船舶柴油机故障在线诊断仿真技术研究
船舶柴油机故障诊断技术研究
船舶柴油机故障诊断技术研究摘要：当前机械企业的发展与船舶柴油机故障诊断技术有着非常紧密的联系，同时也在一定程度上影响着企业设备生产的效率和实际质量。
本文就对当前船舶柴油机故障诊断技术进行分析，并对其强化管理措施提出了有关的建议。
关键词：船舶柴油机；故障诊断；诊断技术1.船舶柴油机管理的现状1.缺乏完善的管理制度和绩效考核制度对当前机械企业管理工作的现状进行分析可以发现，在实际的管理过程中企业的精细化管理工作还存在许多问题[1]。
首先，柴油机管理工作比较混乱，相关管理人员并没有结合实际工作需求对管理制度进行完善；同时在采购柴油机的过程中部分工作人员也没有对采购的数量进行明确，导致企业的管理成本开支大大增加。
而企业中的绩效考核可以调动工作人员的积极性，但是在实际的工作过程中并没有对绩效考核制度进行完善，相关工作人员的工作行为无法得到有效的约束和管理，整体管理工作情况不尽人意，而且工作人员工作积极性无法提高。
1.设备超负荷运行随着现阶段我国用电需求的不断提高，为了更好的满足实际用电需求，机械柴油机的工作负荷量也在不断地增加。
而且在长时间的工作过程中管理工作人员没有定期对机械柴油机进行检查和维护，设备处于高强度的工作状态，机械柴油机的磨损程度在不断地加重，不仅会大大增加柴油机的故障发生率，整体的设备质量也会大幅度下降。
1.船舶柴油机故障诊断技术分析1.故障诊断分析由于船舶工作时间比较长，而且工作负荷量也非常大，因此在实际的工作过程中，柴油机发生故障的概率非常高。
在对产生故障的原因进行分析时，相关工作人员需要根据船舶柴油机故障结构的复杂性以及实际工作环境的特殊性从多个角度全面的对其进行分析，这样一来，才能够有效的提高诊断数据结果的真实性和准确性。
因为现阶段船舶柴油机内部的运动零件数量非常多，组成结构具有一定的复杂性，故障诊断工作具有较高的难度。
在此种情况下为了保证相关诊断结果的准确性，必须要结合实际对传统的诊断技术进行更新和完善，结合当下实际需求，基于新型诊断技术基础上对其进行更新和调整，对柴油机的各种故障进行诊断，为后续解决方案的规划提供保障。
船舶柴油机监测及故障诊断技术论文[5篇模版]
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船舶柴油机监测及故障诊断技术论文[5篇模版]第一篇：船舶柴油机监测及故障诊断技术论文在船舶当中，柴油机是最为重要的部分之一，为船舶的航行提供了重要的动力。
在柴油机的运行当中，由于工作条件恶劣，机器结构复杂，并且需要较高的强载度，因而很容易发生故障问题。
如果发生故障，会对船舶的正常航行造成影响，带来巨大的经济损失，严重时还可能威胁到整船人员的安全。
基于此，在船舶柴油机的运行当中，应当对其进行有效的监测，通过科学的故障诊断技术的运用，保证船舶柴油机良好的工作状态。
一、船舶柴油机的主要故障在船舶柴油机当中，通常具有较为复杂的结构，因而可能会产生很多不同种类的故障，同时有很多不同的原因会造成船舶柴油机故障，各种故障所发生的频率也不尽相同。
以某型号的船舶柴油机为例，其主要的故障类型包括了喷油设备及供油系统、漏油及漏水、漏气、基座、破坏及破裂、涡轮增压系统、曲轴、齿轮及驱动装置、调速器齿轮、气阀及阀座、活塞组件、漏油及润滑系统，以及一些其它的故障问题。
二、船舶柴油机监测与故障诊断技术（一）油液分析法在船舶柴油机状态监测和故障诊断当中，可以利用光谱分析法、铁谱分析法对润滑油进行分析[1]。
在柴油机的运行中，各个运动副会发生磨损，在不同磨损情况下，会形成不同的微粒，存在于润滑油当中。
因此，利用光谱或铁谱对润滑油中的金属微粒进行检测，就能够判断柴油机的故障信息。
在实际应用中，光谱和铁谱各自具有不同的监测功能与监测效果。
利用光谱法，能够对润滑油中磨损原件的含量进行准确的测定，但是对其形状、磨损类型等，难以进行了解。
而利用铁谱法能够对金属微粒的成分、大小、形状等进行了解，但是难以对有色金属进行高灵敏度的判别。
对此，可以综合应用光谱和铁谱分析法进行应用。
不过需要注意的是，利用这种油液分析法进行监测与诊断，在实时监测、缸位确定等方面存在一定的不足，只能定性描述油液分析结果，具有一定的随机性特点，因此在实际应用中要加以注意。
船舶柴油机故障诊断技术的研究及展望
用中， 应针对实际情况选取适当的故障特征参数进行诊断。主要包括以下几个过程 ， 如图 １ 所示。ｒ ２ ］
图 １ 柴 油 机 故障 诊 断基 本 过 程 结 构框 图
（ ） 态信 号 的收集 １状
状 态信 号也称 为机械 设备运行 中的二次 效应 ， 故障特 征信 息的载 体 ， 是 因此在 故
Ｖｏ ． Ｎ ． １ ｏ３ ６
Ｓ ｐ２ ０ ｅ ．０ ７
船舶柴油机故障诊断技术的研究及展望
徐 向荣
（ 江苏科技 大学 船 舶与海洋工程 学院， 江苏 镇江 ２ ２０ ） １０ ３
摘
要： 文章通过对船舶 柴油机故 障诊 断机理的分析 ， 介绍 了 船舶 柴油机故障诊 断的主要 方法， 了柴油机故障诊 分析
书。维修完毕， 把维修纪录反馈到诊断中心， 并把全部过程录入该设备的管理数据库， 以便以后查询。
２ 柴油机 的故 障诊 断技 术 （） １ 性能参数 法
性 能参数变化 直接 反映柴 油机 工作状 态 的变化 。可根据 实 际测定 参数值 和标 准值 的差异判 定故障或工
作状态 。 利用气 缸气体压 力对 柴 油机进 行故 障诊断 是该类 诊断方 法 的代表 。 而 气缸 工作 时 的气体 压力描述 了
１ 故障诊 断机理 分析
故障机理 的研 究需 要多 门基础 学科 的 支撑 ， 受 到柴油 机 自身结构 及工 作环 境与 工作状 态 的影 响， 还 从而 给研 究带来 了较大 的 困难 。 只有在 了解 和 掌握故 障产 生的机 理后 ， 能选择 正确 的分析 方法 把它从柴 油机运 才 行 中出现 的各 种物 理 、 学现象 中分离 出来 ， 化 如振 动 、 噪声 、 温度 、 耗 、 形 、 油 变 磨损 及气 味等等 。 因此在 实际应
船舶柴油机监测与故障诊断技术研究
船舶柴油机监测与故障诊断技术研究【摘要】船舶柴油机在船舶运行中起着重要的作用，因此对其故障诊断技术进行研究具有重要意义。
本文首先从柴油机故障诊断技术的概述入手，介绍了船舶柴油机监测技术的研究进展。
然后详细探讨了故障诊断方法与案例分析、数据采集与处理技术以及传感器应用与监测系统。
展望了船舶柴油机监测与故障诊断技术的未来发展方向，总结了研究成果，并指出了技术前景。
通过本文的研究，可为船舶柴油机的监测与故障诊断提供参考，提高其运行效率和安全性。
【关键词】船舶柴油机、监测、故障诊断、技术研究、数据采集、传感器、系统、案例分析、技术前景、成果总结、发展方向。
1. 引言1.1 研究背景：在船舶运输行业，船舶柴油机是船舶动力系统的核心，扮演着至关重要的角色。
船舶柴油机的正常运行对船舶的安全性和经济性有着直接的影响。
由于柴油机长时间高负荷运转，以及船舶在海上环境中受到的各种因素影响，柴油机的故障率相对较高。
对船舶柴油机进行监测与故障诊断技术的研究具有重要意义。
目前，船舶柴油机的监测与故障诊断技术相对滞后，传统的维护方法主要依靠人工巡检和经验判断，存在着准确性低、效率低等问题。
随着科技的发展和船舶运输行业的要求，研究船舶柴油机监测与故障诊断技术已成为迫切需求。
通过引入先进的传感器技术、数据采集技术和大数据处理技术，提高船舶柴油机监测与故障诊断的准确性和效率，能够有效降低船舶运行的风险，保障船舶的安全运行和经济效益。
本研究旨在深入探讨船舶柴油机监测与故障诊断技术，为船舶行业的发展和船舶运输安全提供技术支持和保障。
1.2 研究目的研究目的是为了探索船舶柴油机监测与故障诊断技术，提高船舶柴油机的可靠性和运行效率。
通过分析柴油机故障诊断技术的现状和发展趋势，明确研究的重点和方向。
为了更好地应用传感器技术和数据处理方法，实现对船舶柴油机运行状态的实时监测和精准诊断，减少事故风险，提高船舶的安全性和经济性。
本研究还旨在探索船舶柴油机故障诊断技术在实际船舶工程中的应用，为船舶行业提供技术支持和解决方案，推动船舶柴油机监测与故障诊断技术的发展和推广，促进船舶工程的现代化和智能化发展。
船舶柴油机故障诊断技术研究
二、技术原理
船舶柴油机监测与故障诊断技术的基本原理主要包括传感器技术、信号采集 技术和模式识别技术。
1.传感器技术：传感器在柴油机监测中发挥着至关重要的作用，通过各类传 感器可以获取柴油机的振动、压力、温度、湿度等参数，进而对这些参数进行分 析和处理。
2.信号采集技术：信号采集技术是柴油机监测的基础，通过高精度的数据采 集设备，实时获取柴油机的各种信号，为后续分析提供数据支持。
3.模式识别技术：模式识别技术是柴油机故障诊断的关键，通过对采集的信 号进行特征提取，利用分类算法对柴油机的运行状态进行评估和分类，从而实现 对柴油机故障的早期发现和准确定位。
三、研究方法
船舶柴油机监测与故障诊断技术的研究方法主要包括样本采集、特征提取和 分类算法三个步骤。
1.样本采集：通过对船舶柴油机在各种状态下的运行数据进行采集，建立数 据库，为后续研究提供充足的数据支持。
4、模型训练：采用支持向量机（SVM）等核学习方法，我们根据提取的特征 训练故障诊断模型。
5、模型评估：通过交叉验证等方法，我们对训练好的模型进行评估，以确 定模型的准确性和泛化能力。
实验结果表明，基于核学习理论的船舶柴油机故障诊断方法相比传统方法具 有更高的准确性和鲁棒性。在故障树分析中，该方法能够有效地识别出柴油机的 主要故障模式，并对其进行分类和排序；在神经网络中，该方法能够有效地处理 复杂的非线性映射关系，提高故障诊断的精度。
综上所述，船舶柴油机监测与故障诊断技术对于保障船舶航行安全具有重要 意义。虽然目前该领域还存在一些问题，但随着技术的不断进步，相信未来这一 领域将会取得更大的突破和发展。
随着全球贸易和运输行业的不断发展，船舶在人们的生产、生活和工作中扮 演着越来越重要的角色。而船舶柴油机作为船舶的核心动力装置，其运行状态直 接影响到船舶的正常运营。因此，开展船舶柴油机故障诊断研究，对于提高船舶 的使用寿命和可靠性具有重要意义。本次演示将基于核学习理论，对船舶柴油机 故障诊断进行深入研究。
船舶柴油机故障诊断仪及其若干技术问题的研究
计时。当晶振频率为 16MHz 时, T 2 的计时频率 可达 8MH z。设每转脉冲数为 Z , 第 i 个脉冲上 升沿的时刻为 t i , 周期为 T i , 且用 T i 计算第 i 个 脉冲周期的平均转速并作为此时柴油机的瞬时转 速 N i, 则:
为了提高数据采集的速度, 同时实现多路信号
回前次转换的结果。系统采 用 ROM 转换方式, 单片机 RD下降沿作为触发信号启动 A/ D 转换, 其上 升 沿将 上一 次 转换 结 果直 接 存储 在 外部
的同步采集, 系统扩展了 MAX151 作为外部 A/ D RAM 中。显然应使 A/ D 转换控制与单片机对外
多多前
路 传 感
路 开
置 MAX
处
RAM 1 51
器 关 理 采样控制
从
主 ROM RAM
单 片
公 共
单 片
机 RAM 机 键盘显示
通信接口
图 1 故障诊断仪结构 原理图
不同的方向和角度观察这个由人和车所组成的三 维实体。这种虚拟现实的效果用传统的技术是很 难实现的。
参考文献
1 汪成为, 高文, 王行仁 灵境( 虚拟 现实) 技术 的理论、 实现及应用 北京: 清华大学出版社, 1996
图 1 为以 Int el 公司的 80C196KC 单片机为 核心的故障诊断仪结构原理图。单片机系统采用
主从式总线结构, 并采用公用 RAM 作为数据邮 箱, 并且可以扩展多个 CPU 并行协同工作; 系统 的外部数 据总 线为 16 位, 晶振频 率为 16MHz。 80C196KC 内部集成有 8 通道 10 位 A/ D 转换器。 系统可以同时采集多个不同参数传感器的信号, 而且数据处理和分析诊断的速度大大提高。为了 提高数据采集的速度和实现某些信号同步采样功 能, 系统还在外部扩展了 MAX151 A/ D 转换器并 且采用外触发的方式控制 A/ D 转换。
船舶柴油机远程故障诊断研究
设 有机 舱 集 中监 视 和报 警 系 统 ， 舶 柴 油 机 的 各种 船 工 作参 数 （ 却 水 温 度 、 冷 油温 、 压 、 气 温 度 等 ） 油 排 用 传 感 器测 出并 送 入 集控 室 的监 控 计 算机 中进行 集 中 的显 示 和 报 警 。 在 该 系 统 的基 础 上 作 进 一 步 的拓 展 ， 集控 室 组建 计 算 机局 域 网 系统 ， 其成 为 网络 在 使 化 的故 障监 视 和 诊 断 系 统 。在 该 局 域 网 中 ， 了原 除
维普资讯
船舶 柴 油机 远程故 障诊 断研 究 ＊
王 颖 硕 士 ／ 师 宁 波大 学 海运 学 院 ［ １ ２ １ 讲 ３５１］
冯 志 敏 副 教 授
宁 波大 学 海运 学 院［ １ ２ １ ３５１］ 宁 波大 学 海运 学 院［ １ ２ １ ３５１］ 宁 波大 学海 运 学 院［ １ ２ １ ３５ １ ］
此 其 柴 油机 的工况 复 杂多 变 ， 旦 发生 故 障 ， 一
专 錾渤 警 摹 懑 统 家 黪
窜
图 １ 船 舶 柴 油 机 远 程 故 障 诊 断 系 统 总 体 结 构 图
是 ， 程 故障 诊 断 技 术 在 船 舶 上 的 应用 尚是 一个 空 远
白 ， 文 对这 种 技术 在 船舶 上 的应 用 作 了研 究 。 本
１ 系 本故 障诊 断 系统 是 在船 舶 原有 的机舱 集 中监 视
和报 警 系统 的基 础 上 建立 起来 的 。 自动化 船舶 一 般
而 往 往束 手 无 策 。建 立船 舶 柴 油机 远 程 故 障诊 断 系
统 能 有效 地 解决 这 一 问题 。通过 卫 星通 信 和 计算 机 网络技 术 将 船舶 柴 油机 的工 作参 数 实 时地 传 回公 司 总 部 的远 程 故 障诊 断 中心 ， 用 远 程 故 障 诊 断 中心 利
船舶柴油机供油系统故障诊断研究
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔ ｅ ｑ ａｉ ｎ ｆｅ ｎｅ ｔｒｓ ｓ ｍ ｆｄｅ ｅ ｅ ｇｎ ｉ ｃｌ ｒｌｔｓｔ ｈ ｅ ｏ ｍａ ｃ ｆ ｓｒ ｃ ： ｈ ｕ ｌｙ ｉ ｕ ｌｉｊｃｏ ｙｔ ｏ ｉｓｌ ｎ ｉｅ ｄｒ ｔ ｅａｅ ｏ ｔｅ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｏ ｔ ｅ ｅ ｙ ｆ
中图分 类号 ： Ｔ ４ ２ Ｋ ２ 文献 标 识码 ： Ａ 文 章编 号 ： ｌ７ ７ ４ （ ０ ８ ０ ０ ７ ６ ２— ６ ９ ２ ０ ） ６— ０ ３—０ ＤＯＩ１ ． ４ ４ ｊｉ ｎ １７ ７ ４ ． ０ ８ ０ ． ｌ ３ ：０ ３ ０ ／．ｓ ． ６ ２— ６ ９ ２ ０ ． ６ ０ ３ ｓ
Ｒｅｅ ｒｈ ｏ ａ ｌ ｄａ ｎ ｓ ｏ ｅ ｉｊｃｏ ｙｔｍ ｆ ｒｎ ｉｓｌ ｎ ｉｅ ｓａ ｃ ｎｆｕｔ ｉｇ ｏｉ ｆｒｆ ｌ ｎｅ ｔｒｓ ｓ ｓ ｕ ｅ ｏ ｉｅｄｅｅ ｅ ｇｎ ｍａ
ＭＡ Ｘ ａ — ｎ ＷＡ Ｇ Ｚ ｉ Ｘ Ｎ ｈ ｎｇ ａ ｇ ｉｏｉ ， ｎ Ｎ ｈ ， Ｉ Ｇ Ｃ ｕ —ｕｎ
摘 要 ： 柴油机燃油供给系统工作质量的好坏， 直接影响柴油机的工作性能。阐述了在虚拟仪器中对柴油机
喷 油 系 统 压 力 波 的数 据 采 集 和 特 征 参 数 提 取 ， 介 绍 了在 各 种 故 障模 式 下 柴 油 机 喷 油 器 产 生 故 障 的 原 因 和 特 征 参 数 并
特征 信息 ， 断系统 的工 作 状 态 ， 判 以达 到诊 断 系 统 故 障 的 目的。
之后 ， 为 Ｂ 作 Ｐ神 经 网络 的输 入 层 参 数 ， 后 得 出 引 最 起故 障 的原 因 。
ｔ ｅ ｅ ｇｎ ． Ｔｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｅａ ｏ ａｅ ｈｅ ｕ ｃｉ ｎ ｆ ｔ ｅ ｄａａ ａ ｑｕｓｔｏ ｎ ｅ ｔ ｒ ｅ ｔａ ｔｏ ｏ ｒ ｓ ｕ ｅ ｈ ｎ ｉｅ ｉ ａ ｅ ｌ ｂ ｒｔ ｓ ｔ ｆ ｎ ｔｏ ｏ ｈ ｔ ｃ ｉｉ ｎ ａ ｄ ｆａ ｕ ｅ ｘ ｒ ｃｉｎ ｆ ｒ ｐ ｅ ｓ ｒ ｉ
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船舶柴油机故障在线诊断仿真技术研究
蔡振雄,黄加亮,翁泽民(集美大学轮机系,福建厦门361021)
[摘要]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.
[关键词]船舶柴油机;在线监测;智能诊断;仿真技术;神经网络技术
[中图分类号] U664.121; TK418 [文献标识码] A0
引言
早期船舶轮机员对船用柴油机的故障诊断,一般通过一些常规的普通仪表、仪器、化验并结合看、摸、听、闻等传统的简易手段对含有故障的柴油
机及系统进行离线经验诊断.这种方法不仅对轮机员的素质有很高的要求,而且故障诊断的速度慢、质量差.随着科学技术水平的提高,微机的普及,
为离线和在线故障诊断提供物质基础,使离线与在线诊断的实现成为可能.
1船用柴油机故障的在线诊断
在线诊断是指对于大型、重要的设备为了保证其安全和可靠运行,需要对所监测的信号进行自动、连续、定时的采集与分析,对出现的故障及时做出诊断.建立在线故障监测和诊断系统,能有效提高故障诊断的准确率,缩短故障诊断时间,促进维修方式从预防性维修到预测性视情维修的转变.故障在线诊断又分为人工在线故障诊断和自动在线故
障诊断.人工在线诊断是70年代中期前后发展开发应用的技术,利用监测系统对柴油机运行时内外部工况参数进行自动监测,并将监测信号输入计算机进行计算分析,同时结合轮机日记记录、轮机员的观察测试,对柴油机技术状态进行早期预测,做一些部件的趋势分析,为定期的维护保养提供信息.人工在线诊断对要求快速故障定位,故障模式识别的船用柴油机来说,太慢且准确性较差无论对故障的在线人工诊断还是在线自动诊断,目的均是为了有效地识别故障,所以最关键的问题是要建立故障识别的判据(专家系统数据库),即如何判断柴油机含有故障.经验表明柴油机工作性能参数如压力、温度的大小高低、噪音的大小、转速、流量漏泄、振动等,都可以作为故障判断的依据.为了达到自动诊断的目的,必须引入微处理机系统,对柴油机的关键件、重要件、易损件及其它部位设定故障诊断点,并将这些正确的性能参数信号值建立完整的数据库(专家系统数据库);利用微机对诊断点的诊断信号进行自动巡回检测,测试结果由计算机自动与数据库中的正
确信号值进行比较.如果检测信号在正确范围内,则表明该柴油机正常无故障;如果超过范围,则说明有故障.由计算机推断故障点的位置,并通过显示设备和报警设备,告知外界,以便轮机管理人员及时处理.该方法由硬件原理组成如图1所示.故障诊断技术中另一个重要部分是系统测试软件.该系统软件由自检程序、信号转换程序、巡回检测程度、比较程序、显示报警程序等组成,可以对船用柴油机进行实时在线监视其工作状态,完成自动在线故障诊断任务。
2 仿真技术在在线诊断中应用
2.1 柴油机运行故障计算机仿真
现代船用柴油机正朝着大型化、高增压和高经济性发展,使得故障征兆与故障原因的关系更复杂,专家系统通过领域专家的实践积累知识库耗时较长.随着数值计算技术的迅猛发展,模拟柴油机各种运行工况下的工作过程已成为可能,能够实现对发动机进行燃烧分析及性能分
析模拟.不仅可用来计算无故障下各种运行工况的过程参数,也可对柴油机某些增压系统、气缸活塞组件与燃烧系统、燃油系统等故障进行仿真.然后根据特征参数,参照相应规范,运用各种知识和经验,对机器状态进行识别,对早期故障进行诊断,对故障的部位、原因和程度作出判断,对机器技术状态的发展趋势进行预测,为确定维修决策提供技术依据.文献[2 , 3 ]开发的船用二冲程涡轮增压柴油机运行性能预测程序,不仅可以模拟一个气缸有故障,而且可以模拟某几个气缸有故障下的工作状态和性能.在给定工况和设置故障状态下对涡轮增压柴油机的工作过程和运行性能进行仿真,获得发动机在此故障和工况下各处运行参数,建立相应的故障样本集,并实现船用柴油机故障诊断.
2.2 柴油机运行故障诊断策略[4]
用于故障诊断的方法称为故障诊断策略,故障诊断策略包括被测系统是否存在故障、识别故障的征兆和故障的性质.故障诊断实际上就是
根据测量所获得的某些故障特征,以及系统故障源与故障特征之间的映射关系,找出系统的故障源的过程.人工神经网络作为一种自适应的模式识别技术,能够通过自身的学习机制自动形成所要求的决策区域.把仿真计算所获得的状态参数,经过特征选择,找出对于故障反映最敏感的特征信号作为神经网络的输入向量,建立故障模式训练样本集,对网络进行训练;当网络训练完毕,对于每一个新输入的状态信息,网络将迅速给出分类结果.基于神经网络的故障诊断仿真步骤是:首先对柴油机工作过程进行仿真计算,获得给定工况在设定故障下和无故障下的过程参数,经预处理提取征兆集数据,归一化为网络输入模式;第二步用已知的样本集训练网络,再实时输入征兆向量进行测试,获得该工况网络输出模式;然后对网络输出进行后处理获得诊断结果,即故障发生的位置及其严重程度,以提供作进一步处理(如趋势分析或提出处理措施)的依据。
2.3 网络输入变量归一化处理
对数据的预处理就是要使得经变换后的数据对于神经网络更容易训练和学习,因为原始数据幅值大小不一,相差太大.如果不进行处理,大的测量值的波动就垄断了神经网络的学习过程,不能反映小的测量值的变化.而且网络是通过调整各权值的大小以保证能学习到变量相对的重要性,若输入变量之间幅值相差很大,使得网络完成学习时,权值之间的大小相差亦很大.事实上,许多学习算法对权值范围都有限制,不能适应如此之宽广的数据变化范围.为此,需通过把输入数据归一化到能使网络所有权值都在一个不太大的范围之内,以此来减轻网络训练时的难度.在对船用柴油机工作过程进行仿真计算之后,获得给定工况和设置故障下的过程参数的测量值.同时计算该工况无故障下各处的参数值作为基准值.实测值与基准值的偏差经过处理,获得诊断用的征兆集数据,并经归一化为网络的输入模式.
2.4 柴油机故障诊断实例
如前所述,实船使用中由于使用条件的变化、操作维修不当,柴油机及其增压系统的污阻、损坏等均会使发动机性能恶化,严重时会发生故障,从而影响船舶营运的正常进行.为了及时处理消除故障,必须准确
判断出柴油机性能恶化的原因,当采用人工神经网络方法时,要求给出发动机症状与故障样本集,作为专家知识库.根据航区的不同和船舶航行过程中的实际状况,在不同的环境温度及不同的柴油机负荷条件下,采用该程序对给定故障状态下的柴油机运行工况性能参数的模拟计算,建立船舶柴油机症状与故障样本集,作为神经网络故障诊断系统的专
家知识库. 根据船用低速增压柴油机工作过程的理论分析和实际运行经验,可以确定各个子系统主要部件可能出现故障的原因,作为故障变量即输出变量;同时确定用于区别各种故障的征兆变量作为网络输入
变量.因此,采用船舶二冲程增压柴油机运行性能预测程序,对装船量
最多的MAN2B&W L2MC型柴油机工作过程进行数值模拟计算,对其涡轮增压系统各部件故障进行模拟计算,获得各征兆变量偏离基准值的偏
差.仿真实验结果可以得出故障原因与故障征兆之间的相互关系,以此建立涡轮增压系统的征兆/故障样本集.用于模拟计算增压系统故障的变量有:空气滤清器堵塞、增压器效率下降、中冷器传热恶化、透平保护格栅堵塞、透平通流部分堵塞、废热锅炉流阻增大或气缸进排气道堵塞征兆/故障样本集的正确确定是神经网络进行准确故障诊断的关键.涡轮增压系统一种故障对应一个样本,为进一步诊断故障的严重程度,对每一个故障变量取2个样本,其目标值分别为0.5和1.为了反映机组运行负荷范围的征兆与故障的对应关系,对额定负荷
(100 %MCR)、部分负荷(90 %MCR、75 %MCR)和半负荷(50 %MCR)四种工况给出样本.因此这部分的样本数为36个.考虑到远洋船舶的航行范围属于无限航区,因此把大气环境温度分为三段,即283 294K、294 306K、306 318K.并分别以288K、300K、312K为样本中心,通过大量的仿真计算,得出相应的样本集(总的样本数为108个),用于训练径向基函数RBF神经网络诊断模型,从而可以实现船舶柴油机运
行故障的诊断.网络测试结果与分析表明,给定故障分别为Ⅰ级(严重故障),Ⅱ级(中等故障)的输入征兆量,用训练过的RBF网络测试: 1)发动机负荷变化,大气环境温度不变; 2)环境温度变化,如船舶航行在不同的海区,柴油机负荷不变; 3)柴油机负荷改变,同时环境温度也改变.网络对给定故障所在工况的诊断识别率很高,几乎达到100 % ,可见采用这种诊断方法是成功而且快捷有效的,不仅对柴油机故障模式有很高的识别率,并能对故障严重程度进行定量的预测.同时,对各输入变量偏离样本值±10 %或其中某个变量偏离样本值较大时(例如个别传感器有故障或数据处理有误)进行仿真实验,它们的输出向量与目标向量很接近,不会影响总的输出模式,即对征兆信号的噪声不敏感,表明这样的网络有较强的容错和抗干扰能力
3 结束语
故障在线自动诊断是一项新近发展起来的技术,可广泛应用在可靠性、可维性要求高的场合.笔者将此技术应用到船舶自动化机舱,对柴油机故障进行巡回检测报警和运行工况预测.能及早诊断故障,进行视情维修.这样不仅可以防止突发事故,保障机务安全,而且可以减少维修费用,提高设备的利用率,带来巨大的经济效益和社会效益.我们也将进一步开展这一领域的研究工作,使船用柴油机的故障诊断技术更加实用化,智能化。