автореферат диссертации по энергетическому, металлургическому и химическому машиностроению, 05.04.02, диссертация на тему:Разработка теоретических основ и средств повышения эффективности систем технического диагностирования малооборотных дизелей

На прав$ рукописи

004600890

Обозов Александр Алексеевич

РАЗРАБОТКА ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ОСНОВ И СРЕДСТВ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ ТЕХНИЧЕСКОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ МАЛООБОРОТНЫХ ДИЗЕЛЕЙ

Специальность 05.04.02 - Тепловые двигатели

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Брянск-2010

1 5 ДПР 7.010

004600890

Работа выполнена в закрытом акционерном обществе «Управляющая компания «Брянский машиностроительный завод»

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Марков В.А.

доктор технических наук, профессор Шатров М.Г.

доктор технических наук, профессор Девянин С.Н.

Ведущая организация: ОАО «Коломенский завод»

Защита состоится « » мая 2010 г. в час. на заседании диссертационного совета Д212.141.09 при Московском государственном техническом университете им. Н.Э.Баумана по адресу:

105005, Москва, Рубцовская набережная, д.2/18, учебно-лабораторный корпус, ауд. 947 .

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного технического университета им. Н.Э.Баумана

Ваши отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью учреждения просим направлять по адресу: 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д.5, МЕТУ им. Н.Э.Баумана, учёному секретарю диссертационного совета Д212.141.09.

Автореферат разослан « /

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук,

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В Морской доктрине на период до 2020 г. и Концепции судоходной политики Российской Федерации предусматривается развитие морского флота, увеличение его эффективности и конкурентоспособности. Помимо продовольственной и транспортной безопасности морской флот обеспечивает защиту национальных интересов страны на морских рубежах.

Это имеет прямое отношение к созданию и внедрению систем технического диагностирования (СТД) судовых малооборотных дизелей (МОД) большой мощности, устанавливаемых в качестве главных двигателей (ГД) на судах различного назначения. Применение СТД при эксплуатации значительно увеличивает ресурс и надёжность главных судовых двигателей, уменьшает расходы на обслуживание и ремонт, а также затраты на топливо. Все это определяет значительный интерес к СТД судовых МОД. В России и за рубежом в исследовательских организациях и компаниях, эксплуатирующих морской флот, проводятся интенсивные исследования, связанные с разработкой и внедрением СТД для ГД судов. Разрабатываемые в настоящее время СТД основаны на применении компьютерных технологий, при этом большое внимание уделяется разработке эффективного алгоритмического обеспечения СТД. Внедрение технического диагностирования при эксплуатации судовых МОД представляет собой сложную комплексную проблему, решение которой требует проведения исследований, направленных на изучение МОД как объекта технической диагностирования, разработку эффективных алгоритмов диагностирования, создание инструментальных средств диагностирования.

Цель исследования. Целью диссертационной работы является развитие методологии обработки информации и построения алгоритмов диагностирования отклонений технического состояния МОД на основе современных представлений в области многомерной статистики, теории информации и статистической теории распознавания образов (СТРО), создание систем диагностирования, в которых реализованы разработанные новые методологические принципы.

Объект исследования. Объектом исследования являются мощные двухтактные судовые МОД (типа ДКРН), выпускаемые ЗАО УК «Брянский машиностроительный завод» по лицензии компании «MAN Diesel» (Германия -Дания). Дизели используются в качестве главных двигателей на судах и имеют прямую передачу крутящего момента на винт.

Методы исследований. Исследования базируются на методологии многомерного статистического анализа (корреляционный и регрессионный анализ), методах теории информации (информационной меры по Шеннону) и методах статистической теории распознавания образов (подходы, в основе которых лежит теорема Байеса, оценивающая апостериорную вероятность появления статистического объекта). Необходимый статистический материал получен методом статистического моделирования рабочего процесса МОД на ЭВМ (на начальном этапе исследований) и на основе натурных экспериментов, проведенных на испытательном стенде ЗАО УК «Брянский машиностроительный завод».

Научная новизна. Научная новизна результатов исследования заключается в следующем:

1. Разработана методика получения эталонных диагностических характеристик (ЭДХ) судовых МОД по результатам стендовых испытаний на основе методов многомерного статистического анализа (корреляционный и регрессионный анализ данных) для включения в алгоритмическое обеспечения СТД. Получены ЭДХ судовых МОД производства ЗАО УК БМЗ и построены алгоритмы диагностирования двигателей на основе таблиц функций неисправностей (ТФН).

2. Разработана методология построения оптимальных в статистическом смысле алгоритмов диагностирования технического состояния МОД на основе методов статистической теории распознавания образов (используются методы, производные от теоремы Байеса). С позиций СТРО разработаны методы оценки информативности диагностических признаков на основе статистических критериев. Разработан алгоритм автоматического поиска эффективной совокупности диагностических признаков для включения его в СТД с высокой степенью автоматизации обработки информации (СТД с «обучением»).

3. На основе выборок данных, полученных в результате численного моделирования рабочего процесса МОД на ЭВМ и натурных экспериментов, доказана целесообразность и эффективность применения методологии СТРО для решения задач алгоритмизации СТД МОД.

4. Сформулированы функциональные требования и построены СТД, с помощью которых регистрируется и анализируется индикаторный процесс и импульс давления топлива, образующийся после топливного насоса высокого давления, а также проводится диагностирование техническое состояние важнейших систем судового МОД.

Практическая ценность и реализация работы. Разработан подход, основанный на методах многомерной статистики и методах СТРО, позволяющий строить эффективные алгоритмы диагностирования судовых МОД, с помощью которых можно получать обоснованные в вероятностно-статистическом аспекте диагнозы. Данный подход позволяет сократить сроки внедрения эффективных СТД в эксплуатацию благодаря значительному улучшению качества и уменьшению продолжительности процедуры алгоритмизации СТД.

Получены эталонные диагностические характеристики МОД, отражающие связь диагностических параметров (параметров индикаторного процесса и функциональных параметров ТА) с режимом работы двигателя, ориентированные на применение в компьютеризированных СТД.

Разработанные автором СТД (в том числе алгоритмическое обеспечение) позволяют контролировать работу важнейших систем судовых МОД при сдаточных стендовых испытаниях двигателей на ЗАО УК БМЗ, а также при сервисных работах в судовых условиях. Сервисные работы диагностической направленности с использованием разработанных СТД неоднократно выполнялись автором (ГД: 8L60MC т/х «Corona Fortune» греческой компании «N.G.Livanos Maritime Co.Ltd.», декабрь 2001 г. - январь 2002г.; 7K80GF т/х «Sorokaletie Pobedy» компании «Novoship(UK).Ltd.», Великобритания, май 2002 г.; 8L60MC т/х «Thia Malina» греческой компании «Efshipping Co., Ltd», март 2005 г.; 8L60MC т/х «Thia Crissoula» греческой компании «Efshipping Co.,Ltd»,

апрель 2005 г., октябрь 2005 г.; 8L60MC т/х «Mastro Giorgis II» греческой компании «Efnav Company., Ltd» , август 2007 г.).

Результаты исследования внедрены в учебный процесс подготовки специалистов на кафедре «Тепловые двигатели» Брянского государственного технического университета (БГТУ). На основе переданного экземпляра СТД на кафедральном стенде испытаний дизеля Э10 (ДГ8.5/8) осуществляется процесс автоматизированного индицирования цилиндров и решается ряд диагностических задач. Акт внедрения СТД прилагается.

В течение 2003-2009 гг. автор вёл занятия со студентами БГТУ по дисциплине «Эксплуатация и сервисное обслуживание ДВС» (раздел «Техническое диагностирование ДВС»), в которых рассматривались теоретические положения выполненных исследований.

На защиту выносятся:

1. Методика стендовых испытаний судовых МОД и обработки данных с целью получения ЭДХ судовых МОД на основе методов многомерной статистики (корреляционный и регрессионный анализ данных).

2. Полученные ЭДХ судовых МОД и алгоритмы диагностирования МОД с использованием ЭДХ, в основе которых лежит использование таблиц функций неисправностей (ТФН).

3. Подходы к решению задач алгоритмизации СТД судовых МОД, основанные на методологии статистической теории распознавания образов (СТРО).

4. Алгоритмы обработки информации и программное обеспечение, закладываемые в СТД МОД.

5. Разработка СТД судовых МОД, в которых реализованы функции регистрации и диагностического анализа важнейших процессов двигателя.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались на XXI научно-технической конференции молодых ученых и специалистов ЦНИИ им. акад.А.Н.Крылова (г. Ленинград, 1981 г.), научно-технической конференции молодых специалистов ПО БМЗ им. В.И.Ленина (г. Брянск,1985 г.), 45-й научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава Брянского института транспортного машиностроения (г.Брянск, 1986 г.), ежегодных заседаниях НТС отдела автоматизации ЦНИДИ (г. Ленинград, 1982-1987 гг.), заседании секции «Двигателестроение» НТО МАШПРОМ ПО БМЗ (г. Брянск, 1986 г.), Всесоюзном научно-техническом семинаре по автоматическому управлению и регулированию теплоэнергетических установок в МВТУ им. Н.Э.Баумана (Москва, 1986г.), Международной научной конференции МГТУ им. Н.Э.Баумана (Москва, 2005 г.), 57-й научной конференции профессорско-преподавательского состава, посвященной 75-летию БГТУ (г.Брянск, 2005 г.), Международной научной конференции МГТУ им. Н.Э.Баумана, посвященной 100-летию специальности «Поршневые двигатели» (Москва, 2007 г.), Международном научно-техническом конгрессе по двигателестроению «НТКД-2008» (Москва, 2008 г.), Межотраслевой научно-технической конференции «Актуальные вопросы развития поршневых ДВС», посвященной 100-летию заслуженного, деятеля науки и техники РСФСР, д-ра техн. наук, проф. П.А.Истомина (СбМГТУ, С-Петербург, 2008 г.), Международной научно-практической конференции «Наука и производство-2009» (Брянск, БГТУ, 2009 г.),

Всероссийской научно-технической конференции «Развитие двигателестроения в России», посвященной 30-летию журнала «Двигателестроение» (С-Петербург, 2009 г), расширенном заседании кафедры «ДВС и автоматика СЭУ» ГМА им. адм. С.О.Макарова (С-Петербург, 2009 г.),

Публикации. По теме диссертации опубликовано 37 работ, из них 35 научные статьи и 2 тезисов докладов. В изданиях по списку ВАК опубликовано 28 научных статей.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, выводов, списка использованной литературы и приложения. Объем диссертационной работы 345 страниц машинописного текста, включающего 116 рисунков, 23 таблицы и список использованной литературы из 257 наименований. Объём приложения 78 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введение обоснована актуальность темы исследования, излагается её целевое назначение.

В первой главе определяются проблемы технического диагностирования судовых дизельных двигателей, кратко описываются методы, средства и алгоритмы диагностирования, указываются цель и задачи исследования.

Из анализа проблемы технического диагностирования судовых МОД видно, что одним из наиболее сложных её аспектов является задача создания алгоритмического обеспечения СТД. От качества, закладываемых в СТД алгоритмов, в значительной степени зависит эффективность применения СТД в эксплуатации.

В главе в краткой форме описываются исследования, проведенные в этом направлении отечественными учёными: Б.МЛевиным, Л.Н.Карповым, П.П.Федорко, Е.А.Титовым, МЛ.Винницким, Л.Л. Грицаем, В.Г.Агафоновым (ЗАО «ЦНИИМФ», С-Петербург), Ю.Н.Мясниковым, В.Е.Вольским (ЦНИИ им. акад. А.Н. Крылова, С-Петербург), Л.Г.Соболевым, В.А.Залитисом (СПбГМТУ), М.И.Левиным (ЦНИДИ), Р.М.Васильевым-Южиным, П.М.Гацаком (ЛВВМИУ им.В.ИЛенина, г.Пушкин), С.В.Камкиным, М.К.Овсянниковым,

Л.А.Самсоновым, И.В.Возницким, А.А.Грином, И.Л.Шегаловым, А.А.Атанасовым (СПбГМА им. адм. С.О.Макарова), А.В Шишкиным (СПбГУВК, НГМА им. адм.Ф.Ф.Ушакова, С-Петербург, Новороссийск), Ф.А.Васькевичем (НГМА им. адм. Ф.Ф.Ушакова), Л.И. Ковальчуком (Балт. гос. акад. рыбопром. флота, Калининград), Ю.А.Магнитским, В.Д.Карминским (РИИЖТ) и др. Большое внимание развитию методов и инструментальных средств технического диагностирования судовых МОД уделяется зарубежными фирмами - ведущими разработчиками судовых малооборотных и среднеоборотных дизелей «MAN Diesel» и «Wartsila». Обзор выполненных исследований показывает, что почти все алгоритмы, закладываемые в СТД МОД, строятся на основе таблиц функций неисправностей с применением эталонных диагностических моделей, отражающих зависимость диагностических параметров от влияющих на них режимных параметров и внешних факторов (атмосферные условия и т.п.). Процедура диагностирования с применением таких алгоритмов заключается в логическом анализе отклонений измеренных значений диагностических

параметров от их эталонных значений, определяемых по эталонным диагностическим моделям. Данные отклонения обусловливаются изменением технического состояния (ТС) диагностируемых элементов. Сложность проблемы построения эффективных алгоритмов диагностирования судовых МОД является причиной того, что в зарубежной и отечественной практике ещё не сложилось единых представлений о методологии её решения.

Учитывая, что процессы, происходящие в судовом МОД, имеют стохастический характер, представляется, что одним из путей наилучшего решения указанной проблемы может явиться вероятностно-статистический подход. Поэтому разработка методологических принципов построения алгоритмов диагностирования МОД на основе методов многомерного статистического анализа является наиболее актуальной.

С середины прошлого столетия развивается новое самостоятельное направление технической кибернетики - статистическая теория распознавания образов, прикладные аспекты которой широко применяются в различных областях человеческой деятельности. Однако для решения задач диагностирования технических систем, в частности ДВС, методы указанной дисциплины не получили применения. Поэтому исследование возможности использования методов СТРО для решения задач технического диагностирования судового МОД является актуальным.

Поставленные в диссертационном исследовании цели предполагают решение следующих задач:

1. Рассмотрение методов многомерной статистики и СТРО в прикладном аспекте для решения задач идентификации неисправностей судового МОД. Выбор методов наиболее приемлемых для решения задач диагностирования технического состояния МОД.

2. Проведение экспериментальных исследований МОД производства ЗАО УК БМЗ с целью получения необходимых данных для создания эталонных диагностических характеристик. Построение алгоритмов диагностирования ряда неисправностей МОД на основе таблиц функций неисправностей с применением полученных ЭДХ.

3. Разработка нового подхода к алгоритмизации СТД на основе методологии СТРО и его апробация с использованием статистического материала, полученного в результате математического моделирования процессов МОД на ЭВМ и экспериментов на испытательном стенде ЗАО УК БМЗ.

4. Разработка алгоритмического обеспечения, необходимого для функционирования СТД МОД.

5. Создание и апробация СТД МОД с реализацией концепции «обучения».

Во второй главе рассматриваются методологии многомерного статистического анализа и СТРО в приложении к решению задач построения алгоритмов диагностирования ТС судового МОД.

Для представления судового МОД как сложного статистического объекта технического диагностирования выделены три группы взаимосвязанных параметров: параметры ТС, диагностические параметры и параметры внешних влияющих факторов. Тщательное изучение статистическими методами взаимосвязей между указанными группами параметров даёт возможность получить необходимую информацию о ТС объекта при диагностических

процедурах. Для получения информации о взаимосвязи параметров предлагается использовать методы многомерной статистики (корреляционный и регрессионный анализ).

Качественно отличным подходом к решению проблемы алгоритмизации СТД МОД является подход, основанный на концепциях СТРО. Он позволяет оптимально распознавать трудноразличимые неисправности, давая вероятностную оценку устанавливаемому диагнозу. В главе в краткой форме приводятся основные методологические посылки методов СТРО.

Статистический объект распознавания характеризуется совокупностью признаков XI, х2,..., х,„, которые образуют в пространстве признаков (пространстве наблюдений) п - мерный вектор х (вектор наблюдения). Между собой объекты, имеющие общие черты, объединяются в классы, которые в пространстве признаков образуют компактные скопления векторов, занимающие характерные для них области. Полагают, что каждому классу в пространстве признаков соответствует определенное статистическое распределение вектора наблюдения х. На рис.1 изображен простой случай двумерных статистических распределений вектора наблюдения х, соответствующих двум распознаваемым классам си, и а>2 (например, исправному и неисправному ТС объекта диагностики).

Рис. 1. Иллюстрация разделения пространства признаков наподобласти при решении задачи распознавания образов

Если априори известны распределения f(x/Wi), то в пространстве признаков устанавливают между ними границу Дху„х2)=0, которая разделит пространство на две подобласти : Rу и R2 Заключение о принадлежности вектора х к тому или иному объекту делается в зависимости от того, в какую область пространства Rу или R2 попадает реализация вектора х распознаваемых объектов (в зависимости от того, какой знак принимает функция D(xi,x2)). Функцию D(x/,x2) называют дискриминантной, а сам метод распознавания с использованием дискриминантных функций - дискриминантным анализом. При распознавании объектов статистической природы (именно такие задачи подлежат решению при диагностировании судовых МОД) наблюдаются случаи, когда классы в пространстве признаков пересекаются (частично накладываются друг на друга). Тогда безошибочное распознавание принадлежности реализаций вектора

наблюдения к тому или иному классу становится невозможным и необходимо такую ошибку свести к минимуму.

Ключевым понятием, лежащим в основе большинства методов СТРО (включая дискриминантный анализ), является понятие апостериорной вероятности появления статистического объекта И{ц/х), определяемой на основе теоремы Байеса:

/Ч^-^'Ч (1)

где Р(си,) - априорная вероятность принадлежности вектора х классу условная плотность распределения вероятностей вектора х, соответствующая

классу &>,; /(х) - взвешенная плотность распределения вероятностей вектора х по

*

всем классам [/(.х) = 2>е«,)/(л'/<у,)> к равно числу распознаваемых классов].

В диссертационной работе рассмотрены случаи бинарной классификации (дихотомия). В качестве решающего правила принято правило, распознающее принадлежность вектора наблюдения по максимуму апостериорной вероятности принадлежности

Р(са1/х)> Р(со1/х)=>хещ, в противном случае хесог . (2)

Задачи распознавания сведены к распознаванию объектов (классов), плотность распределения признаков которых подчиняется многомерному нормальному закону N([1,1). Тогда для каждого класса су, функция условной плотности распределения вектора х имеет вид

(3)

/(■*/«»() =-------г—7ех Р

где к - размерность вектора наблюдения х; ц - вектор математических ожиданий распределений признаков класса су,; X - матрица ковариаций признаков (компонентов вектора*); I £ I - определитель ковариационной матрицы признаков; '-символ транспонирования матрицы (вектора); - символ обращения матрицы.

Для равных (или близких) ковариационных матриц Е^Ег^ и при равных априорные вероятности появления объектов рассматриваемое правило (2) принимает вид

(-"! - ) - 2 + )' 2 1 _ > > С<)0 => * е (х е £Э2) . (4)

Процедуру распознавания нескольких классов сводится к последовательной дихотомии: для каждых двух классов определяются дискриминантные функции и формируется из них матрица и «,(*,) и; алгоритм распознавания всех к классов сводится к поиску такой строки матрицы цв,(дг,)ц, все элементы которой при подстановке исследуемых векторов х будут положительными.

Класс задач распознавания в условиях недостатка априорной информаг^и. Если априори известны только статистические характеристики одного из классов (например, класса исправного ТС МОД) и неизвестны характеристики других классов, а получение их в активном эксперименте проблематично, решение можно построить на основе правила, минимизирующего вероятность ошибки первого рода (вероятность «ложной тревоги»). Правило принятия решения в этих случаях представляется в виде нулевой гипотезы Н0: хещ, если х локализуется

в доверительном интервале для х (одномерный случай) или доверительной области для х (многомерный случай). Доверительный интервал (доверительная область) определяются на основании априори задаваемых условных функций f(x/a>i) и уровня допускаемой ошибки распознавания а с использованием статистических таблиц.

Теоретические положения СТРО, которые лежат в основе многомерных задач распознавания классов в условиях недостатка информации, приведены ниже.

В формуле (3) под знаком экспоненты стоит выражение (х-ц)'т\х-ц), представляющее собой квадратичную форму от х. Параметр D2=(x-^)"Z~\x-ц) называется термином «обобщённое расстояние Махаланобиса» (параметр D определяет степень удалённости вектора х от центра (моды) нормального распределения ц в стандартизированном декоррелированном пространстве наблюдения. Статистическое распределение величины D2 подчиняется распределению % 2. Если р и 2" известны (получены на основе репрезентативной выборки), то статистика %2 может быть использована для проверки возможной анормальности векторах, то есть для проверки наличия выбросов у его компонентов. В этом случае при принятии решения вероятность ошибки первого рода будет равна площади области, расположенной под кривой функции распределения х~ справа от критического значения х2 (статистика х2 соотносится с числом степеней

свободы, равным размерности вектора х). Уравнение вида

D~ ={x-M)'^\x-/u) = consi представляет собой описание поверхностей гипер-элипсоидов в пространстве признаков, которым соответствуют равные расстояния Махаланобиса D" и соответственно равные значения плотности f(x/a>i). В качестве примера показана процедура нахождения доверительной области для х с использованием статистики D2 (рис.2). Для двумерного пространства признаков (f= 2) пороговое значение2, a o.os) =

=5,991. На рисунке показана поверхность Махаланобиса D2(x), а также горизонтально проведенная секущая плоскость, соответствующая критическому значению у[ ■ При пересечении данной плоскости с поверхностью Махаланобиса образуется эллипс, ограничивающий 95%-ю доверительную область вектора xewr Процедура классификации объекта для приведенного примера следующая: первый шаг - определяются значения компонентов вектора наблюдения, присущие объекту х={х/, хг}; второй шаг - вычисляется статистика D (х); третий шаг - строится решение о принадлежности объекта, основанное на анализе положения вектора х по отношению к доверительной области, которое имеет вид

если D2(x)<(x2f^2= 5,991) => хе ш,, в противном случае => х г ю,.

Определение эффективности диагностических признаков (определение степени распознаваемости классов ТС в выбранном пространстве

Функция £):-Мяхаланобиса

Рис. 2. Нахождение доверительной области д: принятия нулевой гипотезы Н0: хе Ю], на основе статистик О2 и

X* /м)

диагностических признаков) является одной из основных задач, которая может быть решена на основе СТРО. В главе описываются критерии оценки эффективности диагностических признаков. В качестве критериев оценки выбраны вероятности ошибки первого (второго) рода (или первого и второго рода). При достаточно больших объёмах экзаменующих выборок в качестве критерия оценки можно использовать среднее выборочное значение апостериорной вероятности принадлежности при правильной классификации M{P(a)/xj)}, 7=1,2,..., N¡, которое определяется по выражению (при условии, что X, е О),)

£ РЩ/х,)

M{P(cü/xj)}=-¡^- (N¡~объём выборки класса со,). (5)

Чем ближе величина M{P(co/xj)} к 1, тем эффективнее является выбранная для распознавания совокупность признаков (тем более качественное правило классификации может быть построено с использованием этих признаков). Оценить информативность совокупности признаков можно на основе теорией информации, используя понятие «количество информации» (по Шеннону). Количество информации, получаемое в результате обследования вектора х, равно разности исходной и остаточной энтропий объекта

/ = Н„ - Н', где Н„ = Р(со,)log,[/>(<*>,)]; = Р(щ !х,)log2№ )].

/=| i-i

В качестве критерия, определяющего эффективность признаков может быть использована среднестатистическая (выборочная) оценка количества информации /, получаемого в результате обследования реализаций вектора х (в работе параметр обозначен как М(1)). Для оценки различимости классов также предлагается использовать статистику Махаланобиса. Перечисленные критерии функционально взаимосвязаны. Иллюстративный материал практического применения методологии СТРО для решения прикладных задач диагностирования ТС МОД приведен в главе 6 диссертации.

В третьей главе описываются алгоритмы, составляющие общее алгоритмическое обеспечение СТД МОД, разработанные автором:

• алгоритм цифровой компенсации дрейфа нуля тензодатчиков давления газов в цилиндре и давления топлива после топливного насоса высокого давления судового МОД;

• алгоритм поиска корректного положения отметки (ВМТ);

• алгоритм скользящего нелинейного сглаживания и цифровой фильтрации индикаторного процесса МОД;

• алгоритм поиска фаз открытия и закрытия выпускного клапана цилиндра судового МОД;

• алгоритмы оценки герметичности камеры сгорания цилиндра МОД;

• алгоритм автоматического нахождения характерных точек на характеристике топливоподачи судового МОД;

• алгоритм оценки технического состояния и эффективности (КПД) турбокомпрессоров (ТК) судового МОД;

• алгоритм оценки технического состояния подшипников ТК на основе анализа процесса выбега ротора ТК.

Необходимость разработки алгоритма цифрового метода компенсации (ЦМК) дрейфа нуля тензодатчика давления газов в цилиндре и импульса давления топлива после ТНВД судового МОД вызвана тем, что при регистрации сигналов датчиком тензометрического типа вследствие изменения его температуры наблюдается так называемый «дрейф нуля». Так как при индицировании цилиндров исследователей чаще интересует только динамическая составляющая сигнала, а нулевой уровень сигнала, как правило, известен, то для компенсации дрейфа нуля применяют искусственные методы привязки сигнала к нулевому уровню. В главе приводится подробный анализ работы схемы тензометрического усилителя, разработанного фирмой «АШгошса» (Норвегия) со встроенными в него электронными элементами привязки сигнала к нулевому уровню. При калибровке датчика совместно с усилителем сигнала, включающего схему привязки нулевого уровня, появляется ряд неудобств (в частности, калибровка должна выполняться в динамическом режиме). Применение компьютерных технологий при построении измерительных систем и СТД дает возможность применить ЦМК температурного дрейфа нуля тензометрического датчика, преимуществом которого является отсутствие дополнительной погрешности в измерении динамической составляющей сигнала. Кроме того, процесс калибровки канала при этом значительно упрощается, так как калибровка может производиться в статическом режиме.

Суть разработанного ЦМК температурного дрейфа состоит в следующем. Компьютеризированная СТД должна иметь аналоговый выход сигнала по напряжению (0 ... 10 В), создаваемый встроенным в систему ЦАП. Данное напряжение (напряжение компенсации дрейфа нуля) подводится к одному из плеч тензометрического моста входного усилителя. Блок-схема измерительной системы с применением ЦМК дрейфа нуля датчика приведена на рис.3.

Рис. 3. Блок-схема измерительной системы с цифровой компенсацией дрейфа нуля датчика

В главе также приведена методика регулировочных операций и алгоритм вычисления компенсационного напряжения, подаваемого на вход усилителя с ЦАП. Алгоритм ЦМК относится к алгоритмам рекуррентного оценивания. Система на каждом цикле измерений регистрирует индикаторный процесс

двигателя и определяет минимальный уровень давления в сигнале Р(<р)тц,.После этого система рассчитывает напряжение i/„a„„t,„c, которое необходимо подать в схему, чтобы «прижать» сигнал к заданному нулевому уровню (давлению продувочного воздуха /\ш„)

(dP/dU""»"<" где i-порядковый номер цикла регистрации процесса?^ , /=1,2,..., ; U' аштнс- - компенсационное напряжение, при котором зарегистрирован сигнал Р '(<р) (при первом цикле регистрации Р '°'(<р) задается U ' кимпенс= 5В). СТД работает в режиме «слежения». Опыт работы с СТД показал, что при индицировании двигателей и установке на цилиндр изначально «холодного» датчика дрейф нуля оказывается полностью скомпенсированным приблизительно за 8 - 12 циклов регистрации процесса Р(<р). При индицировании цилиндров «нагретым» датчиком (при последовательном индицировании всех цилиндров многоцилиндрового двигателя) полная компенсация дрейфа нуля наступает в течение 5-8 циклов. Под полной компенсацией дрейфа нуля понимается случай, когда разность между нулевым уровнем сигнала, зарегистрированным системой, и уровнем давления продувки Picav, заданным оператором, становится соизмеримой с уровнем помех, присутствующими в сигнале.

Алгоритм поиска корректного положения отметки верхней мертвой точки (ВМТ). В СТД судовых МОД одной из первостепенных решаемых задач является определение среднего индикаторного давления pmi цилиндра на основе анализа регистрируемой индикаторной диаграммы (Piyi=f(<pj, где Pcyi - давление в цилиндре дизеля, <р - угол поворота кривошипа исследуемого цилиндра). Известно, что получаемая расчетным путём величина pmi чувствительна к точности привязки кривой давления Pcyi(<p) к положению отметки ВМТ цилиндра. В СТД сигналом ВМТ обычно является сигнал, поступающий от датчика отметки ВМТ (контактного, индуктивного, оптического или другого типа), установленного на маховике двигателя. Установку данного датчика необходимо производить предельно точно. Ошибка в установке датчика (даже на порядок, не превышающий Г поворота коленчатого вала (ПКВ)) приводит к значительным погрешностям при определении среднего индикаторного давления Pmi-

В связи с этим разработан алгоритм проверки правильности установки датчика-отметчика ВМТ, который включен в общий алгоритм работы СТД. Данный алгоритм можно отнести к категории алгоритмов «самодиагностики» системы. Если в процессе работы дизеля отключить подачу топлива в цилиндр, то кривая изменения давления в цилиндре Pcyi(<p) имеет относительно истинного положения ВМТ симметричный вид и достигает своего максимума, когда объём цилиндра минимален, т.е. когда поршень находится в ВМТ. Однако системой диагностики она может быть отображена, имеющей некоторое смещение относительно 0° по шкале угла ПКВ, и задача проверки правильности установки датчика ВМТ заключается в определении данного смещения. После определения смещения ВМТ датчик отметки ВМТ переустанавливается.

Автором предложен алгоритм анализа кривой Pcyi(<p) для выявления истинного положения ВМТ, который заключается в записи процесса P0./(tp) с отключенной подачей топлива в цилиндр, аппроксимации участка кривой, прилежащей к

области ВМТ полиномом второй степени у= Ах2 + Вх +С (коэффициенты А, В и С могут быть определены из системы уравнений

г-1 1-1 (-1

А^К + В^+Сп^у, ,

где п - число точек, по которым производится аппроксимация) и в последующем определении первой производной от функции у по углу поворота коленчатого вала у'=(Ах2+Вх+С)'=2Ах+В. Значение аргумента дг, соответствующее

экстремуму функции (х=-В/2), будет определять истинное положение ВМТ цилиндра. При такой постановке задачи потребовалось проведение поиска оптимального диапазона области определения функции у (кривой Рсу!(<р)) в окрестности ВМТ, подлежащей аппроксимации. Определено, что полином второй степени обладает хорошими аппроксимирующими свойствами для диапазона, не превышающего ± 15° ПКВ. Предложен оптимальный диапазон аппроксимации, равный ±10° ПКВ в окрестности ВМТ.

Алгоритм скользящего нелинейного сглаживания и цифровой фильтрации индикаторного процесса МОД. При создании измерительных систем, возникает необходимость решения задачи оптимального сглаживания получаемых экспериментальных данных. Решение данной задачи также актуально и для СТД судовых МОД, регистрирующих и анализирующих индикаторный процесс, происходящий в цилиндре. Использование в качестве чувствительного элемента, регистрирующего изменение давления в цилиндре дизеля, датчика тензометрического типа накладывает определенные требования к каналу регистрации процесса (хорошая экранировка датчика и цепи «датчик -усилитель», использование во входных цепях усилителя электронных элементов с низким уровнем электрических шумов, применение мер по компенсации температурного дрейфа нуля датчика). Однако выполнение перечисленных мер, как показывает опыт работы с СТД, не позволяет получить «идеальную» индикаторную диаграмму дизеля. Причиной этого являются высокочастотная

вибрация индикаторного крана, на котором устанавливается датчик, и достаточно высокий уровень электрических помех, присутствующих в машинном отделении судна.

При создании СТД ставилась задача -сгладить высокочастотные помехи, но при этом не исказить полезных составляющих сигнала. В качестве метода фильтрации помех выбран метод скользящего сглаживания с использованием аппроксимирующего полинома второй степени (рис.4.). Суть метода состоит в том, что выбирается некоторая совокупность точек N локального участка индикаторного процесса МОД 12

-1-Sí-

Исходная запись Результат процесса сглажиаашя

--trS-4

-180 -175 -170

Уголповорота коленчатого вала, град

Рис. 4. Иллюстрация метода скользящего сглаживания исходного сигнала

диаграммы и по ним строится аппроксимирующая функция второго порядка (на основе МНК-оценки). Исходное значение ординаты у, точки, лежащей в центре выбранной локальной области, заменяется на откорректированное значение, определенное как у, = Ах,' + Вх, +С (где х 1 - значение абсциссы для /'-й точки; А, В, С - коэффициенты полинома, полученного МНК-оценкой). Описанный метод сглаживания называется «скользящим», так как процедура повторяется последовательно для /, ;'+1, 1+2,... и т.д. точек. Возникает задача выбора оптимального по величине интервала аппроксимации, на основе анализа которого производится коррекция центральной точки. Решение данной задачи не может быть полностью формализовано и в каждом отдельном случае подбирается опытным путем. Методом подбора установлено, что наиболее приемлемые результаты получаются, если интервал аппроксимации («окно») составляет 6...8° ПКВ. Частота выборки, с которой разработанная СТД производит регистрацию давления, составляет приблизительно 0,4° ПКВ. Это приводит к тому, что в выбранный интервал попадает 15...20 точек. Для сглаживания индикаторного процесса МОД было выбрано 15 точек УЛ^^ с коррекцией центральной 8-й точки.

Анализ индикаторных диаграмм показал, что они иногда содержат так называемые «особые» точки (отклонение таких точек от кривой не подчиняется общим правилам, свойственным основной массе точек). Появление особых точек может быть вызвано помехами иного характера (включение-выключение находящихся поблизости электроагрегатов и пр.). В результате этого обработку сигнала предлагается осуществлять в два этапа. На первом этапе с использованием метода скользящего нелинейного сглаживания определяются особые точки (выбросы), которые сглаживаются. На втором этапе осуществляется процедура сглаживания всех точек зарегистрированного сигнала. Алгоритмы построены с применением методов теории случайных процессов.

В главе описывается алгоритм поиска фаз открытия и закрытия выпускного клапана цилиндра МОД на основе анализа индикаторного процесса Применение алгоритма иллюстрируется на данных, полученных на МОД типа 81>60МС. В соответствии с разработанным алгоритмом определяется угол ПКВ, при котором кривая сжатия «отрывается» от кривой фазы выпуска-продувки цилиндра. Данный угол ПКВ соответствует моменту посадки выпускного клапана на седло. На такте расширения газов момент отрыва кривой от «линии чистого расширения» можно принять за момент открытия выпускного клапана. Для нахождения фаз открытия и закрытия выпускного клапана строится индикаторная диаграмма в логарифмических координатах (рис.5,а). В этих координатах кривые процессов сжатия и расширения отображаются в виде прямых линий. На рис.5,б показана «хвостовая» часть диаграммы в увеличенном масштабе. Для определения угла закрытия клапана процесс сжатия на участке -90...-30°ПКВ аппроксимируется полиномом первой степени у=/(х) (рис.5,б) и определяется уровень давления в цилиндре Ржт на стадии продувки цилиндра (-180...-150° ПКВ). Определяется значение аргументах из условия:/(х)=^(Ржт). Далее определяется Ко/=10г. Угол закрытия клапана рассчитывается из аналитической зависимости <р =Д Кс>/).

-0.5 -0.4

х = 1д {Усу!)

а) б)

Рис.5. Индикаторный процесс судового МОД 8Ь60\1С, отображенный в логарифмических координатах: а - показан весь процесс; б - показан фрагмент процесса

Для определения угла открытия выпускного клапана с помощью линейной функции аппроксимируется участок, предшествующий открытию выпускного клапана (+60...+90°ПКВ).

Вычисляется разность ф-у-^Р^!) для участка аппроксимации, а также для следующего за данным участком - участка фазы открытия клапана. Функция Лу=А}§Ус}1) приведена на рис.6. Способом отыскания угла открытия клапана является поиск первого отрицательного значения с!у, встретившегося при поиске, осуществляемом в направлении от

НМТ к ВМТ (направление поиска показано стрелкой на рисунке). Опыт работы с СТД, в которой заложен получаемые результаты значительно

Рис. 6. Иллюстрация к алгоритму поиска фазы открытия выпускного клапана

приведенный алгоритм, показал, что зависят от метрологических свойств системы.

Алгоритмы оценки герметичности камеры сгорания цилиндра судового МОД. В главе также описываются методы диагностирования нарушения герметичности камеры (КС) сгорания цилиндра дизеля (функциональный и тестовый), которые рассмотрены на примере судовых МОД типа 7К8(ЮР и 5850МС-С постройки ЗАО УК БМЗ.

При нарушении герметичности КС процесс сжатия в цилиндре вследствие утечки заряда будет более пологим, что приводит к уменьшению давления в конце процесса сжатия рсотр. Поэтому для решения диагностических задач обычно используют полученную на стенде завода-изготовителя двигателя эталонную характеристику вида рСОтР=ЯРжт), имеющую выраженный линейный характер. На рис.7 показаны индикаторные процессы дизеля, отображенные в логарифмических координатах \%(Рсу!)=Л^(^су1))- в данных координатах процесс

сжатия отображается прямой линией (или почти прямой линией), при этом угол наклона этой прямой к оси абсцисс (угол а) связан с показателем политропы процесса сжатия соотношением праг\2,(а).

Аппроксимируем участок процесса сжатия (-90...0°ПКВ) полиномом первой степени. Исследуемые участки индикаторного процесса для всех режимов работы дизеля аппроксимируются качественно (^>0,999). Функция ^(Р1у1)=А^(Куд+В преобразуется к виду Рс>1= 10= |0%/ .

Коэффициент А содержит информацию о герметичности КС дизеля, коэффициент В - о начальных условиях процесса сжатия (о фазе закрытия выпускного клапана и давлении воздуха в цилиндре момент закрытия клапана: чем выше давление в цилиндре в момент закрытия клапана и чем раньше закрывается клапан, тем больше коэффициент В).

х=Й (1/су!)

Рис.7. Отображение индикаторного процесса судового дизеля 7К8(ЮР в логарифмических координатах

Доказано отсутствие корреляции между коэффициентом А и режимом работы дизеля. Между коэффициентом В и режимом работы дизеля наблюдается устойчивая корреляция. Очевидно, что для каждого конкретного дизеля В = / (Р.™» К/о.ч', А), где Кс/ож - объём цилиндра в момент закрытия выпускного клапана (коэффициент В равен логарифму от значения давления в цилиндре при некотором условном объёме цилиндра Кс),/=1 м3). Так как кривая сжатия пересекает точку с параметрами {Кс/ож,ЛСда}, соответствующую моменту закрытия выпускного клапана, то также очевидно следующее соотношение: В=^(рхт) + пр01 К/««■)• Исследование показало, что средний показатель п/Х1/, полученный в соответствии с приведенной методикой, для исследуемого типа дизеля изменяется от 1,37 до 1,42. Это позволяет сделать вывод о том, что, если при эксплуатации дизеля будут наблюдаться значения п/ю/ <1,37, то причиной этому является ухудшение герметичности КС цилиндра двигателя. При диагностировании герметичности КС рекомендовано использовать характеристическую плоскость {А, В}, на которую наносятся получаемые при расчете значения А и В.

Разработанный тестовый метод оценки герметичности КС МОД основан на регистрации процесса изменения давления воздуха в цилиндре дизеля при проворачивании коленчатого вала валоповоротным устройством (ВПУ). Выпускной клапан должен находиться в закрытом состоянии. Вал вращается в направлении от НМТ к ВМТ. Исследования выполнялись с применением метода математического имитационного моделирования (по методике Б.М.Гончара, ЦНИДИ). На рис.8 показан характер изменения давления в цилиндре как функции от угла ПКВ при различных заданных «характеристических просветах Д» между поршневым кольцом и втулкой цилиндра (чёрные точки иллюстрируют результаты, полученные на стенде при испытании дизеля 5550МС-С).

В качестве диагностических параметров предлагается использовать максимальное давление в цилиндре, зарегистрированное при проворачивании коленчатого вала р„шх и угол ПКВ, соответствующий моменту достижения р„шх.

а) б)

Рис. 8. Иллюстрация изменения давления в цилиндре при проворачивании коленчатого вала с помощью ВПУ (а) и процедура поиска дискриминантной функции для диагностирования неисправности «нарушение герметичности КС» (б)

Построение алгоритма диагностирования герметичности КС представляет собой поиск линейной дискриминантной функции, который выполняется в следующей последовательности: 1 - определяется пороговый уровень параметра Ртах (получено = 1,71 бар), определяющий нижнюю границу 95%-го доверительного интервала для данного параметра; 2 -стандартизация параметров и перестроение кривой, соединяющей точки {(рр„ртах}, в стандартизованных

координатах .г =<рр> и у= р~-~М(-р—) (рис.8,б); 3 - аппроксимация

кривой у=Лх) полиномом третьей степени и получение уравнения касательной к данной кривой в точке ртю = р^; 4 - восстановление в данной точке перпендикуляра к касательной. Полученный перпендикуляр является дискриминантной функцией, которая предлагается к использованию для распознавания нарушений герметичности КС судового МОД. В результате выполненного исследования получена дискриминантная функция, имеющая вид

D(x,y) = 0,85773 л: +>■ — 0,81827, (при параметрах стандартизации М{(рртах) = = -50,6 °ПКВ, М(р,„ах) = =1,60 бар(абс), <т(№,ш)=18,68 °ПКВ, <^„)=l,1376ap).

Правило постановки диагноза следующее: D{x, у) > 0 -> принимается гипотеза о том, что газоплотность КС двигателя в норме; D(x, у) < 0 -> принимается гипотеза о том, что газоплотность КС нарушена.

Алгоритм идентификации характерных точек на характеристике топливоподачи судового МОД. Импульс давления топлива Р(а), создаваемый топливным насосом высокого давления, содержит информацию о функциональных свойствах топливной аппаратуры и о техническом состоянии её элементов. На рис.9, показаны импульсы давления топлива, зарегистрированные с помощью СТД на режимах винтовой характеристики дизеля при стендовых испытаниях судового МОД 6S50MC-C.

Рис.9. Импульсы давления топлива за ТНВД судового МОД 6S50MC-C, соответствующие режимам винтовой характеристики дизеля (СМДМ - спецификационная максимальная длительная мощность)

Полученная информация может использоваться для выявления неисправностей (нарушений регулировок) топливной аппаратуры (ТА), наблюдаемых при эксплуатации дизеля. Запись импульса для регистрируемого СТД диапазона -30...+60 °ПКВ содержит более сотни точек {aPj,; Р/,}. В связи с этим возникает необходимость «сжатия» информации (получения более компактной формы описания импульса).

Анализ формы импульса дизелей типа MAN B&W показывает, что ему присущи характерные точки, описав положение которых в координатах а - Р можно с определенной степенью точности идентифицировать импульс. Импульс имеет семь характерных точек {аРц\ Pj,} i = 1,...,7 и шесть характерных участков между этими точками (рис.9). Параметрами характерных точек, идентифицирующими процесс топливоподачи судовых МОД конструкции MAN B&W, являются:

• амплитудные характеристики процесса: Р/„р' - давление, соответствующее моменту начала плавного увеличения давления (Pf „/=10... 15 бар); Р/ ир''-

давление, соответствующее моменту начала резкого увеличения давления ( Pfup-«60...80 бар); Р/ире„ - давление, соответствующее моменту открытия форсунки (Р/„реп 440 ... 460 бар); Р/„шх - максимальное давление импульса; P/ci,JX - давление, при котором форсунка закрывается («300 бар); P/Jmp - давление окончания резкого уменьшения давления топлива (на стадии завершения процесса топливоподачи; зависит от режимного фактора); Ps mj -давление в момент окончания действия импульса (P/aHi «8... 10 бар);

• фазовые характеристики процесса: аРу „,,' - угол начала плавного увеличения давления топлива (аР/ ир ' « -15° ПКВ); аР/„р" - угол начала резкого увеличения давления топлива {аРу „,,""-3° ПКВ); аР/ оре„ - угол начала топливоподачи (аРу оре„*+2...+3° ПКВ); aPj тах - угол, соответствующий максимальному давлению; аРу chse - угол окончания топливоподачи (угол закрытия форсунки); aP/jllr - продолжительность фазы впрыска (aPjj„r = =<*Р/dose - аР/орепУ, O-Pjdrop - угол, соответствующий моменту окончания резкого уменьшения давления; aPj enti - угол, при котором давление за ТНВД становится равным давлению прокачки-наполнения ТНВД (угол окончания импульса давления).

Параметры aPfmax, aPfciOXi, aPJd„r аР/фар, aP/e„j зависят от нагрузочного режима работы дизеля.

• динамические характеристики процесса: (dP/da)max - скорость увеличения давления импульса в момент, предшествующий открытию форсунки ( (dP/da)ma ,«80... 100 бар/0 ПКВ).

Подаваемая в цилиндр цикловая подача топлива регулируется по концу подачи (угол опережения подачи топлива на всех режимах работы дизеля остается неизменным).

При визуальном рассмотрении характеристики топливоподачи (рис.9) идентифицировать положение характерных точек не сложно. Однако решение данной задачи усложняется, если такая идентификация должна производиться СТД автоматически (в режиме «обучения» СТД). Для этого в СТД необходимо заложить соответствующий алгоритм. В главе описывается такой алгоритм. Поиск (определение положений) точек 1 - 7 выполняется строго в определённой последовательности пошаговым методом. После идентификации параметров характерных точек процесса топливоподачи исследуемый процесс можно аппроксимировать кусочно-линейными функциями.

Алгоритмы оценки эффективности турбонаддувочных агрегатов судового МОД основываются на известных термодинамических формулах для определения коэффициентов полезного действия компрессорной и турбинной ступеней турбокомпрессора (ТК), а также суммарного коэффициента полезного действия ТК. В главе приводятся номограммы для определения термодинамической эффективности компонентов ТК, позволяющих свести к минимуму объём вычислений при диагностировании ТК.

Алгоритм оценки технического состояния подшипников ТК на основе анализа процесса выбега ротора ТК. Экспериментально установлено (эксперимент поставлен на дизеле 6S50MC-C, оборудованном ТК типа TCA66/MAN/), что процесс выбега ротора ТК (рис.10) протекает в соответствии с теоретическими положениями, лежащими в основе описания данного процесса (процесс описывается дифференциальным уравнением баланса моментов

-./(,^ + (Л/ч, + м.) = о, где ^ - момент инерции ротора ТК; ^ - угловое ускорение; мтр и М, - моменты сил трения подшипников ТК и

газодинамического сопротивления, воздействующего на ротор ТК). Частным

_ к

решением дифференциального уравнения является функция вида а = со0е , где со,,-угловая скорость вращения ротора ТК в момент времени 1=0; ¿-коэффициент пропорциональности. Описание процесса выбега ротора ТК приводится к

линейному виду у=Ах+В, где у=\%со, А = —, х=1, В=\пщ, и отображается в

•'р

логарифмических координатах (рис.10,б).

100 150

Время г, с

50 100 150

Время x=t, с

а) б)

Рис.10. Процесс выбега ротора турбокомпрессора ТСА66 судового МОД 6S50MC-C (а) и отображение процесса в логарифмических координатах (б)

Исследования показали, что кривая выбега имеет три характерные зоны: начальную зону А - В, среднюю зону В - С и конечную зону С — D. Зона В - С является наиболее информативной зоной для анализа состояния подшипников. Она имеет достаточную протяженность и хорошо описывается линейной полиномиальной функцией. Коэффициенты А и В данной функции могут служить параметрами, идентифицирующими ТС подшипников ТК (например, с привлечением методологии СТРО). Кривая выбега на протяжении всей зоны А-С удовлетворительно описывается полиномиальной функцией третьей степени, которая также может использоваться в качестве эталонного описания для решения задач диагностирования ТК

п _ gl-Ü.TSMdU"6 )/3+0.иа025526/г-0,()43()9/+Х.67136) д2= Q gggg

В четвертой главе описывается разработанная СТД судовых МОД. Конструктивно СТД состоит из блока аналого-цифрового и цифроаналогового преобразования сигнала, связанного с персональным компьютером (типа Notebook) с помощью параллельного порта LPT. Габариты блока 75 х 140 х 160 мм. Вид «виртуальной панели» управления СТД, которая отображается на экране компьютера, показан на рис. 11. Программное обеспечение для СТД разработано автором в среде программирования «Visual Studio С++». Конструктивные особенности и функциональные возможности системы описываются ниже.

Регистрация индикаторного процесса. Для регистрации индикаторного процесса в СТД используется тензометрический датчик давления газов типа СГ-21, электрический сигнал которого усиливается и нормируется предварительным усилителем типа СЕ-12 (элементы, производимые компанией «АШхошса»).

Для компенсации температурного дрейфа нуля датчика в схему предварительного усилителя внесены незначительные изменения (глава 3).

Аналого-цифровое преобразование сигнала

осуществляет ПК, который управляет микросхемой ЦАП (К572ПА2 /А0574/) по определенному алгоритму. Использование микросхемы К572ПА2 позволяет измерять Рис. П. Вид «виртуальной панели» разработанной уровень входящего сигнала с СТД судового МОД частотой выборки 3...4 кГц.

Это вполне достаточно для исследования индикаторного процесса МОД и импульса давления топлива, образующегося заТНВД судового МОД.

СТД регистрирует индикаторный процесс дизеля в реальном масштабе времени, то есть соблюдается принцип «Что происходит в данный момент в цилиндре двигателя, то и отображается (в данный момент) на экране ПК». По мнению автора, обработка и отображение информации, в реальном масштабе времени, наиболее эффективны при регулировочных операциях и непрерывном мониторинге технического состояния двигателя. СТД может накапливать и обрабатывать информацию по 20 последовательным циклам. Такая статистическая обработка информации позволяет более точно определить характерные черты происходящих в цилиндре процессов. Статистическая обработка информации необходима при наблюдаемой в некоторых случаях повышенной межцикловой нестабильности индикаторного процесса (например, при волнении моря). СТД позволяет наблюдать протекание переходных процессов (пуско-реверсивные режимы, режим минимально-устойчивой частоты вращения и пр.).

Для увеличения точности расчета среднего индикаторного давления цилиндра в алгоритмическом обеспечении СТД судового МОД предусмотрен алгоритм коррекции положения ВМТ цилиндров (глава 3). Алгоритм коррекции ВМТ построен на принципе «обучения» СТД с использованием режимов последовательного отключения топливоподачи в цилиндры. В СТД судового МОД заложен алгоритм определения углов открытия и закрытия выпускного клапана на основе анализа индикаторного процесса (глава 3). При отображении информации на экране компьютера предусмотрен режим включения процедуры сглаживания индикаторной диаграммы (глава 3). СТД накапливает по реализациям по всем цилиндрам и представляет выборочные средние и

стандартные отклонения следующих параметров: р„„ , ртах, рситр, давление продувочного воздуха (на фазе продувки) р,сап частоту вращения коленчатого вала п, индикаторную мощность двигателя Р„„. Для анализа качества регулировки цилиндров двигателя СТД представляет оператору диаграммы отклонений от среднего значения по цилиндрам для параметров ртш и р„„ (так называемые балансные диаграммы).

Регистрация процесса топливоподачи. СТД регистрирует импульс давления топлива, ТНВД в трубопроводе высокого давления (в контрольной точке на головке ТНВД). Для регистрации импульса используются тензометрический датчик давления топлива типа GT-30 и предварительный усилитель типа GE-II фирмы «Autronica». Следует отметить, что для всех функций СТД используется один и тот же блок АЦП-ЦАП. Для регистрации процесса топливоподачи головки топливных насосов всех цилиндров оснащаются запорными клапанами высокого давления. Диапазон давлений, измеряемый системой диагностики, составляет 0...1000 бар, что соответствует параметрам импульса давления топлива за ТНВД современных судовых дизелей. По результатам анализа параметров получаемого импульса можно сделать вывод о качестве регулировки и ТС ТА двигателя. СТД накапливает по всем цилиндрам и представляет оператору следующие параметры импульса давления топлива (среднестатистические значения по реализациям и стандартные отклонения): угол начала подачи топлива в цилиндр aPf ореп\ давление топлива, соответствующее началу подачи топлива Pf 0¡x„\ угол, соответствующий максимальному давлению топлива аР/,шх; максимальное давление топлива Р/та/, угол окончания подачи топлива в цилиндр aPjdox; продолжительность процесса впрыска топлива aP/j„r; скорость увеличения давления топлива на фазе предварения впрыска топлива (dPf/da)max.

Регистрация закона движения выпускного клапана. Запись закона движения выпускного клапана осуществляется с помощью датчика перемещений

механический индикатор хода клапана. СТД идентифицирует и представляет оператору характерные параметры закона движения выпускного клапана (рис.12): угол, соответствующий моменту отрыва клапана от посадочного седла (угол начала подъёма клапана) аН,, ,jpL,„\ угол, соответствующий подъёму клапана 10 мм (на фазе открытия клапана) аН',, ,„\ максимальный подъёма клапана

Hv тах\ угол, соответствующий подъёму клапана 10 мм (на фазе закрытия клапана) аН'\.ш\ угол,

резистивного типа, устанавливаемого

на

О 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360 Угол поворота копежатого вала, град.

Рис. 12. Параметры закона движения выпускного клапана судового дизеля регистрируемые разработанной СТД

соответствующий моменту посадки клапана на седло (угол закрытия клапана) аНу ciose\ максимальную скорость движения клапана (на фазе открытия клапана) <dH,/da)max. Приведенные параметры закона движения клапана позволяют автоматизировать процесс диагностирования гидравлического приво-да выпускного клапана МОД.

Регистрация других процессов в системах дизеля. Функционирование судового МОД дизеля отличает большое многообразие процессов, связанное с его сложностью как технической системы. В частности, ТС системы гидравлического привода выпускного клапана дизелей MAN B&W можно проконтролировать (помимо регистрации закона движения клапана с помощью механического индикатора) исходя из результатов анализа импульса давления масла в силовой магистрали гидропривода. Регистрируя данный импульс, можно оценить гидроплотность системы и фазовые характеристики работы гидропривода, произвести более углубленный анализ процессов, происходящих в системе. Процесс закрытия выпускного клапана и его удержание в закрытом состоянии обеспечивается пневматическим цилиндром с поршнем («пневмо-пружиной»). Регистрируя изменение давление воздуха в пневмоцилиндре выпускного

клапана, можно оценить степень его герметичности. СТД может регистрировать и записывать в файловую систему частоту вращения коленчатого вала двигателя, частоту вращения ротора турбокомпрессора, давление продувочного воздуха в коллекторе. Эти параметры содержат ценную диагностическую информацию.

Для углублённого диагностирования элементов ТА МОД была разработана дополнительная опция СТД. «Виртуальная панель» опционной системы диагностики ТА представлена на рис.13. СТД ТА анализирует импульс давления топлива за ТНВД и представляет оператору следующие IГГ2., параметры (рис.9): Р/тт, аР/тах , Р/аре,„

jT "" aPfupe„, aPf dose, aPf Jur, , (dPf/da) mca, Pfup-,

г г г г г г г г г среднее давление топлива в течение „.„..и®— ь. фазы впрыскивания топлива Р/теш„

г....."Л» максимальную скорость истечения

топлива из распылителя форсунки Vf max, среднюю скорость истечения топлива из распылителя форсунки

Vf mean valve, ЦИКЛОВуЮ ПОДЭЧу ТОПЛИВа

Рис. 13. Вид «передней панели» опции СТД для технической диагностики ТА

(рассчитывается из кривой впрыска) О/ сус1е ,,„/,,„ энергетический эквивалент, соответствующий цикловой подаче топлива £/ ,,„/,,с. СТД ТА также рассчитывает

характеристики процесса на основе информации о конструктивных параметрах ТНВД: среднюю скорость истечения топлива из распылителя форсунки У/Штритр, цикловые подачи топлива Сд,^, ,„„„,, см3/цикл, б/ р„тр г/цикл, энергетический эквивалент, соответствующий цикловой подаче топлива £/ ритр. Параметры процесса топливоподачи ТА МОД, определяются по формулам, приведенным в трудах известных учёных И.В. Астахова и Ю.Я. Фомина.

В опции СТД ТА был частично реализован так называемый принцип «обучения» системы. На рис.14, приведены два вида эталонных характеристик («шаблон» и «образ характерных точек» импульса давления за ТНВД), получаемых в результате обучения СТД. Процесс получения эталонных характеристик максимально автоматизирован и осуществляется с помощью заложенного в СТД обучающего алгоритма. Оператору достаточно перевести СТД в режим обучения и сделать несколько замеров на эксплуатационных режимах работы дизеля. После этого СТД сама должным образом обработает полученные данные и будет готова по запросу оператора представить эталонные характеристики процесса, соответствующие режиму работы дизеля (информация о режиме работы дизеля сообщается системе оператором посредством ввода параметра - индекса ТНВД).

0 - i - —i -1 --~H—

-— ........i'" ' -—- ... .L „ —- -------

— __

— ** ^

а) б)

Рис.14. Вид «шаблона» (а) и «образа характерных точек» (б) импульса давления за ТНВД на экране дисплея СТД ТА (показаны два вида эталонов, полученных в режиме «обучения» СТД при испытаниях дизеля типа 6S50MC-C; режим 90% от номинальной мощности)

В пятой главе описываются исследования, которые выполнялись с целью получения эталонных диагностических характеристик (ЭДХ) судовых МОД производства ЗАО УК БМЗ для формирования на их основе алгоритмов диагностирования неисправностей основных систем МОД: системы воздухоснабжения, деталей ЦПГ, топливной аппаратуры. Полученные при исследовании ЭДХ представляют собой регрессионные зависимости основных функциональных (диагностических) параметров от режимных факторов: среднего индикаторного давления (осреднённого по цилиндрам) pm¡ и частоты вращения коленчатого вала п. Исследования проводились на дизелях производства ЗАО УК БМЗ, выпускавшихся по лицензии фирмы «MAN Diesel»: 6K62EF (5ДКРН 62/140-3), 6K67GF (6ДКРН 67/140-4), 7K80GF (7ДКРН 80/160-4Л), 6L67GFCA (6ДКРН 67/170-7).

Для получения статистической вариации функциональных параметров МОД, обусловленной изменением режимных факторов (р,т и п), на испытательном стенде дизели нагружались согласно специально разработанным планам экспериментов. Вариация параметров МОД получена по отношению к режиму ДЭМ в диапазоне изменения среднего индикаторного давления 50 ... 105% и частоты вращения коленчатого вала 60 ... 105% (нагрузочные режимы равномерно накрывали весь диапазон сервисных режимов двигателей, заключённый между его ограничительными характеристиками). В качестве зависимых параметров (факторов) в ЭДХ включены следующие параметры МОД: давление продувочного воздуха в ресивере ршп,, давление в цилиндре в конце процесса сжатия р«,т,„ максимальное давление сгорания р„шх, разностный комплекс с!р= ртах -рттр> давление на линии расширения рщ, (при 36° ПКВ), угол ПКВ артах (угол, соответствующий моменту достижения р„шх), температура газов после цилиндров температура газов перед турбинной ступенью

турбокомпрессора частота вращения ротора турбокомпрессора п ,с.

В главе приводятся результаты корреляционного анализа полученной вариации параметров МОД. Так как априори предполагалось, что ЭДХ могут быть представлены в форме квадратики от режимных факторов (вследствие значительной вариации режимных факторов и проявляющихся нелинейных свойств объекта исследования), то в таблицы коэффициентов корреляции введены квадраты параметроврт*, п2 и параметр взаимного произведения (р„,1 * п). Исследования показали, что ЭДХ представляют собой нелинейные зависимости описываемых параметров от определяющих факторов. При регрессионном анализе была выявлена проблема мультиколлинеарности определяющих (режимных) факторов. В главе приведен анализ адекватности полученных ЭДХ на основе статистических критериев. Атлас ЭДХ для всех исследованных четырёх типов дизелей производства ЗАО УК БМЗ приводится в приложении к диссертации. На основе полученных ЭДХ сформирован алгоритм в форме таблицы функций неисправностей, позволяющий выявлять отклонения в протекании рабочего процесса МОД и диагностировать его основные системы: воздухоснабжения, ЦПГ, топливную аппаратуру.

В главе также приводятся результаты исследования процесса топливоподачи МОД (исследовался импульс давления топлива, образующийся после ТНВД МОД. Исследования проводились на дизеле типа 6850МС-С, СМДМ= 8310 кВт при 123 мин'1). Производилась запись импульса на режимах винтовой характеристики (рис.15). Исследования показали, что импульс давления имеет характерную форму, которая сохраняется при работе дизеля при изменении нагрузки от 75 до 110% СМДМ. При уменьшении нагрузки ниже 75% СМДМ форма импульса претерпевает качественное изменение (давление, соответствующее точке 4, уменьшается и наступает момент, когда оно становится меньше давления точки 3) (рис.15.в-г). Данное обстоятельство усложняет решение задачи автоматизированного получения универсального описания импульса по отношению ко всем возможным эксплуатационным режимам работы двигателя.

С£ ш

03 X

з/

1

15 . .

7 А,6

1 т*

-30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 Угол поворота коленчатого вала, град а)

гввО-

—СН--1

-30 -20 -10

20 30 40 50 60

Угол поворота коленчатого вала. град, в)

ч со I

1

1

1

ж "Ч.

-30 -20 -10

10 20 30 40 50 60

Угол поворота коленчатого вала, град 6)

ч ю

е

г8ое-

ЧГ^ 1—

-30 -20 -10

10 20 30 40 50 60

Угол поворота коленчатого вала, град, г)

Рис.15. Импульсы давления топлива после ТНВД дизеля 6850МС-С, полученные на режимах винтовой характеристики (а-г -режимы 100, 75, 50 и25%СМДМ соответственно)

Исследования показали, что ряд параметров процесса при изменении нагрузки дизеля остаются постоянными. К таким параметрам относятся аР/„р~ =-18°ПКВ и Ру „,, -12 бар (точка 1), аР/ „р-~ - 4,5 °ПКВ и Р} „г =65. ..70 бар (точка 2), аР/ ~+36 °ПКВ и Р/ ~ 15 бар (точка 7). Почти неизменным остается и угол начала подачи топлива в цилиндр (аР/и1Х„ ~ +1,5...+2,0 °ПКВ). Регистрируемое динамическое давление открытия форсунки при изменении режима работы дизеля изменяется незначительно (//0/х,„ = 480...495 бар). В узких пределах изменяется также скорость увеличения давления (с1Р/с1а)та>:~ =100...70 бар/°ПКВ (более высокие значения скорости соответствуют долевым режимам). Продолжительность впрыскивания топлива аРу ц„г при увеличении нагрузки увеличивается от 4,8 до 17,3 °ПКВ.

Закономерности изменения параметров импульса при изменении нагрузочного режима дизеля приведены на рис.16.

Полученные полиномиальные формулы позволяют строить эталонный импульс давления, соответствующий любому задаваемому значению индекса топливоподачи ТНВД (при изменении индекса от 50 до 85 мм).

/

= 03109Мм -652 Яг =0.975 = 0.00705/лйех * 1.19 | 0199

50 55 60 65 70 Индекс топливоподачи ТНВД, мм

а)

700

5 600

с*

ш

X 500

т 400

0

1 300 | 200

£ 100

С!

0

Р. = ТЯЗШег^^

/ !

04734 / ; пдех »459: Яг =0.899

=0.7861 Шех *52; Яг=0Э92 / :

50 55 60 65 70 75

Индекс топливоподачи ТНВД, мм 6)

Рис. 16. Зависимость основных параметров импульса давления за ТНВД от индекса топливоподачи судового МОД 6850МС-С

В конце главы предлагается альтернативный неформальный метод диагностирования, основанный на экспертной оценке информации, содержащейся в индикаторном процессе и процессе топливоподачи и представленной в виде 30-изображений и цветных графических образов процессов. Полученная информация, описывающая образы, позволяет строить индикаторную диаграмму и диаграмму импульса топливоподачи в функции от % СМДМ.

В шестой главе рассматривается практическое применение методологии СТРО при решении задач алгоритмизации СТД МОД.

На начальном этапе исследовалась возможность и целесообразность применения методов СТРО на данных, полученных численным моделированием рабочего процесса на ЭВМ (по методу ЦНИДИ). Ставилась задача разработки методики построения алгоритмов для распознавания следующих характерных классов технического состояния топливной аппаратуры судового МОД: ы, - нарушения в работе ТА отсутствуют (процесс тепловыделения в цилиндре дизеля в норме), си2 - нарушена регулировка угла опережения подачи топлива (поздний впрыск), а)3 - нарушена регулировка цикловой подачи топлива (цикловая подача топлива меньше нормы), (о4 -нарушена динамика процесса тепловыделения («вялое» сгорание, вызванное изменением закона подачи топлива, ухудшением дисперсности впрыскиваемого топлива, изменением формы и ориентации топливного факела и т.п.). Методом численного моделирования получены выборки, соответствующие классам со ; -со4 . В качестве источника информации о ТС (регулировках) ТА, выбран индикаторный процесс дизеля, из которого выбраны следующие диагностические параметры: р„„ - среднее индикаторное давление цикла, рсащ, - давление в цилиндре в конце процесса сжатия, ртах - максимальное давление цикла в цилиндре, артах - угол поворота коленчатого вала, соответствующий моменту, когда давление в цилиндре максимально, рехр - с давление в цилиндре на линии расширения (36°ПКВ). Дополнительно в состав диагностических признаков включены следующие параметры: рхф, - давление воздуха в продувочном

ресивере, /ЛШ1, - температура воздуха в продувочном ресивере, t¡, - температура газов на выходе их цилиндров. К исходной программе моделирования добавлен блок автоматической генерации исходных данных, осуществляющий их выборку согласно заданным статистическим законам распределений. В качестве объекта моделирования выбран выпускавшийся ЗАО УК БМЗ МОД типа 6K67GF (номинальной мощностью 7500 кВт при п = 140 мин"'). Математическое моделирование осуществлялось только для номинального режима работы дизеля с учетом возможной вариации внешних эксплуатационных факторов: давления окружающей среды ра, температуры воздуха машинного отделения 1а, температуры «забортной» воды /„и/ (поступающей на охладитель наддувочного воздуха), частоты вращения коленчатого вала п. В результате обработки полученных «обучающих» выборок сформирована матрица дискриминантных функций, образующая систему решающих правил для распознавания классов a)¡ - со4. Для распознаваемых классов ТС получены вероятностные оценки M{P(cü/Xj)}, свидетельствующие о достаточно высокой эффективности алгоритма диагностирования. В главе приводится иллюстративный материал, отражающий разделение диагностируемых классов ТС в пространствах диагностических признаков L(pmix, pamr), L(pmax,apmax), L(t¡,,psm) и др., поясняющий методологические аспекты СТРО.

Далее в главе приводится пример применения методологических принципов СТРО для решении задачи построения алгоритмов распознавания нарушений работы топливной аппаратуры на основе статистических выборочных данных, полученных при натурных испытаниях судового МОД. В качестве источника информации о нарушениях технического состояния ТА выбран импульс давления, образующийся после ТНВД. Исходный (полный) вектор диагностических признаков, описывающий процесс топливоподачи имеет вид (см. рис.9)

х ~ { Pj up' > aPf upР/ up'', aPf • ■ Pj(Jpa,, aP¡0pL4¡: Pjmax, a.Pfmax,

Pf close • aP/ehst. Pj drvp , aPfdrop. PfenJ, f md, (dPf /dá)max }. Ставилась задача научить СТД распознавать следующие 10 классов наиболее характерных отклонений в регулировке ТА дизеля:

1. Эталонный класс нормального состояния ТА - класс oj¡ .

2. Слишком ранний (поздний) впрыск топлива - классы льДйьД {аР} „р«//„,,„,}■

3. Слишком низкое (высокое) давление открытия форсунки - классы co3¡ (ыз:), {Р/ореи} •

4. Слишком низкое (высокое) давление впрыска - классы (cüj2), \P¡0^n, Pf max}-

5. Слишком большая (малая) продолжительность впрыска - классы шц (cuS;), {aPf OJK'n, aPfdose(mи aPjdur)] ■

6. Слишком медленное (быстрое) увеличение давления - классы сой/ (a)fl2), {(dP,/da)max }.

Примечание. В фигурных скобках указаны выбранные для распознавания диагностические признаки (компоненты вектора наблюдения х). Для решения задачи диагностирования в такой постановке выполнено статистическое описание классов co¡ - а>62 на основе статистических выборок, полученных в процессе стендовых испытаний судового МОД типа 6S50MC-C (MAN B&W) (СМДМ 8340 кВт при 117 мин"1) на режиме номинальной

мощности. Выбранный вектор диагностических признаков х', являющийся подмножеством х и служащий для распознавания обозначенной группы классов отклонений регулировок ТА, принят следующим:

up'Pf open > open, Pf max » O-PI max, uPf close, dPfi/ur, (dPf/da)„iax } .

Для эталонного класса w¡ и классов, соответствующих неисправным состояниям ТА, получены векторы математических ожиданий диагностических признаков fi{x'), векторы стандартных отклонений S (х') и матрицы ковариаций Цх'). В результате обработки выборочных данных получена следующая система дискриминантных функций (в соответствии с правилом принятия решения (4) (глава 2)):

D(wi. (o2¡) = 14,33 aPfopm + 5,260 aPf„p- + 59,80 (при M{Р(т2,/х)ш,} = 0,985); D(co¡, ю22)=-\4,333 aPf„pe„ - 5,2601 aPf„p■■ -40,21 (при М{Р(ш22/х)ш,} = 0,981); D(cü,, ы],) = Pfopel, - 410;

D(m¡, а)32) ~ ~ P/o/mi + 460 (при ЩР(со3,/х)ш,}* ЩР(ш32/х)ш,} = 0,980); D(co, 0)41) = 0,09473 Р}щкп + 0,60953 Pfmax - 378,79 (при ЩР(о)41/х)ш1) ~ 0,98); Díojl o)s,) = 1,07682 aPfu,m, - 2,0675 aP/dtlse +36,426;

D(w¡, 0)61) = (dPj /dá)max - 70,7 ; (функции D(coicü42), D(cüi,0)¡2), D(cüi_cü62) имеют аналогичный вид, поэтому не приводятся).

Для каждой реализации вектора наблюдения апостериорная вероятность принадлежности её к классу неисправности xecoj (на «фоне» эталонного класса о)/) определялась по формуле (многомерный случай)

Р(0)/Х)ш=-г~г~-ñ. где С,=ф-М)'Г'(*-м) И с, =(*-//,)'г'(*-/,,).

1 + ехр|^- -f'i)j

В качестве примера ниже показана процедура дискриминантного анализа для класса «слишком низкое давление впрыскивания топлива (класс ы41)» (рис.17). Распознавание данного нарушения работы ТА выполняется на основе анализа диагностических признаков Р}орт, Рг „„„ (рис. 17,а). Выборка данных для класса o)4¡ (при неизменном давлении Р/ оре„) получена при стендовых испытаниях дизеля посредством искусственного создания протечек топлива в месте установки датчика. Давление Pfmax уменьшилось приблизительно на 25 бар по сравнению с эталонным классом co¡. На рис. 17,6 представлены рассеяния признаков Pf„,Kn и Pfmax для классов u>¡ и co4t, построенные по результатам экспериментальных данных, и определённый след дискриминантной функции D(cüi,co4¡)= 0. На рис.17,в,г приведено графическое отображение функции Р(о)41/х,у)Ш1, полученной в результате математической обработки экспериментальных данных (введены обозначения: x=Pf„p,„; y=Pfmax). Для расчета величин апостериорной вероятности P(a)4¡/x,y)<I1i использовалось выражение (двумерный случай)

i

¡\mjx,y\eí =-

ехр

+ 1

гл. „ ^-/'■»„.X-V-ftJ , . _ jx-njf ^-/СчХУ-^.) , (У-KJ

i дс с, — н , Ц|------н .

с, <т.ст ст.. а. а.сг, а.

Алгоритм распознавания класса неисправности ш41 на основе байесовской вероятностной оценки (является аналогом распознавания на основе полученной дискриминантной функции) представляется следующим логическим решением:

Р(о)А1 /х,у) > 0,5 => {х,у} е й)4|, в противном случае => {х,у} е щ (если вектор {х,у} попадает в светлую область (рис. 17,г), то {х,у}есо^; если вектор попадает в тёмную область, то {х,у}<=а>1. Область перехода от светлого фона к тёмному фону представляет собой область, в которой резко уменьшается апостериорная вероятность Р(сол/х,у)а,1■ Данная область является проблематичной, так как ей свойственна повышенная вероятность ошибки распознавания).

в) г)

Рис.17. Иллюстрация разделения в пространстве признаков £ {Р/орет Р/тах} классов ш,

и а - импульсы топлива, соответствующие исследуемым классам; б - поле вариации диагностических признаков и след дискриминантной функции; в -функция апостериорной вероятности Р(ш4!/х,у)\ г - проекция функции Р(ш41/х,у) на плоскость ЦРуирт, Р/тт).

Далее в главе рассматривается применение методологии СТРО при формировании алгоритма распознавания нарушений регулировок фаз газораспределения судового МОД. На стенде ЗАО УК БМЗ испытан дизель 6К67СР при нормальной и нарушенной регулировках фаз газораспределения. При этом производилось индицирование цилиндров и запись параметров двигателя. Задачей исследования являлось решение задачи распознавания

нарушений фаз газораспределения дизеля на основе анализа наблюдаемых изменений индикаторного процесса. Нарушение фаз газораспределения осуществлялось смещением (перебивкой) газовыпускных кулачных шайб, установленных на распределительном валу, на 3° по ходу вращения распределительного вала (на ход «вперёд»). Диагностические параметры выбирались на основе логического анализа взаимосвязи исследуемых нарушений и вызываемых ими изменениями индикаторного процесса (рис.18).

Утоп поворота коленчатого вала

Рис. 18. Параметры индикаторного процесса, выбранные для диагностирования нарушения фаз газораспределения МОД 6К67СР (показан фрагмент индикаторной диаграммы)

В качестве диагностических параметров выбраны две точки индикаторной диаграммы. Одна - на линии сжатия для контроля фазы закрытия выпускного клапана, а другая - на линии истечения газов из цилиндра, для контроля фазы открытия клапана. Так как на отрегулированном двигателе 6К67СР угол закрытия выпускного клапана равен рюч,=236 0 после ВМТ, то в качестве диагностической выбрана точка индикаторной диаграммы, отстоящая от <р,ащ, на 10° ГЖВ, то есть при угле поворота коленчатого вала (р=246°. Для контроля фазы открытия клапана, которая на отрегулированном дизеле должна соответствовать 4><ткр-98°ПКВ, выбрана точка индикаторной диаграммы при ^=108° ГЖВ. Однако положение выбранных диагностических точек зависит не только от фаз регулировки выпускного клапана, но и от ряда влияющих факторов, определяемых режимом работы дизеля. На признак р9 т влияет такой параметр, как давление в цилиндре в момент продувки (давление воздуха в продувочном ресивере р>гт), а признак рф юн зависит от характера процесса расширения, предшествующего открытию клапана, который можно определить давлением в цилиндре, например при угле <р, равном 90° ПКВ {р,р <м"). Поэтому в общую систему величин, содержащих информацию о фазовых характеристиках работы выпускного клапана, включены ещё два параметра: />,„,„ и д, 90" (рис.18). В результате обработки выборочных данных получены следующие дискриминантные функции (рис.19):

О(ш,,оэ2) = 0,6121 +0,06594 рхт, - 0,07517 Рч> .246 ;

О(со,,со3) = - 0,01006 - 0,05304р^90 - 0,08477р9 т, где класс со/ соответствует нормальной регулировке фаз выпускного клапана, класс со2 - ТС «клапан закрывается слишком рано», класс ы3 - ТС «клапан открывается слишком рано».

Класс ш2

(Клапан закрывается слицком рано)

+ /

0(ш1,ш2) =0 Ч , у о

^ч + Класс ш1

(Норма)

Уо

1.8 2.0 22 2.4 2.6 2.8 Давление продувочного воздуха р$сау, бар

5?

из) =0 /

Класс ш1 //+ ^-/э X-

(Норма)

оЩ/Г о/ т

/ +

О Класс шз

/+ (Клапан открывается

/ + сшикомрано)

+

8 9 10 11 12 13 Давление в цилиндре Р9=90, бар

Рис. 19. Дискриминантный анализ обучающих выборок, полученных при

нормальной и нарушенных регулировках фаз закрытия и открытия выпускного клапана МОД

Далее в главе приводится процедура построения решающего правила для диагностирования нарушений фаз газораспределения па основе использования статистики Б2-Махаланобиса. Для диагностирования нарушений фаз газораспределения судового МОД использовано правило принятия решения вида «свой-чужой»: Щлг)<(0*,=х2(к=2.а=о,о5))=>.хе«л в противном случае => хио, (т.е. хеш,, 1*1), где Х2(к-2.о=о.о5)=5,991 - критическое значение статистики у\ Для решаемой задачи выполнено построение 95%-й доверительной области. Для проверки эффективности алгоритма распознавания была использована экзаменующая выборка хеш2. Для каждой реализации рассчитаны величины й2(хе Шг), значения которых в основном оказались больше критического значения 5,991, что свидетельствует о том, что разработанный алгоритм хорошо распознает класс су2- О хорошей различимости классов можно судить также по критерию, представляющему собой отношение средних квадрата Махаланобиса, вычисленных по всем реализациям хеш/и хеО}2. Для приведенного примера

данное отношение равно —11^^ = ^^ = 6,54 (значительно превышает 1, что

подтверждает хорошую распознаваемость классов).

В конце главы рассматривается процедура построения алгоритма температурного мониторинга цилиндров МОД на основе применения статистики И2-Махаланобиса.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В качестве наиболее существенных результатов диссертационного исследования можно назвать следующие:

1. Разработан подход для решения задач диагностирования технического состояния судовых МОД, основанный на рассмотрении МОД как сложного объекта технического диагностирования, имеющего вероятностно-статистическую природу. Предложено комплексное решение задач технического диагностирования МОД осуществлять с привлечением методов многомерной

статистики, теории статистических решений и статистической теории распознавания образов.

2. Исследованы методы многомерной статистики (корреляционный и регрессионный анализы) и статистической теории распознавания образов в прикладном аспекте для решения задач идентификации судового МОД как объекта технического диагностирования и создания эффективных алгоритмов диагностирования. Определено, что наиболее приемлемыми методами СТРО для построения алгоритмов диагностирования являются методы, основанные на байесовской оценке апостериорной вероятности классифицируемого объекта (технического состояния судового МОД):

• метод принятия решения на основе анализа апостериорной вероятности появления диагностируемого класса технического состояния;

• метод принятия решения на основе дискриминантных функций (линейный дискриминантный анализ);

• методы принятия решения на основе анализа обобщенного расстояния Махаланобиса.

Определены статистические критерии, позволяющие оценить степень различимости классов технического состояния диагностируемого объекта (судового МОД). Показано, что оценить степень различимости классов технического состояния можно также на основе применения энтропийной меры (по Шеннону).

2. Разработано вспомогательное алгоритмическое обеспечение для СТД МОД, содержащее следующие алгоритмы:

• алгоритм цифровой компенсации дрейфа нуля тензометрического датчиков давления газов в цилиндрах ДВС и топлива;

• алгоритм поиска корректного положения отметки верхней мёртвой точки цилиндра;

• алгоритм скользящего сглаживания и цифровой фильтрации процессов -предназначен для обработки индикаторной диаграммы, регистрируемой СТД;

• алгоритм поиска фаз открытия (закрытия) выпускного клапана цилиндра МОД на основе анализа индикаторного процесса;

• алгоритмы оценки герметичности камеры сгорания цилиндра судового МОД;

• алгоритм автоматической идентификации характерных точек на характеристике тошшвоподачи судового МОД;

• алгоритмы оценки эффективности (КПД) турбокомпрессоров судовых МОД и технического состояния подшипников ТК на основе анализа процесса выбега ротора.

Создано программное обеспечение. Разработанные алгоритмы заложены в СТД МОД.

3. Создана многофункциональная компьютеризированная СТД судового МОД, регистрирующая и анализирующая индикаторный процесс, импульс давления топлива, образующийся после ТНВД, закон движения выпускного клапана и ряд других процессов. СТД позволяет определять отклонения регистрируемых процессов от эталонных и устанавливать причины, вызывающие эти отклонения. Разработана опция СТД для более углубленного анализа работы топливной аппаратуры МОД. В СТД заложено разработанное автором

алгоритмическое обеспечение. В СТД ТА частично реализована концепция «обучения», предполагающая проведение цикла обучения СТД на начальном этапе эксплуатации дизеля. В течение цикла «обучения» СТД «сама» накапливает и обрабатывает информацию, поступающую от датчиков дизеля, и строит эталонные характеристики процесса впрыска (функционально связанные с режимом работы дизеля). Впоследствии при диагностировании МОД эталонные характеристики предоставляются системой оператору. Разработанные СТД применяются в технологическом процессе испытаний МОД на стенде ЗАО УК БМЗ, а также при проведении сервисных и ремонтных работ на судах. Один экземпляр СТД передан в Брянский государственный технический университет для использования в учебном процессе подготовки студентов на кафедре «Тепловые двигатели».

4. С целью создания алгоритмов диагностирования МОД, представленных в форме таблиц функций неисправностей (ТФН), выполнено исследование различных типов судовых МОД производства ЗАО УК БМЗ. Получены вариации основных параметров рабочего процесса дизелей, обусловленные изменением нагрузочного режима. Проведен корреляционный и регрессионный анализ полученной вариации параметров и построены эталонные диагностические характеристики, впоследствии используемые для целей диагностирования. ЭДХ получены в форме регрессионных моделей, описывающих изменение основных функциональных параметров в широком диапазоне нагрузок, для четырех типов судовых МОД производства ЗАО УК БМЗ.

Выполнено исследование импульса давления топлива, образующегося после ТНВД судового МОД. Получено описание изменения фазовых и амплитудных параметров импульса в зависимости от режимных факторов работы дизеля, которое использовано в алгоритмическом обеспечении СТД ТА.

В качестве альтернативного подхода предложен нестрогий метод диагностирования ТС МОД, основанный на использовании графических цветных образов, содержащих наглядную информацию о качестве протекания рабочих процессов в дизеле.

5. На конкретных примерах подтверждена высокая эффективность применения методологии многомерной статистики и СТРО для решения задач диагностирования технического состояния судовых МОД:

• численным моделированием рабочего процесса МОД на ЭВМ получена вариация параметров рабочего процесса, соответствующая классам нормального технического состояния ТА (процесса тепловыделения в цилиндрах) и состояний ТА (процессов тепловыделения), имеющих различные нарушения, сформирована система дискриминантных функций для диагностирования смоделированных неисправностей;

• в результате экспериментальных исследований получены статистические выборки данных, соответствующие различным нарушениям процесса топливоподачи судового МОД (анализировался импульс давления топлива за ТНВД). Выборки проанализированы с применением методов СТРО, сформирована система дискриминантных функций, идентифицирующих нарушения в работе ТА, даны вероятностные оценки степени различимости распознаваемых классов технического состояния ТА;

• показана эффективность разработанного подхода к алгоритмизации СТД МОД на примере задачи распознавания нарушений фаз открытия (закрытия) выпускного клапана МОД. Показано, как незначительное изменение фаз газораспределения приводит к изменениям индикаторного процесса дизеля. Анализ параметров индикаторного процесса с использованием дискриминантного анализа позволяет контролировать фазы газораспределения МОД;

• рассмотрена процедура построения правила принятия решения для диагностирования нарушений фаз газораспределения МОД с применением статистики /У-Махаланобиса;

• разработан алгоритм мониторинга температурного состояния цилиндров МОД на основе использования статистики /)2-Махаланобиса.

Основное содержание диссертации отражено в 37 научных работах:

1. Построение алгоритма диагностирования малооборотного дизеля на основе регрессионных моделей (для использования с устройством К-748) /Е.В.Дмитриевский [и др.] //Двигателестроение. - 1984. - №1. - С.46-49.

2. Левин М.И., Дмитриевский Е.В., Обозов A.A. Эталонная модель процесса тепловыделения судового малооборотного дизеля для целей диагностирования //Двигателестроение. - 1985. -№1. - С.31-35.

3. Левин М.И., Обозов A.A. Применение методов статистической теории распознавания образов при синтезе алгоритмов диагностирования малооборотных дизелей //Двигателестроение. -1986. - №2. - С.15-18,24.

4. Дмитриевский Е.В., Обозов A.A. Идентификация множества допустимых законов тепловыделения судового малооборотного дизеля //Двигателестроение-1986.-№7.-С.6-8 .

5. Левин М.И., Обозов A.A. Автоматическая безразборная диагностика дизелей. Информационные аспекты. Применение метода «обучения» при решении задач диагностирования судового малооборотного дизеля //Двигателе-строение-1986. - №9. - С. 41^16.

6. Дмитриевский Е.В., Ковальчук Л.И., Обозов A.A. Построение моделей для оценки качества функционирования судовых дизелей в условиях эксплуатации //Двигателестроение. -1990. -№11. -С.28-30,64.

7. Кайков Л.В., Обозов A.A. Развитие сервисного обслуживания судовых малооборотных дизелей производства ЗАО УК «Брянский машиностроительный завод» //Судостроение. -2004. -№6. -С.37-39.

8. Обозов A.A. Судовой малооборотный дизель 7S50MC-C Брянского машиностроительного завода //Судостроение. -2005. - №5. - С.40-42.

9. Обозов A.A. Типовой алгоритм диагностирования для судовых малооборотных дизелей производства ЗАО УК «БМЗ» //Сб. научн. тр. по проблемам двигателестроения, посвященный 175-летию МГТУ им. Н.Э.Баумана.-М.: МГТУ, 2005 .-С. 267-276 .

10.Обозов A.A. Алгоритм поиска корректного положения отметки ВМТ в системах диагностики судовых дизелей //Двигателестроение.-2006.-№ 1(223). -С. 27-30.

11. Обозов A.A. Алгоритм поиска фаз открытия и закрытия выпускного клапана цилиндра дизеля для системы функциональной диагностики //Двигателестроение. -2006. -№ 2 (224). -С.20-22.

12.Обозов A.A. Алгоритмы сглаживания индикаторных диаграмм //Судостроение,- 2006. -№4. -С. 38 -41.

13. Обозов A.A. Конструктивные особенности и характеристики судового малооборотного дизеля 7S50MC-C повышенной степени форсировки //Судостроение-2007. -№ 1. -С.42 - 45.

14.0бозов A.A. Алгоритм нахождения характерных точек на характеристике топливоподачи судового дизеля//Двигателестроение.-2006.-№4(226).-С.35-39.

15.Обозов A.A. Эталонные характеристики процесса топливоподачи судовых малооборотных дизелей //Судостроение. - 2007. -№3. -С. 32-36.

16. Обозов A.A. Номографический метод оценки эффективности функционирования турбокомпрессоров судовых дизелей //Двигателестроение. -2007. -№2 (228). -С.37-41.

17.0бозов A.A. Статистическая теория распознавания образов и алгоритмы диагностирования топливной аппаратуры судового дизеля // Двигателестроение.-2008.-№1 (231).-С.31-35; №2(232).-С. 44-49.

18.Рогалёв В.В., Клочков A.B., Обозов A.A. Особенности тепловыделения малооборотного дизеля со средним индикаторным давлением 2,0 МПа //Двигателестроение. - 2007. -№ 4 (230). -С. 16 -19.

19. Обозов A.A. Разработка системы технического диагностирования топливной аппаратуры судового дизеля //Двигателестроение. - 2008. -№4(234). -С. 18-22.

20. Обозов A.A. Аналоговый и цифровой методы компенсации температурного дрейфа нуля тензометрического датчика для измерения давления газов в цилиндрах ДВС //Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. -2008. -№2. —С.41—43.

21 .Обозов A.A. Многофункциональная система регистрации и диагностического анализа процессов судового малооборотного дизеля //Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. -2008. -№1.-С.45-49.

22.Обозов A.A. Результаты исследования импульса давления топлива за ТНВД судового малооборотного дизеля 6S50MC-C (MAN B&W) производства БМЗ //Двигателестроение. -2009. -№4. -С.20-23.

23.Обозов A.A. Оценка герметичности камеры сгорания судового малооборотного дизеля для использования в системах технической диагностики //Судостроение. - 2007. -№6. -С.48-50 .

24.0бозов A.A. Применение методов статистической теории распознавания образов при алгоритмизации систем диагностики судовых дизелей //Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. -2009. -№6. -С.40-44.

25. Обозов A.A. Температурный мониторинг цилиндров судового малооборотного дизеля на основе статистического критерия// Судостроение-2008 -№3. -С.35-39.

26. Обозов A.A. Методы визуализации процессов судового дизеля для решения задач технической диагностики //Судостроение. - 2009. - № 1. - С.28-31.

27.0бозов A.A., Рогалёв В.В., Клочков A.B. Исследование процесса сжатия в судовом малооборотном дизеле со средним индикаторным давлением 20 бар //Двигателестроение. -2009. -№1 (235). -С.10-14.

28.Обозов A.A. Оценка технического состояния подшипников турбокомпрессоров судового малооборотного дизеля на основе анализа характеристик выбега ротора //Судостроение. -2010. -№ 1. -С.44-46.

29.Обозов A.A. Тестовый метод оценки газоплотности камеры сгорания судового малооборотного дизеля. //Двигателестроение. - 2009. - № 2(236). -С.51-52.

30.Пахомов Ю.А., Обозов A.A. Построение эталонных моделей для систем диагностирования малооборотного дизеля по результатам пассивного экспе-римента-Брянск: Брянский институт трансп. машиностр. -1990. -13с. с ил. Библиогр.: 6 назв. (Рук. ДЕП в ЦНИИТЭИ-тяжмаш 31.07.90. -№614-тм 90).

31.Рогалёв В.В., Обозов A.A. Построение таблицы функций неисправностей для диагностирования малооборотного дизеля //Повышение надёжности энергетических машин: Сб. научных трудов Брянского государственного технического университета. -1996. -С. 135-142.

32.Рогалёв В.В., Обозов A.A. Эталонные модели для систем диагностирования малооборотного дизеля, полученные по результатам пассивного эксперимента //Повышение надёжности энергетических машин: Сб. научных трудов Брянского государственного технического университета. -1996. -С.142-147.

ЗЗ.Обозов A.A. Вероятностно-статистическое описание импульса давления топлива за топливным насосом высокого давления судового дизеля//Вестник Брянского государственного технического университета- 2008.-№1(17).-С. 49-53.

34.0бозов A.A. Методология статистической теории распознавания образов (СТРО) при алгоритмизации систем технической диагностики дизелей //Двигатель-2007: Сб. научных трудов по материалам Международной конференции, посвященной 100-летию школы двигателестроения МГТУ им. Н.Э.Баумана. - М„ 2007. -С.534-539 .

35.0бозов A.A. Новые информационные технологии - путь к созданию эффективных систем диагностики судовых малооборотных дизелей // НТКД -2008: Сборник тезисов докладов Международного научно-технического конгресса по двигателестроению. - М., 2008. - С.66-70.

36. Обозов А.А.Техническое диагностирование трудноразличимых неисправностей топливной аппаратуры судового дизеля на основе байесовской вероятностной оценки // Вестник Брянского государственного технического университета - 2008. - №4 (20). - С.44-48.

37.Обозов A.A. Применение метода имитационного моделирования рабочего процесса ДВС как средства алгоритмизации систем технической диагностики //Вестник Брянского государственного технического университета. -2009. -№2(22). -С.99-104.

Подписано к печати 01.03.2010 г. Заказ № 172 Объем 2,1 печ.л. Тираж 100 экз. Типография ЗАО "УК "БМЗ" 241015, г.Брянск, ул. Ульянова, 26. (4832) 54-83-98

ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ СУДОВОГО МАЛООБОРОТНОГО ДИЗЕЛЯ. ПОСТАНОВКА ЦЕЛЕЙ И ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Методы, технические средства и алгоритмы диагностирования судового малооборотного дизеля (обзор).

1.1.1. Методы диагностирования дизельных двигателей.

1.1.2. Системы диагностирования дизельных двигателей.

1.1.3. Алгоритмы диагностирования судовых МОД.

1.2. Постановка целей и задач исследования.

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ МНОГОМЕРНОЙ СТАТИСТИКИ, СТАТИСТИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ, ТЕОРИИ ИНФОРМАЦИИ В ПРИКЛАДНОМ АСПЕКТЕ ДЛЯ АЛГОРИТМИЗАЦИИ СТД СУДОВЫХ МОД

2.1. Представление судового мало оборотного дизеля как объекта технического диагностирования, имеющего вероятностно-статистическую природу

2.2. Корреляционный и регрессионный анализ параметров (процессов функционирования) судового малооборотного дизеля.

2.2.1.Корреляционный анализ данных

2.2.2. Прикладные аспекты регрессионного анализа данных.

2.3. Применение методологии статистической теории распознавания образов и теории информации при создании алгоритмов диагностирования судовых МОД

2.4. Построение решающих правил классификации вида «свой-чужой» в условиях недостатка информации.

2.5. Разработка концепции «обучающейся» СТД МОД как системы высокой степени автоматизации обработки информации (на основе использования методологии СТРО).

Выводы по главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМ ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ ДЛЯ СУДОВЫХ МОД

3.1. Аналоговый и цифровой методы компенсации температурного дрейфа нуля тензометрического датчика для измерения давления газов в цилиндрах ДВС

3.2. Алгоритм поиска корректного положения отметки ВМТ для систем диагностирования судовых МОД

3.3. Алгоритмы скользящего нелинейного сглаживания и цифровой фильтрации процессов для систем диагностики судовых МОД

3.4. Алгоритм поиска фаз открытия и закрытия выпускного клапана цилиндра судового МОД

3.5. Алгоритм оценки герметичности камеры сгорания цилиндра судового МОД (функциональный метод).

3.6. Алгоритмы оценки герметичности камеры сгорания цилиндра судового МОД (тестовые методы).

3.6.1. Тестовый метод

3.6.2. Тестовый метод

3.7. Алгоритм автоматического определения характерных точек на характеристике топливоподачи судового МОД.

3.8. Алгоритм оценки эффективности турбонаддувочных агрегатов судового МОД. Номографический метод оценки.

3.9. Алгоритм оценки технического состояния подшипников турбокомпрессоров судового МОД на основе анализа характеристик выбега ротора

Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. ИНСТРУМЕНТАЛЬНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМ

ДИАГНОСТИКИ ДЛЯ СУДОВЫХ МОД. ПРОГРАММНОЕ

ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ

4.1. Многофункциональная система технического диагностирования судового МОД

4.2. Система технического диагностирования топливной аппаратуры судового МОД.

4.3. Опция СТД для регистрации и диагностического анализа длительных (переходных) процессов в системах судового МОД

Выводы по главе

ГЛАВА 5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ПОЛУЧЕНИЕ ЭДХ СУДОВЫХ. МОД С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ МНОГОМЕРНОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА. АЛГОРИТМЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ СУДОВЫХ МОД НА ОСНОВЕ ТАБЛИЦ ФУНКЦИЙ НЕИСПРАВНОСТЕЙ И ЭДХ

5.1. Стендовые испытания судовых МОД производства ЗАО УК БМЗ, проводимые с целью получения описания зависимостей функциональных параметров двигателей от режимных факторов

5.2. Корреляционный анализ статистических выборок данных, полученных при стендовых испытаниях судовых МОД в широком диапазоне нагрузочных режимов

5.3. Построение эталонных диагностических характеристик МОД производства ЗАО УК БМЗ на основе регрессионного анализа данных, полученных в результате стендовых испытаний

5.4. Алгоритм диагностирования МОД в форме таблицы функций неисправностей с использованием ЭДХ.

5.5. Регрессионные ЭДХ процесса топливоподачи судового МОД. Алгоритм диагностирования топливной аппаратуры МОД в форме таблицы функций неисправностей.

5:6. Реализация технологии частичного «обучения» СТД в процедуре построения алгоритма диагностирования ТА судового МОД

5.7. Методы визуализации процессов судового МОД при решении задач технического диагностирования.

Выводы по главе

ГЛАВА 6. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ АПРОБАЦИЯ РАЗРАБОТАННОГО ПОДХОДА АЛГОРИТМИЗАЦИИ СТД СУДОВЫХ МОД НА ОСНОВЕ МЕТОДОЛОГИИ СТРО

6.1. Применение методологии СТРО при распознавании нарушений . функционирования топливной аппаратуры судового МОД . (иллюстрация на основе выборок данных, полученных математическим моделированием рабочего процесса на ЭВМ).

6:2. Применение методологии СТРО при формировании алгоритмов диагностирования топливной аппаратуры судового МОД на основе ^ анализа импульса давления топлива, создаваемого ТНВД.

Применение методологии СТРО при формировании алгоритма .¿' распознавания нарушений регулировок фаз газораспределения

7: г ' судового'МОД?

6.4. Алгоритм температурный мониторинга цилиндров судового МОД на основе применения статистического критерия £>2-Махаланобиса.

Выводы по главе

ОБЩИЕ ВШВОДЬГ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЬ!

Положения Морской доктрины Российской Федерации на период до 2020 г., утверждённой президентом РФ в 2001 г., и положения Концепции судоходной политики РФ предусматривают развитие морского флота, повышение его эффективности и конкурентоспособности. Помимо обеспечения продовольственной и транспортной безопасности страны морскому флоту отводится также важная роль в защите национальных интересов на морских рубежах.

Эти указания имеют прямое отношение к созданию и внедрению систем технического диагностирования (СТД) судовых малооборотных дизельных дизелей (МОД) большой мощности, устанавливаемых в качестве главных двигателей (ГД) на суда различного назначения. Согласно результатам исследований отечественных организаций, связанных с эксплуатацией морского флота, данным зарубежной печати, рекламным материалам, применение в эксплуатации СТД главных судовых двигателей приводит к значительному увеличению их ресурса и надёжности, уменьшению расходов на обслуживание и ремонт (на 20-25%), экономии топлива (на 3-5%), повышению средней эксплуатационной мощности двигателя (на 7—10%). При внедрении СТД благодаря снижению общего количества ремонтно-профилактических работ, их оптимального планирования (перенесения в условия дока) ожидается значительное сокращение сроков простоя судна, а также становится возможной дополнительная экономия средств за счёг сокращения численности экипажей. Использование автоматизированных СТД и современных средств коммуникации допускает некоторое снижение требований к уровню квалификации обслуживающего двигатель персонала. Все это определяет значительный интерес к проблеме технического диагностирования судовых МОД. Компании ряда стран с развитым судостроением (Норвегия, Швеция, Дания, Япония, Германия и др.) производят СТД различной степени сложности (решающие как локальные диагностические задачи, так и задачи комплексного характера) начиная с

80-х годов прошлого столетия и накопили достаточный опыт по их использованию. Анализ публикаций показывает, что несмотря на значительный период времени, в течение которого проблема диагностирования остается под пристальным вниманием, интерес к ней не ослабевает: в исследовательских организациях и компаниях, эксплуатирующих флот, и в России, и за рубежом продолжаются интенсивные исследования, связанные с совершенствованием СТД ГД судов. Разрабатываемые в настоящее время СТД, основаны на применении доступных компьютерных технологиях, при этом значительное внимание уделяется вопросам разработки эффективного алгоритмического обеспечения СТД. Внедрение автоматизированных СТД ГД можно рассматривать как новую качественную ступень автоматизации флота, повышающую эффективность и безопасность его эксплуатации и значительно облегчающую условия труда обслуживающего персонала.

Создание и внедрение СТД ГД - сложная научно-техническая задача, включающая кроме разработки аппаратурных средств всестороннее исследование дизеля как объекта диагностирования. Главной составной частью алгоритмического обеспечения СТД ГД является алгоритм диагностирования - правило, согласно которому осуществляется обработка первичной информации, поступающей от датчиков системы, и постановка диагноза. О того насколько качественно построен такой алгоритм, зависит эффективность функционирования всей СТД. Поэтому разработка методов синтеза алгоритмов диагностирования, на основе которых должен ставиться достоверный диагноз, и в настоящее время продолжает оставаться актуальной задачей, решаемой при создании и совершенствовании СТД. Решение этой задачи явилось определяющей целью диссертационного исследования, выполненного в ЗАО УК «Брянский машиностроительный завод», изготовляющего судовые малооборотные дизели по лицензии компании «MAN Diesel» (Германия -Дания).

Сложность судового дизеля, многообразие и сложность происходящих при его функционировании процессов обусловливают известные трудности, с которыми встречаются исследователи при разработке алгоритмов диагностирования. Задача усложняется в связи с многорежимностью функционирования дизеля в условиях эксплуатации, а также влиянием на процесс функционирования параметров окружающей среды, подверженных изменениям. В связи с этим алгоритмизация процедуры диагностирования носит многогранный характер и возможна только на основе глубоких исследований с использованием развитого математического аппарата и современных методов идентификации. В настоящем исследовании используются методы многомерной статистики, а также методология статистической теории распознавания образов (СТРО) — раздела технической кибернетики, получившего своё развитие в 50-80 годы прошлого столетия. Методология СТРО, как показано в диссертационном исследовании, может эффективно применяться при решении задач алгоритмизации СТД ГД. Она дает научно обоснованный подход к решению проблемы и позволяет строить оптимальные алгоритмы диагностирования, давая вероятностную оценку диагнозам, степени различимости классов технического состояния и пр. Кроме перечисленных достоинств, применение методологии СТРО дает возможность автоматизировать процесс построения алгоритмов диагностирования и перейти к созданию СТД качественно нового типа — «интеллектуальных» СТД (СТД с «обучением»). Реализация СТД с такими функциями, как представляется, значительно сократит затраты времени и средств на разработку алгоритмов диагностирования судовых МОД.

Диссертационное исследование содержит 6 глав, каждая из которых имеет свою тематическую направленность.

В первой главе дается анализ текущего состояния проблемы по созданию эффективных СТД судовых МОД, формулируются цели и задачи исследования.

Во второй главе приводится обоснование правомерности и необходимости представления судового МОД как объекта технической диагностики статистической природы. В краткой форме в главе содержится описание используемых при проведении исследований автором теоретических положений многомерной статистики и СТРО. В главе сделан акцент на корреляционный и регрессионный анализ данных и элементах СТРО, производных от Байесовской оценки апостериорной вероятности появления статистического объекта (линейный дискриминантный анализ). Приводится правило решения, основанное на построении 100%(1-а) доверительной области вектора диагностических признаков и оценке статистики И2-Махаланобиса, соответствующей текущей реализации вектора диагностических признаков. Представлены статистические критерии, позволяющие оценить степень распознаваемости классов технического состояния судового МОД и эффективность получаемого алгоритма диагностирования.

Третья глава посвящена разработке вспомогательного алгоритмического обеспечения СТД судовых МОД. В главе приведено решение следующих типовых задач, с которыми встретился автор при создании СТД:

- разработка цифрового метода компенсации температурного дрейфа нуля тензометрического датчика давления газов в цилиндрах МОД;

- разработка алгоритма поиска корректного положения отметки ВМТ;

- разработка алгоритма скользящего нелинейного сглаживания и цифровой фильтрации индикаторного процесса МОД, регистрируемого СТД;

- разработка алгоритма поиска фаз открытия и закрытия выпускного клапана цилиндра судового МОД;

- разработка алгоритмов оценки герметичности камеры сгорания цилиндра судового МОД (функциональный и тестовые подходы);

- разработка алгоритма автоматического нахождения (идентификации) характерных точек на характеристике топливоподачи судового МОД;

- разработка алгоритмов оценки термодинамической эффективности турбокомпрессоров (ТК) судового МОД и определения технического состояния подшипников ТК на основе анализа характеристик выбега ротора.

В четвертой главе описываются разработанные и построенные системы диагностики (многофункциональной СТД регистрации и диагностического анализа процессов МОД; опции СТД для углубленного анализа функционирования топливной аппаратуры /ТА/). В опции СТД ТА реализована концепция «обучения», в соответствии с которой СТД ТА на жизненном цикле обучения может в автоматическом режиме обрабатывать поступающую от датчика давления топлива информацию и формировать эталонную модель импульса давления топлива (адаптированную под режим работы двигателя). В последующем эталонная модель представляется по запросу оператору, производящему диагностирование ТА.

В пятой главе приводятся результаты, полученные при проведении стендовых испытаний в ЗАО УК БМЗ четырех типов судовых МОД: 6К62ЕР (5 ДКРН62/140-3), 6К67вР (6ДКРН67/140-4), 7К800Б (7ДКРН80/160-4Л) и 6Ь6Ю¥СА (6ДКРН67/170-7). Стендовые испытания двигателей проводились с целью получения эталонных диагностических характеристик (ЭДХ) двигателей для использования их при диагностировании с помощью разработанной таблицы функций неисправностей (ТФН). В качестве математического аппарата для получения ЭДХ применен корреляционный и регрессионный анализ данных.

В главе приводится описание исследования процесса топливоподачи судового дизеля 6850МС-С, по результатам которого построено семейство ЭДХ, описывающих импульс давления топлива, образующийся после топливного насоса высокого давления. Приведен алгоритм диагностирования топливной аппаратуры МОД на основе применения ТФН и полученных ЭДХ. В заключение главы описывается нестрогий метод диагностирования, основанный на использовании цветных графических образов, несущих информацию о процессах, происходящих в судовом МОД.

Шестая глава посвящена иллюстрации практического применения методологии СТРО при решении задач алгоритмизации СТД судовых МОД. Показана эффективность применения методологии СТРО при решении следующих задач:

- формирование алгоритма распознавания нарушений функционирования ТА судового МОД на основе анализа индикаторного процесса (по* выборке данных, полученной в результате математического моделирования рабочего процесса на ЭВМ);

- формирование алгоритмов диагностирования ТА судового дизеля на основе анализа импульса давления топлива, образующегося после ТНВД (на основе данных натурного эксперимента);

- формирование алгоритма для распознавания нарушений регулировок фаз газораспределения судового МОД (на основе данных натурного эксперимента);

- построение алгоритма температурного мониторинга цилиндров судового МОД с применением статистического критерия £)2-Махаланобиса (на основе данных натурного эксперимента).

Экспериментальные исследования, описанные в главе 6, выполнялись с применением разработанной СТД, алгоритмическое обеспечение которой включало элементы технологии «обучающихся» систем.

В заключении диссертационного исследования в сжатой форме приводятся основные результаты, полученные при выполнении исследования.

Содержание диссертационного исследования опубликовано в периодических научно-технических центральных изданиях.

Результаты диссертационного исследования применяются на практике. Разработанная система диагностики применяется при стендовых технологических испытаниях судовых малооборотных дизелей производства ЗАО УК БМЗ, что позволяет более качественно и оперативно осуществлять регулировочные операции. Автор исследования неоднократно выполнял на договорной основе сервисные работы на судах, включавшие комплексное диагностирование технического состояния главных двигателей. Акты проведенных работ приведены в приложении.

Один экземпляр СТД был передан на кафедру «Тепловые двигатели» Брянского государственного технического университета (БГТУ) и используется в учебном процессе подготовки студентов. Акт передачи системы приведен в приложении.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выполненное исследование посвящено решению сложной и актуальной проблемы по созданию и внедрению систем технического диагностирования малооборотных дизелей, используемых в качестве главных двигателей на судах морского флота. Внедрение СТД судовых МОД является важной социально-экономической задачей, так как ведёт к совершенствованию технической эксплуатации флота и повышению безопасности мореплавания.

В качестве наиболее существенных результатов работы можно назвать следующие:

1. Разработан подход для решения задач диагностирования технического состояния МОД, основанный на рассмотрении МОД как сложного объзкха технической диагностики, имеющего вероятностно-статистическую природу. Предложено комплексное решение задач технического диагностирования МОД осуществлять с привлечением методов многомерной статистики, теории статистических решений и статистической теории распознавания образов (СТРО).

2. Исследованы методы многомерной статистики (корреляционный и регрессионный анализы) и СТРО в прикладном аспекте для решения задач идентификации судового МОД, как объекта технического диагностирования и создания эффективных алгоритмов диагностирования, закладываемых в СТД. Определено, что наиболее приемлемыми методами СТРО для построения алгоритмов диагностирования являются методы, основанные на Байесовской оценке апостериорной вероятности классифицируемого объекта (технического состояния МОД):

• метод принятия решения на основе анализа апостериорной вероятности появления диагностируемого класса технического состояния;

• метод принятия решения на основе дискриминантных функций (линейный дискриминантный анализ);

• методы принятия решения на основе анализа обобщённого расстояния Махаланобиса.

Определены статистические критерии, позволяющие оценить степень различимости классов технического состояния диагностируемого объекта (судового МОД). Показано, что оценку различимости классов можно осуществлять также на основе энтропийной меры (по Шеннону).

3. Разработано вспомогательное алгоритмическое обеспечение для СТД МОД, включающее следующие алгоритмы:

• алгоритм цифровой компенсации дрейфа нуля тензометрического датчика давления газов в цилиндрах ДВС;

• алгоритм поиска корректного положения отметки верхней мёртвой точки;

• алгоритм скользящего нелинейного сглаживания и цифровой фильтрации процессов (предназначен для обработки индикаторной диаграммы, регистрируемой СТД);

• алгоритм поиска фаз открытия и -закрытия выпускного клапана цилиндра МОД на основе анализа индикаторного процесса;

• алгоритмы (функциональный и тестовые) оценки герметичности камеры сгорания цилиндра судового МОД;

• алгоритм автоматической идентификации характерных точек на характеристике топливоподачи судового МОД;

• алгоритм оценки эффективности турбонаддувочных агрегатов МОД (подход с использованием номограмм);

• алгоритм оценки технического состояния подшипников турбонаддувочных агрегатов МОД на основе анализа процесса выбега ротора.

Создано соответствующее программное обеспечение (на языке программирования высокого уровня С++). Разработанные алгоритмы заложены в СТД.

4. Выполнена конструкторская проработка и создана многофункциональная компьютеризированная СТД судового МОД, осуществляющая регистрацию и анализ индикаторного процесса, импульса давления топлива, образующегося после ТНВД, закона движения выпускного клапана и ряда других процессов. СТД позволяет определять отклонения регистрируемых процессов от эталонных процессов и, следовательно, устанавливать причины, вызывающие эти отклонения. Разработана опция СТД для более углубленного анализа работы топливной аппаратуры (ТА) МОД. В СТД заложено разработанное алгоритмическое обеспечение (п.З). В СТД ТА реализована концепция «обучения», предполагающая проведение цикла «обучения» СТД на начальном этапе эксплуатации двигателя. В течение цикла «обучения» СТД сама накапливает и обрабатывает информацию, поступающую от датчиков двигателя, и создает эталонные характеристики процесса впрыска (функционально связанные с режимом работы двигателя). Впоследствии при выполнении процедуры диагностирования характеристики представляются системой оператору. Разработанные СТД применяются на практике: при испытаниях МОД на стенде ЗАО УК БМЗ, а также при проведении сервисных работ в судовых условиях. Один экземпляр СТД передан в Брянский государственный технический университет и используется в учебном процессе подготовки студентов на кафедре «Тепловые двигатели».

5. С целью создания алгоритмов диагностирования МОД, представленных в форме традиционных таблиц функций неисправностей, проведено исследование различных типов МОД производства ЗАО УК БМЗ. Исследование включало экспериментальное получение вариации основных параметров рабочего процесса дизелей, обусловленной изменением нагрузочного режима; корреляционный и регрессионный анализ полученной вариации параметров и построение эталонных диагностических характеристик (ЭДХ). В результате исследования получены ЭДХ в форме регрессионных моделей, описывающих изменение основных функциональных параметров в широком диапазоне нагрузок для четырех типов МОД производства ЗАО УК БМЗ.

Проведено исследование параметров импульса давления топлива, образующегося после ТНВД судового МОД. Получено описание изменения фазовых и амплитудных параметров импульса в зависимости от режимных факторов функционирования двигателя, которое использовано в алгоритмическом обеспечении СТД ТА.

6. На конкретных примерах экспериментально подтверждена высокая эффективность применения методологии многомерной статистики и СТРО для решения задач диагностирования технического состояния МОД:

• численным моделированием (по методу Монте-Карло) рабочего процесса МОД на ЭВМ получена вариация параметров рабочего процесса, соответствующая классу нормального состояния ТА (процесса тепловыделения в цилиндрах) и классам состояний ТА (процессов тепловыделения), имеющих различные нарушения. Дискриминантный анализ полученных выборок данных (анализировался индикаторный процесс) позволил сформировать систему дискриминантных функций для диагностирования смоделированных неисправностей.

• в результате проведенных экспериментальных исследований были получены статистические выборки данных, соответствующие различным нарушениям процесса топливоподачи судового МОД (анализировался импульс давления топлива за ТНВД). Выборки были проанализированы с применением методов СТРО. Была образована система дискриминантных функций, идентифицирующих нарушения в работе ТА, а также даны вероятностные оценки степени различимости распознаваемых классов технического состояния.

• эффективность разработанного подхода к алгоритмизации СТД МОД проиллюстрирована на задаче распознавания нарушений фаз открытия (закрытия) выпускного клапана МОД. Показано, как незначительное изменение фаз газораспределения приводит к изменениям в индикаторном процессе дизеля. Анализ параметров индикаторного процесса с использованием методов дискриминантного анализа позволяет контролировать фазы газораспределения МОД (техническое состояние гидропривода клапана).

• рассмотрена процедура построения решающего правила диагностирования нарушений фаз газораспределения МОД на основе у использования статистики - О -Махаланобиса.

• разработан алгоритм температурного мониторинга цилиндров МОД на основе использования статистического критерия /У-Махаланобиса.

7. В результате проведенного исследования показана плодотворность вероятностно-статистического подхода, базирующегося на методах многомерной статистики и СТРО при анализе свойств МОД как объекта технического диагностирования и при разработке алгоритмического обеспечения СТД судовых МОД. Реализация предложенных в диссертационной работе решений в конечном счете, как представляется, будет способствовать созданию «интеллектуальных» систем технического диагностирования (систем с «обучением»), включающих функции автоматизированного сбора, обработки исходной (обучающей) информации и построения алгоритмов диагностирования судовых МОД.

1. Левин М.И., Петров A.C. О проблеме автоматического определения состояния судовых ДВС //Труды ЦНИДИ. -1974. -Вып. 66.-С. 3-5.

2. Левин Б.М. Диагностика судового механического оборудования и её роль в технической эксплуатации флота // Судовые энергетическиеустановки: Труды ЦНИИМФ. 1975-Вып.202.-С.З-12.

3. Федорко П.П., Титов Е.А., Винницкий М.Л. Техническая диагностика судовых дизельных установок // Судовые энергетические установки: Труды ЦНИИМФ. -1975.- Вып. 202. -С. 12-21.

4. Седаков Л.П., Чекалов Ю.Н. Техническая диагностика как средство повышения надёжности судового энергетического оборудования //Судостроение. -1975. -№11. -С. 15-19.

5. Седаков Л.П., Чекалов Ю.Н. Системы технического диагностирования судовых энергетических установок //Судостроение. -1977. —№3. -С. 28-31.

6. Федорко П.П. Измерительная аппаратура в системах диагностирования судовых дизелей //Судостроение за рубежом. -1978. -№11. -С. 54-71.

7. Мясников Ю.Н., Равин A.A., Чекалов Ю.Н. Проблемы технического диагностирования судовых энергетических установок //Судостроение. — 1978.-№9. -С. 31-35.

8. Возницкий И.В. Контроль и диагностика технического состояния судовых дизелей: Тексты лекций. — М.: ЦРИА «Морфлот», 1978 48 с.

9. Левин М.И. Автоматическая техническая диагностика, её аспекты, проблемы и место в комплексной автоматизации дизелей //Двигателестроение. -1979. -№11. -С. 27-32.

10. Левин М.И., Плоткин А.Г. Развитие объёмов автоматизации дизельных установок //Двигателестроение. -1980. -№5. -С. 35-38.

11. Вольский В.Е., Мясников Ю.Н. Развитие систем технического диагностирования судовых технических средств //Судостроение. -1980. -№9.-С. 17-18.

12. Лерман Ю.С., Певзнер Б.С., Сорокин Г.Н. Состояние и тенденции развития систем диагностирования судовых технических средстЕ за рубежом //Судостроение. -1980. -№9. -С. 26-28.

13. Состояние и перспективы технической диагностики дизелей /М.И.Левин и др. //Двигатели внутреннего сгорания (ЦНИИТЭИтяжмаш), 1981. 46 с.

14. Левин М.И. Автоматизация ДВС одно из важнейших направлений научно-технического прогресса двигателестроения //Двигателестроение. -1984. -№1. -С. 3-6.

15. Тихомиров Б.В. Автоматизация дизельных установок на судах морского флота //Двигателестроение. -1984. -№1. -С. 28-32.

16. Мясников Ю.Н., Павлов A.A. Техническое диагностирование применительно к судовым дизельным установкам //Двигателестроение. -1984.-№1.-С. 41-43.

17. Техническое диагностирование в судовой информационной системе / Ю.В.Баглюк и др. //Судостроение. -1984. -№2. -С. 28-31.

18. Техническая диагностика топливной аппаратуры дизелей / В.И.Крутови др. //Двигатели внутреннего сгорания (ЦНИИИНФОРМтяжмаш). 1975. -№18.-29с.

19. Баранов В.М., Дмитренко И.В. Компьютерная диагностика дизелей тепловозов типа ТЭ10 //Локомотив. -1995. -№5. -С. 39.

20. Васин П.А. Для диагностики тепловоза комплекс «Магистраль» //Локомотив. -2001. -№7. -С. 27-31.

21. Meredith Kaptan. New engine diagnostic tools // Perform. Racing. Ind. -1998. -Vol.13, No.9 —P.72—77.

22. Сазонов K.A. Пневматический способ диагностирования цилиндропоршневой группы ДВС при малых рабочих давлениях //Вестник Челябинского агроинженерного университета. 1994. —№8. -С. 54-57.

23. Bestimmung des Kolbenringverschleibes von Zweitakt-Schiffsdieselmotoren // Schiff und Hafen. -2002. -Bd.54, No.7. -S.46-47.

24. Титов Е.А. Исследование и разработка методов контроля состояния элементов газообмена судового дизеля // Судовые энергетические установки: Труды ЦНИИМФ. -1975. -Вып. 202. -С. 42-50.

25. Возницкий И.В., Грин A.A. Термоконтроль технического состояния цилиндро-поршневой группы судового малооборотного дизеля //Морской транспорт. Техническая эксплуатация флота. -1978. Вып. 5(441). -С.8-17.

26. Возницкий И.В., Грин A.A., Январев Н.В. Опыт эксплуатации датчиков микрозадира (scuffing) при работе поршневых колец во втулке цилиндра двигателя //Морской транспорт. Техническая эксплуатация флота. -1979. -Вып. 15(451).-С.6-13.

27. Klianar I., Stefanovic A., Rajkovic М. Possibilities of Piston-cylinder Diagnostics of Fits of Motors // Tribology in Industry. -1999. -Vol. 21, No.l- P. 12- 16.

28. Игнатов B.H. Об акустико-эмиссионных системах диагностирования // Труды ЦНИИМФ (Л.). -1980. -Вып.260. -С.30-37.

29. Хруцкий О.В., Мясников Ю.Н., Соболев Л.Г. Акустическая эмиссия -метод технического диагностирования //Судостроение (Л.).-1980. —№9. -С. 24-26.

30. Макаренков А.И., Минин В.В. Диагностирование двигателя по виброакустическим параметрам с применением фазового селектирования //Труды ЦНИДИ. 1981. -Вып.15. -С. 19-24.

31. Диагностирование состояния колец ЦПГ ДГ14-10/13 виброакустическим методом /Е.Н.Мясникова и др. // Морской транспорт. Техническая эксплуатация флота. 1983 . - Вып.7(555). -С. 23-28.

32. Аккерман Р.И, Далецкий К.П., Дюк В. А. Виброакустическое диагностирование топливной аппаратуры дизеля //Двигателестроение. -1984. —№2. -С.24—25.

33. Kafitanu М, Cretu S. The diagnosis of manufacturing faults of car engines // Bull. Inst, politechn. Jasi, Sec.4. -1989. -Vol.35, No.l. -P. 12-16 .

34. Диагностирование технического состояния ДВС с помощью анализа его шумовых характеристик / Kojima Naoya: Пер. с яп./ ВЦП , 1990 (Mem. Fac. Eng. Yamaguchi. Univ.). 1990.-Vol.40, No.2. -P. 351-358.

35. Попов B.C. Применение методов диагностики для прогнозирования технического состояния цепных приводов судовых ДВС //Современное состояние и перспективы развития СЭУ. М.: Мортехинформреклама, 1983. -С. 24-29 .

36. Фомин О.В., Прыгунов A.M., Власов П.П. Структура и диагностические свойства вибрации турбокомпрессора судового двигателя //Судоремонт флота рыбной промышленности (JL). 1989. -№70. -С. 17-21.

37. Игуменцев Е.А., Погребняк А.В., Тартаковский Э.Д. Вибродиагностика подшипников скольжения турбокомпрессоров в системах наддува ДВС

38. Харьк. ин-т инж. ж.-д. трансп. -Харьков, 1990. -16 с. (Деп. в ЦНИИТЭИ МПС 30.05.90, № 5267-жд90).

39. Исследование вибрационного состояния газотурбонагнетателей главных двигателей 6ЧН40/46-1 теплохода типа «Илья Эренбург» /Н.Н.Николаев и др. //Двигателестроение. -1996. -№3-4. -С. 14-16.

40. Wilson Brian. Synchronous averaging analysis of diesel engine turbocharger vibration // Sound and Vibr. 1994.-Vol.28, No.2. -P. 16-18.

41. Варбанец P. Обнаружение дефектов топливной аппаратуры дизелей на ранней стадии //Судоходство. -1997. -№7-8. -С.48-50.

42. Варбанец Р, Ивановский В, Кучеренко Ю. Определение характеристик топливоподачи судовых дизелей в эксплуатации //Судоходство. -1999. -№10. С.21—31.

43. Половинкин В.Н., Горшков В.Ф. Оценка технического состояния топливной аппаратуры судовых дизелей на основе высокочастотного акустического излучения //Мастер по обмену опытом (Л.). -1990. -№ 493. -С. 41-47.

44. Kimura Ryuichi, Mizutani Hiroshi . Real time diagnosis system of diesel engine by statistical sound analysis // Bulletin of the Mar. Eng. Soc. Jap.1989.-Vol. 17, No.2. -P. 15-25.

45. Hikima Toshio, Katagi Takeshi. Diagnosis of Marine Diesel Engines Based on Acoustic Sound Original Waveform // Rev. Мог. Techn. Coll. -1993. "No.36. -P. 29-36.

46. Diagnostic Method for 2-Stroke Cycle Diesel Engine by Measurement of Vibration on Cylinder Jacket (Observation of Change in Normal Vibration Pattern) / Ryuichi Kimura et all. //Bulletin of the M.E.S.J. -1999. -Vol.27, No.2. -P.57-64.

47. Mauer G.F., Watts R.J. Combustion engine performance diagnostics by kinetic energy measurement // Trans. ASME. J.Eng.Gas Turbine and Power.1990. -Vol.112, No.3. -P. 301-307.

48. Mauer G.F. On-line determination of available torque in internal combustion engines // SAE Techn. Pap.Ser. 1991. -No.919855. -P. 177-182.

49. Diagnosis of combustion engines by the analysis of the crankshaft's rotational speed / Ii.Ferenbach et all. // VDI- Ber. -1987. -No.644. -S. 73-80.

50. Kazumasa Lida, Katsuo Akishino, Kazuo Kido. IMEP Estimation from Instantanious Crankshaft Torque Variation // SAE Technical Paper Series: International Congress and Exposition. -Detroit (Michigan), 1990. —P. 12.

51. Charbonnier V.F., Champoussin J.C. Diagnostic tachymetriquc dysfonctionnements dur Moteur Diesel // Entropie —1991. — Bd.27, No.161. —S. 13-17.

52. Tazara D., Henein N.A., Bryzik W. The frequency analysis of the crankshaft's speed variation: a reliable tool for diesel engine diagnosis // Trans. ASME. J.Eng.Gas Turbines and Power . 2001. -Vol.123, No.2. -P.428^132.

53. Результаты разработки и испытаний макета диагностического рентгеноспектрального анализатора продуктов износа в смазочном масле дизелей/ И.А.Пивоваров и др. // Труды ЦНИДИ. Л., 1981. -С.25-35.

54. Григорьев М.А., Тимашев В.П., Бунаков Б.М. Диагностирование форсированных дизелей по показателям рабочего масла //Автомобильная промышленность. —1985. —№4. -С.7-8.

55. Соколов А.И., Тищенко Н.Т., Аметов В.А. Диагностирование современных ДВС по параметрам работающего масла //Двигателестроение. -1989.-№10.-С. 29-31.

56. Auku Hideo. Ferro graphical method for diagnosis of marine diesel engines //Mar.Eng.Soc.Jap. -1989. -Vol.24, No.9. P.73-84.

57. Technical diagnosis of diesel engines based on analysis oil condition. Oil diagnosen sparen Geld //AGT Dok. 1992.-Vol.21, No.4. -P. 75-80.

58. Autar R.K. An automated diagnostic expert system for diesel engines //Trans. ASME. J. Eng. Gas Turbines and Power. -1996.- Vol.118, No.3. -P.673-679.

59. Фомин B.M., Игнатович И.В., Носков B.A. Оценка степени износа цилиндропоршневой группы дизеля по показателям токсичности //Двигатели внутреннего сгорания: Сб. науч. трудов -М.: ЦНИИИНФОРМ-тяжмаш, 1976. -С. 26-28.

60. Евграфов О.А. Экспресс метод технической диагностики судовых дизелей с помощью газоанализатора ГХ-4 // Морской транспорт. Техническая эксплуатация флота. -1979. Вып. 18(454). -С. 16-20.

61. Диагностирование дизеля по данным теплового баланса / Е.А. Никитин и др. //Двигателестроение. -1982. -№10. -С. 60-61.

62. Коровин А.И. Методика диагностирования дизельного двигателя по параметрам колебаний давления отработавших газов //Сборник трудов Челябинского политехнического института. —1982. -Т. 276. -С. 89-96.

63. Жилин В.В. Диагностирование дизельного двигателя по параметрам колебаний давления газообмена // Автомобильный транспорт (Киев). 1991. -№28. -С. 88-92 .

64. Экспресс-диагностирование двигателей инфрокрасным радиометром / В.Е. Канарчук и др. //Автомобильная промышленность.-1985.-№4.-С. 21.

65. Канарчук В.Е., Дмитриев H.H., Попелыш И.И. Поэлементное диагностирование топливной аппаратуры дизеля //Автомобильная промышленность. 1990. - №5. -С. 22.

66. Мамедов Э.А. Тепловой метод диагностирования автотракторных дизелей //Труды ГОСНИТИ. 1991. -Вып.5.-С. 115-122.

67. Воловиков В.А. Имитация неисправностей в моделях судовых систем автоматики как объектов технической диагностики //Сборник трудов молодых ученых Ленинградского института водного транспорта. — Л., 1977. -С. 15-23.

68. Воловиков В.А. Исследование судового дизеля как сложного объекта технического диагностирования: Дис. . канд. техн. наук. Л., 1977. -231 с.

69. Diesel engine monitoring raiiger expanded // Mar. Propulsion Int. 1997. -No.2.-P. 30.

70. Neues Motoren-Uberwachungsystem entwickelt // Schiff und Hafen: Seewirt., Kommandobrücke. 1999. -Bd.51, No.3. -S. 51.

71. Moeck R., Wehner K. Komplexes Meb- und Diagnoses für Grobdieselmotoren // Schiff und Hafen: Seewirt., Kommandobrücke Schiff und Hafen Seewirt.. -1995. Bd.48, No.10. -S. 159-166.

72. FEVIS — Das leistungsfähige Indiziersystem // Motortechn. Zeitschrift: Supplement aus MTZ. -1990. -Bd. 51 7/8, No.9. -S.19.

73. Рекламные материалы фирмы «Kongsberg»Электронный ресурс. -Режим доступа: http:www.cix.co.uk/~autronica-offshore (дата обращения: 12.12.2007).

74. Рекламные материалы фирмы «D2T»»Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.sea-and-boats.com/france-1220.htm (дата обращения: 12.12.2007).

75. Diesel monitoring system simplifies maintenance, eut fuel consumption // Offshore Int. Ed. 2002. - Vol.62, No.3. -P. 90.

76. Варбанец P. Системы компьютерной диагностики судовых дизелей // Судоходство. -1996. -№6. -С. 46-49.

77. Грин А.А. Определение эталонной температуры для термоанализатора MI-1 (МИ-1) // Морской транспорт. Техническая эксплуатация флота. -1979. Вып.8(468). -С. 20-25.

78. Возницкий И.В, Грин А.А., Непомнящий В.В. Опыт эксплуатации системы контроля и диагностики цилиндропоршневой группы двигателя Зульцер 6РД56 // Морской транспорт. Техническая эксплуатация флота; — 1979. Вып.9(469). -С. 1-17.

79. Грин А.А. Опыт обслуживания системы «СИЛДЕТ-1800» контроля давления газов в цилиндре дизеля // Морской транспорт. Техническая эксплуатация флота. -1980. -Вып.2(486). -С. 8-17.

80. Грин А.А. Проведение моточисток главных судовых дизелей с использованием показаний термоанализатора «Аутроника» МИ-1 //Морской транспорт. Техническая эксплуатация флота-1982.- Вып. 15(519). -С. 1-7.

81. Грин А.А. Диагностика состояния ЦПГ судового дизеля по температуре стенки втулки цилиндра с помощью аппаратуры фирмы «Аутроника» //Морской транспорт. Техническая эксплуатация флота-1982. -Вып.21(545). -С. 19-31.

82. Возницкий И.В., Грин А.А., Орехов Ю.А. Диагностирование судового малооборотного дизеля аппаратурой типа NK-2 «Аутроника» //Морской транспорт. Техническая эксплуатация флота. -1983. -Вып.6(554).-С.1-7.

83. Апостолов Н.Т. Контроль показаний рабочего процесса в цилиндре среднеоборотных дизелей системами типа «Аутроника» NK-3// Морской транспорт. Техническая эксплуатация флота. 1984. -Вып.5(577). -С. 1-13.

84. Morita Shigeyuki, Okuda Eiichiro. Combustion analyzer for internal combustion engine // Memoirs of faculty of engineering Osaka city university . -1983. -Vol.24. -P.24—34.

85. Рекламные материалы фирмы «АМОТ» Электроннвый ресурс. -Режим доступа: http://www.bearingwear.com. АМОТ, Western Way, Bury St Edmunds, UK (дата обращения: 12.12.2007).

86. Mario Moor, Dr. Eberle M. K. New integrated bridge and engine control system . Condition monitoring and predictive maintenance for slow running diesel engines // Ship Operation Automation 2: Proc. 2-nd IFAC/IFIP Symp. -Washington, 1976. — P. 297-318.

87. Ahlguist Ingmar. Intelligent engine concepts rely on experts // Hansa. 1991. - Vol.128, No.23-24.-P. 1398, 1400-1401.

88. Another Norwegian engine condition monitor//Shipbuilding and Marine Engineering International. 1976. -No.l 1. -P. 587.

89. Ostergaard Anders, Fischer Per. B&W condition check system CC10 for 2-stroke K-GF diesel engines // Ship Operation Automation 2: Proc. 2-nd IFAC/IFIP Symp. -Washington, 1976. -P.273-285.

90. Chikao Furukawa, Takamasa Matsuo. Condition Monitoring & Data Logging System of Diesel Engines (Comos D2) // Bulletin of the Mar.Eng.Soc.Jap. -1980. -Vol.8, No.2. -P. 187-197.

91. Fagerland H. Condition Monitoring of Medium-Speed Engines // Norwegian Maritime Research. -1978. -Vol.6, No.l. P.24-29.

92. Rynichi Sagawa, Kiichi Youichi Nakamura. Development of New Diagnosis and Trend Analysis System for Marine Diesel Engine // Bulletin of the Mar.Eng.Soc.Jap. 1980. -Vol.8, No.2. -P. 173-186.

93. Федорко П.П. Система диагностирования судовых дизелей // Судостроение за рубежом. -1982. -№4. -С. 83-89.

94. Morita Shigeyuki, Okuda Eiichiro. Combustion analyzer for internal combustion engine //Memoirs of faculty of engineering Osaka city university. -1983.-Vol.24.-P. 24-34.

95. A diagnostic expert system controlled by A1 for problems in diesel engines // Techno Jap. 1989-Vol. 22, No.9. -P. 82.

96. Hoeschen R. Krupp MaK DICARE diagnostic software for four-stroke diesel engines //Techn. Mitt. Krupp. - 1993. -No.2. -P. 109-110.

97. Imai Junichi. Diesel engine diagnostic system // Plant Eng. -1999. -Vol.31, No.4. -P.l 1.

98. Instructions for 46-98MC type engines. Operation: MAN Diesel. Edition 40E. -Copenhagen, 1998. - Vol.V-VI. - 353 p.

99. Диагностические параметры главных судовых малооборотных дизелей

100. JI.JI. Грицай и др. //Судовые энергетические установки: Труды ЦНИИМФ. 1973.-С. 19-40.

101. Эксплуатационные испытания системы технического диагностирования главного судового двигателя /Л.Г.Соболев и др. //Судостроение. -1980. -№9.-С. 21-24.

102. Диагностические испытания ЦПГ главного двигателя теплохода «Новогрудок» в эксплуатационных условиях / Л.Г.Соболев и др.. //Двигателестроение. 1981. -№12. -С. 36-38.

103. Порталимов С.А. Техническая диагностика судового двигателя //Судовые энергетические установки: Труды ЦНИИМФ. 1982.-Вып.278. -С.71-75.

104. Техническое диагностирование судового двигателя / Л.Г.Соболев и др. //Судостроение. -1982. №7. -С. 25-27.

105. Способ технического диагностирования дизелей: Пат.2034260 Россия, МКИ6 G 01 М 15/00/ В.А.Залитис, А.А.Финогенов, А.А.Кузнецов; №5056172/06—Заявл. 14.7.92 //РЖ ДВС. 1995. -№12.

106. Атанасов А.Ы., Павлюченко A.M. Диагностика судовых дизельных установок с помощью ЭЦВМ//Судовые энергетические установки: Труды ЦНИИМФ. 1976—Вып. 214. -С.38-53.

107. Васильев-Южин P.M., Гацак П.М., Голованов А.И. Разработка алгоритмического обеспечения параметрического диагностирования судовых ДВС //Двигателестроение. -1984. —№1. -С. 43-46.

108. Карминский В.Д., Магницкий Ю.А., Чешков Н.Н. Разработка автоматизированной системы диагностирования ДВС по относительным величинам внутрицилиндровых параметров //Двигателестроение. -1984. — №1. -С. 52-53.

109. Radica Gojmir. Diesel engine working cycle research for purpose of diagnosis with an expert system //Brodogradnja 1994-Vol.42, No. 1 -P.25-32.

110. Method for diagnosing an engine using computer based models. Pat. 5377112 USA, МКИ5 F 02 В 37/12/ Brown William L., Rutan W. Kent, Schricker David R.; Caterpillar Inc.- №934642; 1991; 27.12.94.; НКИ 364/431.12.

111. Лашко В.А. Применение методов имитационного моделирования рабочих процессов дизеля при интерпретации диагностического эксперимента // Известия вузов. Машиностроение. —2007. —№6. -С. 46-53.

112. Шишкин В.А., Демиденко Е.П. Стохастическое моделирование работы судового дизеля по данным эксплуатационного контроля //Двигателестроение. -1984. -№11. -С. 36-38.

113. Stobart R.K., Eastaugh P. Signal processing techniques for diagnosis of diesel engine faults // Benefits Electron. Contr. Syst. Intern. Combust. Engines Group Inst. Mech. Eng. -London, 1989. P.61-69.

114. Kalman R.E. A new approach to linear filtering and prediction // Trans ASME. Ser. D.J. Basic Eng. -1980.- Vol. 82. -P. 35-45.

115. Marko Kenneth, James John V., Dosdall James M. Diagnostic system using pattern recognition for electronic automotive control system. Pat. 5041976 USA, Ford Motor Co. №399683; 28.08.89.

116. Automotive Control System Diagnostics Using Neural Nets for Rapid Classification of Large Data Sets /K.A. Marco et all. // Proceedings of IJCNN-89.-Washington, 1989.-P. 13-17.

117. Marco K.A. Application to Diagnostics and Control of Vehicle Control Systems // Neural Information Processing Symposium (NIPS-91). Denver (Colorado). - New York, 1991. -P. 337-343.

118. Kimura Ryuichi, Nakai Noboru, Kishimoto Tomonori. Abnormal sound detection by neural network in the diesel engine // Bulletin of the Marine Eng. Soc Jap. 1998. -Vol.26, No. 1. -P.24-31.

119. Park Jaehong, Rizzoni Giorgio. Design of strong detection filters by eigenvector assignment: theory and application to real time automotive failure diagnosis //Proc. Amer. Contr. Conf. -San Diego (Calif.). Green Valley (Ariz.), 1990.-P. 2912-2917.

120. Min P.S. Detection of Incipient Failures in Dynamic Systems: Thesis. — Ann Arbor. -University of Michigan, 1987. 170 p.

121. Liubakka M.K. Application of failure detection and isolation theory to internal combustion engines: Thesis-Ann Arbor-University of Michigan, 1987 — 170 p.

122. Rizzoni G, Min P.S. Application of failure detection filters to the diagnosis of sensor and actuator failures in electronically controlled engines // Proceedingsof TEEE workshop on Automotive applications. Dearborn (MI), 1988. -P.l 15118.

123. Bley D.C. An Expert System for Diesel Generator Diagnostics //Artificial Intelligence and Other Innovative Computer Applications in the Nuclear Industry: Proc. Int. Topi. Mtg. -Snowbird. 1987. - P.353-367.

124. Bley D.C. Encoding Expert Knowledge : A Bayesian Diagnostic System for Diesel Generators // Trans. Amer. Nucl. Soc. 1991. -Vol. 64. -P. 443-^144.

125. Моек E, Штрикерт X. Техническая диагностика судовых машин и механизмов: Пер. с нем. -Д.: Судостроение, 1986. —232 с.

126. Шишкин В.А. Анализ неисправностей и предотвращение повреждений судовых дизелей. М.: Транспорт, 1986. - 192 с.

127. Диагностирование дизелей / Е.А. Никитин и др.. -М.: Машиностроение, 1987.-224 с.

128. Левин М.И. Современное состояние проблемы дизельной автоматики в зарубежной практике и отечественный опыт //Двигателестроение. —2000. — №1. -С. 17-20.

129. Шишкин В.А. Роль современных информационных технологий в развитии технической эксплуатации судовых энергетических установок //Безопасность водного транспорта: Труды Междунар. научно-практич. конф., СПб., 2003. - Т.4. -С.221—225.

130. Никитин A.M. Диагностика электронных дизелей. -СПб.: ГМА им. адм. С.О. Макарова, 2004. 60 с.

131. Мясников Ю.Н. Надёжность и техническая диагностика судовых машин и механизмов // Труды научно-методической конф., посвященной 195-летию образования в области водных коммуникаций России. СПб.: 2005.-ТЗ.-С. 105-112.

132. Коньков А.Ю., Лашко В.А. Средства и методы диагностирования дизелей по индикаторной диаграмме рабочего процесса. -Хабаровск: Из-во ДВГУПС, 2007.-147 с.

133. Мясников Ю.Н. Надёжность и техническая диагностика судовых электромеханических систем (HT ДИКА). -СПб.: ЦНИИ им. акад. А.Н.Крылова, 2008. -183 с.

134. Медведев В.В, Семионичев Д.С. Принципы применения электронных систем управления и систем диагностирования для прогноза технического состояния и оценки рисков //Судостроение. -2009. —№4. -С. 41-43.

135. Дмитриев А.К., Александров В.В. Применение алгоритмов распознавания образов в задачах технической диагностики // Техническая диагностика. М.: Наука, 1972. -368с.

136. Шибанов Т.П. Контроль функционирования больших систем. -М, 1977. -356 с.

137. Биргер И.А. Техническая диагностика. М.: Машиностроение, 1978. -240с.

138. Магнитский Ю.А., Клочко В.К, Карминский В.Д. Различение ситуаций при анализе состояния двигателя внутреннего сгорания // Вопросы транспортной энергетики: Сбориик научных трудов РИИЖТ (Ростов н/Д). -1979.-Вып. 149.-С. 51-55.

139. Teruhito Uemukai, Tomohiro Nomura, Ichiro Higashino. Engine Diagnosis under Accelerating Running by Linear Discriminant Function //Bulletin of the ISME. 1984. -Vol.27, No.231. -P. 1957-1964.

140. Распознавание образов и медицинская диагностика / Под ред. Ю.И. Неймарка.- М.: Наука, 1972. -300 с.

141. Гублер Е.В, Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. —JL: Медицина, Ленингр. отд-ие. -1978. 294с.

142. Введение в техническую диагностику / В.Ф.Верзаков и др..-М.: Энергия, 1968.-251 с.

143. Мозгалевский A.B., Гаскаров Д.В. Техническая диагностика. М.: Высшая школа, 1975. -205с.

144. Основы технической диагностики. Модели объектов, методы и алгоритмы диагноза / В.В. Карибский и др.. — М.: Энергия, 1976.-464 с.

145. Глазунов JI.П., Смирнов А.Н. Проектирование технических систем диагностирования. Л.: Энергоатомиздат, 1982. —168 с.

146. Хазаров A.M., Цвид С.Ф. Методы оптимизации в технической диагностике машин. -М.: Машиностроение, 1983. —132 с.

147. Павлов Б.В. Кибернетические методы технического диагноза. М.: Машиностроение, 1966. -152 с.

148. Математическая статистика / В.М. Иванова и др.. -М.: Высшая школа, 1981.-368 с.

149. Фёстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа /Пер. с немецкого В.М.Ивановой. М.: Финансы и статистика, 1983. - 302 с.

150. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. -13-е изд., исправленное. М.: Наука, гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. -544 с.

151. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ /Перевод с англ. и научное редактирование Ю.А. Адлера и В.Г. Горского. М.: Статистика, 1973.-392 с.

152. Эфифи А., Эйхзен С. Статистический анализ. Подход и использованием ЭВМ /Пер. с англ. И.С.Енюкова и И.Д.Новикова; Под ред. Г.П.Башарина. -М.: Мир, 1982. -488 с.

153. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Гос. изд-во физико-математической литературы, 1963. -500 с.

154. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов: Пер. с англ.— М.: Наука, гл. редакция физико-математической литературы, 1979. 367 с.

155. Патрик Адвард А. Основы теории распознавания образов / Под ред. Б.Р.Левина. -М.: Советское Радио, 1980. -408 с.

156. Барабаш Ю.Л., Варский Б.В. Вопросы статистической теории распознавания / Под ред. Б.В. Барского-М.: Советское Радио, 1967.-400 с.

157. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания: Учебное пособие для вузов. 3-е изд., перераб. и доп. -М.: Высшая школа, 1989. -232 с.

158. Левин М.И., Обозов A.A. Автоматическая безразборная диагностика дизелей. Информационные аспекты. Применение метода «обучения» для решения задач диагностирования судового малооборотного дизеля //Двигателестроение. -1986. -№9. -С.41-46.

159. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетики: Пер. с англ. -М.: Изд-во иностр. лит., 1963. 365 с.

160. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. — М.: Наука, 1964. -576 с.

161. Сборник научных программ на ФОРТРАНЕ. -М: Статистика, 1974. -Вып. 1. -350с.

162. Обозов A.A. Аналоговый и цифровой методы компенсации температурного дрейфа нуля тензометрического датчика для измерения давления газов в цилиндрах ДВС // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. -2008. -№2. -С. 41-43.

163. Обозов A.A. Алгоритм поиска корректного положения отметки ВМТ всистемах диагностики судовых дизелей //Двигателестроение. -2006. —№ 1. -С. 27-30 .

164. Воржев Ю.Н., Майронист А.К., Гимбутис К.К. Влияние смещения отметки верхней мертвой точки на точность определения среднего индикаторного давления // Двигателестроение. —1982. -№8. -С. 51—53.

165. Ribbens W.P., Rizzoni G. Applications of precise crankshaft position measurements for engine testing, control and diagnosis // SAE Techn.Pap.Ser. -1989.-No.890885.-P. 151-165.

166. Васькевич Ф.А. Погрешности индицирования главного судового двигателя //Двигателестроение.-1988.-№8. -С.8-11.

167. Данилина Н.И., Дубровская Н.С. Численные методы. М.: Высшая школа, 1976.—368с.

168. Лашко В.А., Коньков А.Ю. Получение индикаторной диаграммы при асинхронном измерении сигнала давления //Двигателестроение. 2007. -№4(230). -С. 33-37.

169. Обозов A.A. Алгоритмы сглаживания индикаторных диаграмм // Судостроение,- 2006. -№ 4. -С. 38-41.

170. Лазурко В.П., Кудрявцев В.А. Программа обработки индикаторных диаграмм дизелей на алгоритмическом языке БАЗИСНЫЙ ФОРТРАН //Труды ЦНИДИ (Л.). 1975. -Вып. 68.-С. 46-54.

171. Пойда А.Н., Сюрин И.Н., Бакланов Н.В. Сглаживание экспериментальных индикаторных диаграмм по методу скользящего среднего //Двигатели внутреннего сгорания (Харьков). — 1988. —Вып.46. -С. 15-18.

172. Приходько A.M. Анализ сглаживания индикаторных диаграмм двигателей методами ЦНИДИ и ХПИ // Двигателестроение. -1996. -№3-4. -С. 12-14.

173. Калиткин H.H. Численные методы.-М.: Главная редакция физико-математической литературы изд-ва «Наука», 1978.-512с.

174. Обозов A.A. Алгоритм поиска фаз открытия и закрытия выпускного клапана цилиндра дизеля для системы функциональной диагностики //Двигателестроение. 2006. - № 2 (224). -С.20-22 .

175. Обозов A.A. Оценка герметичности камеры сгорания судового малооборотного дизеля для использования в системах технической диагностики //Судостроение. 2007. -№6. -С. 48-50 .

176. Обозов A.A., Рогалёв В.В., Клочков A.B. Исследование процесса сжатия в судовом малооборотном дизеле со средним индикаторным давлением 20 бар //Двигателестроение. -2009. -№1 (235).-С. 10-14.

177. Обозов A.A. Тестовый метод оценки газоплотности камеры сгорания судового малооборотного дизеля //Двигателестроение. — 2009. № 2 (236). -С. 51-52.

178. Обозов A.A. Применение метода имитационного моделирования рабочего процесса ДВС как средства алгоритмизации систем технической диагностики //Вестник Брянского государственного технического университета . 2009. -№2(22). -С. 99-104.

179. Самсонов JT.A. Особенности математического моделирования термодинамических процессов в малооборотных судовых двухтактных двигателях //Судовые силовые установки: Научн.-техн. сб. УУЗ ММФ. -1973.-Вып.11.-С. 15-20.

180. Пути решения некоторых задач технической диагностики методом математического моделирования рабочего процесса / С.В.Камкин и др.

181. Судовые энергетические установки: Труды ЦНИИМФ. 1975 - Вып.202.-С.21-28.

182. Гончар Б.М. Численное моделирование рабочего процесса по методу ЦНИДИ. Дизели: Справочник / Б.М.Гончар и др.; Под ред. В.А.Ваншейдта. Л.: Машиностроение, 1977. - С. 87- 96.

183. Рабинович О.М. Сборник задач по технической термодинамике. -М.: Машиностроение, 1969. -376 с.

184. Моделирование процессов в судовых поршневых двигателях и машинах / В.В. Лаханин и др.. -Л.: Судостроение, 1967. -271с.

185. Обозов A.A. Алгоритм для диагностирования нарушения герметичности камеры сгорания цилиндра судового малооборотного дизеля //Судостроение. -2010. -№3. -С.37 41.

186. Обозов A.A. Алгоритм нахождения характерных точек на характеристике топливоподачи судового дизеля //Двигателестроение. -2006. -№ 4 (226). -С. 35-39.

187. Обозов A.A. Номографический метод оценки эффективности функционирования турбокомпрессоров судовых дизелей //Двигателестроение. -2007. -№2 (228). -С. 37-41.

188. Карпов JI.H. Надёжность и качество судовых дизелей. -Л.: Судостроение, 1975. -230 с.

189. Кострыкин В.Ф. Параметрическая оценка технического состояния турбокомпрессоров двигателя внутреннего сгорания // Судовые энергетические установки: Труды ЦНИИМФ. 1976.- Вып.214.-С.33-38.

190. Васин П.А. Методы диагностирования газовоздушных трактов дизелей //Труды ЦНИДИ. -Л., 1981. -С. 36-45.

191. Клюшник В.Г. Техническое диагностирование системы наддува судового дизеля // Судовые энергетические установки: Труды ЦНИИМФ. — Л. 1984.-С.84-87.

192. Башуров Б.П., Шарик В.В. Функциональная надежность турбокомпрессоров систем наддува судовых дизелей //Двигателестроение. 2005. —№2. — С.23-29.

193. Рис В.Ф. Центробежные компрессорные машины.-Л.: Машиностроение, 1981.- 350 с.

194. Циннер К. Наддув двигателей внутреннего сгорания.-Л.: Машиностроение, 1978.-262 с.

195. Instructions for 46-98 МС type Engines. Opération / MAN Diesel, Edition 40E. -Copenhagen, 1998.-353 p.

196. Сопряжение датчиков и устройств ввода данных с компьютерами IBM PC: Пер. с англ./ Под ред. У. Томпкинса, Дж. Уэсбера. М.: Мир, 1992. -592с.

197. Обозов А.А. Оценка технического состояния подшипников турбокомпрессоров судового малооборотного дизеля на основе анализа характеристик выбега ротора //Судостроение. —2010. №1. -С.44 -46.

198. Васин П.А. Оценка механических потерь ротора турбокомпрессора дизеля методом выбега в системе автоматической функциональной диагностики //Двигателестроение. -1985. -№3. -С.29-30.

199. Обозов А. А. Многофункциональная система регистрации и диагностического анализа процессов судового малооборотного дизеля

200. Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. -2008. -№10. -С. 45-49.

201. Пойда А.Н. Основные принципы индицирования двигателей дискретными устройствами //Двигателестроение. 1982. -№8. -С. 24-27.

202. Патрахальцев H.H. Развитие методов испытания и диагностики ДВС при неустановившихся режимах работы //Двигателестроение. — 1982. -№9. — С. 28-31.

203. Варданян В.Р. Пятиканальное устройство регистрации давления в дизеле //Двигателестроение. 1982. -№8. -С. 27-29.

204. Савченко О.Ф, Добролюбов И.П, Альт В.В. Измерительный технологический комплекс экспертизы технического состояния ДВС //Двигателестроение. —1998. -№2. -С. 27-30.

205. Самойленко А.Ю. Определение среднего индикаторного давления на основе гармонического анализа индикаторной диаграммы //Двигателестроение. -2004. -№ 1. -С. 17-19.

206. Добролюбов И.П, Савченко О.Ф. Расширение возможностей измерительного технологического комплекса экспертизы технического состояния ДВС //Двигателестроение. 2004. -№2. -С. 25-27.

207. Обозов A.A. Разработка системы технического диагностирования топливной аппаратуры судового дизеля // Двигателестроение-2008. -№4(234)-С. 18-22.

208. Обозов A.A. Эталонные характеристики процесса топливоподачи судовых малооборотных дизелей //Судостроение. -2007. -№3 -С. 32-36 .

209. Русинов Р:В. Топливная аппаратура судовых дизелей. —JL: Судостроение, 1971.

210. Фомин Ю.Я, Никонов Г.В, Ивановский В.Г. Топливная аппаратура дизелей : Справочник. -М.: Машиностроение, 1982. 168 с.

211. Астахов И.В., Голубков JI.Н. Топливные системы и экономичность дизелей. -М.: Машиностроение, 1990. -288 с.

212. Чебриков А.Н. Шелков С.М., Алыниц Л.Г. Развитие судовых малооборотных крейцкопфных дизелей //Двигателестроение. -1983. №6. -С. 3-7.

213. Шелков С.М., Алейников С.К., Алыпиц Л.Г. Повышение эксплуатационной экономичности МОД //Двигателестроение. -1983. -№6. -С. 41-45.

214. Шелков С.М., Алейников С.К., Алыпиц Л.Г. Судовые малооборотные дизели //Двигателестроение. -1986. -№12. -С. 51-55, 57.

215. Васюков Е.С., Алыпиц Л.Г. Применение дизелей типа S50MC-C на танкерном флоте //Двигателестроение. -2001. -№4(206). -С. 9-12.

216. Обозов A.A. Судовой малооборотный дизель 7S50MC-C Брянского машиностроительного завода //Судостроение. -2005. -№5. -С. 40-42.

217. Обозов A.A. Конструктивные особенности и характеристики судового малооборотного дизеля 7S50MC-C повышенной степени форсировки //Судостроение-2007. -№ 1. -С. 42-45.

218. Рогалёв В.В., Обозов A.A. Судовые малооборотные дизели: Учеб. пособие: Брянск: Брянский государственный технический университет, 2009. -132 с.

219. Самсонов Л.А. Использование метода планирования экспериментов в математических моделях рабочих процессов судовых двигателей //Двигателестроение. 1979. -№5. -С. 45-46.

220. Методы планирования многофакторных экспериментов в дизелестроении / М.К. Овсянников и др. //Двигателестроение. -1979. -№9. -С. 5-7.

221. Ерченко Г.Н., Шишкин В.А. Получение эталонной модели судового двигателя RND-90 в условиях эксплуатации методом планирования активного эксперимента //Двигателестроение. -1982.-№1. -С. 31-32 .

222. Эталонные модели параметров рабочего процесса малооборотного дизеля для эксплуатационного контроля / Ю.А.Пахомов и др. //Двигателестроение. -1983. -№10. -С.41-44.

223. Построение эталонных моделей для систем диагностирования малооборотного дизеля по результатам пассивного эксперимента

224. Ю.А.Пахомов и др.. Брянский ин-т трансп. машиностр. -Брянск, 1990. -13с. (ДЕП в ЦНИИТЭИтяжмаш 31.07.90, №614-тм90.).

225. Построение алгоритма диагностирования малооборотного дизеля на основе регрессионных моделей (для использования с устройством К-748) /Е.В. Дмитриевский и др. //Двигателестроение. -1984.-№1.-С.46-49.

226. Рогалёв В.В., Обозов A.A. Построение таблицы функций неисправностей для диагностирования малооборотного дизеля // Повышение надежности энергетических машин: Сб научн. трудов / Под ред. А.М.Дроконова. Брянск: БГТУ, 1996. -С. 135-142.

227. Статистический метод расчета эталонов в задачах диагностики /Л.Г.Соболев и др. //Двигателестроение. -1984.-№4 -С. 27-29.

228. Дмитриевский Е.В., Ковальчук Л.И., Обозов A.A. Построение моделей для оценки качества функционирования судовых дизелей в эксплуатационных условиях //Двигателестроение.-1990.-№11.-С. 28-30, 64.

229. Васькевич Ф.А. Диагностирование топливной аппаратуры судового дизеля по статическим параметрам //Двигателестроение. -1989. -№4. -С.41-44.

230. Васькевич Ф.А. Диагностический график для оценки качества работы топливной аппаратуры судового дизеля //Двигателестроение. —1990. -№7. -С.39-41.

231. Ганин Н.Б., Сафонов B.K. Новый метод диагностики рабочего процесса топливной аппаратуры //Двигателестроение. -1997. -№1. -С. 34-35.

232. Коновальчук Л.И., Толмачев A.B. Формирование инвариантных обобщенных показателей качества функционирования топливной аппаратуры судовых дизелей //Двигателестроение. -2000. -№2. -С. 19-21.

233. Обозов A.A. Результаты исследования импульса давления топлива за ТНВД судового малооборотного дизеля 6S50MC-C (MAN B&W) производства БМЗ //Двигателестроение. 2009. -№4(234). -С.20-23.

234. Обозов A.A. Эталонные характеристики процесса топливоподачи судовых малооборотных дизелей //Судостроение. 2007. -№3.-С.32-36.

235. Обозов A.A. Вероятностно-статистическое описание импульса давления топлива за топливным насосом высокого давления судового дизеля //Вестник Брянского государственного технического университета. 2008. -№ 1 (17). -С.49-53.

236. Гончар Б.М. Численное моделирование рабочего процесса дизелей //Энергомашиностроение. -1968. -№7. -С.14-15.

237. Красовский О.Г., Матвеев В.В. Программа численного моделирования рабочего процесса дизелей с различными системами воздухоснабжения

238. Повышение надёжности и улучшение технико-экэномических показателей тепловозных дизелей. -Л.: Машиностроение, 1983. -С. 42-52.

239. Вибе И.И. Новое о рабочем цикле двигателя. -М.-Свердловск:.Машгиз, 1962. -272 с.

240. Левин М.И., Дмитриевский Е.В., Обозов A.A. Эталонная модель процесса тепловыделения судового малооборотного дизеля для целей диагностирования //Двигателестроение. -1985. -№1. -С. 31-35.

241. Дмитриевский Е.В., Обозов A.A. Идентификация множества допустимых законов тепловыделения судового малооборотного дизеля //Двигателестроение-1986. — №7. -С. 6-8 .

242. Рогалёв В.В., Клочков A.B., Обозов A.A. Особенности тепловыделения малооборотного дизеля со средним индикаторным давлением 2,0 МПа //Двигателестроение. 2007. -№ 4 (230). -С. 16-19.

243. Обозов A.A., Рогалёв В.В., Клочков A.B. Тепловыделение в цилиндрах малооборотных дизелей // Актуальные проблемы развития поршневых ДВС: Материалы межотраслевой научн.-техн. конф.-СПб., 2008. -С.91—93.

244. Обозов A.A. Статистическая теория распознавания образов и алгоритмы диагностирования топливной аппаратуры судового дизеля //Двигателестроение. -2008. -№1 (231). -С. 31-35; №2(232). -С. 44-49 .

245. Обозов A.A. Применение методов статистической теории распознавания образов при алгоритмизации систем диагностики судовых дизелей //Приборы и системы. Управление, контроль. Диагностика. -2009. -№6. -С. 40^4.

246. Обозов A.A. Техническое диагностирование трудноразличимых неисправностей топливной аппаратуры судового дизеля на основе байесовской вероятностной оценки // Вестник Брянского государственного технического университета. 2008. -№ 4(20). -С. 44-48.

247. Обозов A.A. Методология статистической теории распознавания образов (СТРО) при алгоритмизации систем технической диагностики дизелей // Двигатель 2007: Сборник научных трудов Международной конференции. -М., 2007. -С. 534-539.

248. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. 13-е изд., исправленное. - М.: Наука, Гл. редакция физ.-мат. лит., 1986. -544 с.

249. Левин М.И., Обозов A.A. Применение методов статистической теории распознавания образов при синтезе алгоритмов диагностирования малооборотных дизелей //Двигателестроение. -1986. —№2. -С. 15-18,24 .

250. Обозов A.A. Методология диагностирования малооборотного дизеля на основе применения многомерного статистического анализа и статистической теории распознавания образов: Автореферат дис. . канд. техн. наук. -Брянск, 1987. 27 с.

251. Обозов A.A. Температурный мониторинг цилиндров судового малооборотного дизеля на основе статистического критерия //Судостроение. 2008. -№3. -С.35-39.

252. Обозов A.A. Новые информационные технологии путь к созданию эффективных систем диагностики судовых малооборотных дизелей // НТКД - 2008: Сборник тезисов Международного научно-технического конгресса по двигателестроению. - М., 2008. - С.66— 70.