Прогнозирование интенсивности износа поршневых колец судового главного двигателя c использованием нейронных сетей

Abstract

В статье показаны результаты применения нейронной сети для аппроксимации данных экспериментальных исследований износа керамометаллического покрытия поршневых колец судовых двигателей. Предложена структурная схема, качественно описывающая неоднозначный характер связи износа с набором эксплуатационных параметров. Проведены измерения покрытия поршневых колец действующих судовых двигателей 6S50ME-C-GI с электронным управлением. Установлено, что от состояния поршневых колец судового главного двигателя зависит ряд параметров, определяющих условия функционирования и надежность работы двигателя в целом. Проведен факторный анализ влияния конструктивных и технологических параметров на износ поршневых колец. В качестве основных факторов, влияющих на износ, выбраны удельный расход цилиндрового масла и мощность двигателя. Для обработки накопленных данных использовалась нейронная сеть. С учетом размера обучающих данных показана структура сети, описывающая функционально связь расхода топлива и мощности двигателя с износом, определены массивы данных для её работы и проведено обучение сети. В результате работы нейронной сети получена аппроксимирующая поверхность износа колец и комбинации значащих параметров, при котором износ максимален. Полученные результаты могут быть применены на практике для выработки алгоритма, прогнозирующего календарную дату капитального ремонта цилиндра с учетом факторов износа.