摘要
随着全球航运业的迅猛发展,船舶柴油机的运行效率与可靠性已成为确保航行安全及经济利益的核心要素。作为航运动力系统核心的船舶柴油机,其性能退化与故障不仅威胁航行安全,亦可能引发重大经济损失。本研究提出了一种结合数据驱动与物理模型的混合性能预测系统,旨在优化船舶柴油机的维护策略与紧急修复方案。该系统整合了实时数据监控、机器学习及图像处理技术,构建了一系列预测模型,以精确评估柴油机性能退化与潜在故障。实时数据监控模块利用传感器网络,将数据实时传输至数据处理中心。机器学习模块通过分析大量历史运行数据,训练出高精度的性能预测模型。图像处理技术则被应用于关键部件磨损情况的分析,并结合物理模型,实现对柴油机运行状态的全面评估。此外,本研究还探讨了相较于传统人工检修方法,该预测系统在提高诊断速度、降低维修成本及提升预测准确性方面的显著优势。基于数据驱动与物理模型的预测系统实现了连续、精准的监测与预测,有效提升了维修的时效性和准确性。
出处
《装备制造技术》
2025年第1期134-137,共4页
Equipment Manufacturing Technology
