摘要：本文介绍了船舶机械状态监测与故障诊断技术在船舶机械维修保养管理中的发展与现状，详细叙述了船舶机械状态监测和故障诊断研究的意义，介绍了国内外常见船舶机械状态监测和故障诊断的方法与现状，并将其归纳为萌芽阶段、单向发展阶段、多信息与监测技术融合发展阶段三个标志性阶段，详细论述了每个阶段预测技术在实际中应用的特点，着重以油液监测技术、振动监测技术、性能参数监测技术和基于网络多信息融合技术为例阐述状态监测与诊断技术在船舶机械维修管理中的应用，并指出了目前存在的不足及未来研究的方向。
关键词：船舶；状态诊断；监测技术
引言：随着船舶自动化的发展，设备故障问题相应增多，机械状态监测和故障诊断技术维修是现代化船舶机械的有力工具。传统的故障诊断技术己无法准确诊断出船舶机械设备运行状态，我们必须借助新的技术方法，适当地对船舶机械设备进行功能和运行状态监测，提前预测故障，才能更好掌握船舶机械状态，保证船舶机械安全、经济的运行。有资料证明，世界上60%的船舶故障来自机舱，世界各国为保障船舶机械的安全运行，加大了对船舶机械设备的状态监测和技术诊断的研究。
1 船舶机械设备
船舶机械的工作环境大多数比较苛刻，并且它的动力机械构造复杂，形式多样，这些要求船舶动力机械设备应该有较高的可靠性。船舶机械设备的监测和维护已成为船舶营运技术管理的主要内容。虽然船舶动力装置有了较大的提高但还是会出现船舶机械故障。
生活实践证明，船舶机械运行过程中主机，辅助机械都有可能发生故障，其中柴油机故障占首位，排在第二的是轴系。主机故障中，活塞、缸套、曲轴、气阀故障较为多见；在辅助机械故障中，润滑系统故障较多，还包含冷却系统故障、燃油系统故障、压缩空气故障和进化系统故障。以上故障多为长期损耗、老化、损坏、疲劳、断裂、铁锈腐蚀、松脱、缺少润滑、缺水、泄露、堵塞、燃油劣质和虫蚀等多种因素造成。据统计，在四冲程柴油机中，大多都是因为润滑不合适造成曲柄销轴承和主轴承的轴瓦磨损，在二冲程柴油机中，以活塞损伤为主。只要适当的对机械状态监测，出现问题后及时诊断，应该能保证船舶机械的正常运行。
2.船舶机械状态的诊断、监测技术
对船舶机械状态进行监测有助于提前发现问题，这不仅为问题的解决争取了时间，而且提早的维修可以降低维修经费，进而提高设备的利用率。目前在船舶机械状态的诊断和维修中常用以下几种方法。
2.1 油液监测
油液分析法是通过船舶机械设备润滑油中的磨粒含量、磨粒大小和形状变化、油质变化、、铁含量的变化来分析设备的损坏状态。现今，油液监测方法包括光谱分析、铁谱分析、污染度分析和理化分析，并且该分析法形成了离线、在线、离线与在线结合的分析模式。此外中国船级社编写了相应的书目，为油液分析法监测螺旋桨轴、柴油机状态提供了使用说明。
2.2 震动监测
振动监测分析法是指通过对工作中的船舶柴油机产生的振动信号进行测定、分析和处理来获知机械内部零部件的状态并进行诊断。主要有活塞缸套损坏震动监测、气阀漏气故障振动监测和柴油机主轴承的、损坏故障的振动监测这三种。该方法诊断速度快、准确率较高、能够在线诊断，主要应用在船舶动力机械以下的设备诊断检测中。
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2.3热力参数监测
热力参数监测分析法通过对运行中的船舶机械的柴油机的气缸压力、排气温度、转动速度、润滑油温度、冷却水进出口温度和排放等这些热力参数的变化进行监测，分析出船舶机械工作状态和故障。
2.4综合监测
综合监测是指将油液监测、振动监测和热力参数监测的多种诊断监测方法综合利用。以掌握大量的诊断知识为前提，采用融合的理念，通过计算机系统来确定船舶机械设备的工作状态和未来故障。
3.船舶机械诊断监测技术的应用实践分析
下面通过船舶机械状态诊断检测技术在我国航道运营企业和水路运输支持系统中的具体应用，来进一步说明该技术的重要性。
（1）某工程学院在1986年左右，开展了一项对220千瓦拖轮上的某柴油机和船舶齿轮箱进行追踪检测项目。在监测过程中，拖轮的左边主机发现了严重磨损磨粒，经铁谱分析后，由磨粒的颜色推断出磨粒分别是铁和铝，扫面电镜进一步证实了柴油机的缸套活塞组被严重损坏的真实性。在随后的维修中又发现第3、5缸活塞侧面发生损伤，这些与铁谱监测的结果是完全符合的。
（2）随后，某轮船企业将铁谱监测技术应用到具体的柴油机的工作状态监测和诊断中，在铁谱的监测中，发现柴油机的前端齿轮箱工作异常，因为左主机的磨粒含量增多明显，铁谱中磨粒较大，蓝色磨粒较多，这表明磨粒成分是低合金钢。据相关的操作人员反应，左边主机前端齿轮有异常噪音，结合铁谱分析推断出前端齿轮发生故障，及时拆解检查发现是过桥齿轮发生磨损，对其进行更换后，船舶仍正常工作。通过对20艘不同类别船舶的不同工作阶段的特定型号柴油机进行润滑油采样，分析不同性质船舶主机的磨粒变化和基线值，绘制了具有代表性的磨损形式的磨粒图谱，人们可依照该图谱判断船舶机械主机的磨损情况。
4船舶机械故障诊断技术的现状与发展
由于科学技术与状态监测的高速发展，许多新的故障诊断理论与方法也相继产生。而且许多国内外的航运企业和科研机构都开展了相关研究，后来形成了基于贝叶斯决策判据和基于线性和非线性判别函数的模式识别方法，基于距离判据的故障诊断方法，基于概率统计论的时序模型诊断方法，模糊诊断原理，灰色系统诊断方法，故障树分析法，小波分析法以及分形几何方法，专家系统，模糊逻辑，神经网络遗传算法等一系列数学和智能故障诊断方法，由于各个专业之间都走着一定的限制，各种监测与诊断方法一般都要单独进行，所以就没能行成一个有机的融合诊断体系。在现在的理论研究中常用的有振动监测，瞬时转速等方法，但是正真用于工程船舶动力机械实时监测的实例是很少的。目前在国内最具代表性的成果是由武汉理工大学严新平教授所带的课题组将油液，性能参数，振动，瞬时转速监测方法应用于挖泥船动力机械状态监测构建的基于融合技术的远程故障诊断系统。
结束语
综上所述，作为最主要的水上交通工具，我们必须保证船舶的航行安全，因此笔者通过个人经验的积累、总结，对船舶常见的机械故障及其处理措施进行了详细论述，希望能够对船舶运行的安全性和稳定性提升有所帮助。此外，我们还要加大技术投入力度，在提高船舶运行效率的同时，减少能源消耗，促进海上贸易的蓬勃发展。
参考文献：
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论文作者:杜新文,杨洋,李军,蒋忞怿,王德军
论文发表刊物:《基层建设》2017年第24期
论文发表时间:2017/12/4
标签：船舶论文; 状态论文; 故障论文; 船舶机械论文; 技术论文; 柴油机论文; 方法论文; 《基层建设》2017年第24期论文;