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船舶柴油机智能诊断技术与应用研究
| 论文题名： | 船舶柴油机智能诊断技术与应用研究 |
| 关键词： | 船舶柴油机;故障诊断;瞬时转速;仿真计算模型;小波包技术;神经网络 |
| 摘要： | 船舶柴油机作为船舶的主要动力设备，是整个船舶的心脏所在。随着船舶向大型化、自动化以及集成化的方向发展，对船舶柴油机也提出了更高的要求。由于船舶柴油机所处工作环境恶劣，故障形式复杂多变，因此加强船舶柴油机的故障诊断技术的研究，不仅能保证船舶的正常运行，而且能从根本上转变设备的维修方式，进一步提高维修质量，降低船舶维护成本。 本文围绕挖泥船和海监船项目背景，综合运用瞬时转速诊断法、振动诊断法、智能诊断法等多种诊断技术，实现对船舶柴油机的故障诊断。本文完成的研究工作主要包括: (1)以4120SG型柴油机为研究对象，对瞬时转速的诊断机理进行了深入分析，建立了瞬时转速的仿真计算模型。通过仿真计算，探索了不同工况下瞬时转速的变化规律。研究了二冲程与四冲程机瞬时转速提取技术，提取了4120SG柴油机实测瞬时转速信号，并将测试结果与仿真计算结果进行对比分析，验证了瞬时转速仿真计算模型的有效性，为柴油机的故障诊断提供理论依据。 (2)根据内燃机扭振理论，建立了瞬时转速谐次诊断模型，从理论上分析了瞬时转速谐次幅值和相位的变化规律，并结合4120SG型柴油机单缸与多缸故障试验研究，提出了基于谐次相位法的多缸机故障诊断技术，确定了瞬时转速的谐次诊断规则，并成功应用于实船的故障诊断。 (3)利用抽区间法和小波包技术分析了缸盖振动的特征变化规律。重点研究了失火故障、气门间隙异常、气阀漏气以及供油提前角异常等故障状态下缸盖振动信号时域诊断指标、频域诊断指标以及小波包能量百分比的变化情况，为柴油机的智能化诊断提供试验依据。 (4)研究了基于神经网络与DS证据理论的信息融合诊断技术，提出了分层网络诊断模型。通过对比分析BP网络与RBF网络，确定了BP网络与证据理论作为分层网络的基本组合形式，并利用4120SG型柴油机的故障数据验证了分层网络诊断模型的可行性和有效性。 (5)综合运用研究成果，以LabVIEW为开发平台研制了船舶柴油机智能故障诊断系统。重点研究系统分层网络诊断模型的设计、良好的人机交互界面、动态化故障知识库的实现以及有效数据存储机制的建立等，并将故障诊断系统应用于挖泥船的状态监测与故障诊断上，得到了良好的用户反馈。 |
| 作者： | 肖小勇 |
| 专业： | 轮机工程 |
| 导师： | 向阳 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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