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摘要：采用状态监测技术可以及早发现故障征兆，进行视情维修，不仅可以防止突发事故，保障船舶安全，而且可以减少维修费用，提高设备利用率，并带来巨大的经济效益和社会效益。
关键词：船舶机械 设备状态 标准
引言：
目前，各种船舶动力机械状态监测技术逐步从研究阶段走向实用化阶段，各种在线监测传感器和在线监测系统不断问世。目前船舶动力机械所使用的状态监测技术手段主要以性能参数监测、瞬时转速监测、油液分析监测、振动监测等方式为主。
1.控制机械设备状态监测工作的几个措施
1.1定时监测。定期定时的为使用中的机械设备进行监测。
1.2跟踪监测。跟踪监测数据异常的机械设备，了解机械设备生产工作状态的变化，如果发现机械设备状态有变化的趋势，就应该马上组织维修。
1.3验收监测。监测维修后的机械设备，通过监测的数据进行分析判断已经维修后的机械设备的使用状态，与专业的维修人员一起商讨维修后的机械设备是不是还能够正常使用或者淘汰。
1.4其他监测。在平常对机械设备进行检查时，一些不太主要的机械设备如果也监测出来问题，可以对机械设备进行检测，并且分析判断，解决小问题，避免将来促成大问题。
2.船舶设备监测与诊断常用的两种方法
2.1性能参数分析法
该方法通过获取船舶柴油机工作时的汽缸压力示功图、排气温度、转速、滑油温度、冷却水进出口温度及排放等热力参数的变化来实现其工作状态的判断和故障预测。该方法是目前船舶机械状态监测诊断中应用最广最成熟的方法，且该方法易实现在线实时监测，被广泛应用于船舶动力机械的各种设备。其中示功图包含的信息量最多，根据示功图可以计算指示功、压力升高率和压缩压力，可以判断燃烧质量的好坏及各缸是否功率平衡。
2.2油液分析法
油液分析法监测与诊断是通过获取船舶机械设备润滑油中的磨粒浓度、磨粒形状及大小的变化、油质的变化、含铁量的变化，来实现对设备整体磨损状态的分析，进而来判断设备河卵石制砂机的磨损状态及故障状态。目前已构成铁谱分析、光谱分析、理化试验、污染度分析等油液监测方法，并形成了在线、离线和在线离线相结合的模式。为了推动油液监测技术在船舶机械中的应用，中国船级社先后编写了《螺旋桨轴状态监控系统指南》和《柴油机滑油状态监控系统指南》等指导性文件。详细规定了采用油液分析方法监测螺旋桨轴、柴油机状态的具体要求。
2.2.1润滑油监控分析中故障诊断和状态识别
目前设备故障诊断工作可分为监测信息预处理、故障识别、状态分析和趋势预测等。监测信息预处理技术包括信号回归和平滑处理、磨粒图像特征信息提取等；故障识别分为逻辑诊断法、概率诊断法、模糊集诊断法、灰色关联诊断法和基于证据理论的方法等；状态分析技术分为基于数理统计分析法、劣化度评价法、基于模糊综合评价法、基于神经网络综合评价法等；状态趋势预测技术分为回归预测方法、时间序列预测分析法、灰色理论的GM （1，1） 模型预测方法等。多数诊断工作首先需采集大量监测样本，用数理统计方法对样本参数进行统计分析，获得设备状态转变的一系列界限值，作为标准警告线和危险线，将实际监测结果和标准界限值对照，以判断设备运行状态。这种方法的缺点在于难以获得特定设备的大量先验样本；没有考虑设备载荷或环境变化的影响以及个体情况差异；难以排除取样中随机因素的干扰等。
采用观测趋势值的分析方法同样面临缺乏先验样本，难以排除随机因素干扰的困境。而诊断过程的定性信息则更难以采用上述定量分析模型和方法。所以，目前多数油液监测中诊断和预测工作很容易重走依据人工经验判断的老路，大大影响分析结果的准确性和可信性。
解决以上问题的有效措施是智能化诊断技术。油液监测中的信息形式多样，定性与定量信息共存，具有多层次性及时间和空间的相关性。同时，油液监测技术不再仅靠某一种方法，而是从机器润滑 （或工作） 介质中获取摩擦学状态信息的各种方法集成，机器的状态信息能通过其他监测手段获得。因此，引入模糊理论、神经网络技术、信息融合技术、智能专家系统等智能化诊断技术是当前机器磨损状态识别研究的一个重要方向。
2.2.2维修决策
除继续深入开展润滑油状态监测和故障诊断技术的研究外，将其与维修管理决策结合也是发展趋势。将故障诊断与工程控制相结合，并运用专家知识成为一个维修管理决策支持专家系统，将是推行现代维修体制的技术基础。目前发展起来的智能决策支持系统（IDSS）在决策支持系统（DSS）的基础上集成了人工智能的专家系统（ES），在数学模型和定量分析方法的基础上，综合利用了知识工程、智能技术及其它相关技术，实现指导维修工作并对维修效果进行评价和分析的功能，解决船舶设备维修决策过程中涉及的大量半结构化和非结构化的决策问题。该系统功能包括为每个设备选择适当的维修方式；对预防维修的设备制定合理的维修周期；对视情维修的设备进行在线状态预测，确定维修时机和类型；智能决策支持系统下的维修管理；维修效果评价。
3.油液分析技术应用控制标准
伴随油液监测技术的快速发展和广泛推广应用，作为油液污染分析技术不断进步和成熟的重要标志油液污染度标准的建设也得到了快速发展。从最早使用的重量污染度和体积ppm、重量ppm等，逐渐改进为可反映颗粒尺寸及分布的颗粒污染度表示方法。国际标准化组织及一些国家的液压行业组织和标准化机构都成立了污染控制技术委员会，负责液压污染控制技术的推广、应用及有关标准和规范的制定和实施ISO4406污染度标准是由国际标准化组织制定的。ISO4406标准已被世界各国普遍采用，我国现行的污染度标准即等效采用此标准ISO4406：1999规定，颗粒计数仪采用≥4μm≥6μm和≥14μm三个尺寸的颗粒浓度等级代码表示油液的污染度。我国也设立了相应的机构和组织，并且与国际标准化组织相应技术委员会联系开展工作，结合我国各工业部门的需要，也制订了有关液压污染控制的行业标准，主要是应用在航空液压系统油液固体颗粒污染度分级标准GJB420和GJB420A，它们分别与NAS1638和AS4059标准等效。目前国内船舶行业尚未制定相应的污染度控制标准。
参考文献
1张维新，張俊峰；柴油机故障诊断技术趋向分析[J]；天津航海；2005年02期
2 赵春华，严新平；数学方法在油液监测中的应用[J]；武汉理工大学学报（交通科学与工程版）；2004年03期
关键词：船舶机械 设备状态 标准
引言：
目前，各种船舶动力机械状态监测技术逐步从研究阶段走向实用化阶段，各种在线监测传感器和在线监测系统不断问世。目前船舶动力机械所使用的状态监测技术手段主要以性能参数监测、瞬时转速监测、油液分析监测、振动监测等方式为主。
1.控制机械设备状态监测工作的几个措施
1.1定时监测。定期定时的为使用中的机械设备进行监测。
1.2跟踪监测。跟踪监测数据异常的机械设备，了解机械设备生产工作状态的变化，如果发现机械设备状态有变化的趋势，就应该马上组织维修。
1.3验收监测。监测维修后的机械设备，通过监测的数据进行分析判断已经维修后的机械设备的使用状态，与专业的维修人员一起商讨维修后的机械设备是不是还能够正常使用或者淘汰。
1.4其他监测。在平常对机械设备进行检查时，一些不太主要的机械设备如果也监测出来问题，可以对机械设备进行检测，并且分析判断，解决小问题，避免将来促成大问题。
2.船舶设备监测与诊断常用的两种方法
2.1性能参数分析法
该方法通过获取船舶柴油机工作时的汽缸压力示功图、排气温度、转速、滑油温度、冷却水进出口温度及排放等热力参数的变化来实现其工作状态的判断和故障预测。该方法是目前船舶机械状态监测诊断中应用最广最成熟的方法，且该方法易实现在线实时监测，被广泛应用于船舶动力机械的各种设备。其中示功图包含的信息量最多，根据示功图可以计算指示功、压力升高率和压缩压力，可以判断燃烧质量的好坏及各缸是否功率平衡。
2.2油液分析法
油液分析法监测与诊断是通过获取船舶机械设备润滑油中的磨粒浓度、磨粒形状及大小的变化、油质的变化、含铁量的变化，来实现对设备整体磨损状态的分析，进而来判断设备河卵石制砂机的磨损状态及故障状态。目前已构成铁谱分析、光谱分析、理化试验、污染度分析等油液监测方法，并形成了在线、离线和在线离线相结合的模式。为了推动油液监测技术在船舶机械中的应用，中国船级社先后编写了《螺旋桨轴状态监控系统指南》和《柴油机滑油状态监控系统指南》等指导性文件。详细规定了采用油液分析方法监测螺旋桨轴、柴油机状态的具体要求。
2.2.1润滑油监控分析中故障诊断和状态识别
目前设备故障诊断工作可分为监测信息预处理、故障识别、状态分析和趋势预测等。监测信息预处理技术包括信号回归和平滑处理、磨粒图像特征信息提取等；故障识别分为逻辑诊断法、概率诊断法、模糊集诊断法、灰色关联诊断法和基于证据理论的方法等；状态分析技术分为基于数理统计分析法、劣化度评价法、基于模糊综合评价法、基于神经网络综合评价法等；状态趋势预测技术分为回归预测方法、时间序列预测分析法、灰色理论的GM （1，1） 模型预测方法等。多数诊断工作首先需采集大量监测样本，用数理统计方法对样本参数进行统计分析，获得设备状态转变的一系列界限值，作为标准警告线和危险线，将实际监测结果和标准界限值对照，以判断设备运行状态。这种方法的缺点在于难以获得特定设备的大量先验样本；没有考虑设备载荷或环境变化的影响以及个体情况差异；难以排除取样中随机因素的干扰等。
采用观测趋势值的分析方法同样面临缺乏先验样本，难以排除随机因素干扰的困境。而诊断过程的定性信息则更难以采用上述定量分析模型和方法。所以，目前多数油液监测中诊断和预测工作很容易重走依据人工经验判断的老路，大大影响分析结果的准确性和可信性。
解决以上问题的有效措施是智能化诊断技术。油液监测中的信息形式多样，定性与定量信息共存，具有多层次性及时间和空间的相关性。同时，油液监测技术不再仅靠某一种方法，而是从机器润滑 （或工作） 介质中获取摩擦学状态信息的各种方法集成，机器的状态信息能通过其他监测手段获得。因此，引入模糊理论、神经网络技术、信息融合技术、智能专家系统等智能化诊断技术是当前机器磨损状态识别研究的一个重要方向。
2.2.2维修决策
除继续深入开展润滑油状态监测和故障诊断技术的研究外，将其与维修管理决策结合也是发展趋势。将故障诊断与工程控制相结合，并运用专家知识成为一个维修管理决策支持专家系统，将是推行现代维修体制的技术基础。目前发展起来的智能决策支持系统（IDSS）在决策支持系统（DSS）的基础上集成了人工智能的专家系统（ES），在数学模型和定量分析方法的基础上，综合利用了知识工程、智能技术及其它相关技术，实现指导维修工作并对维修效果进行评价和分析的功能，解决船舶设备维修决策过程中涉及的大量半结构化和非结构化的决策问题。该系统功能包括为每个设备选择适当的维修方式；对预防维修的设备制定合理的维修周期；对视情维修的设备进行在线状态预测，确定维修时机和类型；智能决策支持系统下的维修管理；维修效果评价。
3.油液分析技术应用控制标准
伴随油液监测技术的快速发展和广泛推广应用，作为油液污染分析技术不断进步和成熟的重要标志油液污染度标准的建设也得到了快速发展。从最早使用的重量污染度和体积ppm、重量ppm等，逐渐改进为可反映颗粒尺寸及分布的颗粒污染度表示方法。国际标准化组织及一些国家的液压行业组织和标准化机构都成立了污染控制技术委员会，负责液压污染控制技术的推广、应用及有关标准和规范的制定和实施ISO4406污染度标准是由国际标准化组织制定的。ISO4406标准已被世界各国普遍采用，我国现行的污染度标准即等效采用此标准ISO4406：1999规定，颗粒计数仪采用≥4μm≥6μm和≥14μm三个尺寸的颗粒浓度等级代码表示油液的污染度。我国也设立了相应的机构和组织，并且与国际标准化组织相应技术委员会联系开展工作，结合我国各工业部门的需要，也制订了有关液压污染控制的行业标准，主要是应用在航空液压系统油液固体颗粒污染度分级标准GJB420和GJB420A，它们分别与NAS1638和AS4059标准等效。目前国内船舶行业尚未制定相应的污染度控制标准。
参考文献
1张维新，張俊峰；柴油机故障诊断技术趋向分析[J]；天津航海；2005年02期
2 赵春华，严新平；数学方法在油液监测中的应用[J]；武汉理工大学学报（交通科学与工程版）；2004年03期