徐绍磊[1]2001年在《船舶动力装置与设备油液监控应用研究》文中研究指明近二十余年来，随着船舶维修制度的变革，油液监控技术逐渐应用于船舶领域，成为机械状态监控应用研究领域比较活跃的一个分支。本文根据船舶动力装置与设备自身的特性以及外部环境等影响因素，利用领域专家经验和相关的知识，结合船舶修造和营运实际，对常规理化性能检验、油料发射光谱分析、铁谱分析以及颗粒计数等油液检测技术在船舶中的应用进行了分别研究，并建立了状态识别模式；在此基础上，利用D—S证据组合理论，建立信息融合模型，集成了油液监控多技术系统；最后，综合多技术信息融合系统的建议，以及设备的原始数据、维修记录、运行状态等信息，实现了船舶动力装置与设备油液监控系统。 船舶动力装置与设备油液监控系统的主要功能是：通过分析油液的性能指标变化监控其劣化状况；通过对油样中的磨粒等污染物进行检测和分析，根据磨粒特征(成分、浓度、尺寸及尺寸分布、形状及形状分布、颜色等)，推断设备磨损状态、磨损部位和严重程度，以及污染物对设备性能、技术状态的影响；为油液的管理和使用，以及船舶动力装置与设备的修造、检验等提供科学的建议。 在本文中，主要的工作是根据油液监控多技术(各种油液检测技术)集成的特点，建立了信息融合模型；在油液监控系统模型的设计中，针对船舶动力装置与设备这个复杂系统，提出了多信息(油液检测数据、设备综合信息、领域专家经验和知识等)综合的研究方法。
尹达[2]2002年在《基于INTERNET的轮机油液监控智能诊断专家系统》文中研究指明船舶柴油机动力装置是船舶的重要组成部分，保持船舶柴油机动力装置的技术状态良好是轮机管理的关键性工作，而船舶油液监控技术是当前国际船舶动力装置状态监测、故障诊断、失效分析，实现以可靠性为中心的预防维修的发展大趋势之一。以船舶柴油机动力装置为研究对象，消化吸收国外先进经验，研制开发具有自主知识产权的轮机远程油液监控智能诊断专家系统，填补国内领域空白，已成为当务之急。 本文综合应用以常规理化检验为基础、以油料光谱分析为核心，以铁谱分析和颗粒计数为验证的油液检测技术，采集船舶柴油机动力装置典型数据和相关信息，提取船舶柴油机动力装置润滑油中涉及的各种数字、图像与知识类特征信息的基础上，应用模糊理论和神经网络理论，对船舶柴油机动力装置润滑油的常规理化分析、光谱分析、铁谱分析、颗粒计数分析等技术手段获得的特征数据，以及其他相关定性定量特征信息进行信息融合，建立了船舶柴油机动力装置状态评价、故障诊断、维修管理原始规则的数学模型。然后，结合广泛搜集的本研究领域内船舶柴油机动力装置在运行中的动态定性信息与专家经验，研制开发了运用混沌学的观点阐释船舶动力装置的动力特性，并拥有基于模糊推理与神经网络协作推理的智能化辅助决策机制，采取通过求取设备状态混沌向量等方法建立的数学分析模型进行数据分析，能准确地评价船舶柴油机动力装置油液监控设备状态变化趋势及其运转状况的远程轮机油液监控诊断专家系统。 本文研制开发的远程轮机油液监控诊断专家系统在INTERNET／INTRABET网络环境下，具有远程智能专家诊断的特点。
参考文献：
[1]. 船舶动力装置与设备油液监控应用研究[D]. 徐绍磊. 大连海事大学. 2001
[2]. 基于INTERNET的轮机油液监控智能诊断专家系统[D]. 尹达. 大连海事大学. 2002