比,可以准确定位节点所处位置,大幅度缩减修复完成时间。     

基于关联规则的船舶故障数据自动分类方法

传统船舶的故障数据自动分类方法,存在故障数据类型定义不准确、分类时间过长等弊端。为有效解决上述问题,设计基于关联规则的新型船舶故障数据自动分类方法。通过船舶故障数据的采集及预处理、数据的进一步挖掘两大步骤,完成关联规则下的船舶故障数据感知。通过BP自动分类神经网络设计、船舶故障数据的归一化处理、HIWO自动分类算法设计三大步骤,完成新型船舶故障数据自动分类方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型船舶故障数据自动分类方法,与传统方法相比,可以在提升故障数据类型定义准确性的同时,有效控制分类时间。     

船舶轴系振动激励特性试验研究

船舶轴系振动会降低轴系的可靠性和使用寿命，开展轴系振动监测能及时发现故障隐患并避免重大事故发生。文章研究了船舶轴系不同激励源的激励特性，介绍了2种主要的船舶轴系振动监测方法并在中间轴承上开展轴系振动测试。基于实船监测数据，分析了波浪、轴、螺旋桨激励对轴系中间轴承振动的贡献率，数据表明，在较低工况下，轴自身激励占主导，随着转速工况的增加，螺旋桨激励影响逐渐上升，并且越靠近轴系艉部，影响越剧烈。     

船舶柴油机轴系扭振测试程序软件集成开发平台

扭振会对船舶柴油机轴系产生较大的不利影响,致使轴系发生故障或者断裂,需要对其进行精准的测试。为了提升柴油机轴系扭振测试的准确性,设计扭振测试程序软件集成开发平台,其硬件包括传感器选型单元、采集卡选型单元与调理电路设计单元,软件包括扭振测试数据处理模块与轴系扭振计算模块。通过上述硬件单元与软件模块的设计,实现了船舶柴油机轴系扭振测试程序软件集成开发平台的运行。实验结果表明,在共振转速27 r/min时,减振器内外圈振幅分别为3.3°与4.4°,与实测数值保持一致,证实设计平台具备可行性。     

计入船体变形激励的大型船舶推进轴系振动性能研究

大型船舶的船体变形与其推进系统之间的耦合影响成为船舶领域的研究热点,开展船体变形激励下的推进轴系振动性能的研究对保证船舶可靠运行十分必要。文章以船舶轴系动力学方程为研究基础,建立其计入船体变形激励的大型船舶推进轴系的动力学模型并通过解析解与数值解的对比验证了方法的可靠性。依据此模型,以某大型集装箱船舶为研究对象,分别探索了船体变形激励不确定方向下以及变尺寸参数下轴系振动的影响规律,为大型船舶船体变形激励下的轴系振动问题提供了理论基础。     

主推进轴系校中状况分析与对策（上）

船舶推进轴系安装是船舶建造中重要的一环，轴系安装应按批准的轴系校中计算结果和对应的安装工艺进行。能否正确合理进行轴系安装，直接影响到船舶航运安全．因轴系校中不良而引起的故障时有发生，特别是近年来．大型低速柴油机轴系也出现因轴系校中不良而引起的轴系故障。     

基于物联网的新型船舶远程快速通信系统设计

普通船舶实时通信系统,在数据传输过程中,较易发生丢包现象,且系统整体响应时间较长。为解决上述问题,设计基于物联网环境的新型船舶无线实时通信系统。通过逻辑层框架设计、物理层框架设计,完成新型系统的硬件设计。通过整体框架设计、实时通讯模块设计、数据库设计,完成新型系统的软件设计。模拟系统应用环境,设计对比实验结果表明,新型系统与普通系统相比,传输数据丢包情况得到较好控制,系统整体响应时间也大幅降低。     

船舶通信网络异常数据定位技术

普通船舶异常数据定位算法,存在数据位置定位不够准确、定位时间较长等弊端。为有效解决上述问题,设计基于通信网络异常分析的船舶数据定位算法。通过船舶异常信号的稀疏化处理、通信网络的恢复与重构,完成通信网络异常分析。通过船舶数据关键字查询、GNP网络定位格局的搭建、定位最短路径选择,完成基于通信网络异常分析船舶数据定位算法的搭建。设计对比实验结果表明,新型算法与传统算法相比,可以快速、准确的定位数据所处位置。     

基于物联网的船舶联合通信系统设计

普通船舶通信系统,存在传输信道分配不合理、冗余通信信息占比过重等弊端。为解决上述问题,设计基于物联网的新型船舶联合通信系统。通过物联网框架设计、联合通信接口设计,完成新型系统的硬件部分设计。通过信息接收模块设计、信道分配模块设计、显示模块主程序设计,完成新型系统的软件部分设计。模拟系统运行环境,设计对比实验结果表明,应用基于物联网的新型船舶联合通信系统后,传输信道分配情况明显更加合理,冗余通信信息在所有船舶信息中占比,不会超过20%。     

基于SOM神经网络的船舶分油机故障诊断研究

为了实现对船舶分油机故障的智能诊断,提出一种基于SOM神经网络的诊断方法。首先,在分析分油机典型故障及特征参数的基础上,提取故障特征向量并建立学习样本。其次,建立了SOM网络模型,通过样本数据集进行训练,获取了输入与输出间的非线性映射。最后将建立的SOM网络应用于分油机的故障分类和诊断。实验验证表明:该方法诊断准确度高和对不同故障识别的适应性强,是一种可行有效的分油机故障智能诊断方法。     

云计算的舰船网络入侵检测算法研究

普通入侵检测方法,不能在舰船保持运动状态情况下,准确判断入侵数据所处位置,并快速清除入侵数据。为解决此问题,搭建基于云计算环境的舰船网络入侵检测算法。通过数据捕捉模块的搭建、数据预处理模块的搭建,完成云计算运行环境的搭建。通过舰船网络总体结构的搭建、入侵检测算法的优化,完成算法的搭建。引入PSO法则,对算法的实现起到一定约束作用。设计对比实验结果表明,新型算法与普通方法相比,可以准确判断入侵数据所处位置,并大幅节省清除入侵数据所需时间。     

基于EEMD和EIIKF的船舶轴系状态趋势预测研究

监测、分析、预测轴系的状态数据对保障船舶动力系统正常工作具有重要意义。基于船舶轴系振动状态监测,提出集合经验模态分解(EEMD)和增强型间歇性未知输入卡尔曼滤波器(EIIKF)相结合的故障趋势预测方法。在进行模态分解前,通过加入白噪声信号优化信号的可分解性,避免出现模态混叠。进而对滤波重构后的信号进行序贯分析得到振动信号的特征曲线,采用EIIKF方法对特征曲线分析预测,并通过引入间歇性参数,对部分未知输入项带来的不确定性进行补偿。在此基础上通过故障判别模型进行故障诊断,实现基于轴系振动信号的故障预测。利用实测故障样本数据对所提出的方法进行验证,其预测结果的及时性和准确性均优于一般模态分解和卡尔曼滤波器预测的方法,验证了改进后方法的有效性和优越性。     

基于轴承变位的大型船舶挠曲轴系振动特性仿真分析

船舶大型化带来了诸多问题和挑战,外部激励引起的轴承变位对大跨度推进轴系振动的影响不容忽视。以某大型船舶推进轴系为研究对象,通过Ansys建立考虑初始挠曲的合理校中有限元模型,利用动力学模块对轴系在不同轴承变位工况下的振动响应进行仿真。结果表明：尾轴承变位引起的振动响应相比其他轴承变位引起的振动响应大,其响应大小与变位幅值、转速呈正相关且与变位方向有关,合理的轴承刚度可减小轴承变位对轴系振动响应的影响。     

轴系动态校中技术在大型船舶上的应用研究

介绍了船舶轴系动态校中技术的应用现状,并结合沪东中华造船(集团)有限公司设计建造的某大型民用船舶上所采用的轴系状态实时监测系统,阐述了轴系动态校中技术在该型船舶建造过程中的应用情况;同时文章还对该船试航过程中的监测情况进行了较为详细的说明,阐述了轴系动态校中技术对提高轴系校中质量和轴系运行可靠性的作用。     

智能化故障诊断系统的研究与开发

基于神经网络轴系智能化故障诊断系统的开发技术，讨论了BP神经网络和自组织神经网络在轴系故障诊断中的应用特点，提出以PC为核心的扭振主号采集处理和标准样本的建立方法，介绍诊断系统的软件结构、模块功能、混合编程与接口技术、诊断流程和软件特点。实际应用表明，智能化故障诊断系统是船舶轴系扭振监测与故障诊断的一种有效工具。