船舶发动机故障诊断系统的研究
Research on Embedded Intelligent Visual Monitoring System for Agriculture
发动机在船舶的发展中起着关键作用,没有好的发动机,就不可能有先进的船舶.船舶发动机状态监测与故障诊断技术的研究的发展已经多年,它对监控和实时关注发动机的运行状态、故障信息,保证发动机正常运行有着重要的作用.为此,发动机的故障诊断技术也越来越受各发动机制造厂家的重视,而将其作为提高发动机运行可靠性和降低使用成本的重要手段.本文采用图像化的编程界面,对发动机的状况进行实时监控和故障分析,通过借助阶比跟踪技术对发动机的运行状态进行数据预处理,使其变成标准信号.通过NI的数据采集卡传输到计算机上,结合信息熵、傅里叶变换、EMD等特征提取技术,提高了诊断结果和实际故障状态的精确度,并通过监控实时显示.该系统通过传感器进行振动信号、转速、压力、温度的信号提取,以数据采集卡传输到计算机,通过Labview把数据记录并在前面板显示出来,同时,结合对振动信号进行角度标识化并进行特征提取.将振动信号、温度信号、压力信号进行神经网络融合,诊断出发动机的状态,最后,将诊断信息打印出来,可以实时帮助工作人员分析当前状态下发动机的运行状态.本文模拟发动机不同的故障状态,根据诊断结果和实际故障状态的比对结果,给出系统的相对误差.该系统具有智能化、操作简单、成本低、实时监控等特点.通过本系统可以使得工作人员实时监控发动机的运行状态,提高了发动机故障诊断的效率,降低了人工的成本费和检修费用,从而实现了对发动机智能化、实时性、精确性的状态监控.
- 作者：
- 董辰
- 学位授予单位：
- 哈尔滨理工大学
- 专业名称：
- 电子与通信工程(专业学位)
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2019年
- 导师姓名：
- 张旭辉
- 中图分类号：
- U672
- 关键词：
- 发动机；故障诊断；阶比跟踪技术；信息熵；EMD特征提取
- engine; fault diagnosis; order ratio tracking technology; information entropy; EMD feature extraction;