船舶柴油机故障诊断方法的研究

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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

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]

船舶柴油机监测及故障诊断技术论文[5篇模版]

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

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

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

船舶柴油机故障诊断方法分析

船舶柴油机故障诊断方法分析

船舶柴油机故障诊断方法分析摘要:随着经济技术的发展,出口贸易的运营也开始走向成熟化,对此我国船舶事业的发展走向了一个相对成熟阶段,当前在此过程中,需要我们不断的完善船舶行业的进步,就要从船舶的核心技术---柴油机来分析,本文主要以船舶柴油机故障诊断方法来讨论,如何更好的实现诊断技术,就要通过船舶中柴油机的工作原理为核心,通过检测仪和多次的验证,来完善故障类型和未来使用的效率,同时船舶柴油机的使用高效率和准确性提高基础,也为我国船舶事业的发展提升一个台阶。

关键词:船舶柴油机;故障诊断;方法分类;分析前言船舶事业的发展可以说是我国经济发展的支柱,也是我们人类的重要交通工具,为了顺应时代的发展,在沿海城市发展中已经作为不可缺少的一部分,但是由于受到多种因素的影响,船舶柴油机是保证船舶出行的主要核心,为了保证动力正常行驶,就要稳定安全性和工作效率,因此,船舶柴油机故障诊断是最关键的因素,它主宰着船舶出行的经济损失和人身安全,在分析诊断方法上,需要以柴油机的结构和特点来分析,保证船舶柴油机故障诊断技术的重要性。

对此作出以下讨论和分析,不足之处尽请谅解。

1船舶柴油机故障诊断的重要性----性价比、结构、操作等特点第一,从我国经济发展的角度上分析,船舶的使用范围在不断扩大,对柴油机的使用需求就在不断的增多,为了保证柴油机的持续发展,就要保证其安全性和稳定性,当然很多购买船舶都会选择性价比高,且质量和经济效益成正比,因此就要完善船舶柴油机的故障诊断,从诊断中找到其中的问题,为船舶柴油机的性能和结构稳定而不断改善。

第二,从结构性能上来提升船舶的可靠性。

对于船舶来说,工作时间和运转周期都比较长,但是在长时间的工作中,就要把故障降到最低,对于水上行驶来说,比陆地运行的差异性更大,气候多变且环境更恶劣,一旦出现故障,那将面临的问题也比较多,因此在选择柴油机上,需要去适应船舶的运行,完善转速过程、零件结构及其整个工作的引力作用,保证船舶运行中故障降到最低,使用性能也相应提高。

船舶柴油机主要机械故障诊断和解决方法探析

船舶柴油机主要机械故障诊断和解决方法探析

船舶柴油机主要机械故障诊断和解决方法探析摘要:随着航运产业的发展,船舶机械建造也取得了进步,在柴油机应用的过程中,机械故障较为常见,对船舶的正常运行造成了极大的影响。

因此,关于船舶柴油机主要机械故障诊断和解决方法的探析具有重要的意义。

本文首先对船舶柴油机机械故障进行了概述,详细探讨了船舶柴油机主要机械故障诊断和解决方法,旨在确保船舶柴油机的正常运行。

关键词:船舶柴油机;故障诊断;解决方法在船舶动力装置中柴油机属于一种最为重要的机械设备,然而因为柴油机具有十分复杂的结构,再加上非常恶劣的工作条件,因此其很容易出现各种故障。

如果船舶的柴油机出现故障,除了会使整个船舶动力装置的工作受到影响,导致发生重大的损失之外,还会对船舶的安全产生危害,最终使船舶各项性能的正常发挥受到极大影响。

所以及时发现和诊断故障具有十分重要的作用,其能够使柴油机工作时的可靠性和安全性得以全面提升,同时还能够起到降低维修费用、减少各种损失的作用,并且可以有效的预防各种突发事故。

1 船舶柴油机机械故障概述船舶柴油机作为航运船舶的核心动力心脏,它的安全稳定性能直接影响到航运的安全,因此对于船舶进行机械故障诊断是完全必要的,只有找到机械故障的发生点,才能够有效的排除故障,保障船舶柴油机的安全良好性能。

事实上,由柴油机发生机械故障所引起安全事故在海运事故中占据很大一部分。

这些事故的发生不仅造成重大的经济损失,同时严重的威胁到船员的生命安全,因此在对船舶柴油机进行工作状态监测和诊断是一项必要的工作,这样就可以尽可能的减少事故隐患,及时的进行故障处理工作。

柴油机故障诊断技术自诞生以来也经历了重大的变化,从最初的事后维修发展到定时检测,再到现代故障诊断技术的视情维修。

但由于柴油机系统的复杂性,目前其故障诊断与预报技术和相应装置尚难尽如人意,需要作进一步的研究与完善。

2 对船舶柴油机故障分析2.1故障类型的分类船舶柴油机故障形式有多种,将其进行分类,可以分为三个类型:(1)结构性原因。

基于模糊神经网络的船舶柴油机故障诊断系统研究的开题报告

基于模糊神经网络的船舶柴油机故障诊断系统研究的开题报告

基于模糊神经网络的船舶柴油机故障诊断系统研究的开题报告一、研究背景和意义船舶柴油机是船舶重要的动力设备,其故障对航行安全和经济运营都有不良影响。

因此,开发一种高效、准确的船舶柴油机故障诊断系统具有重要意义。

目前,船舶柴油机故障诊断方法主要分为基于物理的方法和基于数据的方法。

基于物理的方法依赖于对柴油机结构、工作原理和设备参数的深入理解,但其需要大量的时间和资源进行建模和分析,而且其结果可能不稳定和不准确。

基于数据的方法通过采集柴油机运行数据分析故障诊断信息,可以提高故障诊断的精度和效率。

其中,基于模糊神经网络的方法以其模型简单、适用范围广、具有良好的软件性能等特点,成为一种较为可行的方法。

因此,本研究将基于模糊神经网络技术开发一种船舶柴油机故障诊断系统,以提高柴油机故障诊断的准确率和速度。

二、研究内容和方法本研究拟采用模糊神经网络模型对船舶柴油机运行数据进行分析和处理,通过特征提取和特征选择技术,获取柴油机运行数据中最关键的故障特征,并将其作为输入变量构建模糊神经网络模型。

为了提高模型的精度和可靠性,本研究还将探索多层结构的模糊神经网络模型,并使用反向传播算法训练模型参数,最终得到可用于船舶柴油机故障诊断的模型。

三、研究进展和预期成果目前,本研究已经完成了船舶柴油机故障诊断系统的框架设计和柴油机运行数据的数据采集和处理。

接下来将进行特征提取和特征选择,构建多层结构的模糊神经网络模型,并测试和优化模型精度。

最终预期实现一种准确率高、速度快的船舶柴油机故障诊断系统,并在实际船舶柴油机故障诊断中进行验证和应用。

四、研究难点和解决方案本研究面临的主要难点是神经网络模型的优化和精度提高。

本研究将采用多层结构的模糊神经网络模型,并结合反向传播算法对模型参数进行训练和优化,以提高模型的精度和可信度。

另外,本研究将充分考虑船舶柴油机的特殊性质和运行环境,优化模型设计和特征选择,以进一步提高模型诊断精度。

五、参考文献1. 王丽君. 基于模糊神经网络的柴油机故障诊断系统的研究与实现[J]. 现代计算机, 2018(3):47-50.2. 朱国荣, 刘洋. 基于数据挖掘的柴油机故障诊断方法研究[J]. 机械科学与技术, 2017, 36(6):774-779.3. 徐凯, 林捷. 基于模糊神经网络的柴油机故障诊断研究[J]. 内燃机工程, 2016, 37(2):1-4.。

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

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。

船舶故障诊断技术研究【文献综述】

船舶故障诊断技术研究【文献综述】

毕业论文文献综述轮机工程船舶故障诊断技术研究一、研究背景及意义故障诊断的发展和应用,是随着船舶设备技术以及相应的维修模式的发展相联系的。

20世纪以前,船舶结构简单,维修费用低人类对船舶的维修基本上是事后维修,即某部分出现问题后在进行故障分析和维护,故障诊断完全没有引起人们的注意。

进入20世纪后,随着船舶设备本身技术水平和复杂程度的提高,设备故障对船舶产生显著影响,出现了定期维修,一边事故发生前加以处理。

1960年代以后,海南事故频发,人类开始意识到传统的定期维修的弊端,开始变定期为修为与之维修,及监测船舶的工作,预先发现潜在的故障因素,及早采取措施,防止突发性故障。

预知维修方式,不仅大大减少了灾难的发生,而且避免了失修和过剩维修,经济效益可观,很快被大多数船公司认可,促使故障诊断技术得到了迅速发展。

二、国内外故障诊断技术研究现状故障诊断发展至今,取得了很大进步。

但是目前,故障诊断方法的分类还没有统一标准。

根据其理论和方法特点,一般为基于信号处理的方法、基于解析模型的方法和基于知识的方法等三类[]2。

2.1 基于信号处理的方法基于信号处理的方法,通常利用信号模型,直接根据检测数据判断,也可采用相应的信号分析和处理方法,如相关函数如相关函数、频谱、自回归滑动平均等,提取诸如方差、幅值、频率等特征。

直接利用信号模型、回避了抽取对象数学模型的难点,对于线性系统和非线性系统都适用,具有一定的通用性。

这种方法具体可分为下面几种实现方式[]2(1)直接测量法即通过仪器、仪表等,并借助操作人员的感官,通过看、听、摸、嗅等方法,直接测量或观测被诊断对象有关的输出。

若输出超出正常范围,则认为对象经或将要发生故障。

故障诊断技术发展的初期阶段,大多采用这种方法,特点是简单,但常常受操作人员的经验、技术水平和身体状态等的影响,容易出现误判和漏判。

(2)信号处理技术故障往往由于冲击、振荡、碰撞、转速突变等引起,从而也引发相应状态监测传感器的检测信号的突变和噪声增加,各种变化的奇变点处含有丰富的故障信息。

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识别 问题 。 然而神经 网络是基 于经验 风险最大化原则 的学 习 算法 , 求样本 大 , 要 对于小样 本 问题 , 易出现过拟合 、 局部最
优点 等难 题 , 导致 故障诊 断准 确性较 低 , 因此 神经 网络不适
合 于小样 本的船舶柴油机故障诊断 ¨ 。 6 ]
收稿 日期 :0 1 1 — 0 2 1 — 0 1
摘要 : 研究船舶柴油机故障诊断问题 , 由于船舶柴油机故障样本相 当少且样本极不 平衡 , 系统复杂 , 统故障诊断 方法均是 传
采用 大样本 的学 习方法 , 出现过拟合 , 易 得到局部最优解 , 导致船舶柴油机故障的准确率较低。为了提高船 舶柴油机故障 的
准确率 , 采用专 门针对小样本 的支持 向量机进行船舶柴油机故 障诊断 。首先建 立船舶柴油机故 障样本集 , 采用层 次支持 向 量机构造柴油机故 障诊断树 , 解决样本不平衡问题 , 最后进行船舶柴油机故障诊断。实验结果表明, 支持 向量机不仅提高 了 柴油机故 障训练 和诊断速度 , 且提高 了故 障诊断 的准确率 , 较好解决 船舶柴油机 故障诊断 中的过拟 合 、 小样本 等问题 , 以 可 为船舶正 常工作提供保证 。 关键词 : 柴油机 ; 障诊断 : 故 支持 向量机 ; 船舶
图 1 船舶 柴 油机 故 障诊 断 的结 构 框 图
_ , = g( ,) b 厂 n s ∑Y0( + ) ( ) n 。
这样 可 以进行故障诊断 。
3 2 层 次 多类 支持 向 量 分 类 机 .
经网络是 一种性能优 异 的智能学 习方 法 , 具有分 布式存 储 、 并行 处理 和 自组织等 特点 . 泛应用 于故 障诊断领 域 , 由 广 但
统故 障诊 断方法为 主观诊 断法 。 术员 通过采 用仪 器 , 技 凭经 验对 故 障进 行判 断 , 断结 果 主观性 比较 强 , 确度 低 ] 诊 精 。
a c rc c u a y,a d wels l e h rn is le gn a l da n ss n l o v st e ma e d e e n i e fu t ig o i. i
KE W OR : isl n ieF ut i ns ;up rvc r a ie S M) Maie Y DS Dee eg ;alda oi S p o et hn ( V ; r n g s t om n
中 图分 类 号 :P 0 . T 26 3 文 献 标 识 码 : B
S u n Fa tDi g sso a i e e g n t dy o ul a no i fM rne Dis lEn i e
L a 一we I Xi0 i
( ig i o t h i C l g , ig i ee 0 4 3 , hn ) X nt le n o ee Xnt bi 5 0 5 C ia aP yc c l aH
支 持 向 量 机 (u pr vc r c i ,V 是 一 种 基 于统 sp o et hn S M) t o ma e

21 — 5
计学习理论机器学 习方法 , 其基于结构化 风险最小 化原则 的 小样本学 习算法 , 很好 地解 决 了神经 网络 的过拟 合 , 维数 灾 以及局部最优等难题 , 泛化推广能力 强 , 人脸识别 、 在 语音识 别 、 写体识别领域得 到 了成功 应用 , 手 将其 应用 于船 舶柴 油 机故障诊断从理论 上是 可行 的 ] 。因此 本文 提 出一 种 支持
分析 , 建立相应学 习机制 , 获得 的状态监 测 信号进 行识别 对 和分类 , 对故障进 行监 测 、 报 和诊断 。船 舶柴 油机故 障诊 预
断 包 括 以下 内容 :
1 采集船舶柴油机故 障相关特 征信 号。 )

2 从特征信号 中提 取与船 舶柴 油机 工作状 态 的有用 信 )
ABS TRACT : e e e g n sc mp s d o n fs b y t ms n a l s mp e r u t e a d t e s mp e r Dis l n i e i o o e fma y o u s se ,a d f ut a lsa e q i fw n h a l sa e e e t mey u e e t e eo e, r dt n l a l d a n ssmeh d b s d o r e n mb ro ,s mp e a o ig o i xr e l n v n, h r fr ta i o a f u t ig o i i t o a e n a l g u e f a lsh sl w d a n s a s a c r c fe gn al r s n o d rt mp o e t e da n ss a c r c ,we e tb ih d te d e e n i e fu ts m— c u a y o n i e fi e .I r e o i r v h ig o i c u a y u sa l e h is le gn a l a s p e ,u e e he a c ia u p r v co o sr c h i s l n ie fu t ig o i t e o v d t e s mpe i a — is s d t ir r h c l p o t e t rt c n tu t e d e e gn a l d a n s r ,s le h a l mb l h s o t e s e

m ÷ 1 + ∑ i p I C


i= 1
f ( (。 Y( )
S . .E
)+b 1一
r1、


0, i = 1, … , 2, n
式 中, 表示系数 向量 , 表示松驰 向量 , 表示 内积 , C表示 惩罚因子 , 对泛 化能力和误分类率进行折衷处理 。 这样支持 向量机分类 问题转化 成一个 凸二次规划 问题 , 有效的防止局部最优 的问题 出现 , 能够获得全局最优解 。 最后获得支持 向量机分类机 的决策函数 :
1 引言
船舶柴油机是船舶 的心脏 。 其性能好 坏直接影 响着船舶 营运 的安全和效率 。随着 自动化技术 发展 , 船舶 柴油机朝着
大 型 化 、 样 化 、 密 化 方 向发 展 , 多 精 自动 化 程 度 越 来 越 高 . 能
漏掉重大的元件故 障概率相 当大 I 。模糊 数学 法对船 舶柴 4 ]
图 2 支 持 向量 机 结 构 图
对于一个二分类故 障诊断 问题 , n个训 练样 本 : 有

Y ) … , , , ∈R , ∈ { , } 其 中 1表示 正常状 , { Y ) Y -1 1 ,
态 ,一1 表示故 障状 态。为了找到支持 向量机 的最 优分类超
平面 , 需要对一个二 次优问题进行求解 。
息, 即征兆 , 这些 征兆作为柴油机工作状态的判断依据 。 3 采用故 障诊断方法根据 征兆建立故障诊 断器 , 柴油 ) 对 机故障进行正确 诊断。 4 根据诊断结果找 出故 障的位置 、 ) 发生原 因和性质进 一 步分析 , 并做 出相应决策 。 船舶柴油机 故障诊断的结构框架见 图 1 。
求最优分类平面 , 这样 计算 的复 杂度 没有增 加 。 时解 决 了 同
向量机 的船舶柴 油机 故障诊断方法 , 通过支持 向量机建 立船 舶柴油机故 障诊 断器 , 并采用具体实例对其性 能进 行验证
其它算法存在的“ 维数灾难 ” 问题 。支持 向量机 实际是 一种
2 船舶 柴油 机故 障诊 断原 理
船舶柴油机故 障诊 断本质上是一个模 式识别 问题 。 对 是
船舶柴油机 的运行状 态是 否正常进行判 断 . 当船 舶柴油 机发 生故 障后 , 确定柴油机故障发生 的部 位和产 生故障原 因。对 于一个具体 柴油机系统 。 对该系统失 效形式和 故障机理 进行
特殊的神经 网络 , 每个 中间节 点对 应一个 支 持 向量 , 出是 输 中间节点的线性组合 , 支持向量机结构如 图 2所示 。
第2 卷 第5 9 期
文章 编号 :0 6 9 4 (0 2 0 — 25 0 10 — 3 8 2 1 ) 5 0 1 — 4



仿

22 月 0 年5 1
船 舶 柴 油 机 故 障 诊 断 方 法 的 研 究
李 晓 伟
( 台职 业 技 术 学 院汽 车 系 , 北 邢 台 04 3 邢 河 5 05)
故 障树分析 方 法根 据 船舶 柴 油机 系统 故 障 , 立故 障 判断 建 树, 按树枝状逐级 细化 , 后确 定故 障位置 。该 方 法理 论性 最 强, 技术 比较成 熟 , 故 障树建 立困难 。 概率值难 以确 定 , 但 且
于船舶柴 油机的系统 特性 。 障样本 少 , 故 是一种 小样本模 式
3 支持 向量 机
3 1 支 持 向量 分 类 机 .
船舶柴油机故障诊断是一种分 类问题 , 因此本 文采用 支 持 向量分类机 。对于线性分类 问题 , 持 向量分类 机就是 找 支
到一个超平面把正常 和故 障样本 分开 。对 于非线性 问题 , 通 非线性 函数将其 映射 高维 空间中 . 并在该 高维空 间进行线性
ae n e,a d f a l e l e ed e e n ie fu t ig o i.T ee p rme t l e u t s o a u p r v co c i e n n l r ai d t is le gn l d a n ss h x e i y z h a i n a s l h w t t p o t e trma hn r s h s
经验 确定 模糊化值 , 参数 需要 反复调 整 , 导致船 舶柴 油机故 障准确性受到影 响。灰色关 联度故 障诊 断法 通过对 因素 间 关联程度进行分析 , 研究 正常 与故 障状态 的关联性 , 而确 从 定船舶柴油机 工作 状 况 , 但是 其 只能 对 多参数 故 障识 别有
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