声明
第1章 绪论
1.1 选题的背景和意义
1.2 船用柴油机监测系统应用现状与发展趋势
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 船用柴油机机旁监控系统现状
1.3.1 国外发展现状
1.3.2 国内发展现状
1.4 柴油机故障诊断分析方法综述
1.4.1 柴油机气阀故障的诊断分析方法
1.4.2 活塞-缸套磨损状态的监测分析方法
1.4.3 增压器动不平衡监测分析方法
1.4.4 热力参数诊断分析方法
1.5 主要研究内容
1.5.1 研究目标
1.5.2 研究内容与技术路线
1.6 本章小结
第2章 船用柴油机健康状态监测评估系统总体设计
2.1 总体结构
2.2 船用柴油机嵌入式机旁监控子系统结构
2.2.1 主控单元
2.2.2 人机交互单元
2.2.3 软件单元
2.3 船用柴油机健康状态在线监测子系统
2.3.1 系统软件
2.3.2 系统硬件
2.4 船用柴油机健康状态离线分析子系统
2.5 本章小结
第3章 船用柴油机嵌入式机旁监控子系统设计
3.1 机旁监控子系统的模块分析
3.1.1 监测、控制及报警模块
3.1.2 安全保护模块
3.1.3 电源分配模块
3.1.4 人机交互单元
3.1.5 基本通信方式
3.2 硬件电路设计
3.2.1 单片机选型
3.2.2 数据采集电路
3.2.3 数字量输入输出电路
3.2.4 看门狗设计
3.3 软件开发及控制逻辑
3.3.1 软件控制逻辑
3.3.2 柴油机机旁监测子系统在线标定
3.3.3 故障自诊断
3.4 嵌入式机旁监控子系统的实机验证
3.5 本章小结
第4章 船用柴油机健康状态在线监测子系统开发
4.1 设计方案
4.1.1 传感器配置
4.1.2 采集硬件选择
4.2 软件开发
4.2.1 参数配置单元
4.2.2 振动分析单元
4.2.3 热力参数单元
4.2.4 监测与报警单元
4.3 数据库管理系统与开发工具
4.3.1 数据库设计
4.3.2 数据库访问
4.4 本章小结
第5章 船用柴油机健康状态离线分析子系统开发
5.1 数据挖掘分析技术
5.1.1 数据挖掘的处理过程
5.1.2 数据挖掘算法
5.2 柴油机状态管理及热力参数数据挖掘
5.3 基于支持向量机算法的振动数据挖掘
5.3.1 支持向量机（SVM）的算法
5.3.2 技术路线
5.3.3 特征值提取
5.3.4 基于支持向量机算法的LabVIEW软件界面
5.4 基于模糊C算法（FCM）的振动数据挖掘
5.4.1 FCM算法研究
5.4.2 技术路线
5.4.3 基于模糊C算法的LabVIEW软件界面
5.5 本章小结
第6章 船用柴油机健康状态监测评估系统试验验证
6.1 试验机型
6.2 试验现场及测点分布
6.3 柴油机故障模拟试验
6.3.1 试验方案
6.3.2 信号的特征参数提取
6.3.3 试验测试信号分析
6.4 离线分析子系统数据挖掘
6.4.1 特征值提取
6.4.2 基于支持向量机的离线分析系统
6.4.3 基于模糊C算法的离线分析系统
6.5 本章小结
第7章 结论与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间发表的论文和参加的科研项目
武汉理工大学;
