基于信息融合技术船舶柴油机故障诊断方法的研究与应用

摘要

柴油机因其结构的复杂性和故障诊断困难性,基于多传感器信息融合的故障诊断是其发展的必然.该文在总结和汲取前人研究成果的基础上,结合实际课题的研究,着重对基于信息融合理论的柴油机故障诊断技术进行深入、系统的研究.特征提取是柴油机故障诊断的重要环节,直接关系到柴油机状态识别的成败与否.在众多的特征提取方法中,基于振动信号的柴油机特征提取方法得到广泛研究,但由于柴油机振动信号非常复杂,具有非平稳、非线性等特点,使其特征提取十分困难.因此作者首先对振动信号的特征提取方法进行了深入研究.柴油机振动信号产生的机理是进行振动信号的特征提取前提和基础,对于故障诊断非常重要.为此,研究了柴油机表面振动信号的产生机理,指导柴油机的特征提取.分析了柴油机振动信号的循环波动性,并研究了解决循环波动性造成影响的方法.在此基础上,进行了柴油机振动信号特征提取方法的研究.主要研究了基于局域波法和小波K-L信息量柴油机振动信号特征提取方法.主要目的是对柴油机的特征信息进行量化,为基于信息融合理论的柴油机故障诊断打下基础.单缸四冲程柴油机用来进行柴油机的故障模拟试验研究,监测柴油机在8种不同状态下的实验数据,为基于信息融合理论故障诊断技术研究提供了样本.根据试验样本,研究了基于神经网络的柴油机融合诊断技术,并对基于模糊神经网络的柴油机融合诊断技术进行深入的探讨.同时研究了基于D-S证据理论的决策层信息融合的柴油机故障诊断技术.基本融合方法的研究为进行更深入融合理论研究和框架结构设计打下了基础.在此基础上,根据柴油机结构的复杂性、信号的波动性等因素,提出了基于组合框架结构的时空信息融合系统模型,研究了此框架结构的优越性,并且着重论述了采用此方法进行柴油机故障诊断的核心问题和解决方案.以实际分析介绍此模型在柴油机故障诊断中的应用过程,应用结果证明其有效性.最后,以郑和舰主机故障诊断的为背景,开发研制了

目录

文摘

英文文摘

1绪论

1.1课题背景及意义

1.2柴油机故障诊断技术概述

1.2.1柴油机故障的性质

1.2.2柴油机故障诊断过程

1.2.3柴油机特征提取方法的研究

1.2.4故障诊断方法的研究

1.3基于信息融合理论的故障诊断技术

1.3.1信息融合技术简介

1.3.2柴油机故障诊断领域中引入信息融合技术的意义

1.3.3信息融合的框架

1.4基于信息融合的柴油机故障诊断技术研究现状

1.5论文主要研究内容

参考文献

2柴油机振动信号的性质

2.1引言

2.2柴油机振动机理的研究

2.2.1柴油机动力性分析

2.2.2缸盖表面振动信号机理研究

2.2.3缸体表面振动信号机理研究

2.3柴油机振动信号的循环波动性

2.3.1信号同步平均

2.3.2多循环平均

2.4振动信号数据定位

2.5测点定位

2.6本章小结

参考文献

3柴油机振动信号特征提取方法的研究

3.1引言

3.2基局域波法的特征提取

3.2.1局域波法原理

3.2.2小波包降噪

3.2.3基于局域波时频谱柴油机故障诊断的实例

3.2.4 Hilbert谱熵(HSE)

3.3基于小波K-L信息量的特征提取

3.3.1时间序列的参数模型

3.3.3基于小波K-L信息量的柴油机故障诊断

3.4柴油机振动信号特征向量提取要点

3.5本章小结

参考文献

4柴油机模拟试验

4.1引言

4.2试验系统组成

4.2.1柴油机类型

4.2.2样本类别

4.2.3监测参数

4.2.4系统要求

4.3试验结果分析与特征提取

4.3.1气缸压力

4.3.2缸盖振动信号

4.3.3压力恢复

4.4本章小结

参考文献

5基于神经网络的柴油机融合诊断

5.1神经网络概述

5.2径向基函数神经网络

5.2.1概述

5.2.2 RBF神经元

5.2.3网络拓扑结构

5.3基于神经网络信息融合的诊断原理

5.4基于振动信号的融合诊断

5.4.1振动信号网络Ⅰ

5.4.2振动信号网络Ⅱ

5.5基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks)融合诊断

5.5.1模糊集合的定义

5.5.2融合诊断中心的构造

5.5.1实例分析

5.6本章小结

参考文献

6基于多征兆D-S证据理论的柴油机融合诊断

6.1引言

6.2 D-S证据理论基本概念

6.2.1定义

6.2.2 D-S合成规则

6.2.3 D-S证据推理信息融合决策的基本过程

6.3基于D-S证据理论的柴油机故障诊断框架

6.3.1诊断模型的建立

6.3.2诊断步骤

6.4基于多征兆D-S证据理论的柴油机故障诊断

6.4.1多征兆理论

6.4.2特征提取

6.4.3基本可信度分配函数的构造

6.4.4决策规则

6.4.5诊断分析

6.5模拟试验应用分析

6.6本章小结

参考文献

7基于组合框架结构的时空多信息融合诊断策略

7.1问题提出

7.1.1基本融合算法存在的问题

7.1.2解决方案

7.1.3方案分析

7.2基于组合框架结构的时空多信息融合诊断系统

7.3群体决策

7.4基于证据理论的决策层融合诊断

7.4.1决策层融合方法研究

7.4.2可行性分析

7.4.3实例分析

7.5实际应用研究

7.6本章小结

参考文献

8郑和舰主机故障诊断智能系统的研制

8.1问题提出

8.2系统设计

8.3硬件系统

8.4软件系统

8.4.1面向对象方法

8.4.2软件系统组成

8.4.3并发性问题解决

8.5系统研制的关键技术

8.6系统的应用

8.7本章小结

参考文献

9总结与展望

9.1总结

9.2展望

论文创新点摘要

致谢

作者在攻读博士学位期间发表的学术论文及承担课题

附录：鉴定意见