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《基于在线油液监测的船舶发动机故障分析》

内容来源:机械设计与制造工程      浏览次数:125      更新时间:2020-06-17

基于在线油液监测的船舶发动机故障分析

张海涛

(中海油能源发展股份有限公司采油服务分公司,天津300452)

作者简介:张海涛(1986),男,工程师,主要研究方向为石油机械、船舶机械, seahaisea@126.com.

 

摘要:为实时了解船舶发动机故障的位置、原因等,提升故障判定的时效性,设计了一种在线油液监测船舶发动机故障的方法。该方法通过集成传感器系统监测船舶发动机油液的黏度、含水量、磨粒浓度3种特征信息,基于Parzen窗法设置特征信息的故障判断界限值,利用Weka软件提取特征信息样本数据和规则,构建船舶发动机故障诊断知识库并判定船舶发动机故障。实验结果表明,用所提方法判定的船舶发动机故障与人工诊断结果完全一致。

 

关键词:在线油液监测;船舶发动机;传感器;特征融合;界限值;故障分析

中图分类号TU528.2   文献标识码A   文章编号2095-509X(2020)03-0113-04

 

发动机是为机械设备运行提供动力的主要设备之一,若发动机发生故障[1],整个设备也无法正常工作,不仅会给企业带来经济损失,也可能对工作人员的人身安全产生威胁。监测和分析船舶运行状态是保障船舶安全运行的基本措施。发动机在船舶运行过程中发生故障是无法避免的事情,因此对船舶发动机进行有效的监测意义重大[2]。对此,相关研究人员进行了研究。林丽等[3]提出利用灰色预测模型对船舶发动机故障进行诊断,虽然该方法能够对船舶发动机故障进行有效诊断,但对船舶发动机的异常征兆预测精度较低;李华兵等[4]对现有船舶运行性能仿真模型增加故障接口进行拓展仿真,通过注入故障参数,获得了对船舶发动机的故障点进行监测的方法,该方法能够快速发现发动机故障,但考虑实际情况甚少,不能在现实船舶中应用;徐晓健等[5]采用原子发射光谱分析、红外光谱分析、PQ铁磁性颗粒分析等指标检测方法构建船舶机械故障监测方法,并对监测流程进行设计,实现了船舶机械故障的诊断与分析,但该方法较复杂,实际操作性能欠佳。

 

本文提出了基于在线油液监测技术的船舶发动机故障判定方法,该方法采用传感器获取油液状态信息实时判定发动机故障,实现了在线对船舶发动机的有效监测,缩短了故障检测时间,减少了故障发生后停机造成的损失。

 

1船舶发动机中油液特征信息的提取

单一的在线油液监测技术无法完整描述船舶发动机故障类型、故障原因等,在故障预测和故障判定方面存在局限性,因此需要设计集成传感器系统,通过传感器系统获取发动机中润滑油的相关特征信息。在传感器系统内部设置在线油液铁谱传感器、在线油液水分传感器、在线油液黏度传感器、微量泵等部件,对发动机中润滑油的黏度、含水量、磨粒浓度特征进行提取,再将采集到的数据经由PC104总线传送给机舱集控室内的服务端。图1为油液监测集成传感器系统的整体架构图。










 

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