船舶柴油机监测与故障诊断技术研究
时间：2020-12-18 16:08:58 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
[摘 要]作为船舶动力装置中的最主要的机械装备，柴油机的施工条件比较差，结构组成也相当复杂，容易发生故障。必须不断探索研究最佳诊断技术，以便能够正确判断柴油机的故障问题，制定科学合理的解决方案，保证船舶的航行安全，推动企业经济的发展。
[关键词]船舶柴油机；监测与故障；诊断技术
中图分类号：R6 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）46-0220-01
作为航运当中的重要交通工具，船舶在运行当中，需要依靠柴油机提供动力。而柴油机在实际工作运行当中，由于各种因素的影响，因而容易发生一些故障。对此，应当采取有效的监测与故障诊断技术，确保船舶柴油机良好的运行状态。
1船舶柴油机的主要故障
因为船舶柴油机的机构比较复杂，所以会存在不同类型的故障。以某型号的船舶柴油机为例，其主要的故障类型包括了喷油设备及供油系统、漏油及漏水、漏气、基座、破坏及破裂、涡轮增压系统、曲轴、齿轮及驱动装置、调速器齿轮、气阀及阀座、活塞组件、漏油及润滑系统，以及一些其它的故障问题。
2船舶柴油机监测与故障诊断技术
2.1油液分析法
在船舶柴油机状态监测和故障诊断当中，可以利用光谱分析法、铁谱分析法对润滑油进行分析。利用光谱或铁谱对润滑油中的金属微粒进行检测，就能够判断柴油机的故障信息。在实际应用中，光谱和铁谱各自具有不同的监测功能与监测效果。利用光谱法，能够对润滑油中磨损原件的含量进行准确的测定，但是对其形状、磨损类型等，难以进行了解。
而利用铁谱法能够对金属微粒的成分、大小、形状等进行了解，但是难以对有色金属进行高灵敏度的判别。对此，可以综合应用光谱和铁谱分析法进行应用。不过需要注意的是，利用这种油液分析法进行监测与诊断，在实时监测、缸位确定等方面存在一定的不足，只能定性描述油液分析结果，具有一定的随机性特点，因此在实际应用中要加以注意。
2.2瞬时转速法
在船舶柴油机的运行当中，对于其工作质量、工作状态等，可以通过观察瞬时转速波动信号加以了解和判断。通过分析瞬时转速波动信号，还能够明确柴油机的故障信息、运行状态等。不过，在瞬时转速法的应用当中，也存在着一定的局限性，虽然瞬时转速波动能够对柴油机中不正常运行的缸位进行确定，但是对于故障原因，难以进行准确的分析。在实际应用当中，为了对一转内的角速度变化进行体现，因而需要采用高精度、高频率响应的瞬时转速测量仪器，相应的监测与故障诊断成本就会比较高。另外，在现场调试、现场安装的过程中，也都会面临着较大的难题。
2.3振动分析法
船舶柴油机在工作当中，会有一定的振动信号产生，利用振动信号能够实现对柴油机的状态监测与故障诊断。在实际应用中，需要进行信息采集、信息分析处理、状态判断预报等操作。采用适当的传感器和放大器等，通过正确的测量方法、传感器和放大器质量与性能的匹配等，对信息进行准确、全面的采集。在柴油机动力学、运动学、结构、原理等方面知识的基础上，通过利用数据处理、信号分析等技术，对采集到的杂乱原始的数据信息进行处理，从而获取直接、敏感的特征参数。采用柴油机维修、运转、制造等方面的经验，基于柴油机失效机理、零部件故障的振动情况，对特征参数进行进一步的分析，实现状态监测与诊断，并对其未来可能的发展趋势进行预测。该技术在实际应用中，需要识别大量范围较广的频率，具有复杂、大量的运动件需要处理等，对于这些问题，在实际应用中都应加以重视。
2.4热力参数分析法
在船舶柴油机的运行当中，对于其工作状态监测和故障诊断来说，热力参数是一个十分重要的判断标准，具体包括了冷却水排放、进出水口温度、滑油温度、排气温度、气缸压力示功图等。在热力参数分析法当中，能够判船舶柴油机的性能情况。其中，示功图当中包含很多信息，据此能够对压缩压力、压力升高率、指示功等进行计算，从而对各缸功率平衡性、燃烧质量等进行监测。在描述船舶柴油机动力性能的过程中，示功图发挥着重要的意义和作用，因此在船舶柴油机监测当中，可对示功图进行良好的应用。在示功图的获取当中，可以利用直接或间接测录法加以实现。其中，直接测录法主要是对缸内压力随曲轴转角变化的情况进行测量，经过整理计算对柴油机工作进程加以体现。间接测录法则是基于柴油机运行中的其它物理量，对缸内气体压力进行识别。这种方法应用在船舶柴油机监测与故障诊断当中，能够取得十分良好的效果。
2.5基于专家系统的智能化诊断方法
在知识表达方面，大多数诊断型专家系统都是以产生式规则和框架进行知识表达的。在诊断推理方面，着重于对推理逻辑和推理模型的研究上。模糊逻辑作为一种降低系统复杂性的方法近期在专家系统的推理逻辑中得到了广泛的应用。值得注意的是，最近有学者提出了基于模型的知识库的理论，这也就使推理机制发生了根本改变，如神经网络模型、定性物理模型、可视觉模型等，这无疑给人工智能领域注入了新的活力。对于船舶柴油机故障诊断专家系统的研究，从国内外开发的众多系统来看，都是在注重上述特点的同时，充分突出了對基于数字信号处理的深层诊断知识的研究。
2.6基于灰色系统理论的诊断方法
把柴油机系统看成是一个复杂的灰色系统，利用存在的已知信息去推知含有故障模式的不可知信息的特性、状态和发展趋势，对未来的发展做出预测和决策，其过程即是一个灰色过程的白化过程。灰色理论在故障诊断中的应用包括灰色系统建模、关联度分析、灰色模型预测等。利用灰色系统可以实现故障的预测，其准确率高，计算量小，易于微机实现。该方法的学习过程涉及人工干预较少，只需收集到一定数量典型状态的样本经过简单运算，即可构成典型状态模式向量，同其他的学习方法如人工神经网络方法相比，其学习方法不仅编程简单，便于调试，而且再学习容易实现。
2.7基于信号处理技术的诊断方法
基于信号处理技术的诊断方法主要是指利用小波变换的诊断方法。利用小波变换可以进行信号的随机去噪，适当地选取小波尺度，在这些尺度的小波基上对信号进行重构，去掉高频、工频噪声频段内的小波尺度，可以保证重构的信号只包含系统运行信息及故障信息。由于基于小波变换的故障诊断方法无需对象的数学模型，对输入信号的要求较低，计算量较小，可以进行在线实时故障检测，同时灵敏度高，抗干扰能力强，能够克服前面几种诊断方法的缺点。
2.8基于混合系统的智能诊断方法
首先，神经网络方法与专家系统方法的有效整合。一种是让神经网络来架构专家系统，也就是把传统专家系统中的运用符号进行推算演变成运用数值进行推算，这样就提高了其执行力，并且还解决了它的自主学习能力。另一种是把神经网络当成一种知识源的表现和处理方式，这个类型的处理模式和其他知识表达方法一起来表述该领域专家的知识，并且展现不一样的推算机制。
其次，人工神经网络方法与模糊推理的结合。神经网络方法和模糊推理在诊断知识的表示、知识存储、推理速度等方面发挥了很大的作用。神经网络由于能模仿人脑神经元功能，具有强大的自学系能力和数据的直接处理能力，而模糊推理则模仿人脑的逻辑思维，具有较强的结构性知识表达能力。通过比较两者的优缺点，可以将神经网络方法与模糊推理方法结合起来，实现故障诊断系统对不精确或不确定等模糊信息的处理，使得基于规则的结构性知识能够得到学习和调整。
3结语
柴油机是船舶提供动力的关键机械设备，一旦其发生故障，影响着船舶的航行甚至威胁人的生命，所以，企业必须高度重视对柴油机进行的监测和故障诊断，也要不断研究创新监测和故障诊断技术，以确保船舶安全稳定的行驶，推动我国经济的快速发展。
参考文献
[1]于学宽.船舶动力设备状态监测与故障诊断技术研究[D].武汉理工大学，2013.
[2]刘周书.船舶柴油机监测与故障诊断方法分析[J].时代农机，2017，05：54.
