螺旋桨水动力分析及其故障诊断方法研究

推进系统是船舶的动力源,一般由电机、螺旋桨和轴系组成,其中螺旋桨作为推进系统的重要组成部分,是船舶前进的重要动力源。螺旋桨在工作过程中会发生自身的磨损、变形、损坏等故障,进而对其他相关部分主机和轴系的工作产生影响。为了提高船舶航行安全性,对螺旋桨的故障诊断显得尤为重要。本文对基于CFD的船舶螺旋桨水动力性能进行分析,并对电力推进船舶螺旋桨故障进行诊断分析。     

船舶主机隔振对轴系适配性影响研究

船舶轴系是推进系统中的重要部分,其运转的可靠性和稳定性都直接影响到船舶的运行。本文以典型轴系试验台架为研究对象,建立轴系有限元模型,考虑纵摇环境下,船舶主机的隔振对轴系产生的附加激励,对轴系进行了瞬态响应分析。结果表明,纵摇环境下,轴承负荷受主机垂直方向隔振刚度影响最大,而在进行总体设计时,应综合考虑隔振刚度对轴系振动和主机隔振效果的影响。     

基于粗糙集和优化DAG-SVM的船舶主机故障诊断方法

[目的]船舶主机各子系统之间是复杂的非线性关系,对于监测点在短时间内采集的大量数据,传统的故障诊断方法难以高效地完成任务。以船舶主机的燃油系统为研究对象,提出一种基于粗糙集理论和优化有向无环图—支持向量机(DAG-SVM)的故障诊断方法。[方法]首先,将数据挖掘中的粗糙集理论引入传统的支持向量机(SVM)诊断模型,并通过差别矩阵对离散化数据进行降维,在每2种故障之间建立支持向量机分类器,从而构建DAG-SVM拓扑网络;然后,以类间的分类精度为依据,优化有向无环图中根节点和其他叶节点的位置,从而有效避免"误差累积";最后,基于某超大型油轮模拟器,开展数值实验分析。[结果]实验结果表明,粗糙集与优化DAG-SVM相结合的故障诊断方法可以对船舶主机故障进行有效的诊断决策,其分类精度比传统的DAG-SVM方法提高了3.38%,而时间消耗也降低了2.42 s。[结论]该诊断方法对船舶主机的故障诊断研究具有一定的参考价值,也可为SVM在其他小样本分类中的应用提供数据支撑。     

主机隔振器刚度对船舶推进轴系冲击特性的影响

针对船舶轴系抗冲击的具体情况,建立了包括主机及其隔振器系统的有限元模型和运动微分方程,对主机隔振器采用不同刚度时轴系的冲击位移响应进行了计算,并分析了隔振器刚度值对冲击响应的影响.     

关于船舶推进装置故障诊断技术的研究

推进装置在船舶设计中为最重要的部分,它不仅决定着船舶运行速度,还决定着船舶能否实现安全运行。对于船舶的推进装置来说,主要构成部分为主机、轴系以及螺旋桨,在船舶长期运行以后,其推进装置如果不注意维护,经常会发生故障,最先会发生故障的部分就是螺旋桨,进而影响到轴系与主机。为做好船舶推进装置故障诊断分析,本文将从船舶推进装置构成与传动方式入手,研究船舶推进装置故障诊断技术,并提出船舶推进装置的维修解决方案。     

舰船装备故障诊断特征知识获取方法研究

将粗糙集理论引入到舰船装备故障诊断特征知识获取,提出一种基于粗糙集理论的舰船装备故障诊断特征知识获取模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例分析表明:在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征,并能有效地解决舰船装备故障诊断中规则获取的知识冗余或缺失问题,从而为粗糙集在舰船装备故障诊断中的深入应用打下基础.     

数字孪生体技术在船舶轴系试验台架中的应用研究

轴系试验台架是研究船舶轴系的主要方式之一,对研究船舶轴系的动力特征以及故障机理起着重要的作用.但由于客观条件的限制,目前轴系试验平台在进行故障诊断、状态识别中对于判据知识的获取还存在一定的问题.数字孪生作为实现物理空间在虚拟空间的双向映射的手段,其在船舶行业中的应用较少,文章基于数字孪生的思想,研究数字孪生在轴系试验平...     

船舶柴油主机状态监测中故障诊断方法研究

针对当前船舶柴油主机状态监测中故障诊断方法存在的诊断速度慢、诊断结果不稳定等缺陷,提出基于小波神经网络的船舶柴油主机状态监测中故障诊断方法。首先分析当前船舶柴油主机状态监测中故障诊断方法的研究现状,然后采用小波变换抽取船舶柴油主机状态监测中的故障特征,并采用神经网络对船舶柴油主机状态监测中故障特征进行学习,实现船舶柴油主机状态监测中故障诊断的分类决策,最后船舶柴油主机状态监测中故障诊断结果表明,本文方法不仅可以保证船舶柴油主机状态监测中故障诊断正确率,同时减少了船舶柴油主机状态监测中故障诊断时间,极大改善了船舶柴油主机状态监测中故障诊断效率。     

船舶推进轴系瞬时转速的测试与分析

瞬时转速作为柴油机缸内燃烧状态的监测参数一直受到重视,但对船舶推进轴系瞬时转速的诊断应用研究目前还不多。为了解船舶推进轴系不同部位瞬时转速的波动特征,分别在自动化机舱实验室和远洋实习船上对柴油主机飞轮端、水力测功器轴段和船舶尾轴段的瞬时转速进行测试与分析,证实了船舶主机飞轮端的瞬时转速受螺旋桨的影响较小,可以反映柴油主机各缸内的燃烧状态,也验证了尾轴段的瞬时转速可以反映螺旋桨的工作状态。可以利用船舶尾轴段瞬时转速的转速波动特性和频率特性判断螺旋桨的工作状态,为利用推进轴系的瞬时转速进行船舶推进装置的状态监测和故障诊断奠定了基础。     

舰船柴油机曲轴轴系多体动力学仿真

柴油主机是舰船动力推进系统中的重要组成部分,对柴油主机的曲轴轴系进行多体动力学仿真分析可以精确求解轴系的动态和静态响应,对优化船舶柴油主机的性能和结构有重要的价值。本文系统介绍多体动力学理论,建立船舶柴油机曲轴轴系的动力学分析模型,并结合有限元分析软件Ansys方法对曲轴轴系的强度进行计算和仿真分析。     

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。     

基于灰色综合关联理论的电力系统故障诊断方法

为提高电力系统故障诊断的准确性,采用基于灰色综合关联理论的电力系统故障诊断方法,首先建立包括保护、断路器拒动情况下元件-（保护-断路器）分层逻辑关联规则;在识别出故障区域的基础上,将故障信息按逻辑关联规则进行分类,利用灰色综合关联理论对告警信息与标准告警信息进行对比,并运用相似度算法筛选判断结果中的矛盾项,最终得出故障诊断结果,识别出保护和断路器拒动、误动的情况,并将告警信息纠错和复原.     

基于集合覆盖模型的装备故障诊断方法研究

随着武器装备的不断发展,其结构与组成越来越复杂,机内测试虽然能给出报警,但大多依靠人工经验判断是否为故障,缺乏故障推理机制,一般不能隔离故障。论文以故障测试相关性矩阵为基础,将故障诊断过程归纳为经典的集合覆盖问题,通过快速求解该数学问题,给出故障诊断结果,单故障和双故障实例证明该方法合理有效。     

粗糙集理论在装备故障诊断中的应用

针对目前部队的装备故障诊断能力较弱的现状,通过几种故障诊断方法的比较,选取出粗糙集作为装备故障诊断方法,从而对已得到的装备状态的测试数据进行分析,利用粗糙集的约简算法消除冗余信息,利用决策表的形式从不完备的、不精确的测试数据中导出诊断规则,并应用于某型电台装备中进行故障诊断。结果表明,诊断结果快速准确,为今后进一步研究粗糙集算法在故障诊断中应用提供了依据。     

基于热力参数的船舶柴油机智能故障诊断

分析了智能故障诊断的视情维修技术,根据船舶柴油机热力工作过程参数蕴含大量的故障信息,提出基于热力参数的智能故障诊断技术,从几种不同的类型,介绍了船舶柴油机的热力参数的智能故障诊断及处理的应用.     

压缩机组故障诊断专家系统设计

压缩机组是舰船和潜艇装备中一个关键设备.在故障诊断技术发展初期,由于思想认识和经济上的原因,通常仅对压缩机组进行监测和诊断.文章从信号的获取、知识库的建立、推理机设计和解释器设计四个方面阐述了针对某舰船压缩机组故障诊断系统(FDS系统--Fault Diagnosis System)的设计方法.该诊断系统以模糊诊断原理为依据建立知识库和推理机,用PROLOG语言编程.     

基于事故树的系统故障诊断和修复

采用事故树分析法对故障系统进行分析,在事故树逻辑简化的基础上分别构建系统的故障诊断模型和故障维修模型;在事故树定性和定量分析的基础上,对系统事故树模型中的基本原因事件的故障检测时效比和维修时效比进行分析;制定系统的故障诊断和修复流程,快速、及时地对故障系统做出响应,保证舰船生命力。结果表明:基于事故树的系统故障分析法为系统的故障检测和抢修决策提供依据,对大型复杂系统的生命力研究具有一定的适用性。     

某型平台罗经专家故障诊断系统知识库和推理机研究

某型平台罗经是大型复杂精密机械电子设备,为了快速提高维修速度,需建立一套高效适用的专家诊断系统,而专家知识库是系统的关键组成部分。在充分分析平台罗经各种故障类型的基础上,选择采用故障树诊断方法、专家系统方法、神经网络方法相结合,建立了一套高效的故障诊断系统知识库。     

基于B/S和C/S架构的船舶动力装置远程故障诊断系统

依据“智能船舶”的理念,针对船舶动力装置故障诊断系统,提出一种基于C/S和B/S混合架构的船舶动力装置远程故障诊断系统。依据B/S和C/S架构的优势,开发了基于C/S架构的数据管理平台,实现了船、岸间的数据、信息交互;将基于模糊神经网络的专家诊断模型应用于B/S架构的岸基船舶动力装置故障诊断系统的故障诊断判别,并利用BP算法训练实例对该模型进行了精度验证。结果表明,系统稳定可靠,故障诊断准确性高,为“智能船舶”发展提供了一个良好的解决方案。