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挖泥船泥泵预测性维护技术研究

挖泥船泥泵预测性维护技术研究

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作者：黄龙归武汉理工大学

学位级别：硕士

泥泵作为挖泥船作业的主要大型部件,同时也是挖泥船消耗功率最大的设备,一般占挖泥船总装机功率的60%以上,其健康状态直接关系到挖泥船工作的展开,是制约船舶能耗水平的重要因素。因此在泥泵日常工作过程中安装了诸多传感器用以监测相... 详细信息

泥泵作为挖泥船作业的主要大型部件,同时也是挖泥船消耗功率最大的设备,一般占挖泥船总装机功率的60%以上,其健康状态直接关系到挖泥船工作的展开,是制约船舶能耗水平的重要因素。因此在泥泵日常工作过程中安装了诸多传感器用以监测相关参数,这些数据深层次的反应了泥泵工作状态,但由于作业需求等各方面因素限制,往往没有得到充分的利用。此外,随着我国疏浚行业的不断发展,一批具有新服役、小样本、缺乏故障数据等特点的疏浚设备给相关运维方面也带来了挑战。本文以泥泵为对象,对预测性维护技术的相关应用进行了研究,基于泥泵SCADA数据,结合状态评估、趋势预测等技术实现预测性维修,对提高挖泥船泥泵运维效率及可靠度具有重要的实用价值和意义。论文的主要工作如下:(1)构建基于灰云模型和组合赋权的泥泵健康状态评估模型。首先对泥泵结构进行分析,建立泥泵健康状态评估指标体系;然后采取灰色白化权函数和正态云模型构建灰云模型,提出基于灰云模型和组合赋权的泥泵健康状态评估模型,结合实船数据开展评估。结果表明,灰云模型能很好的兼顾灵敏性与模糊性,验证了评估结果的正确性。(2)基于SCADA数据的劣化趋势预测神经网络构建及应用。首先采用聚类算法、双向清洗方法等数据预处理方法对原始工程数据进行工况划分、清洗,得到清洗后的数据样本;然后建立泥泵劣化趋势预测的eemd-narx神经网络模型,开展趋势预测。结果表明,各项误差指标均优于其他模型,验证了该方法的准确性。(3)考虑无失效性和极小子样的泥泵剩余寿命综合估计。首先对泥泵寿命寿命特点进行分析,针对其可靠性高、极小子样、无失效数据等特点,提出一种基于虚拟增广法-E-bayes的耦合估计方法;然后选取CMPASS数据集进行验证,结果表明,耦合估计能较好的贴合真实寿命分布,置信区间覆盖率达92.7%,验证耦合估计的有效性,结合实船数据对泥泵展开寿命分布估计。(4)基于RCM(Reliability-Centered Maintenance)和预测性维护技术的泥泵预防性维修大纲建立。首先对泥泵日常故障及成因进行分析,考虑到各子系统在维修大纲制定流程上的同质性,以封水系统为例,作为分析对象;然后基于相关标准,结合船厂技术人员的经验开展RCM分析,并基于前述预测性维护技术,对预测性维修和定期维修的优劣进行比较。结果表明,相较于传统定期维修策略,预测性维修能有效的降低检查成本,同时能够有效避免事后维修的发生,从总体上来说,预测性维修优于定期维修。

关键词：预测性维护技术泥泵状态评估 eemd-narx神经网络剩余寿命预测

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