摘要：针对船用中高速柴油机缸套-活塞环振动信号非线性非平稳性以及同类型不同损伤程度故障发生时振动信号时频域特征相似、故障难以识别等问题,利用振动信号辨识故障,提出一种基于改进集成经验模态分解方法和多模块一维卷积神经网络端到端缸套-活塞环故障诊断方法,通过设计固有模态分量IMF信息质量筛选准则对EEMD分解出的IMFs进行重新排序,获得包含更多凸显故障特征成分的重构信号,输入到上述神经网络模型,通过振动信号分析并与现有方法比较,评估所设计IMF信息质量筛选准则与所搭建模型的性能,试验结果显示该方法能准确、有效地识别缸套-活塞环故障类型。在判断该易损件同类型不同磨损程度故障诊断中有较高的准确率,能对故障状况进行有效的特征提取与故障分类。

摘要：为解决轮机员适任考试实操训练与评估过程中故障问题不易设置、主观因素影响大等问题,根据轮机员适任考试实操评估要求,融合虚拟现实(VR)和云技术优势,采用B/S架构,运用3DSMax等建模工具,搭建人机交互功能强的船用柴油机故障诊断拆检操作场景。以Visual Studio为开发环境,Ajax为通信手段,综合运用C++程序语言和可扩展标记语言XML,研发柴油机故障诊断拆检在线训练评估系统,从系统的结构设计、仿真场景搭建、评估试题编辑平台开发、基于模糊综合评判的自动评估模块设计等方面详细分析设计开发过程。经过实际试题测试和学员应用,结果表明,该系统具有较好的适用性。

摘要：船用柴油机缸套-活塞环发生故障时,振动信号呈现非线性、非平稳性特征且故障特征模糊、隐蔽。文章提出一种基于改进集成经验模态分解(EEMD)的故障诊断方法。通过设计固有模态函数(IMF)信息筛选准则对EEMD分解出的固有模态分量(IMFs)进行重新排序,筛去低质量的IMFs,以此获得包含更多能体现故障特征成分的重构信号,经该方法处理的信号再送入到分类器中进行识别和分类故障,实现船用柴油机缸套-活塞环的故障诊断。试验结果表明:与原EEMD诊断方法相比,该改进方法识别率更高,故障诊断效果更好。