船舶柴油机故障在线诊断仿真技术研究

提出了船用柴油机的主要部件、易损件的运行性能采用微机自动巡回检测,并与正确值比较的方法,来达到故障在线自动诊断的目的．在此基础上,把仿真以及神经网络技术直接应用于柴油机故障在线诊断系统,建立船用柴油机症状与故障样本集,作为神经网络故障诊断的专家知识库,以实现船用柴油机故障在线智能诊断,从而提高故障诊断的及时性和准确率,减少误诊。     

柴油机故障诊断技术的现状及展望

柴油机作为一种复杂动力机械,其运行状态监测和故障诊断技术越来越受到人们的关注。在柴油机故障诊断领域,信号处理、故障特征提取及识别方法已初具雏形,但离实用化还有一定距离。笔者分析了柴油机常见故障及影响因素,综述了现代柴油机故障诊断技术中常用的各种基于振动信号的时频分析法、瞬时转速波动法、铁谱及光谱分析法、灰色系统理论诊断法、神经网络诊断法及专家系统诊断法的原理、特点及不足,最后指出了柴油机故障诊断的难点和发展方向。     

船用柴油机故障诊断系统研究

船用柴油机故障诊断系统可以提高轮机工作人员的管理水平,达到快速分析、准确判断及迅速排除故障。它以船用柴油机典型故障为基础,应用Visual FoxPro数据库管理系统建立船用柴油机故障诊断系统。通过柴油机拉缸故障典型实例来具体说明该系统的使用方法和特点。该系统具有可修改、插入和删除等功能,以友好的用户界面和易于操作等特点,实现船用柴油机典型故障的快速诊断。该文的创新点是将船员具有的故障处理的经验及知识作为专家系统,供其他船员的学习,以便准确、快速地处理柴油机的故障。     

往复机械故障分析及诊断方法

往复式机械设备的结构复杂,运行不平稳,其故障诊断技术有待深入研究。文中对往复机械的常见故障进行了介绍,并介绍了在往复机械状态监测与故障诊断中常用的监测信号、信号特征提取方法及故障识别方法,比较了各种监测信号及特征提取方法的优劣,并分析了制约往复式机械故障诊断发展的技术难点,并针对性地提出了解决这些技术难点的方法或可能的发展方向。     

往复机械故障分析及诊断方法

往复式机械设备的结构复杂,运行不平稳,其故障诊断技术有待深入研究。文中对往复机械的常见故障进行了介绍,并介绍了在往复机械状态监测与故障诊断中常用的监测信号、信号特征提取方法及故障识别方法,比较了各种监测信号及特征提取方法的优劣,并分析了制约往复式机械故障诊断发展的技术难点,并针对性地提出了解决这些技术难点的方法或可能的发展方向。     

基于故障树和Bayes网络组合的装备故障诊断

针对故障树和Bayes网络在故障诊断中的局限性,提出一种使用故障树和Bayes网络组合的方式建立诊断故障Bayes网络,并基于诊断故障Bayes网络运用联合树推理进行故障诊断的方法.该方法解决了在复杂系统故障诊断过程中独立运用故障树和Bayes网络出现故障推理能力弱和建模难等问题.实验结果表明,使用该方法对某型舰船上的甲板灯光照明系统进行故障诊断,得出了各个故障征兆节点或故障原因节点的概率分布,从而可快速准确地定位甲板灯光照明系统故障.     

柴油机故障诊断系统的研究

发展柴油机故障诊断技术是提高柴油机维修效率、监督柴油机维修质量的必要手段。但柴油机的运行信号,存在非线性、连续性、容差和检测点的有限性的特点,这使柴油机故障诊断问题变得十分复杂。本文对柴油机故障诊断进行了研究,希望能够为破解柴油机故障诊断难题提供建议。     

基于神经网络的柴油机故障诊断

传统的柴油机故障诊断与处理方法主要都是以定期保养和事后维修为主,缺乏针对事故的预见能力,且效率比较低,成本较高。这就为人工智能技术在柴油机故障诊断上的应用开辟了广阔的空间。本文主要以非线性并行分布处理为主的神经网络为研究理论,通过对建立的BP网络模型,RBF网络模型和Elman网络模型进行了比较,发现这三种网络虽然各有特点和优势,但均适用于特定条件下的故障诊断要求。     

基于粗糙集的温室无线传感网络节点故障诊断

针对系统资源有限、不适宜运行复杂故障诊断算法的问题,提出基于粗糙集的温室无线传感网络节点故障诊断方法.结合网络体系结构,以资源丰富的汇聚节点为中枢,在运行过程中在线判别其子节点故障征兆,通过简单地查故障诊断决策表的方法来诊断子节点故障类型;从系统的、模块化的角度构建的子节点故障征兆、故障类型具有相关性,在简化决策的同时也造成了决策表的冗余,运用粗糙集及其数据约简理论设计一致数据启发式子节点故障诊断约简算法来约简冗余,建立了更简洁的子节点故障诊断决策表.结果表明,基于粗糙集能够实现在线简便的故障诊断,并可节约子节点系统资源.     

柴油机故障的灰色关联度诊断法

在分析灰色关联度应用于故障诊断特点的基础上，提出了柴油机故障的灰色关联度诊断法．从柴油机的瞬态转速和气压扭矩波形中提取特征参数，讨论了特征参数的无量纲化处理方法．由于B型关联度的一阶和二阶差商在故障诊断中不具有明确的物理意义，给出了在灰色关联度故障诊断中对B型关联度的处理方法．在SCANIA DS—11柴油机上进行了故障诊断实验研究，实验结果表明该方法具有良好的诊断效果．     

应用优化DHKELM的柴油机故障诊断方法

为准确、高效地对柴油机故障进行诊断,提出应用优化深度混合核极限学习机(deep hybrid kernel extreme learning machine, DHKELM)的柴油机故障诊断方法。该方法以各样本的频谱幅值作为故障特征,归一化处理后作为DHKELM模型的输入,从而实现对柴油机各故障状态的识别。相较极限学习机,该模型具有更深层次的结构,引入了混合核函数以及自动编码器,可以准确区分易混淆的故障类型,提高诊断准确率。针对DHKELM模型中各个超参数难以确定的问题,提出利用改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)对模型中各超参数进行寻优,充分发挥模型的故障诊断性能。实验结果表明,在实验室实测数据中,所提方法较传统方法具有较好的故障诊断精度,为柴油机故障诊断提供了一种新的思路。     

基于分形和神经网络的柴油机振动诊断方法

提出了一种基于分形理论和神经网络技术的柴油机振动诊断方法,首先对柴油机的振动信号进行小波降噪,然后提取相应的不同迭代阶数的广义分形维数,并将其作为RBF神经网络的输人参数,以运行工况作为输出参数训练神经网络模型．训练后的神经网络可以利用测量的振动信号来判断柴油机的故障状况．实验及仿真结果表明：采用的小波降噪技术可以较好地再现振动信号特征,有效提高故障识别率;同时基于分形和神经网络技术的诊断方法在柴油机故障诊断中是有效可行的,对于单个故障的正确识别率达到了100％,具有较高的工程适用性,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值．     

人工神经网络在车辆故障诊断中的应用

人工神经网络具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此经常被用于车辆故障诊断。该文介绍人工神经网络的基本原理以及网络结构,通过利用Matlab人工神经网络工具箱,建立某车辆动力总成BP单网络结构的故障诊断模型,提出基于人工神经网络的车辆故障诊断方法。由于各类人工神经网络在处理复杂问题时均有不足之处,该文进一步研究混合网络的工作原理及其在车辆故障诊断中的应用,并认为此类方法将是人工神经网络在车辆故障诊断研究领域的主要发展方向。     

电机常见故障及其诊断与预防

电机是能量转换与动能传递的直接执行者,起着设备心脏的作用,在工业发达的今天和将来,电机的作用越来越重要,于是电机使用、维护、故障诊断、修复的重要性被提出和重视。近年来,设备故障诊断技术发展及所带来的间接效益使得人们越来越重视故障诊断技术,电机故障诊断技术促进了维修方式的变革,延长了设备的使用寿命。对电机日常使用过程中发生的故障及发生原因进行了分析总结,并给出了诊断及解决电机故障的相关措施。     

基于双向联想记忆神经网络的柴油机故障诊断

本文以柴油机燃油系统为研究对象,建立了基于BAM算法的神经网络模型。利用BAM网络的非线性映射以及高度的自组织和自学习能力,将柴油机燃油压力波形进行时域分析和特征提取,对所取得的故障信息进行判断。仿真结果表明,将BAM网络应用于故障诊断是可行的,为故障诊断开辟了一条新途径。     

基于规则的柴油机故障诊断专家系统

介绍了基于规则的柴油机故障诊断专家系统,以及柴油机故障诊断专家系统的基本结构、功能、模块化设计方法及编程语言——CLIPS。该系统能根据柴油机的故障现象进行自动诊断并最终给出专家操作建议,为柴油机的故障诊断、分析和排除提供了具有较大实用价值的研究方法。     

面向机电系统状态监测与故障诊断的现代技术

以现代技术为主线综述了机电系统运行状态监测与故障诊断技术的进展,阐述了机电系统运行状态监测与故障诊断方法及系统的发展;从技术流程的角度归纳了信号采集技术、信号分析与处理方法、故障诊断方法和机电系统状态趋势预测的先进技术;展望了基于网络的异地设备运行状态的远程监测与诊断技术以及基于虚拟仪器的监测与诊断仪器系统的新兴技术发展前景.     

柴油机运行状态监测信息获取试验研究

探讨了柴油机在不解体的前提下,对其运行状态及工作性能进行动态监测的可能性．并对监测系统的实现进行了较为详细的讨论．指出在状态监测信息获取过程中,除了需考虑测试系统的精度外,还必须注意三方面的问题：检测参数、测量位置以及采样频率的确定．在解决这些问题的基础上,完成了多传感器动态监测系统的建立和相应的系统硬件配置．通过对供油系统正常工况与出油阀密封锥面磨损、喷油器针阀磨损、喷油器针阀卡住、喷油压力改变、供油提前角变化、供油量变化及高压油管接头处漏油等十种故障状态下燃油压力波形的监测结果分析,以及对模拟的气门故障、缸套磨损、曲柄连杆机构等故障状态下的机体外围表面振动监测结果的分析,表明该多传感器系统能有效地对柴油机运行状态及工作性能进行动态监测,并为柴油机运行状态监测与故障诊断形成集成与融合的智能诊断提供了依据．     

某轮主机起动失败故障原因分析与处置

柴油机不具备自行起动能力,要使柴油机从停止状态转入到工作状态,必须借助外力驱动曲轴转动,使柴油机气缸完成进气、压缩、喷油,直到气缸内燃油自行发火燃烧,柴油机开始自行运转进入工作状态。柴油机在外力作用下,从曲轴开始转动到自行发火运转的过程称为柴油机的起动。为防止出现运行故障应采取相应的预防措施,某些运行故障需要尽快地采取相应的解决措施。操作人员应熟悉掌握柴油机的操作流程,并对出现的一些故障进行故障分析,以便于在必要情况下能立即采取行动。该文主要介绍了柴油机起动时不发火的原因分析及相应处置,并对这一现象,提出了日常维护注意事项。     

BP神经网络在诊断气象仪故障的研究

针对神经网络在气象仪故障诊断中的应用研究,提出了以神经网络技术为基准,针对气象仪常见的几类故障分别建立相对应的子神经网络,并总体组成一个神经网络系统来诊断气象仪的故障方法,以帮助维修人员快捷、准确、自动地诊断出故障原因,以降低故障处理时间,提高运行效率。