陈彦臻
- 作品数：7 被引量：42H指数：3
- 供职机构：上海海事大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程电气工程动力工程及工程热物理更多>>
- 基于小波能量谱分析与SVM的柴油机气阀间隙异常故障诊断被引量：4
- 2018年
- 船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢、数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。尤其是柴油机气阀间隙异常的故障诊断,由于柴油机气阀间隙振动信号噪声多,利用SVM对柴油机气阀间隙进行预测时需要进行特征提取。鉴于此,研究了基于小波能量谱分析的SVM柴油机气阀间隙的故障诊断方法,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备当前状态。
- 蒋佳炜胡以怀柯赟陈彦臻
- 关键词：小波分析支持向量机故障模式识别
- 基于AAKR模型的船用低速柴油机状态监测方法被引量：5
- 2021年
- 针对船用二冲程低速柴油机运行状态监测,本文分析现有的柴油机状态监测方法,并指出现有方法的不足之处。提出基于AAKR模型的柴油机状态监测方法,同时阐述AAKR模型的原理。该方法具有无需故障数据、无需对模型进行训练与调参、高效快捷等优点。本文建立柴油机仿真模型,通过对柴油机模型进行模拟状态监测实验,证明基于AAKR模型的柴油机状态监测方法的有效性,最后讨论不同带宽的选择对模型性能的影响。该方法无需故障数据的特性使其具有更强的普适性,可广泛应用于船舶柴油机的在线状态监测和预警。
- 蒋佳炜胡以怀李方玉王富伟陈彦臻闫国华
- 关键词：船舶柴油机智能故障诊断
- 基于小波包特征提取和模糊熵特征选择的柴油机故障分析被引量：33
- 2020年
- 船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢、数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。尤其是柴油机振动信号的故障诊断,由于柴油机振动信号噪声多,诊断信号难以进行特征选择的问题,提出了基于小波包能量谱特征提取和模糊熵特征择的柴油机故障诊断方法。利用模糊熵对小波包能量谱提取出的特征集进行特征选择,将选择后的特征参数输入LS-SVM进行故障模式识别。试验结果表明,该方法可以提高故障识别准确率。在该试验中,故障识别准确率达到了99.36%,相比于未进行特征选择的特征集,识别准确率提高了0.72%。
- 蒋佳炜胡以怀柯赟陈彦臻
- 关键词：小波包分析模糊熵支持向量机柴油机故障诊断故障模式识别
- 涡流法在风力致热中的应用研究
- 2018年
- 风能是一种无污染、可再生、取之不尽、用之不竭的绿色能源。与目前采用的风电致热相比,风力致热是一种直接将风能转换成热能的方式,供热采暖效率高。对比分析三种风力致热方式的不同点,重点介绍涡流法风力致热的原理与研究现状,提出将不同的致热方式组合应用的发展方向,为我国未来风力致热的绿色发展提供了参考。
- 李凯胡以怀曾存陈彦臻
- 关键词：风力致热
- 主从式船舶水下清洗设备及其运行方法
- 一种主从式船舶水下清洗设备，用于清洗船舶，其包含：动力主船；水下清洗设备，其通过多芯电缆与所述的动力主船连接以实现供电和通信，所述的动力主船负责装载、运输、收放水下清洗设备以及控制水下清洗设备的运行。其优点是：其将动力主...
- 陈彦臻胡以怀高文忠
- 文献传递
- GT-Power在船用二冲程柴油机的模拟仿真应用
- 2018年
- 本文以上海海事大学自动化机舱的B&W 6S35ME-B9型柴油机为研究对象,在GT-Power中搭建一维仿真计算模型,与实验数据进行校核比对。结果表明在工程范围误差允许的范围之内,模拟的缸内压力曲线与实验值几乎吻合。证明GTPower在船舶柴油机模拟仿真中是可用的。
- 何永明曾向明许梦冬张兆坤陈彦臻胡光忠
- 关键词：GT-POWER
- 主从式船舶水下清洗设备及其运行方法
- 一种主从式船舶水下清洗设备，用于清洗船舶，其包含：动力主船；水下清洗设备，其通过多芯电缆与所述的动力主船连接以实现供电和通信，所述的动力主船负责装载、运输、收放水下清洗设备以及控制水下清洗设备的运行。其优点是：其将动力主...
- 陈彦臻胡以怀高文忠
- 文献传递
