基于物联网体系的智能船舶设计

动力系统作为整个船舶最核心的系统,其安全性和可靠性将直接影响船舶的安全航行,而有效的故障监测与诊断技术是保障航行安全的重要手段。首先,通过分析国内外学者在智能算法与故障诊断方面的研究进展,将船舶动力装置的智能故障诊断分为数据信号获取、数据特征提取、故障识别与预测3个环节,并总结智能算法在船舶动力装置故障诊断中所面临的问题和挑战;然后,结合智能算法的特点,探讨船舶动力装置智能故障诊断技术的未来发展趋势;最后,提议从建立基于云平台的数据监测系统、建立数据库和挖掘监测数据等方面展开深入研究,用以为船舶动力装置智能诊断的工程实践应用奠定基础。     

未来智能船舶推进系统的选型

  目的  大型船用二冲程柴油机故障数据难以通过实验等方法获得,准确获得在各种故障模式下柴油机主要热力参数的变化规律,对于建立智能船舶柴油机的故障诊断系统具有重要意义。  方法  以MAN 6S35 ME-B9船用电控二冲程柴油机实机参数为依据,在GT-Power软件中搭建其一维模型,利用实验数据对柴油机模型进行修正,获得柴油机正常工作状态下的计算模型,通过在模型中设置相关参数对柴油机典型故障进行模拟,并对不同环境温度下柴油机的工作过程进行模拟计算。  结果  通过对计算结果数据进行处理、分析,得到在各种故障及不同故障程度下柴油机热力参数和性能参数的变化规律,以及不同环境温度下热力参数的变化规律。  结论  研究成果可为智能船舶柴油机的故障诊断提供参考,为柴油机故障排除提供依据。     

进气氧浓度和EGR对船用二冲程柴油机排放特性影响研究

以MAN 6S35 ME-B9型船用二冲程柴油机为研究对象,在GT-POWER软件中建立其工作过程一维模拟计算模型,通过改变EGR率和进气氧浓度,研究废气再循环和进气氧浓度对柴油机动力性、经济性和排放性能的影响。结果表明,提高EGR率会降低柴油机燃烧速率和燃烧温度,有效降低柴油机NOx生成及其排放,EGR率在28.89%～38.58%之间,NOx排放为3.04～1.34 g/kW·h,满足TierⅢ标准,但需要牺牲一部分经济性与动力性。贫氧进气条件下,燃烧温度和燃烧速率降低,输出功率降低,燃油消耗增加,NOx排放降低,碳烟排放较高;富氧进气条件下,柴油机燃烧趋于完善,能量利用率高,动力性和经济性好,Soot排放低,但NOx排放高。高EGR率条件下,在一定程度上提高进气氧浓度,可使柴油机NOx排放满足TierⅢ排放要求,并维持Soot排放在较低水平,同时减少动力性、经济性的损失。     

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。