船用离心泵状态监测

实现机舱设备实时状态监测及评估是智能船舶以及无人机舱发展过程中的重要部分,也是事后维修、定期维修向视情维修转变过程的关键技术.本文利用最小二乘多项式拟合法对实验数据进行拟合,得到离心泵Q-H特性曲线拟合多项式.在某一进出口压差下,比较拟合流量和监测流量之间的差值来表征离心泵实时性能状态,并通过设置不同程度的泄露故障验证该方法的有效性.相比于用CFD软件建模仿真以及监测振动等方法,该方法可行性强、简单实用、成本较低,具有重要的实际工程应用价值.     

基于Web的船舶废气排放监管体系的搭建

为有效控制船舶废气排放,提高监管工作的时效性,提出并搭建基于Web的船舶废气排放控制监管体系。完成了体系结构、功能模块和监管界面的设计,并将传统的监管内容整合到网络平台中,实现了柴油机从出厂到装船,再到营运各个环节的动态监管。     

基于AEC模型的船舶燃油供给系统状态评估

[目的]针对船舶机舱智能化的发展需求,为了预判系统设备的潜在失效因素,提出一种适用于船舶系统健康状态评估的新型AEC模型.[方法]首先,将改进层次分析法(AHP)与熵权法(EWM)的优势相结合,形成组合赋权法来确定各项评估指标的综合权重;然后,采用云重心评判法(CGCEM)计算加权偏离度,并对系统健康状态进行评估.[结...     

基于改进FMEA方法的船舶主机燃油喷射系统安全评估

为了增强船舶燃油喷射系统的可靠性,能够实现故障的事前维护保养管理,将模糊集理论与灰色关联决策应用在FMEA方法当中,把船舶主机燃油喷射系统作为研究对象,建立相应的模型,运用改进的FMEA进行分析,并与传统的方法进行比较,结果表明,运用改进FMEA方法所得到的结果与实际的故障模式相符,并且,与传统的FMEA相比,改进后方法更贴合实际的故障模式,因此较适用于船舶的安全评估。     

基于RKGM-AR模型的船舶主机排气温度预测

为了对船舶主动力装置系统中非平稳变化的热力性能参数进行趋势预测,以实现对主动力装置故障状态预报,提出了一种新型RKGM-AR时间序列预测模型。该模型首次将四阶龙格-库塔法改进的灰预测模型与时间序列预测模型相结合,将热力参数分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项,然后分别运用RKGM模型和AR模型对趋势项和随机项进行预测。通过某船舶主机排气温度预测实际应用案例对提出的模型进行了验证。实验结果表明,RKGM-AR模型预测结果的平均相对误差为0.276%,模型比较可靠、准确。     

基于超球支持向量机的船舶高温淡水系统状态评估

文章建立了基于超球支持向量机的船舶高温淡水系统状态评估模型,对训练样本确定以及核函数确定等方面进行深入研究。研究表明,利用系统中各设备自身性能方程所获得的训练样本能够准确地反映系统最优状态,建立起评估基准。另外,当核参数为5时,所建立的超球体稳定且准确,适合用于状态评估。通过对3个实际工况的评估分析,结果表明该方法在船舶系统状态评估方面具有一定的实际应用价值。     

基于混合预测模型的船舶海水冷却系统状态参数预测

为了提高船舶海水冷却系统状态参数的预测精度,提出了自回归滑动平均线性子模型和BP神经网络非线性子模型相结合的海水冷却系统状态参数混合预测模型。介绍混合预测模型的建模过程以及预测流程,选取"育鲲轮"海水冷却系统5天状态参数作为训练样本输入到混合预测模型,对第6天状态参数进行预测,将混合预测模型的预测值分别与自回归滑动平均预测模型预测值、实际观测值对比并运用平均绝对百分比误差法进行验证,结果表明搭建的混合预测模型可以提高海水冷却系统状态参数的预测精度,具有良好的预测能力。     

船舶管路系统泄漏检测方法研究现状

<正>近年来,船舶智能技术一直是船舶行业关注的热点。《交通强国建设纲要》中指出“加强新型载运工具研发,强化智能船舶、新能源船舶等自主设计建造能力,广泛应用于智能航运、自动化码头等新型装备设施”。作为船舶智能化的重要领域,智能机舱的可靠性是决定智能船舶进行长途海上安全航行的关键,因此,必须对机舱内部管路状态进行合适的监控,确保在发生破损故障时能够及时发现和评估该故障对船舶整体的影响。