船舶柴油机故障诊断技术探究
- 格式:doc
- 大小:28.00 KB
- 文档页数:4
船舶柴油机故障诊断技术研究摘要:当前机械企业的发展与船舶柴油机故障诊断技术有着非常紧密的联系,同时也在一定程度上影响着企业设备生产的效率和实际质量。
本文就对当前船舶柴油机故障诊断技术进行分析,并对其强化管理措施提出了有关的建议。
关键词:船舶柴油机;故障诊断;诊断技术1.船舶柴油机管理的现状1.缺乏完善的管理制度和绩效考核制度对当前机械企业管理工作的现状进行分析可以发现,在实际的管理过程中企业的精细化管理工作还存在许多问题[1]。
首先,柴油机管理工作比较混乱,相关管理人员并没有结合实际工作需求对管理制度进行完善;同时在采购柴油机的过程中部分工作人员也没有对采购的数量进行明确,导致企业的管理成本开支大大增加。
而企业中的绩效考核可以调动工作人员的积极性,但是在实际的工作过程中并没有对绩效考核制度进行完善,相关工作人员的工作行为无法得到有效的约束和管理,整体管理工作情况不尽人意,而且工作人员工作积极性无法提高。
1.设备超负荷运行随着现阶段我国用电需求的不断提高,为了更好的满足实际用电需求,机械柴油机的工作负荷量也在不断地增加。
而且在长时间的工作过程中管理工作人员没有定期对机械柴油机进行检查和维护,设备处于高强度的工作状态,机械柴油机的磨损程度在不断地加重,不仅会大大增加柴油机的故障发生率,整体的设备质量也会大幅度下降。
1.船舶柴油机故障诊断技术分析1.故障诊断分析由于船舶工作时间比较长,而且工作负荷量也非常大,因此在实际的工作过程中,柴油机发生故障的概率非常高。
在对产生故障的原因进行分析时,相关工作人员需要根据船舶柴油机故障结构的复杂性以及实际工作环境的特殊性从多个角度全面的对其进行分析,这样一来,才能够有效的提高诊断数据结果的真实性和准确性。
因为现阶段船舶柴油机内部的运动零件数量非常多,组成结构具有一定的复杂性,故障诊断工作具有较高的难度。
在此种情况下为了保证相关诊断结果的准确性,必须要结合实际对传统的诊断技术进行更新和完善,结合当下实际需求,基于新型诊断技术基础上对其进行更新和调整,对柴油机的各种故障进行诊断,为后续解决方案的规划提供保障。
船舶柴油机监测及故障诊断技术论文[5篇模版]第一篇:船舶柴油机监测及故障诊断技术论文在船舶当中,柴油机是最为重要的部分之一,为船舶的航行提供了重要的动力。
在柴油机的运行当中,由于工作条件恶劣,机器结构复杂,并且需要较高的强载度,因而很容易发生故障问题。
如果发生故障,会对船舶的正常航行造成影响,带来巨大的经济损失,严重时还可能威胁到整船人员的安全。
基于此,在船舶柴油机的运行当中,应当对其进行有效的监测,通过科学的故障诊断技术的运用,保证船舶柴油机良好的工作状态。
一、船舶柴油机的主要故障在船舶柴油机当中,通常具有较为复杂的结构,因而可能会产生很多不同种类的故障,同时有很多不同的原因会造成船舶柴油机故障,各种故障所发生的频率也不尽相同。
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。
二、船舶柴油机监测与故障诊断技术(一)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[1]。
在柴油机的运行中,各个运动副会发生磨损,在不同磨损情况下,会形成不同的微粒,存在于润滑油当中。
因此,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。
船舶柴油机故障诊断方法分析摘要:随着经济技术的发展,出口贸易的运营也开始走向成熟化,对此我国船舶事业的发展走向了一个相对成熟阶段,当前在此过程中,需要我们不断的完善船舶行业的进步,就要从船舶的核心技术---柴油机来分析,本文主要以船舶柴油机故障诊断方法来讨论,如何更好的实现诊断技术,就要通过船舶中柴油机的工作原理为核心,通过检测仪和多次的验证,来完善故障类型和未来使用的效率,同时船舶柴油机的使用高效率和准确性提高基础,也为我国船舶事业的发展提升一个台阶。
关键词:船舶柴油机;故障诊断;方法分类;分析前言船舶事业的发展可以说是我国经济发展的支柱,也是我们人类的重要交通工具,为了顺应时代的发展,在沿海城市发展中已经作为不可缺少的一部分,但是由于受到多种因素的影响,船舶柴油机是保证船舶出行的主要核心,为了保证动力正常行驶,就要稳定安全性和工作效率,因此,船舶柴油机故障诊断是最关键的因素,它主宰着船舶出行的经济损失和人身安全,在分析诊断方法上,需要以柴油机的结构和特点来分析,保证船舶柴油机故障诊断技术的重要性。
对此作出以下讨论和分析,不足之处尽请谅解。
1船舶柴油机故障诊断的重要性----性价比、结构、操作等特点第一,从我国经济发展的角度上分析,船舶的使用范围在不断扩大,对柴油机的使用需求就在不断的增多,为了保证柴油机的持续发展,就要保证其安全性和稳定性,当然很多购买船舶都会选择性价比高,且质量和经济效益成正比,因此就要完善船舶柴油机的故障诊断,从诊断中找到其中的问题,为船舶柴油机的性能和结构稳定而不断改善。
第二,从结构性能上来提升船舶的可靠性。
对于船舶来说,工作时间和运转周期都比较长,但是在长时间的工作中,就要把故障降到最低,对于水上行驶来说,比陆地运行的差异性更大,气候多变且环境更恶劣,一旦出现故障,那将面临的问题也比较多,因此在选择柴油机上,需要去适应船舶的运行,完善转速过程、零件结构及其整个工作的引力作用,保证船舶运行中故障降到最低,使用性能也相应提高。
基于模糊神经网络的船舶柴油机故障诊断系统研究的开题报告一、研究背景和意义船舶柴油机是船舶重要的动力设备,其故障对航行安全和经济运营都有不良影响。
因此,开发一种高效、准确的船舶柴油机故障诊断系统具有重要意义。
目前,船舶柴油机故障诊断方法主要分为基于物理的方法和基于数据的方法。
基于物理的方法依赖于对柴油机结构、工作原理和设备参数的深入理解,但其需要大量的时间和资源进行建模和分析,而且其结果可能不稳定和不准确。
基于数据的方法通过采集柴油机运行数据分析故障诊断信息,可以提高故障诊断的精度和效率。
其中,基于模糊神经网络的方法以其模型简单、适用范围广、具有良好的软件性能等特点,成为一种较为可行的方法。
因此,本研究将基于模糊神经网络技术开发一种船舶柴油机故障诊断系统,以提高柴油机故障诊断的准确率和速度。
二、研究内容和方法本研究拟采用模糊神经网络模型对船舶柴油机运行数据进行分析和处理,通过特征提取和特征选择技术,获取柴油机运行数据中最关键的故障特征,并将其作为输入变量构建模糊神经网络模型。
为了提高模型的精度和可靠性,本研究还将探索多层结构的模糊神经网络模型,并使用反向传播算法训练模型参数,最终得到可用于船舶柴油机故障诊断的模型。
三、研究进展和预期成果目前,本研究已经完成了船舶柴油机故障诊断系统的框架设计和柴油机运行数据的数据采集和处理。
接下来将进行特征提取和特征选择,构建多层结构的模糊神经网络模型,并测试和优化模型精度。
最终预期实现一种准确率高、速度快的船舶柴油机故障诊断系统,并在实际船舶柴油机故障诊断中进行验证和应用。
四、研究难点和解决方案本研究面临的主要难点是神经网络模型的优化和精度提高。
本研究将采用多层结构的模糊神经网络模型,并结合反向传播算法对模型参数进行训练和优化,以提高模型的精度和可信度。
另外,本研究将充分考虑船舶柴油机的特殊性质和运行环境,优化模型设计和特征选择,以进一步提高模型诊断精度。
五、参考文献1. 王丽君. 基于模糊神经网络的柴油机故障诊断系统的研究与实现[J]. 现代计算机, 2018(3):47-50.2. 朱国荣, 刘洋. 基于数据挖掘的柴油机故障诊断方法研究[J]. 机械科学与技术, 2017, 36(6):774-779.3. 徐凯, 林捷. 基于模糊神经网络的柴油机故障诊断研究[J]. 内燃机工程, 2016, 37(2):1-4.。
毕业论文文献综述轮机工程船舶故障诊断技术研究一、研究背景及意义故障诊断的发展和应用,是随着船舶设备技术以及相应的维修模式的发展相联系的。
20世纪以前,船舶结构简单,维修费用低人类对船舶的维修基本上是事后维修,即某部分出现问题后在进行故障分析和维护,故障诊断完全没有引起人们的注意。
进入20世纪后,随着船舶设备本身技术水平和复杂程度的提高,设备故障对船舶产生显著影响,出现了定期维修,一边事故发生前加以处理。
1960年代以后,海南事故频发,人类开始意识到传统的定期维修的弊端,开始变定期为修为与之维修,及监测船舶的工作,预先发现潜在的故障因素,及早采取措施,防止突发性故障。
预知维修方式,不仅大大减少了灾难的发生,而且避免了失修和过剩维修,经济效益可观,很快被大多数船公司认可,促使故障诊断技术得到了迅速发展。
二、国内外故障诊断技术研究现状故障诊断发展至今,取得了很大进步。
但是目前,故障诊断方法的分类还没有统一标准。
根据其理论和方法特点,一般为基于信号处理的方法、基于解析模型的方法和基于知识的方法等三类[]2。
2.1 基于信号处理的方法基于信号处理的方法,通常利用信号模型,直接根据检测数据判断,也可采用相应的信号分析和处理方法,如相关函数如相关函数、频谱、自回归滑动平均等,提取诸如方差、幅值、频率等特征。
直接利用信号模型、回避了抽取对象数学模型的难点,对于线性系统和非线性系统都适用,具有一定的通用性。
这种方法具体可分为下面几种实现方式[]2(1)直接测量法即通过仪器、仪表等,并借助操作人员的感官,通过看、听、摸、嗅等方法,直接测量或观测被诊断对象有关的输出。
若输出超出正常范围,则认为对象经或将要发生故障。
故障诊断技术发展的初期阶段,大多采用这种方法,特点是简单,但常常受操作人员的经验、技术水平和身体状态等的影响,容易出现误判和漏判。
(2)信号处理技术故障往往由于冲击、振荡、碰撞、转速突变等引起,从而也引发相应状态监测传感器的检测信号的突变和噪声增加,各种变化的奇变点处含有丰富的故障信息。
故障树分析法在船舶柴油机故障诊断中的应用研究故障树分析法是一种能够对较为复杂的系统进行故障预防和检测的方法,这种方法是目前非常有效,也是最常用的故障诊断方法。
如何将故障树分析法用于船舶柴油机故障的诊断和维修,对于故障树分析法在设备运行中的实际应用具有重要意义。
本文以船舶柴油机为例,通过对故障树分析法在船舶柴油机故障诊断中的应用研究,主要探讨和分析故障树分析法排除故障的实际操作特点,从而为现实中出现的故障问题提出更好的解决措施及管理方案,才能确保设备的有效运转。
标签:故障树分析法;船舶柴油机;故障诊断采用故障树分析法来对设备的故障进行检修是进行大型杂系统产生故障时必不可少的故障排除方法,对设备系统的长远使用寿命和维修而言有着起着很大的作用。
故障树分析方法可以显著提高故障检测效率,在这一方法的帮助下可以迅速找到故障原因,从而解决问题。
虽然在现如今故障树分析法通常用于检测大型设备故障,但在操作过程中仍然需要不断完善,在实际操作的过程中仍然存在着一些不足之处,还是有很大的需要改进的空间。
因此,研究故障树分析法在船舶柴油机故障诊断中的应用,对于寻找更多有效可行的故障树搜索策略具有积极意义,同时,也会对解决同类型的设备故障提供更多的参考价值。
1、船舶柴油机故障问题的产生船舶柴油机是一种复杂而重要的船舶机械动力设备。
根据船用船舶柴油机的运行特性,可以得出结论,船用柴油机的故障是由其部件中的问题引起的。
船舶柴油机某个部件发生了问题,会导致影响整个船舶柴油机的正常运转。
在这个思路下继续思考,会发现故障应该是由一个或者多个次组件的失效引起的,采用故障树分析法可以方便查找到故障原因,可以采用树状图的表示方法进行船舶柴油机的故障检测,故障部件的故障排除,进行部件的精确定位以及使用识别技术来解决问题,这就是故障树分析法在船舶柴油机故障诊断上的应用。
2、故障树分析法在船舶柴油机故障诊断中的具体应用方法2.1 故障树的构建步骤故障树的构建是分为以下几个步骤:首先,要对相关的技术性文件进行整理、归纳,从中寻找到适合本装备的故障处理方法,通过对资料的分析广泛寻找相关实例,总结故障原因;其次,要明确设备发生故障的事件,确定系统不希望发生的故障事件,也就是项事件;第三点,要规范的寻找到系统的边界条件;第四点,构建故障树[1]。
结合当前我国船用柴油机故障诊断技术的发展变化情况来看,现代科学技术水平的不断提高,使得柴油机从最先的事后维修发展到了定时维修,再到视情维修,有效提高了柴油机故障诊断技术水平,提高了柴油机运行时的安全性与可靠性,防止船用柴油机在正常运行中突发故障,影响对船舶的正常动力供给,确保船舶正常运行。
一、船用柴油机故障诊断分析1、船用柴油机油液成分以及状态分析在船舶运行过程中,柴油机需要长期持续运行,在此状态下,设备内部的各个零件磨损不可避免,长此以往,金属零件磨损程度越高,会逐渐在润滑油当中形成不少微粒,一旦船舶运行过程中,船用柴油机发生动力系统异常现象,那么相关人员可以从柴油机的油液入手,对柴油机的故障进行分析,明确柴油机内各个零件的实际磨损情况。
结合目前我国柴油机油液成分分析情况来看,常见的分析方法有光谱、铁谱两类。
铁谱分析仪在工作过程中首先会由蠕动泵采集油样,随后样品进入玻璃基片,在玻璃基片的周边有左磁极、右磁极等物,在基片中会完成油液分析工作。
油液铁谱分析仪工作原理如图1所示。
图1 油液铁谱分析仪工作原理在应用铁谱对船用柴油机进行分析时,可以获取柴油机内相关金属微粒的大小、成分以及形状,但是对于柴油机当中的有色金属很难开展高灵敏度的判别。
当采用光谱分析法在柴油机油液进行分析时,主要检测内容是对柴油机润滑油中磨损元件的含量进行检测,但是却没有办法有效获取柴油机的微粒形状以及磨损类型。
2、船用柴油机异常噪音以及振动分析根据船用柴油机的运行状态来看,柴油机在正常运行时,其设备内部的各个机械构件会进行有规律的振动与运转,因此在其正常运行状态下,可以利用传感器对其进行监控,检测发动机是否存在异常状态。
当柴油机在正常运行的情况下出现异常噪音,或者出现运转振动异常现象时,可以应用传感器设备对柴油机的运行信息进行采集,随后再通过相关处理器对柴油机信息进行分析与判断,在此过程中,一定要充分结合柴油机的运行动力学、工作原理、机械结构等技术参数,以便能够判断出柴油机的运行状态。
第07卷 第02期 中 国 水 运 Vol.7 No.02 2007年 02月 China Water Transport February 2007收稿日期:2006-12-25作者简介:刘 柱 男(1973—) 青岛远洋船员学院 讲师 (266071)盛进路 男(1976—) 西南交通大学物流学院 博士研究生 (610031)船舶柴油机在线监测与 故障诊断系统的关键技术研究刘 柱 盛进路摘 要:介绍了基于DSP 的船舶柴油机在线监测与故障诊断系统的原理和方法,提出了各系统单元的主要技术要求。
径向基RBF 用来解决传感器阵列的相互干扰的问题,利用专家系统和灰色理论原理对故障进行判断和预测,能较好地解决船舶柴油机运行状态的在线监测和故障诊断。
关键词:DSP 在线监测 故障诊断 径向基 灰色理论中图分类号:U664.121 文献标识码:A 文章编号:1006-7973(2007)02-0040-02一、引言船舶柴油机是船舶的重要设备之一,其运行状态直接关系到船舶的运行安全。
由于船舶工况的不同,加之工作环境的恶劣,船舶柴油机一直以来是船舶轮机人员重要的维护对象,在线监测系统能适时地检测其运行状态,并能给出潜伏性故障类别,是轮机自动化研究的一个重要方向。
过去的机舱监视系统只能对柴油机的运行参数进行监测,但不能对其运行状态进行综合评估,更不能对其故障进行预测。
利用故障诊断技术开发在线监测和故障诊断装置,能对柴油机进行适时监控,及早发现故障征兆,减少事故的发生[1,2]。
二、柴油机在线监测系统设计船舶柴油机在线监测系统,主要由检测单元,信号转换单元,采集控制电路板,以及工作站组成。
工作站包含专家诊断模块,以便根据适时监测的数据进行故障诊断,并发出相应报警和处理决策。
轮机人员可直接根据结果进行相应的图1 船舶柴油机在线监测系统的工作流程 三、系统的硬件设计 1.检测单元检测单元是整个设备的输入端,其检测准确度,直接关系到整个监测系统的精度。
柴油机作为船舶动力和电力供应的关键装备,被称为船舶的“心脏”。
但由于工作负荷强度大、工作环境恶劣等原因,使得柴油机在船舶运行中的故障率较高,其中拉缸故障出现最为频繁。
拉缸是柴油机运行中的严重故障之一,是活塞、活塞环或活塞销在缸套中运动时,因某种原因造成零件损坏形成干摩擦,使缸套表面或者活塞因相互作用被拉伤、拉毛或划出沟纹而影响柴油机正常运转的严重磨损损伤现象[1]。
造成拉缸的可能原因主要有:汽缸润滑故障、冷却和排气故障、活塞环或活塞销卡环故障、活塞或缸套单体故障、柴油机设计缺陷以及其他运行维护等方面的问题。
本文以实际工作中遇到的某船用柴油机拉缸故障为例,分析了故障产生的原因机理,并对事故背后潜在的装备管理问题进行了剖析,就装备管理方法的优化改进谈几点思考意见。
一、故障现象及原因分析1、装备基本情况柴油机型号为16V396TE54,其维修频次采取W等级修理模式,总共分为W1~W6的6个等级。
故障发生时柴油机工作时间16000h左右,距离上一次等级修理时间(W5,12000h)间隔4000h,距离规定的W6等级修理时间相差2000h。
日常监测方面,柴油机主要采取油水气温度、压力等参数在线监测与滑油定期取样离线监测相结合的模式,截止故障发生前,滑油、淡水以及排气的温度压力变化均无明显异常。
柴油机滑油主要磨损元素历史监测数据如表1所示。
2、故障现象柴油机在使用过程中润滑油压力突然下降,触发报警装置后机器自动停机,拆检后发现柴油机B7缸出现严重拉缸故障,柴油机B7缸现场故障图如图1所示。
根据现场勘察情况,了解到该缸故障为:①活塞在活塞销孔位置大致沿横向断裂;②两活塞销孔铜衬套外表面有明显咬合磨损痕迹,且靠近缸壁外端有明显的撞击变形;③气缸套内壁有严重的拉痕且底部出现撞击缺损;④机体上活塞冷却油喷嘴及主油道被连杆打坏。
由于机体损坏的润滑油道难以修复,该柴油机修理将采取整机更换的措施。
3、故障原因分析经专家组初步分析判断,认为该机出现拉缸故障具有2种可能:一种可能是活塞铸造中活塞销孔位置具有先天缺陷,该缺陷在持续交变的机械载荷和热载荷作用下逐步扩展出现疲劳裂纹,导致活塞销孔尺寸逐渐增大,造成活塞销孔铜衬套松动;第二种可能是活塞销孔铜衬套与活塞装配过程中的过盈量偏大,在使用中出现铜衬套松动。
故障诊断技术I.性能参数分析法又称性能监控,是船机故障诊断的核心技术。
它是利用传感器或仪器、仪表测定船机设备的各项性能参数(如温度、压力、转速等),经数据处理、比较和分析后判断其运转状态和趋势。
性能参数分析法诊断故障,早在船舶蒸汽机时代就已采用,轮机员用"听、摸、嗅、看"来了解主、辅机的运转参数,进而通过人脑快速思维分析判断机器的运转状况和运转趋势。
至今,这种方法在现代船舶柴油机运转管理中仍被沿用,例如,用手触摸柴油机高压油管,依其脉动债况判断高压油泵的工作状况。
性能参数监控范围广,可监控船上的零件、部件、机器、系统等。
根据监控手段和数据处理方法的不同有以下两种:(1)图示法利用柴油机上的仪表或简单的测量工具,定时定位采集性能参数,并且每次测取数根据在相同的稳定工况下进行,以便对比分析。
通常,测取 3 一4 个参数并绘于同一坐标图中,反映某一零部件或运转状态的情况,从中分析判断出问题所在。
例如,柴油机气缸内燃烧状况可通过测取燃油消耗最、扫气压力和排烟温度等性能参数,作图显示气缸内各性能参数变化,分析诊断燃烧存在的问题及发展趋向图示法性能监控可以有效地诊断故障,对降低维修费用、延长零部件及机器使用寿命和提高轮机员技术素质均十分有益。
但此法是由人工采集参数、分析和比较来诊断故障则是一项十分繁重、麻烦的工作,需要轮机员有一定的技术水平。
(2)监测装置和监控系统利用安装在机器上的传感器、计算机等构成监测装置或监控系统,传感器扫描各监测点的性能参数(如温度、压力、速度等),通过计算机记录、处理和显示,进而分析判断故障。
活塞环磨损监测装置(SIPWA)是利用安装在气缸扫气口处的传感器检测特制的顶环一第一道活塞环外圆面上镶嵌一圈非磁性材料的楔形环带。
当顶环通过扫气口时,传感器测量楔形环带宽度变化,实现对活塞环径向磨损的监控,并显示于屏幕上,如图5-10所示。
当燃油净化不良时,顶环磨损增加,SlPWA给出警示,轮机员可及时米取措施。
Internal Combustion Engine &Parts0引言现阶段我国的船舶所使用的发动机多数都是柴油发电机,因此,柴油机的工作可靠性就成为了船舶是否可以长时间工作的主要条件。
但是,柴油机在工作一段时间后,通常会出现很多问题,如果对其放任不管,将会缩短柴油机的使用寿命。
柴油机最常见的故障包括排气温度过高、汽缸套气蚀、滑动轴承故障,主机安全阀故障以及主机“汽缸拉动”现象。
1柴油机的故障诊断分类以及处理技术1.1船舶柴油机排烟温度过高当使用老旧船舶时,由于从主机排出的废气温度有时异常高,因此有必要检测是来自所有气缸的废气温度还是来自各个气缸的废气温度,分析原因并根据测试结果采取不同的措施。
如果在所有气缸上都发生此故障,则可能是因为涡轮机的前格栅和涡轮机叶轮太脏、涡轮机喷嘴堵塞、进气口不畅通、废气锅炉堵塞并且排气不良。
如果各个气缸的排气温度过高,则可能是由于气缸的排气阀损坏导致空气泄漏、活塞密封有问题、空气口堵塞吸气不畅[1]。
排查出导致废气温度过高的原因,就可以采取针对性的措施解决该问题。
对于排气堵塞的问题,有必要清除机器的灰尘。
对于堵塞涡轮喷嘴的问题,必须首先卸下涡轮并进行清洁。
如有必要,可以更换笼中的叶轮和涡轮喷嘴。
对于气缸阀和活塞密封件泄漏,必须及时修复原因。
1.2柴油机气缸套穴蚀问题当柴油发动机运行时,汽缸套气蚀严重影响柴油机的运行性能和使用寿命。
形成汽缸套气穴的原因非常复杂,当柴油机采用开放式冷却时,冷水温度较低,并且在高速运行时机器加热不均匀,从而导致缸套和活塞之间的装配间距不均匀,由于缸套中的力不均匀,导致出现气蚀现象。
另外,用于冷却的冷水中含有许多杂质以及复杂的化学物质,由于这些物质的原因导致用于冷却的冷水具备了一定程度的腐蚀性,而导致柴油机出现气缸穴蚀的原因之一便是冷却水具有腐蚀性。
另外,由于曲柄连机构会带动活塞进行往复活动,在进行往复活动的过程中,活塞会对气缸造成冲击力,引起气缸发生共振。
船舶柴油机的工作性能是否良好,会影响到船舶的劳动生产效率和船舶的运行质量,而且船舶的经济效益与安全行驶息息相关。
为避免船舶的经济损失与人员伤亡问题,技术人员必须定期诊断柴油机的运行情况,并加以维修,可以有效的提升柴油机的运行安全性,避免柴油机在运行的过程中突然发生安全事故,能够为柴油机的运行提供保障。
一、船用柴油机故障检测方法与故障分析1、柴油机故障检测方法1)热力参数分析法。
根据船用柴油机运行过程中产生的热力参数可以制定动态的图示,参数的变化程度就可以成为技术人员判断柴油机工作状态的依据,柴油机的参数因素有许多,如排气的温度、润滑油的温度等,这些参数反映出柴油机的工作状态,技术人员也可以通过参数的变化诊断柴油机出现的各类故障,所以热力参数分析法在船用柴油机故障检测中应用的程度较高。
2)磨粒检测分析。
在润滑油的油样和油品的化验中,都可以形成磨粒检测分析的体系,柴油机中的油品含铁量可以成为柴油机故障检测诊断的根据,如果柴油机的零件发生磨损,或者部件的工作状态失常,技术人员都可以通过磨粒检测分析的方法来判断故障的类型。
3)声振检测。
柴油机故障时发出的声音和振动的频率,技术人员可以将其统计为数据进行系统的分析,并判断出柴油机零件的故障状态。
在声振检测中,柴油机的运行并不会受到影响,而且技术人员得到的数据较为真实,近几年声振检测分析的方法也得到了巨大的发展。
4)油液分析法。
柴油机的润滑油中可能会存在微量的磨损粉末,技术人员将其提取出来进行检测,再利用化学理论可以分析润滑油的质量和状态,核心的内容主要是针对润滑油的污染情况及变质情况,也包含了机械磨损物的检测分析数据,这些数据可以反映出柴油机的运行状况。
5)人工检测分析。
柴油机在运行的过程中,会因为声音、气味及温度的现象出现变化而反映出故障的情况,技术人员通过对柴油机运行情况的观察就可以判断其是否具有故障,或者哪些地方存在故障。
人工检测分析的方法可以用于柴油机故障的初步检测,能够对柴油机的工作状态进行直观的判断的[1]。
船舶柴油机故障诊断技术探究船舶柴油机故障诊断技术直接关系到机械企业的运营成本,同时也直接关系到企业的设备的效率和质量问题,因此本文在此基础上重点研究了船舶柴油机故障诊断技术,同时就如何也对于船舶柴油机管理工作的创新和实践提出了几点建议。
标签:船舶柴油机;故障诊断技术;运营成本;创新;实践背景1.船舶柴油机管理存在的问题随着经济快速发展,我国机械柴油机得到了很大的发展。
但是目前机械柴油机管理还是存在着很多问题主要集中在以下几个方面,第一严谨、高效、精细化管理不足,激励制度僵化。
第二,机械保养维护不到位。
第三超载运行,维修不及时。
1.1管理制度和激励制度僵化机械企业的精细化管理和绩效考核制度存在着很大的问题。
机械柴油机在管理上比较混乱,对于设备的管理没有制定详细的管理制度,造成了机械柴油机采购远超过实际建设的需要,使得机械柴油机堆积,既造成了资源的浪费,又造成了管理成本的增加。
而绩效考核制度作为人力资源薪酬管理的一种有效的形式,对于促进企业管理和发展有着积极的推动作用,同时也能够规范员工的行为方式,更好地促进企业有效开展工作。
每一个机械企业在发展过程中都形成了自己完善的绩效考核制度,在一定时期内通过固定的考核标准和考核形式对于员工进行考核,考核最终的结果在一定程度能够反映某一员工的工作成效、综合表现以及工作状态。
但是机械企业的绩效考核制度和员工的薪酬制度关联性不大,只会影响着员工的荣誉职称,但是很多企业并没有在制定薪酬时将考核结果作为参考,这样就使得绩效考核仅仅停留在表面,没有办法充分调动每一个员工的积极性,对于考核的结果也不够重视。
部分企业的考核制度只是形式化,没有强调绩效考核的对于薪酬的影响,从而导致了很多员工对于绩效考核的重视程度不够,对于机械企业的发展十分不利。
1.2设备超载运行,维修不及时机械柴油机的管理工作是一项长期的系统工程,需要管理人员具有一定的管理经验和管理技术,同时对于机械柴油机的相关参数有一定的了解。
船舶柴油机故障诊断技术探究
柴油机为船舶主要动力设备,如果其出现运行故障,必定会对船舶运行可靠性与稳定性产生影响。
现在船舶已经实现了自动化与集成化发展,对船舶柴油机性能有着更为严格的要求。
就实际情况分析,造成船舶柴油机故障的原因众多,在对其进行分析时,需要针对不同表现形式特点,并应用合适诊断技术,确定故障原因然后采取措施处理,促使其维持稳定运行状态。
文章对船舶柴油机故障诊断技术要点进行了简单分析。
标签:船舶;柴油机;故障诊断
船舶运行环境特殊,柴油机作为维持其运行的主要动力设备,在受到各项因素的影响后,很容易出现运行故障,无法满足船舶运行要求。
船舶柴油机传统故障诊断技术主要为看、听、摸、闻,想要更准确地判断故障部位以及原因,需要积极应用新型诊断技术,利用更短时间来得到更准确结果,为后续维护工作提供依据。
1 船舶柴油机故障诊断分析
1.1 故障诊断分析
对于船舶运行情况来看,柴油机故障发生概率比较大,在分析故障原因时,需要基于其结构复杂性,以及运行环境特殊性对各项因素进行综合分析,提高故障诊断结果准确性。
船舶柴油机运动部件多、结构复杂度高,故障诊断技术难度大,需要在传统诊断技术上进行更新,积极应用新型技术与理念,准确诊断各类故障,为故障解决提供依据。
船舶柴油机故障诊断,需要根据不同故障表现形式,掌握故障产生机理,从物理、化学等方面着手,根据振动、油耗、噪声、形变、磨损、气味等表现特征进行综合分析,选取适当故障特征参数,完成故障诊断[1]。
1.2 故障诊断流程
1.2.1 收集状态信号
故障诊断时首先要对船舶柴油机状态信号进行有效收集,其作为故障特征信息载体,可以为诊断作业提供有效依据。
一般可以应用相关传感器或辅助测试仪器对运行状态的船舶柴油机状态信号进行收集,包括噪声信号、振动信号、转速信号、压力信号以及温度信号等。
1.2.2 信息选择提取
对于已经收集到的所有状态信息,进行分类和处理,然后从中确定柴油机故障表现最为密切的特征信息。
并对所有特征信息值进行检验,掌握其变化规律,确定设备实际运行状态。
但是就以往诊断经验来看,收集到的状态信号,受外部
因素干扰较大,存在大量的干扰信号在其中,无法对特征信息进行有效选择和提取,是影响柴油机故障诊断效率的关键因素。
1.2.3 故障分析诊断
经过对有效状态信息的提取与选择,通过专业判断后确定柴油机运行状态是否存在异常,同时利用此数据和其他补充测试辅助信息来确定故障原因和部位。
基于船舶柴油机结构的复杂性,故障发生部位可能为子系统、零件或者部件等,需要通过对所得特征信息与故障源可能会对系统性能指标造成影响的程度进行评估,综合分析判断故障等级[2]。
现在所应用的故障诊断方法,就是通过对所得状态特征信息与标准值的对比,判断故障部位与程度,实现各部位状态识别。
1.2.4 决策制定实施
在经过对特征信息的分析对比后,判断柴油机故障源与等级,预测评估其发展趋势与影响程度,以此为依据来做好维修方案的编制,合理确定维修时间。
同时,还需要根据故障性质和部位,来制定相应的维修措施与维修内容,并将最终维修方向传递给维修车间,确定维修任务。
待所有维修任务完成后,及时将维修记录反馈给诊断中心,并且要将整个故障诊断与维修过程产生数据信息记录并存储到数据库内,便于后期维护时有效查询,提高柴油机运行综合效果[3]。
2 船舶柴油机传统故障诊断技术
2.1 热力参数分析法
应用此种方法来对船舶柴油机故障进行诊断,即利用船舶柴油机工作时热力参数变化,来判断确定其运行状态。
例如气缸压力示功图、转速、排气温度、冷却水进出口温度与排放、滑油温度等,对其进行综合分析后,判断柴油机运行性能。
其中,各项热力参数内,示功图所含信息最多,可以根据其来计算得到压力升高率、指示功、压缩压力,利用此来判断柴油机燃烧质量以及各缸功率是否平衡。
但是示功图测量难度较高,尤其是需要通过示功图来诊断压力传感器寿命与可靠性,需要提高对此方面的重视。
就船舶柴油机故障诊断技术发展水平来看,通过对曲轴转速波动来对柴油机运行状态进行监测和诊断,也可以获得可靠结果。
柴油机运行时曲轴扭转波动产生转速波动,且与各缸发火相关,通过对转速波动的研究,便可以实现对缸内做功压力进行判断,并实现故障监测。
2.2 振动分析法
振动分析法的应用原理是,通过对船舶柴油机运行振动信号的测试、分析与处理,判断其内部各零部件状态,对故障进行有效诊断,具有准确率高、速度快等特点。
目前我国应用此种方法来对船舶柴油机故障进行诊断,可以将振动传感器安装到气缸头部位,对振动信号进行收集和分析,判断诊断缸内故障,确定是否为柴油机主轴承故障,利用润滑油管路内压力波信号对轴承故障进行诊断。
通过对设备表面振动信号来完成柴油机气缸、活塞、主軸承以及气阀故障诊断技术,
现在已经研制出柴油机智能诊断仪DCM-Ⅱ,可以实现在不对柴油机进行解体情况下,完成故障诊断[4]。
2.3 油液分析法
应用油液分析法来对船舶柴油机故障进行诊断,即利用油品化验、含铁量检查、铁谱分析等,对润滑油内磨粒浓度、磨粒形状与大小滨化、含铁量变化以及油质变化等进行整体磨损状态分析,确定柴油机运行状态是否存在异常。
油液分析法包括油液本身物理化学性能分析与油液内不洁物质分析两种类型,其中第二种常见方法如光谱分析、铁谱分析、颗粒计数等[5]。
对比其他故障诊断技术来讲,油液分析法对船舶柴油机故障特征信息的采集和提取更为方便,可以有效避免声振技术受频谱干扰影响。
3 船舶柴油机现代故障诊断技术3.1 神经网络诊断
3.1.1 诊断原理
神经网络诊断技术在船舶柴油机故障诊断中的应用,即通过对故障实例和诊断经验的训练学习,利用网络内分布的连接权值表达学习,具有模式匹配、联想记忆以及相似归纳等能力,可以实现故障与征兆之间复杂的非线性映射关系。
3.1.2 诊断技术
(1)直接诊断。
直接将神经网络用于船舶柴油机故障诊断,需要选择关键参数作为输入层,输出层则为故障参数,利用典型样本学习得到的权值进行模式识别。
(2)自适应识别。
自适应神经网络模式识别,主要是利用神经网络分布式信息存储与并行处理,消除了模式识别中建模与特征提取存在的麻烦,避免因模式不符或者特征提取失败对诊断结果的影响,提高故障识别准确性。
(3)信号处理。
利用神经网络来对信号进行处理,其主要是通过最优化算法与其智能化识别特点,保证可以为故障诊断提供有效特征信息。
3.2 专家系统诊断
基于专家系统的智能诊断方法,主要是利用研究领域专家专业知识作为依据,对船舶柴油机故障信息进行收集和分析,推理判断故障问题部位与原因。
故障诊断专家系统的有效执行,需要将长期实践经验以及大量故障信息作为基础,设计一种智能计算机程序系统,对难以利用数学模型精确描述系统故障进行有效诊断。
其中,专家诊断系统主要包括知识库、推理机、知识获取部分以及解释部分,且基本上均是利用产生式规则与框架来进行知识表达。
通过产生式规则知识表达,可以利用人工智能语言来降低分析难度,同时还可以使得结果更符合人的心理逻辑,知识获取更为便利,例如常见的MI系统、KES系统、Expert系统等。
对于诊断推理方面,重点为推理逻辑与推理模型的研究,模糊逻辑因其复杂性低已经得到了广泛应用。
并且现在已经提出基于模型的知识库理论,促使推理机制发生根本改变,包括定性物理模型、神经网络模型以及可视觉模型等,进一步提
高了人工智能技术的应用效果。
将专家系统应用到船舶柴油机故障诊断中,充分实现了基于数字信号处理的深层诊断知识的研究。
3.3 混合系统诊断
可以根据实际需求来对各种诊断方法进行组合使用,例如神经网络方法与专家系统方法组合和人工神经网络方法与模糊推理方法组合,不仅可以降低故障诊断难度,同时还可以提高诊断结果准确性。
根据不同方法诊断原理,进行合理搭配,争取获得准确可靠的诊断结果。
4 结束语
船舶柴油机结构组成复杂度高,再加上运行环境特殊,受到外部因素干扰后很容易出现运行故障,这样就需要采取有效措施进行故障诊断,为后续维护管理工作提供依据。
对比不同诊断技术特点,以降低诊断难度和提高诊断效率为基础,合理选择技术类型。
参考文献:
[1]陈银平.船舶柴油机故障诊断中共振解调技术的应用[J].电子技术与软件工程,2016(19):105.
[2]郭国军,孙亚丽.船舶柴油机监测与故障诊断技术分析[J].科技风,2016(15):147.
[3]張忠伟.分形技术与概率神经网络在船舶柴油机故障诊断中的应用[J].舰船科学技术,2016(12):91-93.
[4]王坚,王彬.基于声响异常辨识的船舶柴油机故障诊断技术探析[J].南通航运职业技术学院学报,2013(04):42-44.
[5]许丽君.基于神经网络的船舶柴油机故障诊断技术[D].江苏科技大学,2013.。