CN106697187A - 基于智能机舱的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于智能机舱的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,其主要由船舶动力系统模拟实验台架,安装在实验台架上的数据监测及故障诊断平台(5),以及通过信号线与数据监测及故障诊断平台(5)相连的油液在线监测模块(6)组成,油液在线监测模块(6)并联于实验台润滑管路系统中。本发明能够实现船舶动力系统不同工况的模拟,可实现对不同工况下船舶动力系统和轴系的扭矩监测、振动监测、轴功率监测以及润滑油和液压油状态的在线监测;结合智能化机器学习方法,在大量监测数据的支撑下,实现智能机舱架构下的船舶动力系统故障诊断和状态评估;能够作为智能化在线监测与诊断系统的对象平台。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于智能机舱的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,可仿真模拟船舶动力系统的不同工况和各种故障,在测试系统的配合下完成对不同工况下船舶动力系统状态的实时监测,在大量监测数据的支撑下,利用统计机器学习方法对数据进行分析和学习,获取轴系和轴承状态变化趋势和潜在的故障信息,并及时的进行预警和提醒。
背景技术
随着造船行业对造船技术、安装工艺及质量要求的不断提高和“节能减排”的提出,对船舶动力系统的性能提出了更高的要求,需要其在不同工况下具有良好的性能。通过人为的模拟各种不同的工况,并监测其各项运行指标,比如振动、油液状态等参数,来获取船舶动力系统不同工况下的性能最优点,为实船运行提供参考意见和维护策略。
船舶动力系统是船舶航行的核心部分,主要由船舶主机、轴系、轴系附件、传动设备和推进器(螺旋桨)组成。船舶常规动力系统主要是柴油机动力系统、燃气轮机动力系统以及电力推进系统。在不同海域、不同天气状况下,船体和螺旋桨受到的水的阻力也不相同,此时船舶主机需要提供的扭矩、齿轮箱的速比、螺旋桨的转速都要做相应的调整,这就形成了船舶动力系统的不同工况。
轴系作为连接主机和螺旋桨的重要部件,其安全与否直接关系到船舶能否正常航行。正常情况下在船舶出坞前,工程师们都会对其轴系进行的准确的较中,也会从安装工艺上保证其正常工作。但在船舶航行过程中,包括船体变形、摩擦磨损等一系列因素都会导致轴系无法正常工作,所以,对轴系工作状态的监测就显得尤为重要。
随着信息技术的飞速发展,船舶也在向着智能化的方向发展。智能化系指由现代通信与信息技术、计算机网络技术、智能控制技术等汇集而成的针对某个对象的应用。智能机舱能够综合利用状态监测系统所获得的各种信息和数据,对机舱内机械设备的运行状态、健康状况进行分析和评估,用于机械设备操作决策和维护保养计划的制定。
专利文献CN 102289978 A公开了一种多功能船舶联合动力装置综合模拟实验台,该实验台既可模拟多种船舶动力装置,也可以进行船舶动力装置总体性能研究和船舶动力装置零部件的性能研究。该专利只是提出了一种船舶动力装置模拟实验台,并没有考虑到对不同工况下动力装置的振动、温度、油液等参数进行监测和智能化分析。
针对上述情况,本发明设计并建立了这种基于智能机舱的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,能够进一步研究船舶动力系统不同工况下的整体性能,利用状态监测系统所获得的各种信息和数据,对机舱内机械设备的运行状态、健康状况进行分析和评估,利用统计机器学习方法对故障进行辨识和定位,并给出设备维护建议。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供一种基于智能机舱的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,该实验平台能够在智能机舱架构下实现船舶动力系统不同工况的模拟,同时还能够模拟齿轮箱、轴系、轴承、液压系统等关键部件单个或同时处于故障状态时船舶动力系统的运行状态并实时监测,从而实现对船舶动力系统故障状态的在线监测和分析诊断技术的实验研究。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
本发明提供的基于智能机舱的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,主要由实验台架,安装在实验台架上的数据监测及故障诊断平台,以及通过信号线与数据监测及故障诊断平台相连的油液在线监测模块组成,油液在线监测模块并联于实验台润滑管路系统中。
所述的数据监测及故障诊断平台,用于实时监测布置于发动机外壳、轴系、轴承上的振动传感器、温度传感器、轴扭矩和功率传感器、扭振传感器以及齿轮箱和液压站的油液在线监测模块的输出信息,从而获取整个船舶动力系统实验平台的工作时间序列数据;还用于对获取的传感器时间序列信息进行智能分析,结合船舶动力系统模型分析系统的潜在故障;再利用统计机器学习方法对监测数据与对应的故障进行训练学习,进而优化现有的故障诊断系统,实现对故障的自动判断与自动提醒。
所述的数据监测及故障诊断平台,由监测传感器、数据采集与测试电路、数据挖掘软件和故障诊断系统组成,其中:遍布于实验台架的监测传感器与数据采集及测试电路之间使用RS485及CAN总线的方式通讯,后续与故障诊断系统则使用以太网通讯;数据采集与测试电路采集到分布于实验平台上的传感器信号后,数据挖掘软件会对这些原始数据进行加工并输出可视性更好的图表供实验人员分析使用,同时所有数据保存在本地数据库供后期调用、查询。
所述的数据采集与测试电路,由传感器、数据采集卡和工控机组成,其中:传感器采集到的数据首先传递给数据采集卡,数据采集卡在接收到数据后采用统一的以太网通讯协议经由网线传输给工控机进行处理。
所述油液在线监测模块,由数据采集器、齿轮泵、流体特性传感器、ARGO HYTOS水份传感器、ARGO HYTOS颗粒污染度传感器组成。该模块获得的油液监测数据经数据协议转换卡统一信息格式后再通过CAN总线传递给数据采集与测试电路中的工控机处理、保存。
所述的监测传感器,包括安装在尾轴上的光电非接触式轴功率监测传感器,该传感器由两个码盘和两个光电探头和数据采集器、电源组成,尾轴的转动带动码盘的转动,轴在扭矩的作用下会产生弹性形变,间隔一定距离布置的两个码盘-光电探头所收集到的数据存在相位差,这些数据通过RS485总线传到数据采集与测试电路中的工控机上,经工控机处理后得到尾轴的实时功率。
所述的数据挖掘软件,采用MATLAB软件进行编写,利用自回归滑动平均模型即ARMA模型,对获取的监测传感器时间序列信息进行智能分析,利用BP神经网络对数据规律进行学习,进而达到预测故障的目的。同时,在机器学习算法的支持下,实现对设备状态在线监测数据的实时诊断分析,及时发现故障。
本发明还设有机械机构,以及由工控机及电机控制电路、电磁测功器控制电路组成的实时仿真机构;实时仿真机构用于控制机械机构自动工作,用以模拟船舶动力系统的复杂变化状态,并根据设定的动力系统工况跟踪监测动力系统的运行状态,根据负载变化自适应调整动力系统能耗,实现自主能耗管理。
所述的电机控制电路,通过电缆将各部件连接起来,该电机控制电路主要由交流接触器、变频器、电抗器、调速电位器组成,其中:从交流接触器接入市电来控制电路的通断,之后连接变频器和调速电位器来控制电机的转速,而电抗器用于稳压,确保电路不会过载。
所述的电磁测功器控制电路,通过动力线和网络线将控制系统和用于模拟船舶轴系负载的电磁测功机7相连;该电磁测功器控制电路由电磁测功机、智能测功机控制器、电机测试系统柜、工装夹具以及电机专用测试软件组成,其中:智能测功机控制器位于电机测试系统柜内,通过动力线连接电磁测功机为其供电,而相关信号通过网络线路返回到工控机。
所述的机械机构,主要由固定在地基上的支撑底板,依次安装在支撑底板上的电动机、柴油机、弹性联轴器、齿轮箱、尾轴联轴器、尾轴、测功机联轴器、电磁测功机组成。
本发明与现有技术相比具有以下主要有益效果:
1.能够满足模拟实船动力系统工况的要求。
所谓船舶动力系统工况,就是不同的输出扭矩/阻力比,在实船中,输出扭矩由柴油主机提供,阻力来自于船体周围的水和螺旋桨。在本实验台中,则用更易控制的电机代替柴油主机,用电磁测功机来加载阻力,并能按照一定的函数关系模拟产生变动的阻力,通过改变控制台输入数据来实现用该实验台模拟动力系统的不同工况的目的。
2.能够满足实操演练功能。
实时仿真工控机系统能够实时监测并显示输出扭矩值和阻力值,实验人员可以按照实验设计来改变电机的输出扭矩和测功机的阻力大小。同时,还需要接收遍布于实验台关键设备的传感器数据,如滑油温度数据,轴功率数据等。当系统接收到的某一数据异常,比如温度迅速升高时,工控机能够通过声、光方式报警,以提醒实验人员,为保证安全,提供了紧急停车按钮。
3.能作为在线监测系统的对象平台。
实验台在运行过程中,随着工况的改变,轴系所传递的扭矩和承受的阻力也在变化,进而会引起轴与轴承间摩擦力的改变、齿轮箱内力矩的改变,这些变化反过来又会影响轴系所受的力,最终会形成一个暂时的平衡状态。通过安装在实验台上的各种传感器来感受这些变化,并转化为电信号被记录。由于数据采集间隔极短,所获得的数据可认为是实验台的实时工作状态。
4.可开展船舶动力系统运行状态在线监测的实验研究。
所建立的实验台模拟了船舶动力系统,利用遍布其上的传感器和配套的测试系统来实时监测该实验台,在实验过程中,发现问题并制定相应的解决方案,不断完善现有的在线监测系统。在油液在线监测系统和光电非接触式轴功率监测系统的协助下,可实现对油液状态的实时监测和轴功率的实时监测。将油液在线监测集成模块并联在实验台油路中,通过泵抽取加压来使油液流经各检测模块,因所使用的检测方法不会污染油液,所以用于监测的油液可以再次进入管路供实验台使用,最大程度上减少了浪费。轴功率的实时监测采用光电非接触式轴功率传感器来实现,由码盘和光电探头所获得的信号计算得到旋转过程中轴系扭转角,再结合轴材料本身的特性参数计算得到实时轴功率。码盘为均匀环形,所以不会使轴系产生偏置旋转惯量,保证了测量的准确性。所获得的监测数据都会传输给实时仿真工控机系统进行分析、存储。
5.在不同的负载条件下,系统优化计算后跟踪控制电机,实现自主能耗管理。
将轴功率监测数据与主机(电机)输出功率进行对比,可获得实验平台的能耗状态。利用电机模拟柴油主机,利用液压设备加载模拟阻力,在此基础上进行航速优化和燃料补给优化实验。同时,利用轴带发电机来回收剩余能量,结合能量回馈系统实现船舶动力系统的自主能耗管理。
6.根据监测结果,对机械设备的运行状态和健康状态进行分析和评估,对故障进行辨识和定位,进而提出纠正建议,为船舶操控提供决策建议。
7.实验台旁工控机软件可实现数据的本地存储和远程访问。本地计算机将数据存储到数据库,以及将数据同步到远程数据库,远程数据库供给远程监测访问使用。远程服务器用来支持在远程移动终端上实时查看实验台系统状态,对可能出现的故障提示预警,对已经出现的故障进行邮件、短信提示,并对这两种情况给出可能故障原因以及故障类型。
存在多种故障诊断方法,包括基于性能参数的故障诊断,通过对比各种工作参数与正常工作状态下参数的偏差,对动力系统状态做出合理的评价;基于油液监测技术的故障诊断;基于振动监测技术的故障诊断技术;以及基于机器学习系统的智能诊断方法。
基于机器学习的智能诊断方法,是在船舶动力系统状态参数与对应故障和维护建议的诊断知识库的基础上,通过构建用于推理、判断的规则引擎,来实现船舶动力系统的智能故障诊断。船舶动力系统是一个典型的复杂机械系统,并且多运行在多变工况下,易发生潜在的、模糊性的故障,一般的故障诊断方法难以及时发现问题,这就需要上述基于专家系统的智能诊断方法。
总之,本发明通过安装在机械设备上磁电式传感器、加速度传感器、液位计、温度传感器、压力传感器、光电非接触式轴功率传感器以及油液监测等传感器,可实现对不同工况下船舶动力系统实验平台的扭矩监测、振动监测、轴功率监测以及润滑油和液压油的状态监测。结合故障诊断系统,对设备的运行状态和健康状态进行分析、评估,给出设备维护建议。系统性能稳定,且易操作、可扩展。
附图说明
图1为基于智能机舱的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台拓扑图。
图2为实验台结构框架示意图。
图3为实时仿真工控机系统输入输出架构示意图。
图4为基于智能机舱的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台结构图。
图5为扭矩测功装置原理示意图。图5中:M3:测功机加载电机,M4:交流变频器。
图中:1.扭矩监测传感器,2.齿轮箱振动传感器,3.光电非接触式轴功率监测传感器,4.轴承振动及摩擦力矩传感器,5.数据监测及故障诊断平台,6.油液在线监测模块;7.电磁测功机,8.测功机联轴器,9.轴承,10.尾轴,11.尾轴联轴器,12.齿轮箱,13.弹性联轴器,14.飞轮盘,15.液压盘车机,16.柴油机,17.电动机联轴器,18.电动机,19.齿轮箱冷却器进口,20.齿轮箱冷却器出口,21.冷却水泵,22.冷却水槽。
具体实施方式:
本发明提供的基于智能机舱的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,是一种半实物仿真实验系统,主要由实时仿真工控机、轴系台架、传感器、电气控制柜、油液在线监测等设备组成。用电机模拟船舶主机为实验台提供动力,由一根六缸柴油机的曲轴模拟转动惯量,而柴油机飞轮、盘车机构、弹性联轴节、倒顺离合减速齿轮箱、轴系及电力测功器均为经计算后选型的实物。再利用齿轮油在线监测系统、齿轮箱在线监测系统、轴功率监测系统、轴承振动在线监测系统、摩擦力矩在线监测系统、液压油在线监测等系统来配合数据监测及故障诊断平台来完成对船舶动力系统实验平台工作状态的实时监测。同时,故障诊断系统具有统计机器学习能力,通过对监测数据的分析、学习可建立数据与故障之间的联系,从而对监测到的异常数据可进行故障判断和定位。
下面结合实施例及附图对本发明作进一步描述,但不限定本发明。
本发明提供的基于智能机舱的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,用于实物模拟,该实验平台的结构如图1所示,主要由实验台架,以及数据监测及故障诊断平台5和油液在线监测模块6组成。
所述实验台架由一台55kW电动机模拟船舶主机(柴油机)提供动力,由一根六缸柴油机的曲轴模拟转动惯量。主机曲轴能够添加不平衡质量块来模拟主机缺陷对轴系的影响,轴承座能够垂直于地面方向抬升和下降以模拟船体变形所致轴承座位移对轴系的影响,齿轮箱能够模拟滑油进水和异常磨损故障对动力系统工况的影响。电磁测功器能够按照给定的函数规律产生动态变化的阻力,用于模拟船舶螺旋桨运行中所受阻力的周期性变化。利用工控机人为的添加单个或者多个故障,从而获得轴系实验台各个关键部件在该故障模式下的状态参数,以达到故障模拟并实时监测动力系统运行工况状态变化的目的。
所述的数据监测及故障诊断平台5,由监测传感器、数据采集与测试电路、数据挖掘软件和故障诊断平台组成,其中:遍布于实验台架的监测传感器与数据采集及测试电路之间使用RS485及CAN总线的方式通讯,后续与故障诊断平台则使用以太网通讯。数据采集与测试电路采集到分布于实验平台上的传感器信号后,数据挖掘软件会对这些原始数据进行分析处理并输出可视性更好的图表供实验人员分析使用,同时所有数据都可以保存,便于后期调用、查询。
所述的数据采集与测试电路,由传感器、数据采集卡以及工控机组成,其中:传感器采集到的数据首先传递给数据采集卡,由于不同传感器所使用的通讯协议不同,数据采集卡在接收到数据后要采用统一的以太网通讯协议经由网线传输给工控机进行处理。
所述油液在线监测模块6可实时监测润滑油特性,由数据采集器、齿轮泵、流体特性传感器、ARGO HYTOS水份传感器、ARGO HYTOS颗粒污染度传感器组成。所述传感器获得的油液监测数据经数据协议转换卡统一信息格式后再通过以太网总线传递给数据采集与测试电路中的工控机处理、保存。
所述光电非接触式轴功率监测传感器3安装在尾轴10上,由两个码盘和两个光电探头和数据采集器及电源组成,轴的转动带动码盘转动,并且在扭矩的作用下会产生弹性形变,相距L的两个码盘-光电探头所收集到的数据存在一定的相位差,这些数据再通过RS485总线传到工控机上,经工控机软件处理得到轴的实时功率。
所述软件系统包括实验台旁上位机软件系统以及远程服务器上的软件。实验台旁工控机软件包括但不仅限于以下功能:1)以串口方式接收信号,根据数据协议进行解析,数据解析完成后通过图表实时显示,供给实验人员实时观察轴系状态;2)本地计算机将数据存储到数据库,以及将数据同步到远程数据库,远程数据库供给远程监测访问使用。远程服务器监测平台上的软件包括但不仅限于以下功能:1)支持在远程移动终端上实时查看轴系系统状态;2)向外提供监测状态数据导出功能;3)实时轴系故障监测,对可能出现的故障提示预警,对已经出现的故障进行邮件、短信提示,并对这两种情况给出可能故障原因以及故障类型。
所述的数据挖掘软件,采用MATLAB软件进行编写,利用自回归滑动平均模型(ARMA模型,Auto-Regressive and Moving Average Model)对获取的传感器时间序列信息进行智能分析,利用BP神经网络对数据规律进行学习,进而达到预测故障的目的。
所述的故障诊断平台,由工控机和数据挖掘软件组成,其中:工控机采用技术比较成熟的产品,例如PLC,以此来提高平台的可靠性;数据挖掘软件采用自主开发的方式不断更新和完善。所述自主开发的方式,包括根据本故障诊断平台收集的大量数据,进行机器学习开发,得到采集的数据与数据以及数据与故障类型关联的新模型,也包括根据用户反馈对数据挖掘软件界面与操作的优化调整。
数据监测及故障诊断平台5,能够实时监测布置于发动机外壳、轴系、轴承上的振动传感器、温度传感器、轴扭矩和功率传感器、扭振传感器以及齿轮箱和液压站的油液在线监测模块6的输出信息,从而获取整个系统工作的时间序列数据;还能够对获取的传感器时间序列信息进行智能分析,结合船舶动力系统模型分析动力系统的潜在故障。再利用统计机器学习方法对监测数据与对应的故障进行训练学习,进而优化现有的故障诊断系统,实现对故障的自动判断与自动提醒。
本发明还设有实时仿真机构和机械机构。
所述的实时仿真机构,由工控机及电机控制电路、电磁测功器控制电路组成。所述工控机采用成熟产品(如威强RACK-360GBATX-LOGO),其内嵌平台管理软件,该软件基于组态软件及C#开发,具有多级权限,以保证实时仿真机构的安全。
所述的电机控制电路,通过电缆将各部件连接起来。该电机控制电路主要由交流接触器、变频器、电抗器、调速电位器组成,其中:从交流接触器接入市电来控制电路的通断,之后连接变频器和调速电位器来控制电机的转速,而电抗器则可以用来稳压,确保电路不会过载。
所述的电磁测功器控制电路,通过动力线和网络线将电磁测功机7与控制系统相连。该电磁测功器控制电路由电磁测功机、智能测功机控制器、电机测试系统柜、工装夹具以及电机专用测试软件组成,其中:智能测功机控制器位于电机测试系统柜内,通过动力线连接电磁测功机为其供电,而相关信号则通过网络线路返回到工控机。
所述电磁测功机7主要用于模拟船舶轴系负载,通过调整其输出转矩的大小来实现实验台架轴系负载的变化,从而模拟船舶动力系统的负载变化。模拟负荷部分则通过交流变频电力测功机进行恒功率、恒转矩或者特定的转速-转矩曲线工况的加载测试。其中,测功机加载电机与推进电机同轴连接,采用三相鼠笼型异步电机;交流变频器用于实现对推进轴系加载控制。测功机加载电机主要作为发电机工作在电磁制动状态下,吸收的能量通过变频器回馈电网。
该实时仿真机构用于控制实验台架上的机械机构自动工作,并根据设定的动力系统工况跟踪监测动力系统的运行状态,根据负载变化自适应调整船舶动力系统实验平台能耗,实现自主能耗管理。
所述的机械机构,主要由支撑底板、支架、电磁测功机7、测功机联轴器8、轴承9、尾轴10、尾轴联轴器11、齿轮箱12、弹性联轴器13、飞轮盘14、液压盘车机15、柴油机16、电动机18组成,其中:支撑底板通过螺栓固定在地基上,电动机18、柴油机16、弹性联轴器13、齿轮箱12、尾轴联轴器11、测功机联轴器8、尾轴10、电磁测功机7等依次安装在支撑底板上。
所述电动机18通过电动机联轴器17与柴油机16相连,该电动机额定功率55kw,用于模拟主机(柴油机16)的动力。柴油机16无法自主转动,由电动机18拖动,主机曲轴能够添加不平衡质量块来模拟主机缺陷对轴系的影响,轴承座能够垂直于地面方向抬升和下降以模拟船体变形所致轴承座位移对轴系的影响,齿轮箱还能够模拟滑油进水故障对动力系统工况的影响。利用工控机人为的添加单个或者多个故障,结合监测系统,获得船舶动力系统实验平台各个关键部件在故障状态下的参数信息。
所述的轴系台架(实验台架),如图4所示,由一台55kW电动机模拟柴油机的动力,由一根六缸柴油机的曲轴模拟转动惯量,而柴油机飞轮、盘车机构、弹性联轴节、倒顺离合减速齿轮箱、轴系及电力测功器均为经计算后选型的实物。轴系包括一根艉轴,采用35号锻钢,轴承采用船用中间轴承。
轴系台架上的轴系长度仅约1500mm,轴承间距1000mm,为了保证安装质量,采用拉线方法定轴系中线,拉线钢丝采用直径为Φ0.8mm的琴钢丝,钢丝拉力用挂吊重物(块)确定,重块重力为550N。并且在周边区域停止冲击、振动作业的时候拉线确定轴系中线。根据轴系布置图和机组安装图确定轴线首、尾基准点的位置。设置首、尾拉线架。在对轴承粗定位后,穿过轴承拉钢线,按首、尾基准点调节钢线位置,使所拉的钢线通过首、尾基准点,则这条钢线就是轴系中线。
在本发明中,采用三向定位螺钉调整轴承9中心的位置,使轴承中心与轴系中线的同轴度偏差值不大于0.08mm。活动垫片与轴承支脚下平面及基座上平面的接触面积应大于60%,周边允许有不大于0.10mm局部间隙,但要求0.10mm塞尺插入深度不大于5mm。用螺栓、锁紧垫片和螺母固定轴承9。
用色油检查联轴器(测功机联轴器8,尾轴联轴器11,弹性联轴器13)锥孔与轴锥体接触面积应大于75%,且25×25mm2面积上接触点不少于3个点。将尾轴10上键槽旋至正上方,装入传动键,键与尾轴键槽两侧接触面积不少于75%,键槽底部接触面积不少于40%;键与联轴器键槽相配时,75%长度用0.02mm塞尺插不进,其余部分用0.10mm塞尺应插不进。
在本发明中,齿轮箱12设有齿轮箱冷却器进口19和齿轮箱冷却器出口20,该齿轮箱的定位以尾轴10的前端法兰为基准。用三向调位装置调节齿轮箱位置,测量其输出轴法兰与尾轴前法兰的偏移值及曲折值,使其符合设计图纸和技术文件及齿轮箱说明书的要求。将活动垫片垫入齿轮箱支脚下平面与基座之间,用0.05mm塞尺检查,其边缘插入深度不得超过10mm,且插入处应不连续;用色油检查其接合面的接触面积不少于60%,且接触点分布均匀。用螺栓(强度不低于8.8级)与螺母及锁紧垫片固定齿轮箱,螺母拧紧后,螺母与接合面的90%周长上0.03mm塞尺应不能插入。待齿轮箱定位固定后,安装弹性联轴器13与齿轮箱输出法兰的紧固螺栓(强度不低于8.8级)与螺母及锁紧垫片,螺母拧紧后,螺母与联轴器接合面的90%周长上0.03mm塞尺应不能插入。
在本发明中,柴油机16(含飞轮)及其轴承安装在一个公共底座上。公共底座飞轮附近设置盘车机安装基座。用三向调位装置调节公共底座位置,测量飞轮与齿轮箱输入法兰(而不是弹性联轴节)的偏移值及曲折值,符合设计图纸和技术文件的要求。配制活动垫片,将活动垫片垫入公共底座支脚下平面与基座之间,用0.05mm塞尺检查,其边缘插入深度不得超过10mm,且插入处应不连续;用色油检查其接合面的接触面积不少于60%,且接触点分布均匀。安装并调整好弹性联轴器13,用紧固螺栓(强度不低于8.8级)联接弹性联轴节和飞轮。用螺栓(强度不低于8.8级)与螺母及锁紧垫片固定公共底座,螺母拧紧后,螺母与接合面的90%周长上0.03mm塞尺应不能插入。
在本发明中,电动机18的定位以柴油机16的前端法兰为基准。将活动垫片垫入电动机支脚下平面与基座之间,用0.05mm塞尺检查,其边缘插入深度不得超过10mm,且插入处应不连续;用色油检查其接合面的接触面积不少于60%,且接触点分布均匀。用紧固螺栓(强度不低于8.8级)联接曲轴和电动机柱销式弹性联轴器。用紧固螺栓(强度不低于8.8级)与螺母及锁紧垫片固定电动机,螺母拧紧后,螺母与接合面的90%周长上0.03mm塞尺应不能插入。
在本发明中,电磁测功机7的定位以尾轴10的后端法兰为基准。将活动垫片垫入电力测功器支脚下平面与基座之间,用0.05mm塞尺检查,其边缘插入深度不得超过10mm,且插入处应不连续;用色油检查其接合面的接触面积不少于60%,且接触点分布均匀。用紧固螺栓(强度不低于8.8级)联接尾轴10和测功机联轴器8。用紧固螺栓(强度不低于8.8级)与螺母及锁紧垫片固定电力测功器,螺母拧紧后,螺母与接合面的90%周长上0.03mm塞尺应不能插入。
在本发明中,其它辅助设备包括盘车机液压泵站、控制箱、控制台、冷却水泵21、冷却水槽22等安装前,检查基座的位置和尺寸。必要时使用铁皮或铜皮作为调整垫片,调节设备支脚与基座的间隙,保证安装水平。用紧固螺栓(强度不低于8.8级)与螺母及锁紧垫片固定设备。设备安装检验合格后,进行设备外接管子和电缆的安装。
本发明提供的基于智能机舱的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,其工作过程是:通电开机后,数据监测及故障诊断平台5首先进行系统自检,包括检查各个传感器能否正常工作,电动机、电磁测功机等是否正常通电,同时还需要实验员检查台架上是否存在干涉物,在确定平台系统正常且具备运行条件的前提下,根据实验要求设定电动机、电磁测功机等参数,控制各设备开始工作,同时,数据监测系统开始收集各个传感器的数据,故障诊断系统则对监测到的数据进行智能化分析并存储,发现故障后会及时提醒实验员停机检查维修。
本发明提供的上述的基于智能机舱的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,其创新性主要表现在:
1.利用电机和柴油机相结合的方式来模拟船舶主机动力系统运行中的各种振动状态。船舶主机在运行过程中,不可避免的会产生振动。本实验台架虽然由电机提供动力,但加入了曲轴这样一个不平衡质量块,就可以最大程度的模拟船舶主机运转过程中产来的振动。通过安装在机械设备上的振动传感器,实时收集振动数据,达到模拟并监测关键部件(齿轮箱、柴油机等)振动的目的。
2.可作为轴系动态性能参数与滑油动态工况耦合作用规律的研究平台。利用光电非接触式轴功率传感器3实时监测轴功率,利用轴承振动及摩擦力矩传感器4可实时监测轴系振动状态及其与轴承的摩擦状态;同时油液在线监测模块6可实时监测轴承内润滑油的特性参数。将上述轴功率数据、振动数据、摩擦力数据进行对比分析,总结得到轴系动态性能参数与滑油动态工况的耦合作用规律。同时,在实验阶段,可通过调节电机输出来匹配滑油状态,得到两者最佳的配合关系并形成数据库。在实船运行过程中,就可以利用该数据库建立智能化运行管理模块来自动调节动力系统工况以配合滑油状态的实时变化。
3.实验台架及控制系统可完成船舶动力系统各种运行工况的模拟。实验台架由一台55kw电机16提供动力,由电磁测功机7来加载阻力,同时还配有齿轮箱12。上诉设备的配合使用能够实现模拟船舶动力系统不同运行工况的目的。再结合安装在机械设备上的各种传感器,可实现对船舶动力系统实验平台的实时监测。
4.可作为船舶动力系统故障诊断研究实验平台。在船舶轴系故障中,振动对其安全高效运行的影响很大,为获得该故障下的数据,可人为的在轴系上添加不平衡质量块来使轴在转动过程中产生振动,同时,利用轴承振动及摩擦力矩传感器4、光电非接触式轴功率传感器3、油液在线监测模块6等传感器收集实验台架在该故障模式下的参数数据库。其它故障数据也可按此方法获得,当故障再次发生时,诊断平台将监测到的数据和数据库中的数据进行对比进而判定故障。
5.采用机器学习方法构建智能化动力系统故障诊断平台。采用MATLAB软件强大的算法模型库编写数据处理软件,利用自回归滑动平均模型(ARMA模型,Auto-Regressiveand Moving Average Model)对获取的传感器时间序列信息进行智能分析,利用BP神经网络等机器学习算法对实验阶段获得的数据及对应工作状态进行分析学习,获取故障诊断模型,进而达到预测故障的目的。
6.工控机控制系统能够根据监测到的各项数据自主调节动力系统模拟装置的运行工况,实现能耗优化。一方面,测功机加载电机可作为发电机工作在电磁制动状态下,吸收的能量通过变频器回馈电网;另一方面,实时仿真机构可控制底层的机械系统自动工作,并根据设定的动力系统工况跟踪监测动力系统的运行状态,根据负载变化自适应调整动力系统能耗,实现自主能耗管理。
7.实验台旁工控机软件可实现数据的本地存储和远程访问。本地计算机将数据存储到数据库,以及将数据同步到远程数据库,远程数据库供给远程监测访问使用。远程服务器用来支持在远程移动终端上实时查看实验台系统状态,对可能出现的故障提示预警,对已经出现的故障进行邮件、短信提示,并对这两种情况给出可能故障原因以及故障类型。
Claims (9)
1.基于智能机舱的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,其特征是主要由实验台架,安装在实验台架上的数据监测及故障诊断平台(5),以及通过信号线与数据监测及故障诊断平台(5)相连的油液在线监测模块(6)组成,油液在线监测模块(6)并联于实验台润滑管路系统中。
2.根据权利要求1所述的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,其特征在于所述的数据监测及故障诊断平台(5),用于实时监测布置于发动机外壳、轴系、轴承上的振动传感器、温度传感器、轴扭矩和功率传感器、扭振传感器以及齿轮箱和液压站的油液在线监测模块(6)的输出信息,从而获取整个船舶动力系统实验平台的工作时间序列数据;还用于对获取的传感器时间序列数据进行智能分析,结合船舶动力系统模型分析系统的潜在故障;再利用统计机器学习方法对监测数据与对应的故障进行训练学习,进而优化现有的故障诊断系统,实现对故障的自动判断与自动提醒。
3.根据权利要求2所述的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,其特征在于所述的数据监测及故障诊断平台(5),由监测传感器、数据采集与测试电路、数据挖掘软件和故障诊断系统组成,其中:遍布于实验台架的监测传感器与数据采集及测试电路之间使用RS485及CAN总线的方式通讯,后续与故障诊断系统则使用以太网通讯;传感器采集到的数据首先传递给数据采集卡,数据采集卡在接收到数据后采用统一的以太网通讯协议经由网线传输给工控机,之后,数据挖掘软件会对这些原始数据进行分析处理并输出可视性更好的图表供实验人员分析使用,同时所有数据保存在本地数据库供后期调用、查询。
4.根据权利要求3所述的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,其特征在于所述油液在线监测模块(6),由数据采集器、齿轮泵、流体特性传感器、ARGO HYTOS水份传感器、ARGO HYTOS颗粒污染度传感器组成。该模块获得的油液监测数据经数据协议转换卡统一信息格式后再通过以太网总线传递给数据采集与测试电路中的工控机处理、保存。
5.根据权利要求3所述的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,其特征在于所述的监测传感器,包括安装在尾轴(10)上的光电非接触式轴功率监测传感器(3),该传感器由两个码盘和两个光电探头和数据采集器、电源组成,尾轴的转动带动码盘的转动,轴在扭矩的作用下会产生弹性形变,间隔一定距离布置的两个码盘-光电探头所收集到的数据存在相位差,这些数据通过RS485总线传到数据采集与测试电路中的工控机上,经工控机处理后得到尾轴的实时功率。
6.根据权利要求3所述的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,其特征在于所述的数据挖掘软件,采用MATLAB软件进行编写,利用自回归滑动平均模型即ARMA模型,对获取的监测传感器时间序列信息进行智能分析,利用BP神经网络对数据规律进行学习,进而达到预测故障的目的。还能够整合机器学习算法,用以实现设备状态在线监测数据的实时诊断分析。
7.根据权利要求1所述的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,其特征是还设有机械机构,以及由工控机及电机控制电路、电磁测功器控制电路组成的实时仿真机构;实时仿真机构用于控制机械机构自动工作,模拟船舶动力系统的复杂变化状态,从而模拟轴系的不同工况,同时,控制电路根据设定的动力系统工况跟踪监测动力系统的运行状态,根据负载变化自适应调整动力系统能耗,实现自主能耗管理。
8.根据权利要求7所述的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,其特征在于:
所述的电机控制电路,通过电缆将各部件连接起来,该电机控制电路主要由交流接触器、变频器、电抗器、调速电位器组成,其中:从交流接触器接入市电来控制电路的通断,之后连接变频器和调速电位器来控制电机的转速,而电抗器用于稳压,确保电路不会过载;
所述的电磁测功器控制电路,通过动力线和网络线将控制系统和用于模拟船舶轴系负载的电磁测功机(7)相连;该电磁测功器控制电路由电磁测功机、智能测功机控制器、电机测试系统柜、工装夹具以及电机专用测试软件组成,其中:智能测功机控制器位于电机测试系统柜内,通过动力线连接电磁测功机为其供电,而相关信号通过网络线路返回到工控机。
9.根据权利要求8所述的船舶动力系统工况模拟和诊断实验平台,其特征在于所述的机械机构,主要由固定在地基上的支撑底板,依次安装在支撑底板上的电动机(18)、柴油机(16)、弹性联轴器(13)、齿轮箱(12)、尾轴联轴器(11)、尾轴(10)、测功机联轴器(8)、电磁测功机(7)组成。
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---|---|
CN (1) | CN106697187B (zh) |
Cited By (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107368028A (zh) * | 2017-08-22 | 2017-11-21 | 姚静洁 | 一种电力推进控制系统 |
CN108008718A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-05-08 | 上海海事大学 | 基于模型的智能型船舶机舱监测报警系统 |
CN108240909A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-07-03 | 江苏联测机电科技股份有限公司 | 一种动力总成模拟加载装置 |
CN108593302A (zh) * | 2018-08-03 | 2018-09-28 | 中国船舶重工集团柴油机有限公司 | 一种低速柴油机故障诊断系统 |
CN109444575A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-03-08 | 长兴昇阳科技有限公司 | 电机拖动系统运行健康状态评估系统及方法 |
CN109747805A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-14 | 武汉船用电力推进装置研究所(中国船舶重工集团公司第七一二研究所) | 一种热冗余的智能化船舶能量优化管理系统及方法 |
CN110174871A (zh) * | 2018-02-19 | 2019-08-27 | 发那科株式会社 | 控制装置、机器学习装置以及系统 |
WO2019166196A1 (en) * | 2018-02-28 | 2019-09-06 | Zf Friedrichshafen Ag | Method and device for testing a marine transmission |
CN110579368A (zh) * | 2019-09-26 | 2019-12-17 | 上海电气电站设备有限公司 | 基于仿真计算的旋转机械振动故障智能诊断系统及方法 |
CN110956340A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-03 | 长江勘测规划设计研究有限责任公司 | 工程试验检测数据管理预警决策方法 |
CN111025145A (zh) * | 2019-11-16 | 2020-04-17 | 武汉船用电力推进装置研究所(中国船舶重工集团公司第七一二研究所) | 一种多功能船舶交流电站综合电力系统试验拓扑和方法 |
CN111284646A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-16 | 江门市南洋船舶工程有限公司 | 避免安装主机扭振减振器的方法、装置、船舶及存储介质 |
CN111695744A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-09-22 | 曾晨 | 一种基于大数据的维修器材需求预测分析系统 |
CN111982511A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-24 | 武汉理工大学 | 一种船舶电力推进系统故障模拟试验台 |
CN112115128A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-12-22 | 北京唯实兴邦科技有限公司 | 一种基于多维传感器的5g实时动态故障处理系统 |
CN112399948A (zh) * | 2018-03-07 | 2021-02-23 | 康士伯海事有限公司 | 分布式决策 |
CN112711248A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-04-27 | 哈尔滨工程大学 | 一种带能量管理系统的气电混联式船舶混合动力试验台及其控制方法 |
CN113200137A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-08-03 | 重庆科技学院 | 一种可在线转位的水润滑轴承及船舶尾轴推进系统 |
CN113281024A (zh) * | 2021-05-13 | 2021-08-20 | 广西防城港核电有限公司 | 汽轮机液压盘车离线检测方法 |
CN113468809A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-01 | 重庆大学 | 一种风电齿轮箱平行级齿根裂纹模式识别方法 |
CN113525655A (zh) * | 2020-02-28 | 2021-10-22 | 韩国海洋大学产学合作基金会 | 基于机器学习的船舶能量-电力控制管理系统 |
CN113885355A (zh) * | 2021-10-12 | 2022-01-04 | 江西洪都航空工业集团有限责任公司 | 一种瞄准吊舱模拟器 |
CN114218966A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-03-22 | 福建省晋江风电开发有限公司 | 风力发电机故障模拟方法、系统及装置 |
CN114572361A (zh) * | 2022-03-07 | 2022-06-03 | 武汉理工大学 | 船舶智能机舱运维系统验证平台 |
CN115453236A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-12-09 | 大连海事大学 | 一种船舶风翼动力系统的故障诊断与健康评估方法 |
CN115898978A (zh) * | 2022-11-16 | 2023-04-04 | 湖南福能液压科技有限公司 | 一种液压弹性支撑自动补压系统 |
CN116484637A (zh) * | 2023-05-10 | 2023-07-25 | 广东海洋大学 | 一种应用于船舶动力系统的故障模拟分析系统及方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090282840A1 (en) * | 2006-02-27 | 2009-11-19 | Highview Enterprises Limited | Energy storage and generation |
CN102289978A (zh) * | 2011-05-04 | 2011-12-21 | 武汉理工大学 | 多功能船舶联合动力装置综合模拟实验台 |
CN103115768A (zh) * | 2011-11-16 | 2013-05-22 | 中国北方车辆研究所 | 大功率传动装置倾斜路况试验模拟系统 |
CN104276258A (zh) * | 2014-07-31 | 2015-01-14 | 中国船舶重工集团公司第七一一研究所 | 螺旋桨及轴系起动过程状态模拟系统及方法 |
CN106157729A (zh) * | 2015-03-20 | 2016-11-23 | 中国人民解放军镇江船艇学院 | 船舶动力系统模拟器 |
-
2016
- 2016-12-26 CN CN201611215769.0A patent/CN106697187B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090282840A1 (en) * | 2006-02-27 | 2009-11-19 | Highview Enterprises Limited | Energy storage and generation |
CN102289978A (zh) * | 2011-05-04 | 2011-12-21 | 武汉理工大学 | 多功能船舶联合动力装置综合模拟实验台 |
CN103115768A (zh) * | 2011-11-16 | 2013-05-22 | 中国北方车辆研究所 | 大功率传动装置倾斜路况试验模拟系统 |
CN104276258A (zh) * | 2014-07-31 | 2015-01-14 | 中国船舶重工集团公司第七一一研究所 | 螺旋桨及轴系起动过程状态模拟系统及方法 |
CN106157729A (zh) * | 2015-03-20 | 2016-11-23 | 中国人民解放军镇江船艇学院 | 船舶动力系统模拟器 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
盛晨兴: "一种挖泥船动力机械远程诊断系统关键技术研究", 《工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (37)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107368028A (zh) * | 2017-08-22 | 2017-11-21 | 姚静洁 | 一种电力推进控制系统 |
CN108008718A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-05-08 | 上海海事大学 | 基于模型的智能型船舶机舱监测报警系统 |
CN108008718B (zh) * | 2017-12-07 | 2019-05-10 | 上海海事大学 | 基于模型的智能型船舶机舱监测报警系统 |
CN108240909A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-07-03 | 江苏联测机电科技股份有限公司 | 一种动力总成模拟加载装置 |
CN110174871A (zh) * | 2018-02-19 | 2019-08-27 | 发那科株式会社 | 控制装置、机器学习装置以及系统 |
CN110174871B (zh) * | 2018-02-19 | 2023-08-15 | 发那科株式会社 | 控制装置、机器学习装置以及系统 |
WO2019166196A1 (en) * | 2018-02-28 | 2019-09-06 | Zf Friedrichshafen Ag | Method and device for testing a marine transmission |
CN112399948A (zh) * | 2018-03-07 | 2021-02-23 | 康士伯海事有限公司 | 分布式决策 |
CN108593302A (zh) * | 2018-08-03 | 2018-09-28 | 中国船舶重工集团柴油机有限公司 | 一种低速柴油机故障诊断系统 |
CN109444575A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-03-08 | 长兴昇阳科技有限公司 | 电机拖动系统运行健康状态评估系统及方法 |
CN109747805A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-14 | 武汉船用电力推进装置研究所(中国船舶重工集团公司第七一二研究所) | 一种热冗余的智能化船舶能量优化管理系统及方法 |
CN110579368A (zh) * | 2019-09-26 | 2019-12-17 | 上海电气电站设备有限公司 | 基于仿真计算的旋转机械振动故障智能诊断系统及方法 |
CN111025145A (zh) * | 2019-11-16 | 2020-04-17 | 武汉船用电力推进装置研究所(中国船舶重工集团公司第七一二研究所) | 一种多功能船舶交流电站综合电力系统试验拓扑和方法 |
CN111025145B (zh) * | 2019-11-16 | 2021-11-26 | 武汉船用电力推进装置研究所(中国船舶重工集团公司第七一二研究所) | 一种多功能船舶交流电站综合电力系统试验拓扑和方法 |
CN110956340A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-04-03 | 长江勘测规划设计研究有限责任公司 | 工程试验检测数据管理预警决策方法 |
CN111284646A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-16 | 江门市南洋船舶工程有限公司 | 避免安装主机扭振减振器的方法、装置、船舶及存储介质 |
CN113525655B (zh) * | 2020-02-28 | 2023-08-25 | 韩国海洋大学产学合作基金会 | 基于机器学习的船舶能量-电力控制管理系统 |
CN113525655A (zh) * | 2020-02-28 | 2021-10-22 | 韩国海洋大学产学合作基金会 | 基于机器学习的船舶能量-电力控制管理系统 |
CN111695744A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-09-22 | 曾晨 | 一种基于大数据的维修器材需求预测分析系统 |
CN111982511A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-24 | 武汉理工大学 | 一种船舶电力推进系统故障模拟试验台 |
CN112115128A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-12-22 | 北京唯实兴邦科技有限公司 | 一种基于多维传感器的5g实时动态故障处理系统 |
CN112115128B (zh) * | 2020-09-15 | 2024-05-14 | 北京唯实兴邦科技有限公司 | 一种基于多维传感器的5g实时动态故障处理系统 |
CN112711248A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-04-27 | 哈尔滨工程大学 | 一种带能量管理系统的气电混联式船舶混合动力试验台及其控制方法 |
CN113281024B (zh) * | 2021-05-13 | 2022-09-02 | 广西防城港核电有限公司 | 汽轮机液压盘车离线检测方法 |
CN113281024A (zh) * | 2021-05-13 | 2021-08-20 | 广西防城港核电有限公司 | 汽轮机液压盘车离线检测方法 |
CN113200137A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-08-03 | 重庆科技学院 | 一种可在线转位的水润滑轴承及船舶尾轴推进系统 |
CN113200137B (zh) * | 2021-05-14 | 2022-03-22 | 重庆科技学院 | 一种可在线转位的水润滑轴承及船舶尾轴推进系统 |
CN113468809A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-01 | 重庆大学 | 一种风电齿轮箱平行级齿根裂纹模式识别方法 |
CN113468809B (zh) * | 2021-06-30 | 2022-10-04 | 重庆大学 | 一种风电齿轮箱平行级齿根裂纹模式识别方法 |
CN113885355A (zh) * | 2021-10-12 | 2022-01-04 | 江西洪都航空工业集团有限责任公司 | 一种瞄准吊舱模拟器 |
CN114218966A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-03-22 | 福建省晋江风电开发有限公司 | 风力发电机故障模拟方法、系统及装置 |
CN114572361A (zh) * | 2022-03-07 | 2022-06-03 | 武汉理工大学 | 船舶智能机舱运维系统验证平台 |
CN114572361B (zh) * | 2022-03-07 | 2023-11-28 | 武汉理工大学 | 船舶智能机舱运维系统验证平台 |
CN115453236A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-12-09 | 大连海事大学 | 一种船舶风翼动力系统的故障诊断与健康评估方法 |
CN115898978A (zh) * | 2022-11-16 | 2023-04-04 | 湖南福能液压科技有限公司 | 一种液压弹性支撑自动补压系统 |
CN115898978B (zh) * | 2022-11-16 | 2023-09-22 | 湖南福能液压科技有限公司 | 一种液压弹性支撑自动补压系统 |
CN116484637A (zh) * | 2023-05-10 | 2023-07-25 | 广东海洋大学 | 一种应用于船舶动力系统的故障模拟分析系统及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106697187B (zh) | 2018-10-09 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
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