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船用锅炉作为船舶动力装置的重要组成部分,为保证船舶动力装置正常运行,对其常见故障进行故障诊断研究具有十分重要的意义。综观故障诊断技术的研究发展现状,目前国内故障诊断研究大多集中在电站旋转机械以及电站锅炉故障诊断方面,真正应用到船用锅炉方面的诊断研究较少,本文的主要工作为采用多参数综合分析方法,研究船用锅炉的故障诊断问题,重点对过热器、经济器经常发生的爆管故障进行诊断研究。本文应用基于仿真模型来提取故障样本的方法。在前人研究基础上,应用分模块建模方法,建立了仿真精度较高的船用锅炉本体仿真模型;应用流体网络方法搭建了过热器爆管和经济器泄漏故障的仿真模型;将故障模型添加到锅炉本体仿真模型中,进行故障仿真实验,从中提取典型故障样本数据,总结过热器爆管和经济器泄漏故障的故障样本知识库。同时,本文对船用锅炉故障智能诊断的理论和方法进行了深入地研究,将模糊数学与具有动量及自适应算法的BP神经网络相结合,得到模糊BP神经网络这一智能故障诊断方法,应用其进行故障诊断研究。本文研究结果表明:船用锅炉本体仿真模型能够很好地模拟船用锅炉静、动态特性;过热器爆管及经济器泄漏故障仿真模型能够准确的反应故障现象,因此,基于其提取的典型故障样本数据具有一定的准确性。同时,将故障样本数据进行模糊量化,输入到具有动量及自适应算法的BP神经网络中进行故障诊断,能够获得准确的故障诊断结果。