柴油机作为船舶动力的核心部分,是船舶行驶的动力来源,是船舶的心脏。只有建立起一套高精度,高效率的柴油机测试系统,才能对柴油机实施有效的监测。根据获取的柴油机运行参数,对柴油机采取有效的控制和诊断,进而提高柴油机的工作效率及其可靠性。因此,本课题的目标是建设一个集柴油机测试、智能故障诊断研究于一体的综合试验台。目前国内的大部分的柴油机试验台还是采用传统测试仪器,随着检测技术的发展,传统测试仪器的诸多缺点逐渐显示出来并且难以适应不断提高的试验精度等方面的要求。与此同时,以虚拟仪器为代表的第五代测试技术已经成为测试领域发展的必然趋势,在柴油机测控领域得到了广泛应用。为了满足新时期柴油机测控系统越来越高的要求,本文采用虚拟仪器技术对柴油机测试系统进行了研发,并在前人研究基础上进行了功能扩展和技术改进。此外,在柴油机故障诊断方面,利用神经网络技术进行故障诊断是一个重要发展趋势,国内这方面的研究起步较晚,目前国内绝大多数诊断系统都采用应用最广的BP网络,并且以C语言或调用Matlab神经网络工具箱这两种编程方式来实现,诊断精度普遍不高,学习速度较慢,难以适应实时在线学习和诊断的需要。本文在当前故障诊断研究基础上,综合了现有常用的特征提取方法,针对柴油机故障诊断,以燃油系统为例,增加了神经网络的特征输入量,并涵盖了更多故障状态,在提高神经网络的辨识能力的同时丰富了故障诊断的功能。本文详细论述了几种常用神经网络的结构及其算法,创造性的将虚拟仪器技术引入到故障诊断中。本文以现代测试及虚拟仪器技术为基础,以LabVIEW,Matlab等软件为开发工具,以工业控制计算机为硬件核心,针对某型船用柴油机,设计开发了一套功能相对完善的教学、科研两用的柴油机综合测试及智能故障诊断系统。对于整个系统功能和可靠性,利用柴油机试验台进行了考核试验,表明系统功能完善、测试及诊断精度较高、运行稳定可靠,达到了设计目标。