基于多尺度时域平均分解和模糊熵的船用风机故障诊断方法

船舶旋转机械往往在多振源的环境中运转,如何对其振动信号进行有效的特征提取和降噪处理是研究热点。时域同步平均方法对振动信号的噪声抑制有较好的效果,但是该方法需要的键相信号难以获取,特定频率以外的故障信息会丢失且倍频信号波形会互相混叠,以上问题限制了该方法的适用性。提出了一种多尺度时域平均分解法,有效地克服了传统时域平均法存在的问题,并结合模糊熵特征选择对船舶风机进行了故障诊断,准确率与计算速度均优于EMD、EEMD和VMD方法。仿真数据分析与故障模拟试验证明了该方法的有效性。     

大型船舶柴油机使用劣质燃油的问题与对策

对劣质燃油的性能和特点进行了分析,并由此归纳出柴油机因使用劣质燃油而发生机损的原因。针对目前国内外船舶运输中出现的劣质燃油问题,提出了一些管理方面的对策,包括对劣质燃油在使用前的管理,柴油机操作运行管理,改善柴油机部件结构等,希望对船舶安全运营有所帮助,尽可能降低因劣质燃油而导致的船舶机损事故。