本文系统地研究了船舶柴油机和船舶机舱设备的故障诊断理论与应用技术问题。船舶柴油机是整个船舶动力的源泉,是船舶可靠运行的保障。采用分布式现场监控系统对柴油机的运行状态进行有效的监控,并利用柴油机的动态模型、灰色关联度法、神经网络、和信息集成故障诊断的方法对柴油机进行有效的故障诊断。 监测是进行船舶柴油机故障诊断的基础。本文首先讨论了柴油机和船舶机舱设备的监测系统结构和故障的检测方法。论述了在船舶机舱监控系统中采用现场总线系统的特点和优势,设计了一个基于现场总线的分布式机舱监控系统的结构模型。 本文讨论了基于柴油发动机瞬态转速波形和气压扭矩波形对柴油机气缸内故障进行诊断的方法。柴油机瞬态转速中包含有丰富的信息,体现了柴油机轴上的振动情况和各个气缸的作功能力。柴油机燃烧产生的气体压力是柴油机运转的原动力,是转速瞬态波动的原因。通过分析瞬态转速和气压扭矩的波形曲线,可以判断柴油机各缸的工作性能,并对故障进行诊断。本文建立柴油机故障诊断用的动态模型,根据模型和瞬态转速的测量进行柴油机气缸压力扭矩曲线的计算,并给出了根据瞬态转速和气压扭矩波形进行特征参数的提取和故障诊断的方法,对瞬态转速的测量和处理方法进行了说明。 灰色系统理论在模式识别和故障诊断领域中有着广阔的应用前景。本文讨论了灰色关联度法应用于柴油机故障诊断的可行性,并对灰色关联度用于故障诊断中的一些特殊问题进行了探讨,提出了柴油机故障诊断的改进的关联度算法。进行柴油机故障诊断时要选择能很好地表征系统特性的参数,并进行无量纲化处理。对B型关联度的使用,本文给出了在故障诊断中对B型关联度进行取舍的原则。为了更好地反映柴油机故障的不同程度,本文采用了不同程度故障参数的参数域,构造判断故障的基准模式,可以提高故障诊断的分类准确性。在很难建立典型故障特征模式,或不能预先设定典型故障时,灰色关联度故障诊断法受到限制。针对多缸柴油机的各种气缸故障,通过改进的优劣关联度的