基于RBF神经网络的船用柴油机故障智能诊断系统

"大功率船用柴油机智能诊断系统的研究与实现 (2000年)" 本文探讨了针对大功率船用柴油机的智能诊断系统的研究与实现，重点关注基于径向基函数(RBF)神经网络的故障智能诊断方法。在船舶柴油机故障诊断仿真系统模型、结构原理和功能研究的基础上，作者深入介绍了RBF神经网络在故障诊断中的应用。 引言部分指出，随着现代船用柴油机的大型化、高增压和高经济性的趋势，故障诊断变得更加复杂。传统的专家系统建立知识库耗时且成本高昂，因此发展计算机辅助的故障诊断系统变得尤为重要。柴油机及其关键部件的模拟计算技术的进步和新型故障诊断技术的发展为此提供了条件。 文章提到，随着船舶主柴油机强化系数的提高，涡轮增压系统的需求增加，以满足更高的增压压力和总效率。然而，这可能导致在低工况下燃烧过量空气系数不足，造成燃烧恶化和热负荷增加。此外，燃烧系统的故障会影响气缸功率和燃油消耗率，降低船舶柴油机的性能和整体可靠性。据统计，涡轮增压系统和气缸组件与燃烧系统的故障率分别高达32.7%和11.6%。 正文详细阐述了柴油机运行故障的仿真模型，其中RBF神经网络作为一种有效的诊断工具，能够通过学习和识别不同故障模式来分析和预测柴油机的问题。RBF神经网络以其快速收敛和高精度的特性，适应了处理柴油机复杂故障的需要。 文章以沪东重机生产的MAN-B&W617OMCE机型为例，实际实现了涡轮增压子系统和燃烧子系统的故障诊断仿真。通过计算机仿真，可以模拟柴油机在不同工况下的运行状态，并对潜在故障进行分析和预测，这对于实船柴油机的维护和故障预防具有重要的指导意义。 这篇论文展示了如何利用RBF神经网络构建一个能有效诊断大功率船用柴油机故障的智能系统，强调了这种技术在提升船舶动力装置可靠性和维护效率方面的潜力。通过仿真模型和实际案例，读者可以了解到如何运用先进算法解决实际工程问题，对于理解和改进船舶柴油机的故障诊断流程具有深远的参考价值。