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原文传递船舶机舱典型设备声发射故障诊断方法研究

论文题名：	船舶机舱典型设备声发射故障诊断方法研究
关键词：	船舶机舱;故障诊断;声发射;机器学习
摘要：	船舶机舱设备包括主柴油机、发电柴油机组、轴系、压缩机、泵及其他辅助设备等，可以分为往复机械和旋转机械。离心泵作为船舶的液体运输设备，是一种典型的旋转机械，因其结构简单、流量范围宽，在船上得到了广泛应用；而柴油机既可用于船舶的主动力，又可应用于发电机组，是一种典型的往复机械。因此以离心泵作为旋转式机械设备的典型代表，以柴油机作为往复式机械的典型代表，研究基于声发射的船舶机舱典型设备智能监测诊断方法，有利于拓展声发射监测诊断方法的应用，为船舶机舱智能状态感知提供技术支撑。　　声发射检测技术是一种无损检测技术，具有无损、高信噪比的独特优势，在柴油机和离心泵监测诊断方面的应用研究越来越受到重视。但如何选取合适的特征参数进行故障定位与严重程度判断尚需进行研究。本文分别以某型号卧式离心泵和某型号6缸四冲程废气涡轮增压船用柴油机为研究对象，针对离心泵和柴油机燃烧室常见故障，进行了相关研究，以实现利用声发射信号对船舶机舱典型设备进行智能监测诊断。论文的主要研究内容和结论如下：　　1、针对船用离心泵易出现的叶轮堵塞、叶轮磨损和滚动轴承内圈、滚珠、外圈磨损故障，设计了一系列不同故障程度的模拟方案，编写了基于LabVIEW软件的声发射数据采集程序，构建了离心泵故障模拟试验的测试系统，经过一系列故障模拟试验，形成了故障诊断数据集。　　2、分析了离心泵各故障模拟试验声发射信号特征，进行了时域分析、频域分析和小波包分析，提取了声发射信号3层小波包分解各节点能量占比、时域的振铃计数、脉冲因子和频域的均方根频率等作为特征参数。　　3、在已有的柴油机燃烧室声发射数据基础上，分析了柴油机燃烧室各故障模拟试验信号特征，提取了排气阀漏气和活塞环磨损故障的特征参数分别为：燃烧段340~420℃A范围8~41kHz频率段内的信号功率、425~500℃A段信号8~39.7kHz频段内的信号功率等。对离心泵和柴油机特征参数集的分类性能进行初步分析，结果显示，特征参数集还可以得到进一步的优化，如特征优选及降维，并比较了旋转式机械设备和往复性机械设备在特征参数提取方面的异同性。　　4、采用了机器学习方法分别对离心泵故障和柴油机燃烧室故障进行故障诊断。分析了特征参数集中特征的优先机制；使用DBSCAN聚类算法进行异常值检测；分别使用PCA和自编码算法进行特征参数集降维；对比了BP神经网络和非线性支持向量机的状态识别效果，在基于单个分类算法分类准确率较低的情况下，使用基于SVM和BP神经网络的投票分类器进行状态识别可以有效改善故障诊断效果。　　本文将声发射技术应用于船舶机舱设备的故障诊断，对船舶机舱设备声发射监测诊断时特征参数的提取、基于数据驱动的状态识别等问题进行了研究，为船舶机舱设备的综合诊断、智能机舱提供了技术支撑。
作者：	胡嘉
专业：	轮机工程
导师：	余永华
授予学位：	硕士
授予学位单位：	武汉理工大学
学位年度：	2021