基于神经网络对电控柴油机运行特性影响因素仿真研究

基于AVL-BOOST软件仿真平台建立某船用四缸柴油机仿真模型,标定后的模型进行柴油机全工况仿真计算。仿真出来的3 200组数据作为人工神经网络输入数据,采用贝叶斯统计方法对网络进行训练建立2层的反馈神经网络仿真模型。并分别通过实验、AVL-BOOST和神经网络数据曲线的对比分析,验证人工神经网络预测的准确性。利用验证好的人工神经网络模型预测进排气压力对柴油机转矩的影响,以及预测压缩比和供油定时对柴油机排放性能和动力性能的影响,最后利用扰动法分析不同工况下柴油机各个参数对柴油机性能的影响程度。     

基于神经网络对电控柴油机运行特性影响因素仿真研究

基于AVL-BOOST软件仿真平台建立某船用四缸柴油机仿真模型,标定后的模型进行柴油机全工况仿真计算.仿真出来的3 200组数据作为人工神经网络输入数据,采用贝叶斯统计方法对网络进行训练建立2层的反馈神经网络仿真模型.并分别通过实验、AVL-BOOST和神经网络数据曲线的对比分析,验证人工神经网络预测的准确性.利用验证好的人工神经网络模型预测进排气压力对柴油机转矩的影响,以及预测压缩比和供油定时对柴油机排放性能和动力性能的影响,最后利用扰动法分析不同工况下柴油机各个参数对柴油机性能的影响程度.     

基于GT-Power的四冲程柴油机喷油策略优化研究

文章采用台架试验与仿真计算相结合的方法开展研究,利用内燃机一维仿真计算软件GT-Power建立4135型船舶柴油机仿真模型,在完成四冲程柴油机仿真模型验证基础上,研究了喷油定时和喷油持续时间对燃烧及整机性能的影响。结果表明,全负荷工况下,选择-15°CA喷油提前角及30°CA的喷油持续时间可实现更高的功率输出和更佳的燃油消耗率。     

基于模糊神经网络的RT-flex柴油机燃油系统故障诊断

介绍了RT-flex 60C柴油机燃油系统的常见故障类型,针对其故障类型提出了以传统的BP神经网络为主,利用模糊理论作为补充的一种智能故障诊断方法。建立了基于模糊BP神经网络的故障诊断模型,并运用MATLAB软件进行了仿真测试研究,阐明了该方法的有效性。     

船用中速双燃料发动机放热规律神经网络预测模型的开发

以船用中速双燃料发动机为研究对象,提出其放热规律神经网络预测模型的开发方法。首先建立船用中速双燃料发动机的多维性能仿真模型,对增压空气压力、燃气喷射量和引燃油喷射提前角等不同控制参数进行数值组合,计算多组不同工况条件下的放热率曲线;通过对多条放热率曲线进行参数化分析,明确描述放热率曲线的4个曲线特征参数和特征方程;建立双燃料发动机放热规律神经网络预测模型,以控制参数作为输入量,以放热率曲线特征参数作为输出量,利用多组放热率数据对神经网络模型进行训练和测试。该模型揭示了控制参数与放热率之间的规律,可由控制参数对放热率曲线进行预测。仿真计算结果表明:相比一般的发动机实时仿真模型,神经网络预测模型结果更加贴近发动机实际工作状态。     

遗传算法和神经网络在船舶柴油机故障诊断中的应用

为提高船舶柴油机故障诊断的精度,以及改善神经网络收敛速度慢,易陷入局部最优解的情况。提出一种基于改进遗传算法和RBF神经网络相结合的智能诊断方法,并将其应用于船舶柴油机故障诊断中,改进的方法优化了神经网络的隐节点、宽度参数以及中心向量,用最小二乘法训练网络隐层到输出层的权值。最后在Matlab仿真软件下,对船舶柴油机故障诊断模型进行仿真实验。实验证明,自适应遗传算法优化的RBF神经网络,诊断速度快,诊断精度高,收敛效果好,能较好地应用在船舶柴油机的状态监测和故障诊断中。     

基于BP神经网络的船舱温度预警系统

针对现有的船舶机舱的环境监测报警系统无法对船舱火灾进行预警的缺点,设计一种基于BP神经网络的船舱温度预警系统。对船舱某一固定点的温度进行模拟仿真得到预测结果,并通过与实际测得的温度数据比较验证系统仿真得到结果的正确性。实验证明,该船舱温度预测模型预测的结果与真实测得的温度数据比较具有相对较高的准确性,可以达到温度预测的效果,对船舶机舱对火灾进行预警具有一定意义。     

神经网络在船舶主柴油机建模中的应用

该文研究用BP神经网络建立船舶主柴油机模型的方法，并对BP算法进行了改进，提出了一种动态优化学习率的方法，对6L80MC柴油机实际数据用BP网络进行计算的结果表明，该算法能有效地建立船舶主柴油机模型。该模型已成功用于船舶主机遥控仿真系统中。     

闭式循环柴油机性能仿真研究

基于GT-Power软件建立了以某型柴油机为动力单元的闭式循环柴油机仿真模型,通过比较仿真结果与实验数据,验证了模型的准确性.改变进气成分、进气温度和系统压力,分析运行结果,给出了进气成分、比热比、进气温度及系统压力对闭式循环柴油机性能的影响规律.     

饱和砂土场地液化势预测的几种方法

基于地质统计学方法和神经网络技术，对饱和砂土场地液化势进行了分析和预测。预测结果表明优化的网络结构可以很好地映射场地液化势数据结构，预测精度在很大程度上取决于趋势分量的分离以及残余分量的数据结构拟合。分析结果还表明基于GRNN的场地液化势预测模型的预测精度要高于传统的Kriging估值模型的精度。提出的场地液化势几种估值模型适用于岩土参数的空间估值。     

运行参数对双燃料船用柴油机燃烧和排放性能的影响

为研究运行参数对天然气-柴油双燃料船用发动机燃烧和排放的影响,运用AVL_FIRE仿真软件基于4190Z_LC-2型船用中速柴油机,构建燃烧室高压循环模型。通过将仿真数据和台架试验得到的缸压曲线进行对比,验证模型的准确性。采用模型仿真,研究运行参数对燃烧和排放性能的影响。结果表明:天然气替代率可以明显改善NO的排放,过高的替代率会降低指示功率,损失部分动力性;提高进气温度可改善燃烧质量,合适的进气温度可以改善动力性和经济性;提高进气压力有增压效果,适当提高进气压力可获得较好的动力性和排放性;喷油提前角的增大,会延长滞燃期,缩短后燃期,而合适的喷油提前角可以避免工作粗暴,改善柴油机动力性。     

基于SPA的船用柴油机热工故障诊断研究

船用柴油机热工参数蕴含着大量的故障信息,外界干扰小,诊断范围广,具有很好的诊断价值。本文将集对分析应用到柴油机热工故障诊断当中,介绍了集对分析(SPA)的基本理论,在此基础上,建立了基于SPA的柴油机热工故障诊断模型。再利用4190型船用中速柴油机AVL BOOST工作过程仿真模型,进行故障仿真计算,提取了13类热工参数进行分析,获取了基准故障集和待检工作状态集,验证了模型的准确性;同时证明了集对分析在柴油机故障诊断中的可行性,为柴油机故障监测和诊断提供了新方法。     

基于AVL BOOST的船用柴油机典型故障仿真及其数据分析

[目的]大型船用柴油机故障类型的数据通过台架试验或者实船来获取存在许多不利因素,因此针对柴油机的故障仿真数值计算就显得尤为重要,同时对故障排除及数据驱动的智能故障诊断系统的构建也具有重要意义。[方法]基于AVL BOOST软件和台架试验数据,建立柴油机仿真模型,验证4种负荷工况下仿真模型需满足的精度要求;基于100%负荷工况模型,采用控制变量法模拟柴油机发火点提前、单缸停油及曲轴箱窜气这些典型故障,并分析计算得到的数据。[结果]结果表明:发火点提前5°时,缸内最高燃烧压力提高了17.4%;第1缸停缸后,有效油耗率上升近15%;对于不同气缸停油情况,第2号和3号气缸停油时的特征参数变化幅度较小;随着活塞有效窜气间隙的增加,各特征参数基本上呈线性扩大趋势,在窜气间隙值为0.04 mm时,部分特征参数急剧增加,例如油耗率增加了近40%。[结论]所得结果可作为柴油机故障状态识别及智能故障诊断系统构建的重要依据,为探索船舶柴油机智能故障诊断技术提供新的途径。     

掺烧不同比例二甲醚柴油机燃烧与排放特性的影响

为研究不同比例的二甲醚/柴油混合燃料的燃烧性能与排放特性的研究，以4190ZLC-2型船用中速柴油机为原型机，运用AVL_FIRE仿真软件构建燃烧室高压循环模型，首先通过仿真数据与台架试验的缸压曲线进行对比，验证模型的准确性。研究结果表明：经过双喷油孔的二甲醚（DME）进入缸内后，呈现明显的燃烧阶段DME低温燃烧和柴油扩散燃烧；随着DME的掺烧比例的增大，缸内压力和温度峰值有增大的趋势，对应的相位有所提前；在100%负荷工况下NOX排放最终呈现先减小后增大；在CO和碳烟排放中呈现显著降低趋势。在反应过程中掺烧DME缩短了滞燃期和燃烧持续时期，混合质量较柴油好，DME和柴油混合后有良好的雾化特性，为后期的DME研究提供参考。     

船用柴油机双燃料系统设计及其特性

随着排放法规的日趋严苛和运输市场竞争日益激烈，为降低航运业运营成本、保护环境，船舶发动机燃油系统不断被改进，双燃料发动机以其污染更少、燃料价格较低， 成为研究热点。本文介绍了一种新的船用柴油天然气双燃料系统，并为系统设计了性能可靠控气精准的组合喷射阀。为了提高系统适应性，设计了通过T-S模糊控制算法处理油耗和转速信息得出系统的天然气喷入量的控制系统，不安装限油装置，最大限度地利用了原柴油机的控制系统，通过发动机自身调节机构对引燃柴油量调节，安装简单方便。在台架实验中，双燃料发动机的替代率随着转速的升高逐渐增大，在额定转速（负荷）点工作时，替代率达到了73%，费用节省率达到了31%，运行可靠稳定。     

船用柴油机系统的完整建模（英文）

This paper presents a simulator model of a marine diesel engine based on physical, semi-physical, mathematical and thermodynamic equations, which allows fast predictive simulations. The whole engine system is divided into several functional blocks: cooling, lubrication, air, injection, combustion and emissions. The sub-models and dynamic characteristics of individual blocks are established according to engine working principles equations and experimental data collected from a marine diesel engine test bench for SIMB Company under the reference 6M26SRP1. The overall engine system dynamics is expressed as a set of simultaneous algebraic and differential equations using sub-blocks and S-Functions of Matlab/Simulink. The simulation of this model, implemented on Matlab/Simulink has been validated and can be used to obtain engine performance, pressure, temperature, efficiency, heat release, crank angle, fuel rate, emissions at different sub-blocks. The simulator will be used, in future work, to study the engine performance in faulty conditions, and can be used to assist marine engineers in fault diagnosis and estimation(FDI) as well as designers to predict the behavior of the cooling system, lubrication system, injection system, combustion, emissions, in order to optimize the dimensions of different components. This program is a platform for fault simulator, to investigate the impact on sub-blocks engine’s output of changing values for faults parameters such as: faulty fuel injector, leaky cylinder, worn fuel pump, broken piston rings, a dirty turbocharger, dirty air filter, dirty air cooler, air leakage, water leakage, oil leakage and contamination, fouling of heat exchanger, pumps wear, failure of injectors(and many others).     

可变喷油速率的电控单体泵喷射系统控制研究

利用 AMESim软件建立柴油机喷射系统仿真模型,对柴油机的结构参数进行匹配优化,选取5种比较合理的方案,并将其中的两组导入到 AVL-BOOST整机仿真模型中,选取最优的供油定时角。在定喷油量、定供油定时角前提下,将不同喷油速率导入到柴油机仿真模型当中,研究不同喷油速率对柴油机缸内温度、压力、排放、放热率以及油耗和转矩的影响。结果表明：合理的喷油速率和供油定时角能进一步优化柴油机的综合性能,同时选取1组动力性能和经济性比较好的方案,进行柴油机的台架试验,仿真和实验的误差在2%以内。结果表明仿真有助于探索柴油机的综合性能规律。     

船舶柴油机滑油在线监测预警系统设计

为了提高柴油机的可靠性、延长柴油机的使用寿命,设计了一种基于单片机的船舶柴油机滑油在线监测预警系统。介绍了该系统的测试原理、系统硬件及系统软件设计。该系统通过处理分析监测反馈数据来判断滑油的品质状况,在滑油完全变质前分级别向轮机人员提示预警,从而降低柴油机故障率,保证船舶的正常运营。     

基于AAKR模型的船用低速柴油机状态监测方法

针对船用二冲程低速柴油机运行状态监测,本文分析现有的柴油机状态监测方法,并指出现有方法的不足之处。提出基于AAKR模型的柴油机状态监测方法,同时阐述AAKR模型的原理。该方法具有无需故障数据、无需对模型进行训练与调参、高效快捷等优点。本文建立柴油机仿真模型,通过对柴油机模型进行模拟状态监测实验,证明基于AAKR模型的柴油机状态监测方法的有效性,最后讨论不同带宽的选择对模型性能的影响。该方法无需故障数据的特性使其具有更强的普适性,可广泛应用于船舶柴油机的在线状态监测和预警。     

大型低速柴油机性能预测动态模型

性能预测模型及其仿真是柴油机设计、电控和故障诊断研究的重要手段。容积法模型能准确反映缸内压力的变化,但计算耗时长。它具有动态仿真的能力,一般应用于稳态仿真。通过对缸内工作过程和涡轮增压器模型的简化,结合曲柄连杆机构动力学模型,建立了以容积法为基础的涡轮增压多缸柴油机动态模型。缸内工作过程以曲轴转角为计算单位,其他部分以时间为计算单位。模型可观测瞬态过程中各主要参数的变化。以6S60MC型船用柴油主机为例,用MATLAB/SIMULINK实现仿真模型,在XEON3.0G工作站进行仿真。仿真结果显示,模型数据与台架试验数据吻合良好,仿真300 s耗时245.4 s,满足实时仿真的要求。