摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 课题研究目的和意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-14页 |
1.2.1 国内研究概述 | 第12-13页 |
1.2.2 国外研究概述 | 第13-14页 |
1.3 柴油机常用故障诊断方法 | 第14-16页 |
1.3.1 热力参数分析法 | 第14页 |
1.3.2 振动分析法 | 第14-15页 |
1.3.3 瞬时转速法 | 第15页 |
1.3.4 油液分析法 | 第15-16页 |
1.4 缸内压力监测法 | 第16-17页 |
1.4.1 机构和工作原理 | 第16-17页 |
1.4.2 机械示功器的优缺点 | 第17页 |
1.5 基于信号处理的诊断方法 | 第17-18页 |
1.6 本文主要研究内容 | 第18-19页 |
第2章 柴油机监测与故障诊断系统方案设计 | 第19-39页 |
2.1 ME柴油机简介 | 第19-26页 |
2.1.1 ME主机型号等相关参数 | 第19-20页 |
2.1.2 ME船用柴油机工作原理 | 第20页 |
2.1.3 ME与MC、MC-C主机的主要区别 | 第20-22页 |
2.1.4 ME柴油机结构 | 第22-26页 |
2.2 柴油机缸内压力的重要性 | 第26-27页 |
2.3 PMI Auto-tuning监测系统 | 第27-36页 |
2.3.1 软件 | 第28-35页 |
2.3.2 硬件 | 第35-36页 |
2.4 基于PMI Auto-tuning的柴油机监测与故障诊断系统方案设计 | 第36-37页 |
2.5 本章小结 | 第37-39页 |
第3章 大功率ME低速柴油机监测及故障诊断分析 | 第39-61页 |
3.1 大功率低速柴油机的特点 | 第39页 |
3.2 大功率低速柴油机常见故障 | 第39-43页 |
3.2.1 柴油机常见故障现象 | 第40-41页 |
3.2.2 引起缸内压力异常的常见因素及对策 | 第41-43页 |
3.3 基于PMI Auto-tuning的ME柴油机监测及故障诊断 | 第43-47页 |
3.3.1 实验机型 | 第43-45页 |
3.3.2 实验设备 | 第45页 |
3.3.3 缸内压力信号采集 | 第45-47页 |
3.4 用PMI Auto-tuning监测诊断缸内压力过低案例 | 第47-53页 |
3.4.1 故障描述 | 第47-49页 |
3.4.2 诊断分析 | 第49-53页 |
3.5 应用PMI Auto-tuning监测诊断缸内压力过高案例 | 第53-58页 |
3.5.1 故障描述 | 第53-57页 |
3.5.2 诊断分析 | 第57-58页 |
3.6 本章小结 | 第58-61页 |
第4章 基于PMI Auto-tuning的智能诊断模块设计 | 第61-67页 |
4.1 引言 | 第61页 |
4.1.1 人工诊断的弊端 | 第61页 |
4.1.2 智能诊断的优点 | 第61页 |
4.2 基于故障树的故障分析 | 第61-64页 |
4.2.1 故障树原理 | 第61-63页 |
4.2.2 基于故障树的气缸单元故障分析 | 第63-64页 |
4.3 智能诊断系统模块方案设计 | 第64-66页 |
4.3.1 柴油机故障诊断流程图 | 第64-65页 |
4.3.2 智能诊断系统模块方案设计 | 第65-66页 |
4.4 本章小结 | 第66-67页 |
第5章 PMI Auto-tuning性能优化及经济效益分析 | 第67-73页 |
5.1 基于最高爆发压力的优化及经济效益 | 第67页 |
5.2 主机调试时经济效益 | 第67-71页 |
5.2.1 PMI-offline做出E-load和0-load | 第68页 |
5.2.2 主机磨合调整 | 第68-69页 |
5.2.3 经济效益 | 第69-71页 |
5.3 未来市场情况 | 第71-72页 |
5.4 本章小结 | 第72-73页 |
结论 | 第73-74页 |
参考文献 | 第74-77页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第77-78页 |
个人简历 | 第78-79页 |
致谢 | 第79页 |