蓋業闖
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若想船舶柴油機能安全且穩定地運行,柴油機診斷故障技術必須要有效地發展,才能使其得以保證。因此,針對于當前船舶柴油機診斷故障技術的發展情況,應該從人工神經網絡、專家神經網絡、專家系統智能化、處理信號技術、灰色系統理論以及模糊推理與人工神經網結合等相關診斷故障方法進行研究。
神經網絡診斷故障技術,就是運用學習和訓練診斷故障經驗和實例,將學習診斷故障的知識技術,利用網絡內部分布連接權值表達,其匹配故障模式和聯想記憶以及相似歸納的能力都具備,征兆與故障間的非線性的映射關系也因此而得以實現。船舶柴油機診斷故障應用神經網絡主要有以下幾種:其一,診斷故障直接用神經網絡。輸入層必須要選擇主要的參數,故障參數作為輸出層,獲得的權值利用典型樣本進行學習,來識別模式。其二,模糊精神經網絡。無論是學習能力,還是準確的非線性擬合都具備。其三,神經網絡信號的處理。神經網絡重要的功能就是對信號進行處理,利智能化及比較好的算法對特點進行識別。其四,對適應性比較強的神經網格模式進行識別。針對于信息存儲而言,有效運用神經網進行分布和處理,將識別模式中提取特征和建模的麻煩盡可能避開,致使提取特征不當和模式不符合等導致的影響消除,從而容易識別故障。其五,識別專家系統與神經網絡結合。通過實踐可以了解到,專家系統結合神經網絡,能夠揚長避短,無論是神經網絡經驗不足,還是沒有推理性等其他的問題都能夠有效地解決,從而使完善的組合得以實現。
將變換小波的診斷故障的方法有效進行運用,也就是處理信號術診斷故障的方法。小波變換應用數學的分支二十世紀80年代的后期開始發展起來,其的很多特性都非常優良。有效運用變換小波,能夠隨機對信號去噪,也就是將小波變換可以當作預處理信號的一種方法,進行信號去噪和提取故障特征信號。將小波的尺度適當地進行選取,將信號在這些尺度小波基礎上重新構建,除掉工頻和高頻噪聲頻段內小波的尺度,致使重新構建信號內只有故障和系統運行的信息。小波變換診斷故障的方法,輸入的信號比較低,計算量也很小,并且對象數學模型不需要,能夠將實時檢測故障有效地實現,此外,該方法靈敏度也比較高,具有很強的抗干擾能力,其余的幾種故障診斷方法的弊端都能夠克服,所以,該方法診斷故障非常有發展的潛力。
無論在知識存儲和診斷知識表示,還是推理速度等相關方面,模糊推理和神經網絡方法都將重要的作用充分地發揮出來。模糊推理能夠對腦邏輯思維進行模仿,結構性知識表達能力非常強;神經網絡方法對于人腦神經元功能能夠模仿,直接處理數據能力和自學系能力都具備,并且都非常強大。對二者優點和缺點進行比較以后,將模糊推理和神經網絡方法結合起來,無論是診斷故障系統處理不確定,還是不精確等相關信息,都能夠有效地解決,并且還能夠調整和學習規則結構性的知識。模糊邏輯方法與神經網方法有機地結合方法,包括聯結主義神經-模糊推理協作系統和傳統神經網模糊化兩種方式:其一,聯結主義神經-模糊推理協作系統,直接根據模糊分類算法的構造和模糊規則的網絡結構;其二,傳統神經網絡的模糊化,該方式將神經網結構保留了,神經元經過模糊化處理以后,模糊信息的能力就會變得更強。
智能化就是將診斷型專家系統進行開發,自動完成數據分析和處理以及識別故障,既能免減輕診斷故障工作量,又能夠提高正確率。將專家系統診斷故障構建,在分析和研究的基礎上,形成故障的機理,還要具有系統知識庫,解決好專家系統勢不短板的問題。專家系統故障的振動中,有效地應用模糊神經網絡的方法,使其更加智能化,既有自學習和自組織的功能,又具有聯想的功能,致使診斷故障系統不但能夠自我發展,也能夠自我完善。
不斷提高平均有效壓力和單機功率,減小比重量和體積是船用大功率柴油機長期以來一直追求的主要目標。目前船用大功率柴油機平均有效壓力不斷提高,但最高燃燒壓力也隨之增大,影響了柴油機的可靠性和壽命。因此,目前主要通過擴大缸徑和增加缸數來提高單機功率。提高單機功率的另一選擇是發展V形機,目前采用V形16缸或V形18缸的低速柴油機在技術上已不存在問題,可以滿足單機功率達92000kW的要求。由于平均有效壓力很高,雖按螺旋槳特性運行,低工況性能也難以保證,因此須采用各種措施對柴油機的全工況進行性能優化。
開展船舶柴油機性能及燃燒技術研究,重點突破高增壓技術、高壓共軌燃油噴射技術、高效燃燒技術等,以解決船舶柴油機低負荷性能和全工況乃至全生命周期經濟性的問題。結合船舶柴油機的結構型式、工作要求、運行環境以及燃料種類等多種實際情況,開展大功率柴油機噴水燃燒、廢氣再循環(EGR)、NOx還原等排放控制技術研究,以滿足世界環境保護提出的更進一步的嚴格要求。
船舶大功率柴油機診斷故障的方法比較多,在實現柴油機診斷故障現場上,還有一定的局限性和存在一些問題。這些問題和局限性使柴油機診斷故障的可靠性、準確性、適用性以及實用性都受到了制約,但是,它們也對柴油機診斷故障的手段進行了豐富,為實際應用診斷故障技術的走向打下了牢固的基礎。