【摘 要】
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船用柴油机是船舶动力装置的核心组成部分,对柴油机进行健康评估可以提高船舶运营的安全性和经济性,是船舶正常运行的重要保证。文章以Z6170ZICZ-1型柴油机为研究对象,进行船用柴油机健康评估系统开发,主要研究工作和结论如下:(1)依据相关数据统计结果,围绕高故障率的燃烧室部件,开展喷油器针阀磨损、喷油开启压力降低、喷油器堵塞、排气阀漏气和活塞环磨损故障试验的研究。对船用柴油机的主要激励源进行分析,
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船用柴油机是船舶动力装置的核心组成部分,对柴油机进行健康评估可以提高船舶运营的安全性和经济性,是船舶正常运行的重要保证。文章以Z6170ZICZ-1型柴油机为研究对象,进行船用柴油机健康评估系统开发,主要研究工作和结论如下:(1)依据相关数据统计结果,围绕高故障率的燃烧室部件,开展喷油器针阀磨损、喷油开启压力降低、喷油器堵塞、排气阀漏气和活塞环磨损故障试验的研究。对船用柴油机的主要激励源进行分析,同步测量柴油机气缸压力、机体声发射、缸盖振动、缸盖声发射及上止点的信号,进行试验数据分析和特征参数的提取,为船用柴油机健康评估系统的测试提供可靠的数据来源。(2)对船用柴油机主要热力参数进行介绍,着重分析示功图和瞬时转速的监测原理及信号处理方法,并提取相关特征参数。研究船用柴油机基于热力参数的故障诊断技术,构建基于热力参数的船用柴油机故障诊断模块。(3)对机体声发射信号,缸盖振动信号和缸盖声发射信号特征信息利用三个BP神经网络进行局部诊断并获得证据体,应用D-S证据组合规则对各个证据体进行融合;针对D-S证据理论在处理冲突证据时存在的局限性问题,提出一种基于融合模型的综合故障诊断方法,引入BP神经网络的局部诊断的正确率作为不同来源证据的可靠性依据并结合证据体之间的距离对证据体进行修正,再利用D-S合成规则对其进行n-1次融合。2000组样本测试结果表明,该方法的正确率为91.45%,高于传统D-S方法(90.05%),能有效诊断出船用柴油机的故障类型。(4)提出基于多融合诊断模型的柴油机健康评估方法,该方法根据基于融合模型的综合故障诊断方法输出的故障类型,选择对应的子融合诊断模块,并输出故障的严重程度,从而实现船用柴油机健康评估系统的开发,该系统基于Matlab实现BP神经网络算法、基于SQLSever实现测试数据的管理并能与LabVIEW开发平台进行实时交互。
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