船舶柴油机故障诊断系统知识库柔性设计

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某舰艇柴油机冷却系统智能故障诊断系统设计

本系统知识库的存储过程当中，采用 3 层神经网络结构，从以上的舰艇柴油机冷却系统的故障分析来看，输入层神经元个数为 6，输出层神经元个数为 16。在此我们选取隐含层神经元个数为 18，这样就完全可以实现以上知识库的存储。
3 智能故障诊断专家系统的实现
智能故障诊断专家系统的实现是一个复杂的工程，本系统采用模块化结构，总体系统结构如图 2 所示。
缸超载（F1），气缸后燃（F2），淡水阀关闭或坏（F3），淡水
泵压力低（F ），淡水管系泄露（F ），淡水泵压力高（F ），
4
5
6
淡水旁通阀开度小（F7），淡水管系堵塞（F8），冷凝器管系堵
塞（F9），海域气候不适宜（F10），海水泵压力低（F11），海水
图2 系统结构图
Visual Basic 是一种可视化的、面向对象和采用事件驱动方式的结构化高级程序设计语言。使用 Windows 内部的应用程序接口（API）函数、动态链接库（DLL）、动态数据交换（DDE）、对象的链接与嵌入（OLE）及开放式数据访问（ODBC）等技术，可以高效、快捷地开发出 Windows 环境下功能强大、
两个部分。知识库的获取部分就是针对被诊断对象提取训练样本的过程。通过被诊断对象在正常情况下和故障情况下运行时的特征参数提取归纳出训练样本。训练样本的选择应遵循两条原则：(1) 相容性，即样本之间不能有冲突；(2) 遍历性，即样本具有代表性 [4]。
知识库的存储部分就是将获取的知识通过权值和阈值存储在各神经元节点上。
军事测控技术
文章编号：1671-4598(2009)05-0909-02
计算机测量与控制.2009.17(5) Computer Measurement & Control

基于知识图谱的柴油发动机故障诊断研究与系统设计

基于知识图谱的柴油发动机故障诊断研究与系统设计作者：陈柯谭屈山王佳李伟江雨澳袁文丹吴浩来源：《现代信息科技》2024年第10期摘要：由于高速公路施工项目工期短、成本高等原因，高速公路施工现场的柴油发动机在发生故障时，需要得到及时的故障诊断和故障处理。

通过BiLSTM-CRF模型实现故障实体抽取和关系抽取，利用结构化的语义网络来描述柴油发动机故障知识，以此构建柴油发动机故障领域知识图谱。

同时，结合贝叶斯网络实现故障原因推理以对其知识图谱进行补全，还设计了基于知识图谱的柴油发动机故障诊断系统，以全面提升高速公路施工现场工程机械的维修效率。

关键词：柴油发动机；故障领域；实体抽取；语义网络；贝叶斯网络中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2024）10-0112-06Diesel Engine Fault Diagnosis Research and System Design Based on Knowledge GraphCHEN Ke1， TAN Qushan2， WANG Jia2， LI Wei2， JIANG Yuao2， YUAN Wendan1，WU Hao1（1.Chengdu Branch of Sichuan Chengmian Cangba Expressway Construction & Development Group Co.， Ltd.， Chengdu 618206， China; 2.Sichuan Digital Transportation Technology Co.，Ltd.， Chengdu 610218 China）Abstract： Due to the short construction period and high cost of highway construction projects，diesel engine on the highway construction site needs to receive timely fault diagnosis and troubleshooting when it malfunctions. It uses the BiLSTM-CRF model to extract fault entities and relationships， a structured semantic network is used to describe the knowledge of diesel engine faults， and a knowledge graph in the field of diesel engine faults is constructed. At the same time，Bayesian networks are combined to achieve fault cause inference and complete its knowledge graph.A diesel engine fault diagnosis system based on knowledge graph is also designed to comprehensively improve the maintenance efficiency of construction machinery on highway construction site.Keywords： diesel engine; fault field; entity extraction; semantic network; Bayesian network0 引言高速公路施工現场的柴油发动机在运行过程中会产生大量的部件故障信息，这些数据中蕴含着丰富的价值，但维修人员无法充分利用这些数据进行故障诊断和故障排除[1]，因此构建柴油发动机故障领域知识图谱和故障诊断系统是需要深入研究的课题[2]，这一研究过程需要以语义信息为基础[3]。

关于船舶柴油机故障数据库的设计与实现

关于船舶柴油机故障数据库的设计与实现周峰;宋育强;汪玮;梁振臣【摘要】柴油机自问世以来,因其固有的优势,被应用于船舶运输业,并扮演着船舶核心动力的角色,其性能的好坏直接影响着船舶营运的安全和效率.柴油机工作环境多变、条件恶劣,故障发生率极高,且柴油机系统具有多层次、复杂等特性.基于柴油机故障的特点,探讨关于船舶柴油机故障数据库的设计与实现,以期提供相关借鉴.【期刊名称】《现代制造技术与装备》【年(卷),期】2016(000)010【总页数】2页(P94-95)【关键词】船舶;柴油机;故障数据库【作者】周峰;宋育强;汪玮;梁振臣【作者单位】92569部队司令部,三亚 572000;92569部队司令部,三亚572000;92569部队司令部,三亚 572000;92569部队司令部,三亚 572000【正文语种】中文由于船舶柴油机是一个同时涉及多个领域科学知识的复杂系统，所以难以用单个合适的模型完整表达其结构，同时也难以清晰描述出系统输入和输出之间的关系。

因此，其故障状态同样难以用精确的模型进行表达。

可见，船舶柴油机的故障具有复杂性、层次性、相关性、时间性、偶然性、相对性等特点。

1.1 复杂性由于柴油机系统包含多领域技术，其各个子系统中不同工质的性能状态以及各零部件之间都存在互相影响、互相联动的关系。

一种工质的性能状态变化必然会引起同种工质其他性能状态的变化，也会引起系统内同一位置不同工质的性能状态变化；一个零部件的运转出现了故障状态，必然导致与之联动零部件甚至整个运转系统出现故障状态。

这些情况导致故障状态与故障原因之间错综复杂的关系，即一种故障原因有可能引起多个故障状态，一个故障状态有可能是由多种故障原因同时引起的。

因此，故障分析诊断技术具有复杂性。

1.2 层次性虽然船舶柴油机是一个包含多领域技术的综合体，但仍旧是一个系统，而层次性是系统所具有的特性。

船舶柴油机系统的结构，可以根据不同的标准进行系统的逐层划分，逐级细化，直到单一零部件。

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。

船用PA6柴油机故障诊断专家系统知识库的设计

船用PA6柴油机故障诊断专家系统知识库的设计
任长合;王国治
【期刊名称】《船海工程》
【年(卷),期】2010(039)001
【摘要】以PA6STC船用柴油机的状态监测与故障诊断专家系统开发为目标,构造专家系统知识库.诊断型知识采用了框架结合产生式规则的表示方法,利用SQL Server作为开发工具,进行相关的数据库设计,使知识库和推理机相对独立,利用
C++Builder开发友好操作界面,实现正向不精确推理.
【总页数】3页(P75-77)
【作者】任长合;王国治
【作者单位】中国人民解放军镇江船艇学院,镇江,212003;江苏科技大学,船舶与海洋工程学院,镇江,212003;江苏科技大学,船舶与海洋工程学院,镇江,212003
【正文语种】中文
【中图分类】U664.121;TK428
【相关文献】
1.柴油机故障诊断专家系统知识库设计 [J], 鄂加强;龚金科;王耀南;刘湘玲;成志明
2.基于二叉树的某型船柴油机控制系统故障诊断专家系统 [J], 王学杰;贺国;陈连树
3.船用康明斯柴油机故障诊断专家系统的设计与应用 [J], 黄学卫;李金寿;鲍苏宁
4.船用柴油机故障诊断专家系统知识库的构建 [J], 张栋;叶林昌;王国治;李国刚;童宗鹏
5.柴油机磨损状态监测及故障诊断专家系统知识库建立的研究 [J], 黄碧华;裘崇伟;谢友柏
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船用柴油机故障诊断技术及维护案例解析

结合当前我国船用柴油机故障诊断技术的发展变化情况来看，现代科学技术水平的不断提高，使得柴油机从最先的事后维修发展到了定时维修，再到视情维修，有效提高了柴油机故障诊断技术水平，提高了柴油机运行时的安全性与可靠性，防止船用柴油机在正常运行中突发故障，影响对船舶的正常动力供给，确保船舶正常运行。

一、船用柴油机故障诊断分析1、船用柴油机油液成分以及状态分析在船舶运行过程中，柴油机需要长期持续运行，在此状态下，设备内部的各个零件磨损不可避免，长此以往，金属零件磨损程度越高，会逐渐在润滑油当中形成不少微粒，一旦船舶运行过程中，船用柴油机发生动力系统异常现象，那么相关人员可以从柴油机的油液入手，对柴油机的故障进行分析，明确柴油机内各个零件的实际磨损情况。

结合目前我国柴油机油液成分分析情况来看，常见的分析方法有光谱、铁谱两类。

铁谱分析仪在工作过程中首先会由蠕动泵采集油样，随后样品进入玻璃基片，在玻璃基片的周边有左磁极、右磁极等物，在基片中会完成油液分析工作。

油液铁谱分析仪工作原理如图1所示。

图1 油液铁谱分析仪工作原理在应用铁谱对船用柴油机进行分析时，可以获取柴油机内相关金属微粒的大小、成分以及形状，但是对于柴油机当中的有色金属很难开展高灵敏度的判别。

当采用光谱分析法在柴油机油液进行分析时，主要检测内容是对柴油机润滑油中磨损元件的含量进行检测，但是却没有办法有效获取柴油机的微粒形状以及磨损类型。

2、船用柴油机异常噪音以及振动分析根据船用柴油机的运行状态来看，柴油机在正常运行时，其设备内部的各个机械构件会进行有规律的振动与运转，因此在其正常运行状态下，可以利用传感器对其进行监控，检测发动机是否存在异常状态。

当柴油机在正常运行的情况下出现异常噪音，或者出现运转振动异常现象时，可以应用传感器设备对柴油机的运行信息进行采集，随后再通过相关处理器对柴油机信息进行分析与判断，在此过程中，一定要充分结合柴油机的运行动力学、工作原理、机械结构等技术参数，以便能够判断出柴油机的运行状态。

柴油机故障诊断专家系统知识库设计

维普资讯
汽２００６年（２）ｌ期第８卷第ｌ
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２０６３０２８
柴油机故障诊断专家系统知识库设计丰
鄂加强，龚金科王耀南，，刘湘玲成志明，
ａｐｉａｉｎｓｏｔａｅｆｕｔｉｇｏｉｅｐｒｓｓｅｆｒｄｅｅｎｉｅｈｓｈｇｏｅａｔａｃｒｃｎｔｎｒｃｉｐｌｔｈｗｈｔｈａｌｄａｎｓｘｅｔｙｔｍｉｓｌｅｇｎａｉｈｆｒｃｓｃｕａｙａｄｓｒｇｐａｔｃｏｔｓｏｏ —
油机故障诊断专家系统的关键因素。
１前言
２柴油机故障诊断知识获取
柴油机是机一电一液等各种子系统组成的复杂机电设备，利用现代测试技术、信息处理技术、计算机技术和人工智能技术以及故障诊断技术对其进行不解体测试与诊断，准确确定柴油机发生故障的位置与类型，不仅可以减少人力、物力上损失，而且能使更多的维修人员具有该领域专家的分析判断柴油
ｔｎｓｔａａｔｒｆｄｅｅｎｉｅａｅｍａｉｕａｅｙａｐｙｎｕｚｈｏｙｈａｌｄａｎｓｓｋｏｅｇｏｉｔｅｐｒｍｅｅｓｏｉｓｌｅｇｎｒｎｐｌｔｄｂｐｌｉｇｆｚｙｔｅｒ，ｔｅｆｕｔｉｇｏｉｎｗｌｄｅｆｒｏａｄｅｅｅｇｎｓｅｐｅｓｄｂｈｏｉａｉｎｏｉｅｅｔｙｆｋｏｌｄｅｒｐｅｅｔｔｎ，ａｄａｍｕｔｂｓｌ．ｉｓｌｎｉｅｉｘｒｓｅｙｔｅｃｍｂｎｔｆｆｒｎｏｄｆｗａｓｏｎｗｅｇｅｒｓｎａｉｏｎｌ．ａｅｍｕｔｉｉ１ｙｒｋｏｌｄｅｂｓｒｆｕｔｄａｏｉｅｐｒｓｓｅｉｂｉｎｌｍａａｅｎｉｔｉｅ．Ｔｅｒｓｌｆｉａｅｎｗｅｇａｅｆａｌｉｇｓｓｘｅｔｙｔｍｓｕｌａｄｗｅｌｎｇｄａｄｍａｎａｎｄｏｎｔｈｅｕｔｏｔｓｓ

船舶动力装置智能故障诊断技术分析

船舶动力装置智能故障诊断技术分析摘要：动力装置是船舶运行的核心装置，动力装置能否正常运转将会直接影响到船舶航行期间的稳定性与安全性，科学有效的故障诊断技术正是保障动力装置安全运转的关键。

通过对船舶动力装置展开分析，并结合实际对智能故障诊断技术提出个人看法，希望为智能故障诊断技术在船舶动力装置中的应用带来参考，进而让船舶的航行效果得到进一步提高。

关键词：船舶；动力装置；智能故障诊断技术船舶动力装置作为支撑船舶行业的关键，随着科技发展船舶动力装置变得越来越复杂，复杂性偏高的船舶动力装置在发生故障后，其维修、诊断难度也在增大。

通过合理利用智能故障诊断技术对船舶动力装置进行故障诊断与监测，能够在一定程度上提高船舶动力装置的运行安全性。

因此，有必要对智能故障诊断技术在船舶动力装置中的运用进行研究。

1智能故障诊断技术国内外研究现状1.1信号获取1）热工参数信号。

爆发压力、排温等热工参数会反映出设备各个部件的运行情况，在对排气系统堵塞等异常故障判断时，可以利用该信号来进行诊断。

外国学者Rubio等在监测了柴油机运行的同时完善了对应的数据库，而我国专家骆康明等则规划设计出了热工参数智能检测仪，该设备能够在运行期间针对船舶动力装置开展信号的自动检测。

2）振动信号。

船舶动力装置能够通过柴油机机体振动、表面局部振动等方式来完成对燃油系统、配气机构等零部件的故障诊断，利用振动信号所开展的诊断具有速度快、精度高等优势。

对于船舶动力装置而言，振动信号可以在早期故障预报以及故障在线监测中发挥出应有的价值。

国外学者利用雅典加速度传感器针对气缸振动信号开展了故障特征分析，在分析中发现了振动信号在不同状态下存在振动频率上的巨大差异。

国内学者则结合振动信号传递提出了振动传感器的布置优化模式，这也为船舶动力装置的故障诊断提供了帮助。

3）其他信号。

采用激光诊断的方式能够实现对柴油机缸内燃烧过程的全面监测，而柴油机效率损失等异常问题则能够利用瞬时转矩来进行判断。

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第３４卷第１期２１年３月０１
中国航海
ＮＡＶＩＡＴ１Ｇ０ＮＯＦＣＨＩＡＮ
Ｖｏ．４Ｎｏ１１３．
Ｍａ．２１ｒ０１
文章编号：００６３２１）１０２ —０１０ —４５（０１００６４
ＲｅｅｒｈＩｓｉｕｅＳａｇａ２０５Ｃｈｎ）ｓａｃｎｔｔ，ｈｎｈｉ０３，ｉａｔ１
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＴｈｅｆｅｉｅｄｓｇｎｏｏｗｌｄｇｅｂａｅｉａｔｄｉｎｏｉｙｓｅｏａｉｅｅｎｇｉｅｉｎｒｄｕｅＴｈｌｘｂｌｅｉｆｋｎｅｓｎｆｕｌａｇｓｓｓｔｍｆｒｍｒｎｅｄｉｓｌｅｎｓｉｔｏｃｄｅ
ＣＨＥＮｎ，ＺＨＥＮＧａ — ｈａＦｅｇＹｕｎｚｎｇ
（ａｅＫｅｂａｏｒａｉａｉｎａｄＳａｅｙＴｅｈｎｌｙ，ＳｎｇｉＳｐａｄＳｈｐｐｎＳｔｔｙＬａｏｒｔｙｏｆＮｖｇｔｏｎｆｔｃｏｏｇｈａｈａｈｉｎｉｉｇ
ｔａｉｔｎｏａｌｍｏｅｓｔｒｕｈｃａｇｎｈｎｗｌｄｅｂｓｔｏｔｒｐｏｒｍｍｉｇＢｓｄｓｓｒｆｉｎｌｏｖｒａｉｆｆｕｔｏｄｌｈｏｇｈｎｉｇｔｅｋｏｅｇａｅｗｉｕｅｒｇａｈｎ．ｅｉｅ，ａｕｅｒｄｙｅｉｔｒａｅｉｐｏｉｅＯｓｔｖｌｅｆｗｅｇｔｎｉｓｓｏｈｅｒ［ｎｔｒ．Ｐｒｃｉａｐｒｔｎｐｏｅｈｔｔｅｎｅｆｃｓｒｖｄｄｔｅａｕｓｏｉｈｓａｄｂａｅｆｔｅｎｕａｅｗｏｋａｔｌｏｅａｉｒｖｓｔａｈｃｏ
中图分类号：６．２Ｕ６４１１文献标志码：Ａ
ＦｌｘｂｅＤｅｉｎｏｅｉｌｓｇｆＫｎｏｅｇｓｎＦａｔＤｉｇｏｉｗｌｄｅＢａｅｉｕｌａｎｓｓ
Ｓｓｅｏ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱａｉｅＤｉｓｌＥｎｉｅｙｔｍｆｒＭｒｎｅｅｇｎ
ｓｓｅｈｓｇｒａｌｘｂｉｉｙｉｅｌｎｔｆｅｅａｔｍｏｌｎｕｔｓａｖｒｅｙｏｆｄａｙｔｍａｅｔｆｅｉｌｔｎｄａｉｇｗｉｈｄｉｆｒｎｔｆｕｌｄｅｓａｄｓｉｅａｉｔｉｇｎｏｔｃｔｒｔ．ｓｉａｇｅｓＫｅｒｓ：ｓｐ，ｎａａｎｎｅｒｎｙｗｏｄｈｉｖｌｅｇｉｅｉｇ；ｄｅｅｎｇｎｉｓｌｅｉｅ；ｆｕｌｄａａｔｉｇｎｏｉｓｓ；ｆｅｉｅｄｓｇｎ；ｄｔｂａｅ；ｋｗｌｄａｅ；ｎｕ— ｌｘｂｌｅｉａａｓｎｏｅｇｅｂｓｅｒ１ｎｅｗｏｋａｔｒ
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船舶柴油机故障诊断系统知识库柔性设计
陈锋，郑元璋
（上海船舶运输科学研究所航运技术与安全国家重点实验室，海２０３）上０１５
摘要：绍了船舶柴油机故障诊断系统实现知识库柔性设计的一种解决方案。系统采用船舶综合监控系统服务介器基础数据库上的热工参数，过神经网络技术实现对柴油机的运行状态进行自动实时诊断。诊断所用的故障知通识保存在客户端知识库上，用户开放，对当故障模型发生变化时，需做简单的知识库更新，无需对主程序做任只而何修改，于系统功能扩展。另外，断软件提供了灵活的界面用于处理神经网络的权值阈值。实际应用表明，便诊诊断系统具有很大柔性，处理不同的故障模型，对不同诊断对象适应性强。能针关键词：舶、船工程；油机；障诊断；性设计；据库；识库；经网络船舰柴故柔数知神