船舶主推进柴油机示功图识别专家系统的研究

发布时间：2017-05-10 00:17

  本文关键词：船舶主推进柴油机示功图识别专家系统的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 随着国际石油价格的逐年上升，能源需求和消费越来越受到各方面的重视，因此国内外对如何提高能源地有效利用率的研究受到广泛关注。目前，柴油机广泛应用于国民经济的各个领域。因此，为了节约能源、降低污染和提高生产效率，各工业发达国家都十分重视柴油机燃烧的研究工作。节约能源，降低能耗，反应到柴油机上就是降低燃油消耗率，提高燃烧效率，降低排放和维护成本，提高生产效率，这需要柴油机燃烧分析的有力支持。 船舶柴油机是以柴油机作为动力的船舶的心脏，但其结构复杂，工作条件恶劣，容易发生故障，而且检测过程繁杂，维修工作量大，一旦修理和维护不及时或不准确，将导致海损事故，造成人员财产损失和海洋污染。近年来，随着自动检测技术的不断提高，图像处理以及智能检测技术的发展，国内外都将这些新技术、新方法广泛的应用到传统的柴油机故障诊断技术中。从这个角度来看将柴油机气缸压力识别与先进信息处理技术结合，仍然是柴油机故障诊断研究的一个重要方向。 本文主要通过对传统示功图故障诊断识别技术的研究，将传统的示功图分析过程与信号采集、图像识别以及专家系统进行结合，实现柴油机示功图的自动识别与诊断。整个系统的研究将促进柴油机示功图故障诊断技术向着自动化、智能化的方向发展，以提高轮机管理的现代化水平。本论文主要工作如下： (1)研究示功图在分析柴油机工作性能和运行状况中的原理，探究船舶柴油机的工作性能和运转状况特性及其相关参数；并结合柴油机监测信号的采集、分析处理，进行特征参数的提取，，存储与示功图的绘制； (2)通过对图像自动识别技术的研究，将其与传统的手拉示功图识别过程进行结合，探究利用图像识别技术，自动识别示功图中的有用信息，实现对手拉式示功图特征参数的自动识别； (3)研究专家系统的基本原理和要求，结合本文研究实际，确定示功图故障诊断专家系统研究的故障类型，以及其表现形式和处理方法，建立柴油机示功图故障诊断专家系统； (4)结合数据库与面向对象程序开发知识，开发了柴油机示功图故障诊断专家系统处理平台，该平台可以实现对历史数据的保存与计算，并实现基于传感器技术的在线信号采集，以及示功图的绘制、特征参数计算等；并建立专家系统，进行专家识别与诊断。
【关键词】：故障诊断 示功图 数据采集 图像处理 专家系统
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：U664.121
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 引言11-12
• 1.2 柴油机故障诊断技术国内外研究现状12-14
• 1.3 图像处理技术在柴油机故障诊断中的应用14-15
• 1.4 本文研究的主要内容和技术路线15-17
• 第2章 船舶柴油机示功图故障诊断机理研究17-31
• 2.1 柴油机主要工作部件18-20
• 2.2 柴油机故障诊断的常用方法20-22
• 2.2.1 热力性能参数监测法20
• 2.2.2 油液分析法20-21
• 2.2.3 瞬时转速监测诊断法21
• 2.2.4 振动信号故障诊断法21-22
• 2.3 柴油机示功图故障诊断22-23
• 2.4 示功图故障诊断专家机理研究23-28
• 2.4.1 气缸活塞组件23-24
• 2.4.2 配气系统24-25
• 2.4.3 燃油系统25-28
• 2.5 故障诊断推理机28-30
• 2.6 本章小结30-31
• 第3章 示功图数据采集与分析31-48
• 3.1 数据采集原理31-32
• 3.2 硬件系统32-39
• 3.2.1 上止点确定32-35
• 3.2.2 光电编码器35
• 3.2.3 气缸压力传感器35-36
• 3.2.4 A/D数据采集卡36-38
• 3.2.5 信号调理38-39
• 3.3 数据采集软件系统39-47
• 3.3.1 数据预处理39-41
• 3.3.2 特征参数提取41-47
• 3.4 本章小结47-48
• 第4章 柴油机示功图图像自动识别48-59
• 4.1 图像识别的发展与现状48-49
• 4.2 图像识别49-54
• 4.2.1 图像预处理49
• 4.2.2 图像分割49-52
• 4.2.3 特征提取52-54
• 4.2.4 识别分类54
• 4.3 示功图图像自动识别54-58
• 4.3.1 示功图输入54
• 4.3.2 图像预处理54-55
• 4.3.3 图像分割55-56
• 4.3.4 特征提取56-58
• 4.4 本章小结58-59
• 第5章 柴油机示功图专家系统的构建59-75
• 5.1 专家系统59-60
• 5.2 专家系统的组成部分60-68
• 5.2.1 知识库61
• 5.2.2 推理机61-68
• 5.2.3 人机接口68
• 5.3 柴油机示功图故障诊断专家系统68-74
• 5.3.1 知识的获取69-73
• 5.3.2 推理机的设计73-74
• 5.3.3 人机接口的设计74
• 5.4 本章小结74-75
• 第6章 柴油机示功图故障诊断专家系统75-87
• 6.1 数据库的设计76-79
• 6.2 功能模块的设计79-84
• 6.2.1 基于数据的分析系统80-83
• 6.2.2 基于手拉示功图的分析系统83-84
• 6.3 专家系统的实现84-86
• 6.4 本章小结86-87
• 第7章 总结和展望87-89
• 7.1 总结87-88
• 7.2 展望88-89
• 参考文献89-93
• 致谢93-94
• 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文94

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 刘琦;林瑞霖;;缸内压力原始测量信号的处理方法[J];舰船电子工程;2011年10期

2 任强;谢伟东;;基于MATLAB的BP神经网络实现减振器缺陷产品自动识别[J];轻工机械;2012年04期

中国硕士学位论文全文数据库 前5条

1 栗语阳;16V620型柴油机振动测试和仿真及各激励力的振动分析[D];哈尔滨工程大学;2011年

2 任强;减振器生产过程中缺陷产品自动识别[D];浙江工业大学;2012年

3 钟庆敏;柴油机监测与诊断的试验研究[D];武汉理工大学;2008年

4 叶林昌;柴油机故障诊断专家系统及知识库技术研究[D];江苏科技大学;2010年

5 柯涛;基于专家知识库的港口门座起重机金属结构安全性评估系统[D];武汉理工大学;2012年

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本文编号：353630