ART网络在柴油机故障诊断中的应用

将人工神经网络应用于柴油机故障诊断，给出了一种利用自适应共振理论（ＡＲＴ模型）的故障模式识别方法及应用实例。     

贝叶斯网络在柴油机动力装置故障诊断中的应用

试图将贝叶斯网络应用于柴油机动力装置的故障诊断中,采用贝叶斯网络故障诊断模型,理论上可以表示更加复杂的系统,从而改善诊断结果,并按最优原则充分利用观测信息,进行专家知识积累.     

模糊故障诊断在船舶柴油机换气系统中的应用

为迅速、准确地判断船舶柴油机换气系统发生的故障,根据柴油机换气系统的工作过程,把柴油机换气系统故障数据列为7个故障征兆类型和19个故障数据类型,建立故障征兆隶属函数,根据最大隶属度原则进行诊断,将模糊故障诊断方法用于柴油机换气系统,提出1种有效的故障诊断方法.     

过量空气系数a在船用增压柴油机中的作用和意义

通过对船用低速废气涡轮增压柴油机过量空气系数ａ的论述，讨论了过量空气系数ａ在今天大型低速柴油机上的作用和意义，提出了在柴油机运行管理中保持过量空气系数ａ值最大的基本准则这个新的概念。并且对当前国内外在船用增压柴油机方面的一些先进技术和措施进行了探讨。     

P-T燃油系柴油机的故障诊断系统

介绍了针对P -T燃油系柴油机的特点设计的一套便携式故障诊断系统。采用非接触定位信号 ,解决了无高压油管柴油机无法用提取高压脉冲传感信号来确定缸位的问题。对发动机的一系列参数进行了综合测试 ,并参照厂家的技术要求对发动机的故障进行诊断 ,为柴油机的维修与管理提供了依据。实际应用表明 ,该系统在起动电流法测缸漏方面简便有效。     

支持向量机在船舶柴油机废气涡轮增压器故障诊断中的应用

为提高船舶柴油机废气涡轮增压器的可靠性,确保人员及船舶设备的安全,基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相关理论,对船舶柴油机废气涡轮增压器进行智能故障诊断.根据SVM智能故障诊断理论,分析废气涡轮增压器常见故障;研究SVM在船舶柴油机增压器故障诊断中的应用.仿真实验表明:SVM在柴油机废气涡轮增压器故障诊断中具有很出色的拟合能力;运用SVM理论对柴油机增压器故障进行智能诊断是可行的.     

大型低速共轨电喷船用柴油机排放特性分析

为研究船舶柴油机的防污染问题,依据《MARPOL 1973/78》附则VI对船舶柴油机排放物的最新要求,对船用某大型低速二冲程十字头共轨电喷柴油机进行排放测试,分析排放物(THC,NOx,CO2,CO和O2)随负荷变化的排放特性,得出按推进特性运行时THC,NOx,CO2,CO和O2的排放规律.结果表明:该型柴油机在各负荷下运行时,缸内燃烧过程充分;按经济理念设计的降速运行可获得经济效益;与传统柴油机相比,该型柴油机在NOx和CO2排放上明显改善.     

船用二冲程高压共轨电控柴油机的运行仿真

为更好地培训轮机员操作船用二冲程高压共轨电控柴油机,并掌握其技术规范和工作原理,开发出电控柴油机控制仿真系统.该系统在柴油机建模基础上,运用计算机仿真技术,建立柴油机运行的控制仿真模型;以CAN总线构建仿真硬件平台;运用VB 6.0编程实现系统仿真.该系统已用于培训教学,仿真精度满足预期要求,为高压共轨电控主机的仿真打下基础.     

燃油经挤性对船用柴油机发展的巨大影响

自一九七三年发生石油危机以来,燃油价格暴涨,因而燃油经济性已成为船用柴油机设计时考虑的首要因素。本文论述了近十多年来主要柴油机制造厂为了提高燃油经济性所采取的措施和获得的成就,并指出目前低速柴油机的主要结构已趋于相同:超长冲程、带空气弹簧的直流气阀扫气式超低速柴油机。     

基于小波分析的柴油机配气机构故障诊断

讨论了小波分析的原理与应用特性以及在处理具有非平稳动态信号的柴油机故障诊断中的应用.     

基于EMD的Hilbert变换的柴油机气缸套磨损故障诊断

为准确地对柴油机进行状态监测和故障诊断,运用基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的Hilbert变换,对船用低速柴油机缸盖振动加速度信号进行分析.改变柴油机的转矩和转速,测量各工况下缸盖的振动信号,并对其进行分析;将柴油机的6个缸分为3组,分别采用3种不同性能的气缸油,让柴油机在额定工况下连续运转,测取活塞环与气缸套在不同间隙时的缸盖振动信号.结果表明,当转矩和转速同时增大时,振动加速度信号特征频带变化不大,但能量相应增加;当转矩和转速保持不变,活塞环与气缸套间隙增大时,振动加速度信号特征频带发生改变,并且能量增大.与快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)法及功率密度谱法的对比表明,基于EMD的Hilbert变换可以有效处理缸盖的振动信号,并可以运用到气缸套磨损故障的诊断中.     

基于BP神经网络与时间序列分析的柴油机故障诊断

将时间序列分析和神经网络相结合应用于柴油机振动故障诊断.从时间序列分析的结果中提取柴油机故障的特征参数,然后以此建立相应的神经网络,识别柴油机的运行故障,大大提高诊断的准确性.讨论柴油机气阀间隙异常的诊断和柴油机负荷状态的识别,并给出振动特征参数与柴油机工作状态之间的关系.     

船用二冲程柴油机热工分析中△p与△H的应用

描述数字和网络通信技术在船用二冲程柴油机工况测试分析中的实际应用，用缸内压强变化△p和工质的比焓△H参数以及热工技术的分析方法对柴油机工况进行实时监测．对△p和△H参数在热工分析中的物理意义与数学方法进行探讨．根据进排气温度T，△p和△H等参数，按照热力学开口系统考察船用二冲程柴油机运行工况，实现对柴油机的燃烧、运行和故障前兆现象的实时监控．     

船用二冲程柴油机热工分析中Δp与ΔH的应用

描述数字和网络通信技术在船用二冲程柴油机工况测试分析中的实际应用,用缸内压强变化Δp和工质的比焓ΔH参数以及热工技术的分析方法对柴油机工况进行实时监测.对Δp和ΔH参数在热工分析中的物理意义与数学方法进行探讨.根据进排气温度T,Δp和ΔH等参数,按照热力学开口系统考察船用二冲程柴油机运行工况,实现对柴油机的燃烧、运行和故障前兆现象的实时监控.     

柴油机技术状态及故障诊断的一种有效的新方法

本文论述了柴油机技术状态及故障诊断的新方法——应用轴系扭振的特性作为故障诊断的手段。笔者根据研究成果,阐明了柴油机工作过程与扭振特性之间的紧密关系及相互间对应的因果联系,讨论了柴油机机械故障与扭振特性的影响。结论是轴系扭振将是柴油机技术状态及故障诊断的一种前途广阔的有效的新途径,将成为振动噪声故障诊断的一项极其重要的方法。文章还提出了今后的研究方向。     

采样数据系统的故障诊断问题

系统地阐述了采样数据系统的故障诊断问题,分析了其核心所在,并简要介绍了目前的主要研究结果.     

EEMD能量熵和奇异值熵与SVM融合的船用空压机故障诊断

针对船用往复式二级空压机振动信号非线性、非平稳性问题,利用振动信号辨识故障,综合集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）和支持向量机（support vector machine, SVM）的信号处理优势,提出一种将EEMD能量熵和奇异值熵与SVM融合的船用空压机故障诊断方法。模拟正常状态和4种故障状态进行故障诊断实验。采集的振动信号用小波降噪法进行处理。为模拟船用空压机实际工作环境,在EEMD处理过程中加入加性高斯白噪声（信噪比7.5 dB）。以相关性为评价指标选取各状态下本征模态函数（intrinsic mode function, IMF）,并以每个IMF的能量熵和奇异值熵作为特征值,采用SVM分类器识别故障。实验表明：与基于经验模态分解（empirical mode decomposition, EMD）和SVM等故障诊断方法相比,该方法能更有效地识别故障。该方法在实船应用中获得较好的诊断效果,可为现代船舶智能故障诊断研究提供参考。     

基于正交试验设计和模糊分析的船用柴油机燃烧系统参数匹配优化

为研究柴油机燃烧系统参数匹配对柴油机动力和排放性能的影响,利用AVL_BOOST和AVL_FIRE建立4190ZLC-2型船用柴油机整机模型和缸内燃烧高压循环模型,应用正交试验设计方法进行柴油机进气系统参数、喷油系统参数和燃烧室结构尺寸参数的仿真。利用模糊数学对仿真结果进行分析并优化。研究结果表明,通过模糊分析可以得出燃烧系统参数对4190ZLC-2型柴油机性能的影响主次顺序。将柴油机NO_x排放和指示功率作为评价指标,并设置其权重分别为0.6和0.4时,优化后的参数为:喷孔直径0.30 mm、喷油提前角24°、油束夹角160°、涡流比0.4、喉口直径135 mm、凸台高度6.6 mm、凹坑半径18 mm。对应的指示功率为54 kW,与原机仿真值55 kW接近;NO_x排放质量分数为0.009 86%,比原机仿真值0.022 50%低了56.02%。说明该优化方法在保证柴油机功率不损失的情况下可大幅降低NO_x排放。     

基于集成超1-依赖分类器的柴油机振动信号故障诊断方法

为进一步提高柴油机智能化诊断系统的诊断准确率,针对不同工况柴油机缸盖振动信号的特点,利用4层小波包分解提取缸盖振动信号的特征向量,采用基于信息熵最小化的多区间离散化分析确定特征向量的离散区间,利用改进的超1-依赖贝叶斯分类器对模拟故障状态下的离散数值进行分类.实验结果表明,该方法对不同载荷、转速及混合工况下柴油机故障的...