船舶柴油機熱工故障仿真與診斷方法研究.pdf

1、在現(xiàn)代科技發(fā)展的推動下，船舶柴油機向著大型、綜合及智能的方向轉變，這就使得對其操作和維護的要求越來越嚴格。船舶柴油機作為船舶主要動力來源，當它發(fā)生故障時，將直接影響船舶的操縱性能以及設備和人員的安全。因此，對船舶柴油機故障診斷一直是一個研究熱點。
　　本文利用AVL-BOOST模擬柴油機的正常工況和故障工況，并利用BP神經網絡對柴油機熱工故障特征參數(shù)進行識別，從而診斷出故障的類型和程度。本文主要工作如下：
　?。?）從柴油機

2、熱工過程的角度，對柴油機的工作原理以及各個子模塊的數(shù)學模型進行了細致的研究。在此基礎上，利用AVL-BOOST搭建了四沖程柴油機數(shù)值計算的零維模型，對模型的調試過程需要注意的問題進行說明并給出解決方案，并對模型的計算結果與實驗測試結果進行對比來驗證模型的準確性，計算結果表明，仿真模型在熱工參數(shù)方面具有很高的準確性，滿足本文的研究需要。
　?。?）從柴油機功能和組成這兩個角度，分析了柴油機的熱工故障的類型，提取了能反映柴油機當前運行

3、狀態(tài)的特征參數(shù)。挑選了幾個典型的柴油機熱工故障，通過更改模型的相關參數(shù)來模擬這幾種故障，并從柴油機工作原理的角度對仿真結果的合理性進行分析。結果表明，故障仿真的計算結果在趨勢上與實際情況是吻合的。
　?。?）介紹了人工神經網絡技術的理論和實現(xiàn)，闡述神經元數(shù)學模型的建立，分析神經元轉移函數(shù)的特性。介紹幾種典型的網絡模型結構，從數(shù)學原理上研究了網絡學習規(guī)則，在這些理論基礎上重點研究BP神經網絡及其算法，以及如何采用編程的手段將其實現(xiàn)，