ANALYSIS OF EXISTING METHODS FOR DIAGNOSTIC OF SHIP PUMPS

Authors

DOI:

https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.2.1.36

Keywords:

sensor monitoring, vibration diagnostics, ship systems, machine learning, reliability, adaptive algorithms

Abstract

The reliability of the operation of ship auxiliary systems directly depends on the effectiveness of the diagnostics of pumping equipment, which provides fluid circulation, cooling, lubrication, fuel pumping and other technological processes. The relevance of the study is due to the implementation of autonomous shipping concepts and the need for predictive maintenance. The purpose of the article is a systematic analysis of existing methods for diagnosing ship pumps, determining their advantages and limitations in marine operation, as well as the formation of applied recommendations for increasing the efficiency of technical monitoring of pumping equipment. The research methodology provided for a critical review of the literature, classification and comparative analysis of diagnostic methods according to the criteria of accuracy, efficiency, adaptability and integration into ship systems. Both traditional (vibration, thermal, parametric control) and modern approaches were considered, in particular, artificial intelligence methods. The results of the study showed that none of the methods is universal: each has limitations in accuracy or adaptability to marine conditions. The most promising is a combined approach using multi-sensor monitoring and adaptive analysis algorithms.The implementation of continuous monitoring based on IoT technologies, the development of diagnostic regulations and the formation of databases of diagnostic features are proposed, which will allow for an increase in the level of preventive maintenance. The practical value of the results lies in the possibility of their use in the development of ship maintenance systems, the modernization of fleet standards and the training of ship mechanics. The scientific novelty of the article lies in the targeted focus on pumping equipment as an object of diagnostics and in identifying areas for standardization, integration and intellectualization of monitoring systems. The proposed approaches can be used as the basis for further research on the creation of digital models of the technical condition of pumps as part of ship auxiliary installations.

References

Мельник О., Сорока В. Вібродіагностика головної енергетичної установки суден: вдосконалення та інтеграція методів. Вісник Приазовського Державного Технічного Університету. Серія: Технічні науки. 2023. № 47. С. 349–359. URL: https://doi.org/10.31498/2225-6733.47.2023.300121 (дата звернення: 20.05.2025).

Cabuk A. Experimental IoT study on fault detection and preventive apparatus using Node-RED ship’s main engine cooling water pump motor. Engineering Failure Analysis. 2022. Vol. 138. Article 106310. URL: https://doi.org/10.1016/ j.engfailanal.2022.106310 (дата звернення: 20.05.2025).

Investigation of failure causes of oil pump based on operating conditions / J.-J. Lee et al. Applied Sciences. 2023. Vol. 13. No. 7. Article 4308. URL: https://doi.org/10.3390/app13074308 (дата звернення: 20.05.2025).

Тараненко С., Голубєва С. Використання «дерева відмов» як логіко-ймовірнісного методу аналізу суднових електродвигунів. Транспортні системи і технології. 2022. № 40. С. 149–158. URL: https://doi.org/10.32703/2617- 9040-2022-40-13 (дата звернення: 20.05.2025).

Тараненко С., Голубєва С. Аналіз показників надійності суднових електродвигунів, що використовуються у сучасному судновому обладнанні. Водний транспорт: Збірник наукових праць. 2021. № 2(33). С. 5–12. URL: https://vt.duit.in.ua/index.php/home/article/view/165/129 (дата звернення: 20.05.2025).

Курносенко Д. Методи дослідження параметрів працездатності елементів системи мащення та трибосполучень суднових двигунів внутрішнього згоряння. II Міжнародна науково-практична морська конференція кафедри СЕУ і ТЕ Одеського національного морського університету (MPP&O-2020 (Marine Power Plants and Operation), квітень 2020): матеріали. Одеса: Одеський національний морський університет, 2020. С. 151–155. URL: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.19286.40006 (дата звернення: 20.05.2025).

Dionysiou K., Bolbo, V., Theotokatos G. A functional model-based approach for ship systems safety and reliability analysis: Application to a cruise ship lubricating oil system. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part M: Journal of Engineering for the Maritime Environment. 2022. Vol. 236. No. 1. P. 228–244. URL: https://doi.org/ 10.1177/14750902211004204 (дата звернення: 20.05.2025).

Sharko O., Yanenko A. Modeling of intelligent software for the diagnosis and monitoring of ship power plant components using Markov chains. Science-intensive technologies. 2023. Vol. 3. No. 59. P. 251–261. URL: https://doi.org/ 10.18372/2310-5461.59.17946 (дата звернення: 20.05.2025).

Current status and applications for hydraulic pump fault diagnosis: A review / Y. Yang et al. Sensors. 2022. Vol. 22. No. 24. Article 9714. URL: https://doi.org/10.3390/s22249714 (дата звернення: 20.05.2025).

Review of condition monitoring and fault diagnosis for marine power systems / X. Xu et al. Transportation Safety and Environment. 2021. Vol. 3. No. 2. P. 85–102. URL: https://doi.org/10.1093/tse/tdab005 (дата звернення: 20.05.2025).

Ship diesel engine fault diagnosis using data science and machine learning / M. Pająk et al. Electronics. 2023. Vol. 12. No. 18. Article 3860. URL: https://doi.org/10.3390/electronics12183860 (дата звернення: 20.05.2025).

Girtler J., Rudnicki J. Quantumness in diagnostics of marine internal combustion engines and other ship power plant machines. Polish Maritime Research. 2023. No. 4. P. 110–119. URL: https://doi.org/10.2478/pomr-2023-0064 (дата звернення: 20.05.2025).

Adamkiewicz A., Nikończuk P. An attempt at applying machine learning in diagnosing marine ship engine turbochargers. Eksploatacja i Niezawodność. 2022. Vol. 24. No. 4. P. 795–804. URL: http://doi.org/10.17531/ein.2022.4.19 (дата звернення: 20.05.2025).

Кононенко А., Слабко В. Реалізація неперервної освіти в процесі формування професійної компетентності майбутніх суднових механіків. Науковий часопис. Серія 5. Педагогічні науки: реалії та перспективи. 2024. № 101. С. 20–25. URL: https://doi.org/10.31392/UDU-nc.series5.2024.101.04 (дата звернення: 20.05.2025).

Чимшир В. Сучасні підходи до високоефективного використання засобів транспорту: колективна монографія. Ізмаїл : ДІ НУ «ОМА», 2020. 472 с. URL: https://dinuoma.com.ua/wp-content/uploads/2021/04/monografia2020.pdf (дата звернення: 20.05.2025).

Published

2025-06-05