监测诊断技术在舰船动力装置的应用

摘 要：检测诊断技术是一种诊断机器设备故障的方法，通过检测诊断技术时时监控舰船动力装置的运行状况。本文通过阐术监测诊断技术的作用机制和影响以及在燃气轮机动力装置中的应用，为以后舰船的顺利的运作提供了保障。

关键词：监测诊断；舰船；动力装置；技术应用

为了提高工业生产的效率，节约人力和能源，现代工业从传统的人力生产，转变为大型机器设备生产。但设备由于长时间的运作或者操作不当就会出现故障，为了有效的防止并解决故障问题，就需要工作人员能够准确的掌握设备的运行状况，及时发现设备出现的异常情况，掌握它的动态，对有可能出现的故障或者已经发生的故障进行分析诊断，判定故障的原因及位置，做到早预防，早发现，早解决，避免因故障造成经济损失，监测诊断技术应运而生，它涵盖了对设备运行状况的监测及发现设备异常后对其故障进行分析和诊断，对于舰船上动力装置的检测也其着重要作用。

1 关于监测诊断技术

在过去，一般都是机器已经出现运行问题了，或者是拆开逐项检查之后才能知道具体是哪里发生的故障，为了不影响工作，保障机器设备的正常运转，就要定期的拆开机器设备进行检查维修，这样既浪费时间又不经济合理[ 1 ]。

在70年代初的英国，设备监测诊断技术初步形成，主要是依据设备运行中，故障产生的振动，温度，压力，噪声等物理变化来识别和判定设备的工作状况和故障，做到早发现早维修，保障了机器设备能长期，安全稳定的运转，由于监测诊断技术的实用性和为企业带来的效益，受到越来越多的企业和政府相关部门的重视。监测诊断技术主要包括信息的采集、分析处理和故障的诊断三个部分[ 2 ]。

1.1 采集信息

监测诊断技术的诊断主要根据机器设备表现特征的信息，利用一切可以利用的信息，比如一些物理参数：振动，转速，流量，噪声，压力等等，所以监测诊断技术也包含在信息技术内，没有信息，就谈不上什么故障的诊断。

设备的信息采集主要是通过不同的传感器，所以，传感器的类型，质量和性能以及安装的位置，方法 ，包括人的判断都影响着信息是否遗漏或失真。

1.2 分析处理

通过传感器获得的信息通常是没有规则较为混乱的，不方便信息的判断，分析处理的主要是把收集的数据信息通过一些方法变化处理，得到最直观，最具有特征的信息。分析信息可以用专业的分析仪器或者是计算机，可以从多个角度对这心信息进行观察。对信息的分析处理直接影响诊断的结果。

1.3 诊断故障

故障诊断是通过所得到的信息进行分析处理，运用一些知识经验对机器设备的运行状况进行识别，判断，并对它的发展形势进行预测，为接下来的机器设备的维护提供理论依据[ 3 ]。故障诊断按照工作的细致程度分为简单诊断和精密诊断或按照诊断方式分为离线诊断和在线诊断。

2 监测诊断技术的应用

为了使舰船动力装置的使用性能和维修效能得到提升，及时准确的了解舰船设备的状况信息，保障装置安全、长效的管理，所以我国将监测诊断技术应用在了舰船动力装置上。

2.1 监测诊断与使用管理

运用监测诊断技术可以保证机器设备的正常使用，避免发生意外事故，例如，在对xx舰船的燃气轮机动力装置进行油液检测时，通过光谱测试发现油液中Cu（铜元素）磨粒浓度超过正常标准，最高达到165ppm。

分析诊断后认为，是燃气轮机动力装置中推力轴承自由端的推力瓦问题，需进行拆检。拆开检查发现推力轴瓦有线性划损，推力轴瓦背面的销钉孔有变形损坏的情况，相应的定位销也出现同样情况，且有松动痕迹，监测诊断部位准确。通过及时维修，燃气轮机动力装置能够继续正常使用，保障了舰船的正常运作。

2.2 监测诊断与舰船维修

舰船都有计划修检，按照相关规定对部分设备进行拆检，但是如果设备运行良好，对设备进行拆检不但影响了典型故障曲线，增加了机器设备的磨合期，还浪费了人力、物力和财力；相反，如果按照规定修检，本次不包含在内的设备，实际上已经存在隐患了，那么，本次修检就出现了遗漏，容易引发安全事故。监测诊断技术可以通过监测、分析数据找出故障问题，给出修检意见就可以避免过修检或者遗漏修检的情况，为计划修检提供了科学的依据[ 4 ]。

3 结语

监测诊断技术，实际上就是预测机器设备的可靠性，通过掌握设备的运作状态来确定其整体或者部分是否正常，并对其部位，原因、危险程度等进行辨别和评估，来预报故障，避免了发生危险事故，造成不必要的经济损失，提高了生产效率也节约了成本，它除了可以在舰船上的动力装置上使用，也非常适用在各个工业上的。

参考文献：

[1] 刘峻华，孟清正，杨涛，等.船舶动力装置可组态智能故障诊断系统设计[J].中国舰船研究，2011，06（2）：77-80.

[2] 刘峻华，孟清正，杨濤，张聘亭.船舶动力装置可组态智能故障诊断系统设计[J].中国舰船研究，2011，02：77-80.

[3] 刘燕，李世其，宋义超.舰船动力装置智能诊断方法研究[J].中国修船，2007，02：42-45.

[4] 苍晓羽，徐宇，刘琦，等.基于G2专家系统的状态监测与故障诊断系统[J].舰船科学技术，2014，36（4）：130-134.

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