izvkgtuИзвестия КГТУKSTU News1997-3071Калининградский государственный технический университет10.46845/1997-3071-2026-80-95-109izvkgtu-191Research ArticleСУДОСТРОЕНИЕ, МАШИНОСТРОЕНИЕ И ЭНЕРГЕТИКАSHIPBUILDING, MACHINE MANUFACTURING AND POWER ENGINEERINGРазработка прототипа устройства идентификации неисправности информационно-измерительного канала частоты оборотов двигателя внутреннего сгоранияDevelopment of a prototype device for identifying a malfunction of the information-measuring channel of the internal combustion engine speedЖитниковА. А.ZhitnikovA. A.

Александр Андреевич Житников – аспирант кафедры «Системы управления»

Петропавловск-Камчатский

Aleksandr A. Zhitnikov – Postgraduate student of the Department of Control Systems

Petropavlovsk-Kamchatsky

zhitnikov-alexandr@mail.ruМарченкоА. А.MarchenkoA. A.

Алексей Александрович Марченко – кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой «Системы управления»

Петропавловск-Камчатский

Aleksey A. Marchenko – Candidate of Technical sciences, Associate Professor, Head of the Department of Control Systems

Petropavlovsk-Kamchatsky

Marchenko_Alx@inbox.ruКамчатский государственный технический университетРоссияKamchatka State Technical UniversityRussian Federation20263101202608095109Copyright © Житников А.А., Марченко А.А., 20262026Житников А.А., Марченко А.А.Zhitnikov A.A., Marchenko A.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://journal.klgtu.ru/jour/article/view/191

В статье представлены результаты разработки и лабораторной проверки прототипа устройства, предназначенного для оперативного выявления аномалий в работе информационно-измерительных каналов частоты вращения судовых двигателей внутреннего сгорания. Предложенный прототип реализует комплексный подход к диагностике, основанный на одновременном применении двух независимых методов контроля. Первый метод заключается в анализе временных характеристик дискретного сигнала, формируемого индуктивным датчиком частоты вращения: осуществляется измерение длительности и периодичности импульсов, что позволяет выявлять такие неисправности, как обрыв сигнальной цепи, залипание или пропуск импульсов, а также деградацию магнитной системы датчика. Второй метод основан на непрерывном мониторинге уровня унифицированного аналогового токового сигнала стандарта 4–20 мА, используемого в большинстве промышленных систем автоматики. Оценка его статических и динамических характеристик позволяет диагностировать неисправности, связанные с деградацией преобразователя, нестабильностью питания или нарушением целостности линии передачи. Устройство реализовано на базе микроконтроллера. Практическая значимость разработки заключается в возможности существенного сокращения времени локализации и устранения неисправностей информационно-измерительных каналов частоты оборотов за счет автоматического распознавания аномалий без привлечения дополнительных средств диагностики. Кроме того, устройство обеспечивает повышение общей устойчивости функционирования судовой энергетической установки благодаря возможности интеграции диагностической информации в систему управления. В частности, полученные данные могут использоваться для блокировки ложных срабатываний защитных функций, вызванных де-градацией измерительного канала, тем самым предотвращая необоснованные пере-ходы судовой энергетической установки в аварийные режимы и снижая риск неплановых остановок. Таким образом, предложенное решение способствует повышению эксплуатационной надежности и безопасности судовых технических средств.

This article presents the results of the development and laboratory testing of a prototype device designed to quickly detect anomalies in the operation of speed measurement channels in marine internal combustion engines. The proposed prototype implements a comprehensive diagnostic approach based on the simultaneous use of two independent monitoring methods. The first method involves analyzing the temporal characteristics of a discrete signal generated by an inductive speed sensor: measuring the pulse duration and periodicity, which enables the detection of faults such as open circuits, stuck or missing pulses, and degradation of the sensor's magnetic system. The second method is based on continuous monitoring of the standard 4–20 mA analog current signal used in most industrial automation systems. Evaluating its static and dynamic characteristics enables the diagnosis of faults related to converter degradation, power supply instability, or transmission line integrity issues. The device is based on a microcontroller. The practical significance of this development lies in its ability to significantly reduce the time it takes to localize and troubleshoot faults in RPM data and measurement channels by automatically recognizing anomalies without the need for additional diagnostic tools. Furthermore, the device improves the overall operational stability of the ship's power plant by integrating diagnostic information into the control system. Specifically, the obtained data can be used to block false alarms of protective functions caused by measurement channel degradation, thereby preventing unnecessary transitions of the ship's power plant to emergency modes and reducing the risk of unscheduled shutdowns. Thus, the proposed solution contributes to the increased operational reliability and safety of shipboard technical equipment.

датчик частоты оборотовинформационно-измерительный каналсистема управленияалгоритмаварийная остановкааналоговый сигналдискретный сигналspeed sensorinformation-measuring channelcontrol systemalgorithmemergency stopanalog signaldiscrete signalReferencesКоновалов, П. О. Опыт развития и применения в эксплуатации систем мониторинга технического состояния судовых ДВС / П. О. Коновалов, А. А. Иванченко, Г. Л. Ларионов. – DOI: 10.18411/trnio-08-2023-246 // Тенденции развития науки и образования. – 2023. – № 100 (5). – С. 102 – 108. – EDN TWWLBX.Konovalov, P. O. Experience in the Development and Application of Systems for Monitoring the Technical Condition of Marine Internal Combustion Engines / P. O. Konovalov, A. A. Ivanchenko, G. L. Larionov. – DOI: 10.18411/trnio-08-2023-246. – EDN TWWLBX // Trends in the Development of Science and Education. – 2023. – № 100 – (5). – P. 102–108.Kang, Y. J. Hierarchical level fault detection and diagnosis of ship engine systems / Y. J. Kang. – DOI: 10.1016/j.eswa.2022.118814 // Expert Systems with Applications. – 2023. – Vol. 213. – P. 118814.Kang, Y. J. Hierarchical Level Fault Detection and Diagnosis of Ship Engine Systems / Y. J. Kang. – DOI: 10.1016/j.eswa.2022.118814 // Expert Systems with Applications. – 2023. – Vol. 213. – P. 118814.Kougiatsos, N. Distributed cyber-physical framework for sensor fault diagnosis of marine internal combustion engines / N. Kougiatsos, V. A. Reppa. – DOI: 10.1109/TCST.2024.3378992 // IEEE Transactions on Control Systems Technology. – 2024. – Vol. 32. – № 5. – P. 1718–1729.Kougiatsos, N. Distributed Cyber–Physical Framework for Sensor Fault Diagnosis of Marine Internal Combustion Engines / N. Kougiatsos, V. A. Reppa. – DOI: 10.1109/TCST.2024.3378992 // IEEE Transactions on Control Systems Technology. – 2024. – Vol. 32. – № 5. – P. 1718–1729.Orhan, M. Literature review and future research agenda on fault detection and diagnosis studies in marine machinery systems / M. Orhan, M. A. Celik. – DOI: 10.1177/14750902221149291 // Journal of Engineering for the Maritime Environment. – 2024. – Vol. 238. – № 1. – P. 3–21.Orhan, M. Literature review and future research agenda on fault detection and diagnosis studies in marine machinery systems / M. Orhan, M. A. Celik. – DOI: 10.1177/14750902221149291 // Journal of Engineering for the Maritime Environment. – 2024. – Vol. 238. – № 1. – P. 3–21.Velasco-Gallego, C. RADIS: A real-time anomaly detection intelligent system for fault diagnosis of marine machinery / C. Velasco-Gallego, I. Lazakis. – DOI: 10.1016/j.eswa.2022.117634 // Expert Systems with Applications. – 2022. – Vol. 204. – P. 117634.Velasco–Gallego, C. RADIS: A real-time anomaly detection intelligent system for fault diagnosis of marine machinery / C. Velasco-Gallego, I. Lazakis. – DOI: 10.1016/j.eswa.2022.117634 // Expert Systems with Applications. – 2022. – Vol. 204. – P. 117634.Бурков, Д. Е. Применение судовой информационной системы для контроля и мониторинга технического состояния судового оборудования / Д. Е. Бурков. – DOI: 10.21821/2309-5180-2023-15-5-893-902. – EDN PTAEFT // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала Макарова. – 2023. – Т. 15. – № 5. – С. 893–902.Burkov, D. E. Application of a shipboard information system for monitoring and controlling the technical condition of shipboard equipment / D. E. Burkov. – DOI: 10.21821/2309-5180-2023-15-5-893-902. – EDN PTAEFT // Bulletin of the Admiral Makarov State University of Maritime and River Fleet. – 2023. – V. 15. – № 5. – P. 893–902.Валов, Д. С. Системы управления судовыми энергетическими установками автономных судов / Д. С. Валов, С. А. Валгин. – EDN QGRTJJ // Актуальные исследования. – 2023. – № 5 (135). – С. 19–28.Valov, D. S. Control systems for marine power plants of autonomous vessels / D. S. Valov, S. A. Valgin. – EDN QGRTJJ // Current research. – 2023. – №. 5 (135). – P. 19–28.Vrvilo, P. Methods and equipment for analysis and diagnosis of marine engines during navigation / P. Vrvilo. – DOI: 10.1080/15567036.2024.2422568 // Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects. – 2024. – Vol. 46. – № 1. – P. 15808–15824.Vrvilo, P. Methods and equipment for analysis and diagnosis of marine engines during navigation / P. Vrvilo. – DOI: 10.1080/15567036.2024.2422568 // Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects. – 2024. – Vol. 46. – №. 1. – P. 15808–15824.Pagonis, D. N. Sensors and Measurement Systems for Marine Engineering Applications / D. N. Pagonis. – DOI: 10.3390/app14093761 // Applied Sciences. – 2024. – Vol. 14. – № 9. – P. 3761.Pagonis, D. N. Sensors and Measurement Systems for Marine Engineering Applications / D. N. Paganis. – DOI: 10.3390/app14093761 // Applied Sciences. – 2024. – Vol. 14. – № 9. – P. 3761.Kim, D. Explainable anomaly detection framework for maritime main engine sensor data / D. Kim. – DOI: 10.3390/s21155200 // Sensors. – 2021. – Vol. 21. – № 15. – P. 5200.Kim, D. Explainable anomaly detection framework for maritime main engine sensor data / D. Kim. – DOI: 10.3390/s21155200 // Sensors. – 2021. – Vol. 21. – №. 15. – P. 5200.Liu, B. Research on fault early warning of marine diesel engine based on CNN-BiGRU / B. Liu. – DOI: 10.3390/jmse11010056 // Journal of Marine Science and Engineering. – 2022. – Vol. 11. – № 1. – P. 56.Liu, B. Research on fault early warning of marine diesel engine based on CNN-BiGRU / B. Liu. – DOI: 10.3390/jmse11010056 // Journal of Marine Science and Engineering. – 2022. – Vol. 11. – № 1. – P. 56.Jovanović, I. Combined Fault Tree Analysis and Bayesian Network for Reliability Assessment of Marine Internal Combustion Engine / I. Jovanović. – DOI: 10.1007/s11804-025-00692-7 // Journal of Marine Science and Application. – 2023. – №. 2 – P. 1–20.Jovanović, I. Combined Fault Tree Analysis and Bayesian Network for Reliability Assessment of Marine Internal Combustion Engine / I. Jovanović. – DOI: 10.1007/s11804-025-00692-7 // Journal of Marine Science and Application. – 2023. – № 2 – P. 1–20.Jombo, G. Sensor Fault Detection and Diagnosis: Methods and Challenges / G. Jombo, E. Zhang, N. Lu // Proceedings of the 12th IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Processes (Ferrara, 4–7 June 2024) / IFAC SAFEPROCESS. – 2024.Jombo, G. Sensor Fault Detection and Diagnosis: Methods and Challenges / G. Jombo, E. Zhang, N. Lu // Proceedings of the 12th IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Processes (Ferrara, 4–7 June 2024) / IFAC SAFEPROCESS. – 2024.Self-Detection and Self-Diagnosis Methods for Sensors in Intelligent Integrated Sensing System / M. Zhu, J. Li, W. Wang, D. Chen. – DOI: 10.1109/JSEN.2021.3090990 // IEEE Sensors Journal. – 2021. – Vol. 21, № 17. – P. 19247-19254.Self-Detection and Self-Diagnosis Methods for Sensors in Intelligent Integrated Sensing System / M. Zhu, J. Li, W. Wang, D. Chen. – DOI: 10.1109/JSEN.2021.3090990 // IEEE Sensors Journal. – 2021. – Vol. 21, № 17. – P. 19247–19254.Sana, U. A distributed sensor-fault detection and diagnosis framework using machine learning / U. Sana, L. Young, S. Koo. – DOI: 10.1016/j.ins.2020.08.068 // Information Sciences. – 2021. – Vol. 547. – P. 777–796.Sana, U. A distributed sensor-fault detection and diagnosis framework using machine learning / U. Sana, L. Young, S. Koo – DOI 10.1016/j.ins.2020.08.068 // Information Sciences. – 2021. – Vol. 547. – P. 777–796.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.