Визначення критичних значень параметрів для практичного застосування експрес-методу діагностики технічного стану суднових дизельних двигунів

2025;
: с. 135 – 150
https://doi.org/10.23939/jeecs2025.02.135
Надіслано: Вересень 17, 2025
Переглянуто: Жовтень 23, 2025
Прийнято: Жовтень 30, 2025

K. Boriak, O. Ihnatenko. (2025). Determination of the critical values of parameters for practical application of the express method of diagnosing the condition of marine diesel engines. Energy Engineering and Control Systems, Vol. 11, No. 2, pp. 135 – 150. https://doi.org/10.23939/jeecs2025.02.135

1
Інститут Військово-морських сил Національного університету “Одеська морська академія”
2
Інститут Військово-морських сил Національного університету “Одеська морська академія”

У цій статті обґрунтовується технічна можливість та доцільність розробки нового експрес-методу діагностики стану дизельних двигунів бойових катерів на основі аналізу показань бортових приладів інформаційної системи керування та стеження за силовою установкою катера. Цей експрес-метод дозволить екіпажам бойових катерів (кораблів) використовувати прогнозне обслуговування суднових механізмів для швидкого виявлення деградаційних процесів під час експлуатації та мінімізації ризику непередбачених відмов (поломок) при виконанні бойових завдань. Суть нового методу полягає в побудові моделі діагностування суднового машинного обладнання на основі аналізу емпіричних критеріїв швидкостей зміни поточних значень визначальних параметрів у виділених часових діапазонах під час прогріву двигунів. В результаті натурних випробувань були визначені визначальні параметри та встановлені їх граничні нормалізовані швидкості зміни, перевищення яких може призвести до аварійних ситуацій.

  1. Shull, Peter J., ed. (2002). Nondestructive Evaluation: Theory, Techniques, and Applications. New York: Marcel Dekker, Inchttps://doi.org/10.1201/9780203911068
  2. Strelkovskaya, L. A. (2016). Selection of Information for Expert System of the Assessment of Technical Condition of the Ship Internal Combustion Engine in Use. Information Technologies, no. 1 (14), 320–328. http://en.crb.com.ua/nvksma/article/view/785/782. (in Russian)
  3. Tymkiv, A. V., and V. G. Denisoff. (2013). Methods and Ways of Diagnosing the Ship’s Powerplant. Ship’s Powerplants, 32, 113–123. http://seu.onma.edu.ua/wp-content/uploads/2020/09/2013_32_32_18_11_13.pdf. (in Russian)
  4. Saufi, S. R, Z. A. B. Ahmad, M. S. Leong, and M. H. Lim. (2019). Challenges and Opportunities of Deep Learning Models for Machinery Fault Detection and Diagnosis: A Review. IEEE Access, vol. 7: 122644–122662. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2938227
  5. Cerquitelli, T., N. Nikolakis, N. O’Mahony, E. Macii, M. Ippolito, and S. Makris, eds. (2021). Predictive Maintenance in Smart Factories: Architectures, Methodologies, and Use-cases. Singapore: Springer Nature Singapore Pte Ltd. https://doi.org/10.1007/978-981-16-2940-2
  6. Budde, L., R. Hänggi, T. Friedli, and A. Rüedy. (2023). Smart Factory Navigator: Identifying and Implementing the Most Beneficial Use Cases for Your Company—44 Use Cases That Will Drive Your Operational Performance and Digital Service Business. Cham: Springer Nature Switzerland AG. https://doi.org/10.1007/978-3-031-17254-0
  7. Chen, X., S. Wang, B. Qiao, and Q. Chen. (2018). Basic Research on Machinery Fault Diagnostics: Past, Present, and Future Trends. Frontiers of Mechanical Engineering, 13, 264–291. https://doi.org/10.1007/s11465-018-0472-3
  8. Wysocki, J., and K. Witkowski. (2023). Increasing the Efficiency of Marine Engine Parametric Diagnostics Based on Analyses of Indicator Diagrams and Heat-Release Characteristics. Energies, 16(17): 6240. https://doi.org/10.3390/en16176240.
  9. Varbanets, R., D. Minchev, Y. Kucherenko, V. Zalozh, O. Kyrylash, and T. Tarasenko. (2024). Methods of Real-Time Parametric Diagnostics for Marine Diesel Engine. Polish Maritime Research, 3 (123), 71–84. https://doi.org/10.20998/0419-8719.2024.1.09.
  10. Chen, M., H. Gan, and H. Wu. (2024). Research on Fault Diagnosis Method for Marine Diesel Engines Based on Multi-Scale Attention Mechanism Transformer. Journal of Marine Science and Engineering, 12(12), 2348. https://doi.org/10.3390/jmse12122348.
  11. Peretiaka, N., K. Boriak, and O. Vatrenko. (2020). Improving the Thermal Method for Assessing the Technical Condition of Rolling Bearings Based on the Heating Rate Criterion. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 5, no. 1 (107): 118–126. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.212540.
  12. Peretiaka, N. (2017). Analysis of Experimental Tests of Generator Drive Gearboxes from the Middle Part of the Axle of the Wheelset of Passenger Coach. Collection of Scientific Papers of the Military Institute under Taras Shevchenko National University of Kiev, no. 55: 81–92, https://miljournals.knu.ua/index.php/zbirnuk/article/view/196. (in Ukrainian)
  13. Oliynyk, K. A. (2021). General Requirements for Designing the Combat Ships and Boats of the Navy of the Ukrainian Armed Forces. Maritime Strategy of the State. Development and Implementation of the Maritime Potential of Ukraine: Materials of International Scientific Forum. Kiev: Ivan Cherniahovski National Defence University of Ukraine: 109–112. https://nuou.org.ua/nauka/confi/morska-strategya-derzhavi.-rozvitok-ta-realzaczya-morskogo-poten.html. (in Ukrainian)
  14. Boriak, K., and O. Ihnatenko. (2024). An Express Method of Forecasting the Development of Degradation Processes in Ship’s Mechanisms Using Current Information through On-board Instruments. Proceedings of Odesa Polytechnic University, Issue 2(70), 131-142. https://doi.org/10.15276/opu.2.70.2024.15.
  15. Operating Instructions: Diesel Engine 20V4000M93x, MS150048/05E. (2018). MTU Friedrichshafen GmbH.
  16. Caterpillar Inc. Website: https://www.caterpillar.com. (Accessed on September 16, 2025)