船舶螺旋桨轴油液监测的研究

介绍了对船舶螺旋桨轴实施油液监测的必要性，以两条不同类型的船舶为例，采集油样并进行检测分析。得到了螺旋桨轴正常状态下主要磨损元素的浓度和主要磨损类型磨粒的显微特征，这些研究树指导油液监测技术在船舶机构中的应用具有重要意义。     

基于PCA的船舶机舱辅机监控系统设计

引入主元分析方法,通过对PCA的建模计算和故障检测方法的研究,实现原始数据的降维检测,提升设备状态监测的灵敏度,基于BP神经网络和专家知识进行故障信息的识别诊断及辅助决策.实验表明,该系统能够为机舱辅机设备智能综合管控提供支撑,实现辅机设备状态监测、故障诊断和辅助决策功能,显著提高机舱设备运维效率,快速诊断出发生故障位置以及发生故障原因,从而及时采取有针对性的维修措施,提高船舶机电设备的维修效率,减少船舶设备的故障率.     

船舶数字孪生平台的设计与应用

当前,船舶数字孪生的研究还处于起步阶段,实际应用亦比较少.在构建三维虚拟船舶及其航行环境基础上,通过实时采集船舶运行数据初步搭建了船舶数字孪生体,利用多源感知数据融合技术、航行态势重构技术对船舶航行态势进行分析;在此基础上,基于状态监测数据和相关知识经验建立了设备状态监测专家库和基于孤立森林算法对船舶设备寿命预测进行了...     

基于油液监测的汽车发动机状态识别技术

利用油液分析技术监测汽车发动机的磨损状态,探索汽车发动机状态定性和定量描述并形成具体的表达方式;提出定性及定量分析系统的开发设计思想,建立基于油液磨粒分析的汽车发动机状态识别系统组成框图,给出了汽车发动机状态识别技术的实现方法.     

船舶柴油机黑色金属磨损状态分类模型研究

探讨了将逐步回归分析方法用于船舶柴油机黑色金属磨损状态分类模型的方法和技术．利用已取得的油液监测中黑色金属磨粒数据，首先介绍按多元线性回归方法建立磨损状态分类模型的过程，在此基础上，采用逐步回归分析来改进该模型，以更好能依据其预测黑色金属磨损状态．     

模型-数据联合驱动的船舶舵机电液伺服系统早期故障检测

提出了一种模型-数据联合驱动的船舶舵机电液伺服系统早期故障检测方法.首先,建立了系统状态方程,对系统中的常见故障进行了模型解析,并对系统中的各类不确定因素进行了分类分析.其次,为减少各类不确定因素的影响,采用混合式处理方法进行逐层削减.利用系统正常运行状态下的输入输出数据先对系统中的不确定参数进行有效辨识,通过设计鲁棒故障检测观测器来对系统中的固有非线性和未知时变外负载力进行处理和解耦.为了能够对早期故障进行有效检测,利用实际及观测系统数据,构建了基于神经网络的补偿模型,可进一步削减剩余不确定因素对故障检测的影响,从而提高故障敏感性.最后,通过仿真和实验共同验证了这种模型-数据联合驱动故障检测方法的有效性,该方法可用于船舶舵机电液伺服系统及类似系统的在线早期故障检测.     

一种基于贝叶斯网络的故障预测方法

为了研究故障在复杂工程系统中的传播机制,根据关键节点的状态异常信息预测系统发生故障的概率,提出一种基于贝叶斯网络的故障预测方法.根据工程系统自身固有的网络拓扑结构,构建了多层贝叶斯网络模型,利用定性趋势分析法将时间信息融入网络节点中,使得网络具有处理时序信息的能力,便于进行故障传播机理分析和故障预测.提出了基于元器件健康度的根节点故障概率确定方法,针对完备数据集和非完备数据集,选择不同的参数学习方法确定贝叶斯网络的条件概率表,采用多树传播算法进行联合概率推理,由系统根节点运行状态推测其余节点的故障概率.算法在Quanser三自由度四旋翼直升机上进行了仿真应用,结果验证了该方法的可行性和有效性.     

基于磨粒显微形态分析的发动机磨损状态监测与故障诊断技术

主要介绍基于形态学方法的磨粒显微分析与综合识别技术,及其在发动机磨损状态监测与故障诊断中的应用．首先应用形态学方法建立了．一套磨粒显微特征描述体系,以提取磨粒特征信息并进行磨粒识别;基于磨粒识别分析的结果,并结合摩擦学理论,实现对发动机磨损状态检测与故障诊断。     

航空发动机油液磨粒与故障关系RVM预测方法

支持向量机方法应用于发动机油液磨粒与故障关系预测时,常出现稀疏性不强、计算量大、核函数必须满足Mercer条件等问题。针对这一问题,在原理介绍和推导的基础上,利用某型航空发动机滑油光谱分析得到的237组数据中的7种金属磨粒浓度及其对应的发动机工作状态,对相关向量机预测方法进行了检验。采用相关向量机、最小二乘支持向量机和反向传播神经网络方法,对发动机工作状态进行预测。结果表明,在同等条件下,与LSSVM和BP-NN相比,RVM拥有计算量较少、预测时间较短,精度较高等优势,可广泛应用于发动机油液磨粒分析与故障预测。     

油液监测技术在发动机故障诊断中的应用

油液监测技术是考察设备运行状态、磨损状态和油液性能的重要内容,通过相应的监测技术可以及时了解设备运行过程中可能出现的故障,排除隐患,正确确定换油周期。本文重点介绍了几种油液监测技术在发动机及液压系统中的应用,并阐述该技术的发展方向。     

基于贝叶斯网络的空调冷水阀故障检测与诊断

针对空调系统运行中所产生的很多不确定性故障问题,建立了贝叶斯网络模型,开发了多故障状态的贝叶斯概率计算模型,利用Leaky Noisy-Max模型进行贝叶斯网络参数学习,提出了基于故障特征准则和阈值判别的故障检测与诊断技术。采用现场实测数据,以冷水阀故障为例,验证了该技术的可行性。结果表明,该技术能够诊断出冷水阀故障,诊断结果能够快速定位故障产生源,从而提高空调运行系统的稳定性。     

基于Apriori算法的航空设备故障关联分析

提出一种基于Apriori算法的航空设备故障关联分析方法.将Apriori算法应用于航空设备故障关联规则挖掘中,对源于机载检测系统的故障数据进行提取,建立关联规则挖掘模式,从而挖掘出故障设备之间的强关联规则以便进行故障分析.实验结果表明,Apriori算法可以有效挖掘出航空故障设备之间的关联关系.     

综合传动油液金属磨粒在线监测传感器研究

针对目前履带装甲车辆无法实时监测润滑油中的金属磨粒,不能有效实现履带装甲车辆的故障预警与诊断的问题,建立了新的电感式磨粒传感器数学模型。通过仿真分析获得了不同参数对传感器性能的影响规律,据此进一步优化了传感器设计参数。优化匹配了激励线圈频率与电容,并开发了传感器样件,先后进行了无油液金属磨粒监测试验与台架油液磨粒在线监测试验。试验结果表明:与国内同类传感器相比,该传感器可以在润滑油流量为5~40 L/min的工况下,将铁磁性磨粒检测精度从200μm提升至80~90μm,从而可实现履带装甲车辆故障预警与诊断。     

电感式磨粒在线监测传感器结构参数优化

润滑油液中金属磨损颗粒的浓度和尺寸大小能够反映系统的健康状况,为实现对油液磨粒上述信息的实时监测,基于三线圈电感式磨粒监测传感器数学模型,分析了传感器的灵敏度与线圈结构参数的关系.同时为满足在线监测系统的需求,提出了基于改进的粒子群算法来优化传感器参数,在不同迭代阶段实现对参数的自适应调整,以平衡局部和全局搜索能力,将...     

基于扩展故障树的某滑油系统专家诊断知识获取

针对基于规则的专家诊断系统中知识获取的“瓶颈”问题,提出一种基于扩展故障树的专家诊断知识获取方法,并用于获取某滑油系统的专家诊断知识.在建立某滑油系统传统故障树的基础上,通过附加故障现象、故障检测方法、诊断建议等信息,形成某滑油系统的扩展故障树,并与基于规则的专家诊断系统结合,试图从扩展故障树中构建滑油系统的专家诊断知识.     

支持向量数据描述法在变压器故障预警中的应用

变压器故障诊断既是共性问题,也是个性问题．文章提出对变压器故障进行预警的新方法——支持向量数据描述法（SVDD）．该方法仅需要变压器正常运行的数据,不需要故障数据,就可以建立单值分类器,从而监测变压器的运行状态,及时将故障状态检测出来．实例表明,SVDD具有分类精度较高和较快的运算速度．     

基于数据挖掘的电力设备运维与决策分析方法

电力设备的运维管理主要包括设备的故障分析、主动预警和差异化运维.在面对电网运行过程中多时间尺度、多时空维度的海量数据背景下,文中将数据挖掘技术应用到电力设备的运行管理上.文中利用K-means聚类算法挖掘历史运行数据信息,进行单维状态量故障特征提取;利用Apriori算法挖掘不同故障模式下关联规则,建立关键性能矩阵,借助高维随机矩阵理论分析设备故障的时空特性;利用D-S证据理论对单维与多维诊断结果进行信息合成,获得设备故障的诊断判据.同时,综合考虑系统运行状态和电力用户差异性,建立设备健康度指数以及重要度指数,显著降低设备运维决策风险.仿真案例证明了本文方法的有效性.     

基于油液分析的船舶尾轴承状态监测与故障诊断

为了监测船舶尾轴承状态,以受控船舶尾轴管装置(尾轴及轴承)为监控对象,综合运用油液监测分析技术对尾轴承润滑油进行定期取样监测,获取相应检测数据,通过对每个取样周期检测参数及其变化趋势的研究和科学分析,判定尾轴承的技术状态,给出故障诊断意见,提出检修建议,并在实际抽轴检验中验证诊断结果的准确性,结果表明油液监测分析技术在尾轴承的状态监测和故障诊断中是有效的方法之一.     

微流控芯片上油液磨粒电容检测

报道一种可用来检测和计数油液中磨粒个数的微流控芯片实验室装置(microfluidic lab-on-chip).使用直径为25μm铜丝作为电极,在PDMS徼流控芯片上加工获得三维电容传感器,油液样品在微流控芯片上由注射泵驱动通过传感器.金属磨粒与油液介电常数不同,每一个通过电容传感器的磨粒均会产生电容脉冲信号,脉冲信号幅值反映了磨粒大小,而脉冲个数即为磨粒数量,实现了最小粒径为8 μm的铝磨粒的检测和计数.该油液磨粒检测装置具有结构简单、成本低、检测精度高等优点,有望应用于远洋船舶的油液离线分析.     

基于性能导航中基于数值分类的RAIM算法改进

卫星接收机完好性监测(RAIM)根据基于性能导航运行方式提出,确保导航精度及系统完好性的方法.该文重点论述基于性能导航运行下RAIM预测中提高故障检测识别率的监测性能的算法改进.根据导航卫星完好性概念及RAIM预测原理,分析了在基于性能导航运行中,RAIM性能产生异常的情况,采用数值分类法建立RAIM故障监测识别的改进算法.该算法计算量小,在故障卫星监测、识别方面均具有一定可靠性,可为提高RAIM性能提供理指导.