摘要：机械状态监测是一门新兴学科，起源于航空、航天等高端工业，后来慢慢应用于船自自机械设备的诊断、监测、性能优化和维修预测等过程，机械状态诊断监测技术为社会带来了较大的经济效益。本文先简单介绍船舶机械设备的特点，阐述了船舶机械状态诊断f口监测方法，最后探讨了船舶机诫状态诊断检测技术应用实践。
随着船舶自动化的发展，设备故障问题相应增多，机械状态监测和故障诊断技术维修是现代化船舶机械的有力工具。传统的故障诊断技术己无法准确诊断出船舶机械设备运行状态，我们必须借助新的技术方法，适当地对船舶机械设备进行功能和运行状态监测，提前预测故障，才能更好掌握船舶机械状态，保证船舶机械安全、经济的运行。有资料证明，世界上60%的船舶故障来自机舱，世界各国为保障船舶机械的安全运行，加大了对船舶机械设备的状态监测和技术诊断的研究。
1 船舶机械设备
船舶机械的工作环境大多数比较苛刻，并且它的动力机械构造复杂，形式多样，这些要求船舶动力机械设备应该有较高的可靠性。船舶机械设备的监测和维护已成为船舶营运技术管理的主要内容。虽然船舶动力装置有了较大的提高但还是会出现船舶机械故障。
生活实践证明，船舶机械运行过程中主机，辅助机械都有可能发生故障，其中柴油机故障占首位，排在第二的是轴系。主机故障中，活塞、缸套、曲轴、气阀故障较为多见；在辅助机械故障中，润滑系统故障较多，还包含冷却系统故障、燃油系统故障、压缩空气故障和进化系统故障。以上故障多为长期损耗、老化、损坏、疲劳、断裂、铁锈腐蚀、松脱、缺少润滑、缺水、泄露、堵塞、燃油劣质和虫蚀等多种因素造成。据统计，在四冲程柴油机中，大多都是因为润滑不合适造成曲柄销轴承和主轴承的轴瓦磨损，在二冲程柴油机中，以活塞损伤为主。只要适当的对机械状态监测，出现问题后及时诊断，应该能保证船舶机械的正常运行。
2.船舶机械状态的诊断、监测技术
对船舶机械状态进行监测有助于提前发现问题，这不仅为问题的解决争取了时间，而且提早的维修可以降低维修经费，进而提高设备的利用率。目前在船舶机械状态的诊断和维修中常用以下几种方法。
2.1 油液监测
油液分析法是通过船舶机械设备润滑油中的磨粒含量、磨粒大小和形状变化、油质变化、、铁含量的变化来分析设备的损坏状态。现今，油液监测方法包括光谱分析、铁谱分析、污染度分析和理化分析，并且该分析法形成了离线、在线、离线与在线结合的分析模式。此外中国船级社编写了相应的书目，为油液分析法监测螺旋桨轴、柴油机状态提供了使用说明。
2.2 震动监测
振动监测分析法是指通过对工作中的船舶柴油机产生的振动信号进行测定、分析和处理来获知机械内部零部件的状态并进行诊断。主要有活塞缸套损坏震动监测、气阀漏气故障振动监测和柴油机主轴承的、损坏故障的振动监测这三种。该方法诊断速度快、准确率较高、能够在线诊断，主要应用在船舶动力机械以下的设备诊断检测中。
2.3热力参数监测
热力参数监测分析法通过对运行中的船舶机械的柴油机的气缸压力、排气温度、转动速度、润滑油温度、冷却水进出口温度和排放等这些热力参数的变化进行监测，分析出船舶机械工作状态和故障。
2.4综合监测
综合监测是指将油液监测、振动监测和热力参数监测的多种诊断监测方法综合利用。以掌握大量的诊断知识为前提，采用融合的理念，通过计算机系统来确定船舶机械设备的工作状态和未来故障。
3.船舶机械诊断监测技术的应用实践分析
下面通过船舶机械状态诊断检测技术在我国航道运营企业和水路运输支持系统中的具体应用，来进一步说明该技术的重要性。
（1）湖北航运企业和原武汉水运工程学院在1986年左右，开展了一项对220千瓦拖轮上的某柴油机和船舶齿轮箱进行追踪检测项目。在监测过程中，拖轮的左边主机发现了严重磨损磨粒，经铁谱分析后，由磨粒的颜色推断出磨粒分别是铁和铝，扫面电镜进一步证实了柴油机的缸套活塞组被严重损坏的真实性。在随后的维修中又发现第3、5缸活塞侧面发生损伤，这些与铁谱监测的结果是完全符合的。
（2）随后，原武汉水运工程学院又和当地的一个轮船企业将铁谱监测技术应用到具体的柴油机的工作状态监测和诊断中，在铁谱的监测中，发现柴油机的前端齿轮箱工作异常，因为左主机的磨粒含量增多明显，铁谱中磨粒较大，蓝色磨粒较多，这表明磨粒成分是低合金钢。据相关的操作人员反应，左边主机前端齿轮有异常噪音，结合铁谱分析推断出前端齿轮发生故障，及时拆解检查发现是过桥齿轮发生磨损，对其进行更换后，船舶仍正常工作。通过对20艘不同类别船舶的不同工作阶段的特定型号柴油机进行润滑油采样，分析不同性质船舶主机的磨粒变化和基线值，绘制了具有代表性的磨损形式的磨粒图谱，人们可依照该图谱判断船舶机械主机的磨损情况。
4.结束语
总体来说，船舶机械状态诊断监测技术正朝着仪器和系统，简单和精密，定性分析和定量监测，离线监测和在线诊断等多种手段相融合的方向发展，进而实现技术的网络智能化。船舶机械状态诊断检测技术不但能够缩短我国在系统性船舶维修管理中与发达国家的差距，而且有利于提高船舶机械设备的无故障率，延长船舶机械的使用寿命，大大降低了维修费用。为追赶上船舶智能化发展的脚步，我们应要加大诊断监测技术在船舶机械管理中的应用。
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作者简介
朱炳文（1987年3月一），男，广东广州人，本科，助理工程师，机械状态监测技术方向，