信息融合与贝叶斯集成的船用中高速发动机磨损故障诊断

为了解决船用中高速发动机磨损故障诊断准确率偏低的问题,提出多源信息融合与贝叶斯网络集成的磨损故障诊断方法。利用贝叶斯参数估计算法进行多源故障征兆信息融合,通过大量发动机磨损故障实测数据,结合该领域专家知识,建构贝叶斯磨损故障诊断网络,并建立朴素贝叶斯分类器,简化融合结果,最终通过最大后验概率估计值识别磨损故障模式。经实际故障案例计算分析,验证了该诊断方法的有效性及网络模型建构的准确性。

基于贝叶斯网络集成的船用中高速发动机磨损故障诊断模型

为解决船用中高速发动机磨损故障特征模糊和信息不完备引起的故障诊断准确率偏低等问题,通过定期采集与发动机磨损故障紧密相关的各监测参数信息,建立基于专家知识和因果映射认知的磨损故障贝叶斯诊断网络结构,通过询问专家和运用贝叶斯方法进行诊断网络参数学习,完成基于专家知识和贝叶斯网络集成的船用中高速发动机磨损故障诊断模型的搭建。通过对母型船发动机实际故障案例进行仿真分析,验证模型的准确性和分析方法的有效性,取得较好的结果,可为快速、准确查找发动机磨损故障提供技术支持。

从29^thCIMAC大会看船用中高速发动机整机开发趋势

基于29届CIMAC大会交流内容,分析了船用中高速发动机整机开发趋势。分析表明:当前整机开发关注的重点是降低排放和提高综合能效;LNG气体机及双燃料机成为整机开发趋势;两级增压可变配气正时成为越来越多主机厂的技术选择。在LNG气体机及双燃料机的开发上,欧美的研究重点是整机的瞬态性能及闭环控制等;日韩的研究重点则侧重于减少燃烧室死区,优化缸内燃烧,提高效率等;而我国船用气体机研究尚处于起步阶段,整机的可靠性有待进一步验证及改进提高。