基于虚拟仪器的船用分油机监控系统开发

针对南京中船绿洲机器厂生产的船用分油机,以虚拟仪器软件LabVIEW为研究平台,开发出分油机的监控系统,实现了分油机的自动控制和运行状态的监测,保证分油机运行的稳定性和安全性.为了方便用户对整个监控系统的操作与观察,所有监控模块都集成在一个用户主界面中,作为人机交互窗口,使监控系统更具操作性和人性化.     

减少船舶有害烟气排放的技术应用研究

为减少船舶有害烟气的排放,国内外航海界不断研发新的减排技术.目前可供选用的主要有:油包水燃烧法、低硫燃油运行法、水洗过滤处理法、减少气缸注油量法、选择性氮氧化物催化分解处理法.从IMO对船舶有害烟气减排的规定出发,分析各种技术的可行性、适用范围,并提出技术应用中的建议.     

情系苏船承天下,国系动脉达五洲 苏州船用机械有限公司35周年庆典

本刊讯,2010年11月28日,苏州船用机械有限公司35周年暨新厂落成1周年庆典在苏州工业园区新厂区举行。来自江苏省经济和信息化委员会、江苏省国防科工办、海装舰艇部、海装上海局、苏州市经济和信息化委员会、苏州市工业园区管委会、中船重工第七○四研究所、中国船级社南京分社、上海佳豪船舶设计股份有限公司、江阴澄港拖轮船务有限公司等单位领导、嘉宾以及船东、用户代表近百人共同见证了苏船公司这一历史性盛典。     

浅谈船用重质燃料油质量指标及其影响

针对目前国内市场重质燃料油质量下降和不稳定的现状,分析重质燃料油的各项质量指标对柴油机的影响,提出加装燃料油的注意事项。     

利用PRO-CIMS系统结合ERP系统管理船用设备托盘分配的研究

利用韩国杰奥（GEOSM）公司的PRO-CIMS（Professional Computer Integrate Manufacture System）系统与ERP系统成功接口,针对各主要船厂对设备类船用物资的托盘拆分所面临的困境展开研究,并基于目前我国国产船用设备现状及进口船用设备的实际情况,探讨了从采购需求到物资到货、入库、出库配送的物资物流规范化、系统化管理,使设备主件、附件、备品备件都能够在系统中进行明细管理,减少设计人员、仓管人员及生产工区/车间集配人员的手工作业;使得PRO-CIMS系统的计划管理与ERP系统的可控财务管理相结合,全方位地实现生产、设计、物资一体化管理,做到船用设备按安装阶段、安装区域及作业部门进行合理托盘拆分,最大限度地满足生产。     

基于模糊控制的船用起重机消摆控制

介绍了一种船用起重机载荷摆振模型,并将模糊控制原理应用到船用起重机的消摆控制中,设计了船用起重机消摆模糊控制器。仿真研究表明,该控制器有效地减轻了载荷摆动,取得了比较理想的控制效果。     

考虑硬故障与软故障的船用设备传感器可靠性评估

船用设备传感器是感知船用设备运行状态数据的重要装置,其可靠性对船用设备的健康评估和视情维修有重要影响。由于传感器故障模式多样,且缺少有效的可靠性数据,难以开展其可靠性评估工作。文章通过分析船用设备传感器的故障模式及故障机理,建立了各故障模式的故障模型和传感器的可靠性模型,给出了可靠性模型的参数估计方法,并通过融合现场数据和退化数据的方法补充可靠性数据,提升了可靠性评估方法的精度。最后,通过实例验证了可靠性评估方法的有效性。     

船用设备智能运维探究

船用设备种类和数量繁多,且工况环境较为复杂多变,不可避免会出现可靠性下降及各种故障.智能运维是在信息技术、测试技术等不断发展的基础上提出的,能够应对日趋大型化、集成化和自动化的现代船只管理维护.在分析了智能运维的研究现状的基础上,提出船用设备智能运维的数据集成化、岸船一体化和决策智能化的发展方向,数据的存储和处理将是以...     

基于北斗的船用焚烧炉船岸一体化监控

针对当前船用焚烧炉运行状况难以监控的弊端,提出一种利用北斗卫星导航系统的报文功能对船用焚烧炉进行船岸一体化的监控方案,并讲述了几种判断船员是否违规向海洋倾倒垃圾和污油的方法。在船端,利用传感器、PLC、触摸屏等技术对船用焚烧炉工作时间、污油处理量、固体垃圾处理量、工作时间等数据进行实时监控。借助北斗卫星导航系统的报文功能,把以上数据送到岸端海事部门和船舶管理公司供监控应用。该监控方案实现了对船用焚烧炉船岸一体化监控,有效杜绝了船员污染海洋行为的产生,创新了海洋环境保护的新模式。     

深度神经网络在船用齿轮箱故障诊断中的应用

船用齿轮箱故障诊断系统,通常采用的是基于模型的故障诊断方法,需要依赖专家对采集到的振动信号进行分析和判断,且设备的运行状态会随着时间的推移发生变化。传统的故障诊断方法受专家知识和经验的影响较大,难以获得全局最优解,导致其准确率较低。针对该问题,本文基于深度神经网络（DNN）的故障诊断方法,通过大量实验研究,确定了DNN模型中最佳参数和超参数。实验结果表明,在船用齿轮箱故障诊断领域,DNN模型不仅能够有效地对齿轮箱进行故障诊断,而且具有较高的准确率和较快的收敛速度。