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。     

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。     

基于混合推理的船舶柴油机故障诊断专家系统

采用基于规则推理和案例推理的混合推理设计了船舶柴油机故障诊断专家系统,建立专家系统的结构模型,介绍诊断模块及系统的工作过程,以CLIPS和Visual C 混合编程的方法进行了系统实现。     

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.     

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。     

船舶动力装置故障诊断专家系统的开发

采用热力参数分析法专家系统对船舶动力装置额定工况下的故障进行实时诊断,详细分析了热力参数与故障间的关系,并给出了故障诊断子系统的推理机和知识库的设计开发方法,推理机和知识库采用专家系统开发工具ＣＬＩＰＳ语言实现。     

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。     

听声法在船舶柴油机故障诊断中的应用分析

船舶柴油机正常工作时的响声是有规律且均匀的,如果出现异常响声,说明柴油机出现了故障.文中介绍了船舶柴油机产生异常响声的原因,重点阐述了判断和排除导致异常响声的故障的主要方法-听声法,可供同行参考.     

基于BOOST船用柴油机热工故障仿真研究

利用BOOST仿真软件,建立电控化改造后的4190型柴油机工作过程数学模型。该模型的燃烧放热模块采用MCC燃烧模型,传热模块选用Woschni 1978模型,并用该电控柴油机试验数据验证模型的可靠性。结果表明,仿真计算与实验值误差均在2%以内。在此基础上,结合中速电控柴油机的特点,对柴油机在额定工况下喷油定时故障、喷油器喷孔磨损、单缸停油、中冷器效率下降、压气机效率下降及排气阀关闭定时故障进行仿真计算,探索电控柴油机性能指标与热工参数对不同故障的变化规律,从而为船用中速电控柴油机故障监测、诊断提供可行的依据。     

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.     

基于AAKR模型的船用低速柴油机状态监测方法

针对船用二冲程低速柴油机运行状态监测,本文分析现有的柴油机状态监测方法,并指出现有方法的不足之处。提出基于AAKR模型的柴油机状态监测方法,同时阐述AAKR模型的原理。该方法具有无需故障数据、无需对模型进行训练与调参、高效快捷等优点。本文建立柴油机仿真模型,通过对柴油机模型进行模拟状态监测实验,证明基于AAKR模型的柴油机状态监测方法的有效性,最后讨论不同带宽的选择对模型性能的影响。该方法无需故障数据的特性使其具有更强的普适性,可广泛应用于船舶柴油机的在线状态监测和预警。     

基于PNN的舰船柴油机冷却系统故障预警研究

针对舰船柴油机冷却系统,分析其典型故障模式,选取特征参数,基于概率神经网络（PNN）建立故障预警模型以对其进行故障预警,结合某型柴油机在某船实际运行数据完成模型的训练和验证。结果表明：采用概率神经网络可有效地实现舰船柴油机冷却系统的故障预警。     

基于AVL BOOST的船用柴油机典型故障仿真及其数据分析

[目的]大型船用柴油机故障类型的数据通过台架试验或者实船来获取存在许多不利因素,因此针对柴油机的故障仿真数值计算就显得尤为重要,同时对故障排除及数据驱动的智能故障诊断系统的构建也具有重要意义。[方法]基于AVL BOOST软件和台架试验数据,建立柴油机仿真模型,验证4种负荷工况下仿真模型需满足的精度要求;基于100%负荷工况模型,采用控制变量法模拟柴油机发火点提前、单缸停油及曲轴箱窜气这些典型故障,并分析计算得到的数据。[结果]结果表明:发火点提前5°时,缸内最高燃烧压力提高了17.4%;第1缸停缸后,有效油耗率上升近15%;对于不同气缸停油情况,第2号和3号气缸停油时的特征参数变化幅度较小;随着活塞有效窜气间隙的增加,各特征参数基本上呈线性扩大趋势,在窜气间隙值为0.04 mm时,部分特征参数急剧增加,例如油耗率增加了近40%。[结论]所得结果可作为柴油机故障状态识别及智能故障诊断系统构建的重要依据,为探索船舶柴油机智能故障诊断技术提供新的途径。     

船舶柴油机供油系统故障诊断研究

柴油机燃油供给系统工作质量的好坏,直接影响柴油机的工作性能。阐述了在虚拟仪器中对柴油机喷油系统压力波的数据采集和特征参数提取,并介绍了在各种故障模式下柴油机喷油器产生故障的原因和特征参数的变化,利用人工神经网络模型实现故障诊断。结果表明,该方法可实现柴油机喷油器不解体故障诊断,在实际的故障诊断中具有一定的应用价值。     

船舶柴油机监测系统的开发与应用

介绍了基于虚拟仪器技术的船舶柴油机监测系统开发与应用,系统具有柴油机示功图、瞬时转速、轴功率、热力参数、高压燃油系统、增压系统和进排气等系统主要参数的数据采集、存储与分析功能,且测试点多分析功能全面等优点。对MAN 6L16/24型柴油机的性能参数测量分析表明,系统的实时性、测量精度满足监测系统的技术要求。     

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。     

基于时间序列与小波分析的船舶柴油机故障诊断

模拟柴油机气阀间隙异常的几种情况,并实时监测柴油机缸盖振动信号.采用时间序列分析方法对船舶柴油机缸盖振动信号功率谱进行识别,采用小波变换方法对各信号进行小波包分解,并提取故障特征频段信号进行功率谱估计,实现精确故障诊断.