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船舶机舱是船舶的心脏,位于机舱内的动力装置和电气设施为船舶提供各种能量以保障船舶的正常营运,保障船员正常生活以及帮助船员完成各种作业。船舶机舱是船上各种能量的产生、传递和消耗的重要场所,是整个船舶的核心部分。机舱内除了动力装置和电气设施,还有大量的油料等易燃物及其他可燃物,一旦操作失误或者被遗忘,很容易引起机舱火灾。本研究分析了现有的船舶机舱火灾的研究现状,针对由于船舶动力系统机器运行过程中由于表面高温引起的火灾事故,以及现有船舶机舱温度监测系统的不足之处,以DWT9200成品油船的船舱的动力系统作为研究对象,提出了DWT9200船舶机舱温度检测采集和预测系统的设计。首先,设计DWT9200成品油船机舱温度检测系统,明确温度检测系统的组成,分析并比较了温度检测元件的种类和特点,结合机舱的实际情况,确定了温度检测元件的选型。由于机舱环境复杂,为了确定船舶机舱动力装置和电气设施的温度变化较为明显的位置,根据DWT9200成品油船机舱的布置图,通过对机舱结构的简化,采用UG建立了船舶机舱的三维模型。以简化后的机舱三维模型为模拟对象,运用计算流体力学软件Fluent对机舱动力装置和电气设施的温度场和流场分布进行数值模拟,根据模拟仿真的结果分析布置温度测量点的位置。其次,设计DWT9200成品油船机舱动力装置和电气设施的温度数据采集处理系统。该系统利用热电偶式温度传感器、数据采集电路、ALTERA公司的Cyclone IV-USB2.0多通道数据采集卡组成温度采集系统的硬件部分,以及NI公司开发的LabVIEW软件设计的温度数据显示、回放和保存程序作为该系统的软件部分。再次,设计DWT9200成品油船机舱温度预测系统。鉴于温度预测系统的核心技术为数据预测,分析并研究了现有数据预测方法的发展现状,选取了BP神经网络算法作为温度预警系统的数学算法。根据数据预测的具体流程,对算法的参数预处理,训练样本,测试样本,期望输出进行了研究和选取。利用LabVIEW的图形化编程功能,最终实现了基于BP神经网络的船舶机舱温度预测系统。最后,根据系统的完成情况,对本文进行了总结,并对船舶机舱温度检测采集与预测系统的发展予以展望。