船舶動力裝置智能故障診斷技術分析

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摘要：動力裝置是船舶運行的核心裝置，動力裝置能否正常運轉將會直接影響到船舶航行期間的穩(wěn)定性與安全性，科學有效的故障診斷技術正是保障動力裝置安全運轉的關鍵。通過對船舶動力裝置展開分析，并結合實際對智能故障診斷技術提出個人看法，希望為智能故障診斷技術在船舶動力裝置中的應用帶來參考，進而讓船舶的航行效果得到進一步提高。

關鍵詞：船舶；動力裝置；智能故障診斷技術

船舶動力裝置作為支撐船舶行業(yè)的關鍵，隨著科技發(fā)展船舶動力裝置變得越來越復雜，復雜性偏高的船舶動力裝置在發(fā)生故障后，其維修、診斷難度也在增大。通過合理利用智能故障診斷技術對船舶動力裝置進行故障診斷與監(jiān)測，能夠在一定程度上提高船舶動力裝置的運行安全性。因此，有必要對智能故障診斷技術在船舶動力裝置中的運用進行研究。

1智能故障診斷技術國內外研究現(xiàn)狀

1.1信號獲取

1）熱工參數(shù)信號。爆發(fā)壓力、排溫等熱工參數(shù)會反映出設備各個部件的運行情況，在對排氣系統(tǒng)堵塞等異常故障判斷時，可以利用該信號來進行診斷。外國學者Rubio等在監(jiān)測了柴油機運行的同時完善了對應的數(shù)據(jù)庫，而我國專家駱康明等則規(guī)劃設計出了熱工參數(shù)智能檢測儀，該設備能夠在運行期間針對船舶動力裝置開展信號的自動檢測。2）振動信號。船舶動力裝置能夠通過柴油機機體振動、表面局部振動等方式來完成對燃油系統(tǒng)、配氣機構等零部件的故障診斷，利用振動信號所開展的診斷具有速度快、精度高等優(yōu)勢。對于船舶動力裝置而言，振動信號可以在早期故障預報以及故障在線監(jiān)測中發(fā)揮出應有的價值。國外學者利用雅典加速度傳感器針對氣缸振動信號開展了故障特征分析，在分析中發(fā)現(xiàn)了振動信號在不同狀態(tài)下存在振動頻率上的巨大差異。國內學者則結合振動信號傳遞提出了振動傳感器的布置優(yōu)化模式，這也為船舶動力裝置的故障診斷提供了幫助。3）其他信號。采用激光診斷的方式能夠實現(xiàn)對柴油機缸內燃燒過程的全面監(jiān)測，而柴油機效率損失等異常問題則能夠利用瞬時轉矩來進行判斷。智能故障診斷系統(tǒng)能夠利用的各種信號有很多，只要能夠合理進行信號利用，就能夠讓船舶動力裝置的故障分析準確性得到大幅提高。通過多種物理信號對船舶動力裝置狀態(tài)的影響進行監(jiān)測，可以在一定程度上為智能算法的運用奠定基礎，進而保證船舶動力裝置的故障檢測質量。

1.2故障特征提取

1）振動信號特征提取。國外學者Charles等采用快速傅里葉變換對曲軸的扭轉振動信號故障特征進行了提取，其他國外學者同樣發(fā)現(xiàn)了提取振動信號故障特征的方法[1]。通過采用超限學習機來實現(xiàn)故障特征的分類，能夠讓異常故障診斷變得更加簡單。國內學者同樣對故障特征有所研究，如暢志明等便以EEMD為核心對柴油機氣門間隙開展了故障特征提取。2）特征提取的作用。故障特征提取能夠為船舶動力裝置故障判斷帶來非常多的幫助，無論實時故障預測還是故障分析，都可以通過提取故障特征的方式來加強對于故障情況的了解。而且基于故障特征提取還可以對智能故障診斷技術做出進一步優(yōu)化。就目前而言，國內外學者在故障特征提取這一領域已經(jīng)獲得了令世界矚目的成就，很多研究成果都能夠適用于船舶航行時的復雜工況，很多研究仍處于驗證階段，想要在實船故障診斷中加強對于故障特征提取的利用，還需要對相關研究進行實踐與優(yōu)化。

1.3故障識別與故障預測

1）故障識別。學者Kowalski等以極限學習機算法為核心專門提出了柴油機智能故障診斷方法，這種診斷方法可以在船舶柴油機中進行使用，還可以在保證響應速度的同時有效提高故障診斷時的準確性[2]。國內學者蔣一然等通過結合遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡，同樣提出了相關的智能故障診斷方法，國內外都針對故障識別開展了深入研究，這意味著智能故障診斷可以多種方式來進行，只要找到合適的智能故障診斷模式，就能夠讓船舶動力裝置的故障診斷效果得到保障。2）故障預測。故障預測是故障監(jiān)測模式，通過針對運行狀態(tài)來進行檢測能夠實現(xiàn)對設備故障情況的判斷。諸如神經(jīng)網(wǎng)絡、形態(tài)濾波等都可以作為國內外學者實現(xiàn)故障預測的重要參考。通過在研究期間持續(xù)推陳出新，令故障預測時的效率與響應速度不斷提高，進而讓船舶在航行期間獲得更多保障。

2船舶動力裝置智能故障診斷技術應用

2.1以智能算法為核心的船舶動力裝置故障診斷平臺

1）以云平臺為主的數(shù)據(jù)監(jiān)測系統(tǒng)。數(shù)據(jù)信號的獲取是船舶動力裝置進行智能故障診斷的先決條件，通過采用衛(wèi)星通信的云平臺，能夠實現(xiàn)對船舶動力裝置運行情況的遠程監(jiān)管，降低計算機計算存在的制約性。在此期間，通過組建完善的數(shù)據(jù)監(jiān)測體系，還能夠為船舶提供數(shù)據(jù)備份與共享，進而加速對智能故障診斷技術的完善。2）數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)是船舶推行智能故障診斷的關鍵與重要資源。對于船舶而言，船舶動力裝置所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有非常多的重要信息，機械健康狀況完全能夠在船舶動力裝置數(shù)據(jù)中有所體現(xiàn)。在完善智能故障診斷平臺時，需要關注狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)庫，以此來加強對數(shù)據(jù)挖掘技術的應用。而且數(shù)據(jù)庫還能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息共享，因此船舶動力裝置必須借助數(shù)據(jù)庫讓智能故障診斷技術真正實現(xiàn)實船應用。3）數(shù)據(jù)挖掘。智能故障診斷系統(tǒng)會對船舶動力裝置機械運行狀態(tài)進行監(jiān)測，監(jiān)測期間所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是實現(xiàn)故障診斷的核心。當監(jiān)測數(shù)據(jù)達到一定規(guī)模后，便要通過數(shù)據(jù)挖掘的方式來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)信息的篩選，船舶機械工況將有可能因為其他隨機因素而受到干擾，此時的數(shù)據(jù)中往往存在非常多的無效數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)挖掘則是保證數(shù)據(jù)信息有效性的一種方式。從長遠角度出發(fā)，數(shù)據(jù)挖掘將成為大數(shù)據(jù)時代智能故障診斷今后的發(fā)展方向，因此必須提高對于數(shù)據(jù)挖掘技術的認知，以此來讓智能故障診斷變得更好[3]。4）自學習故障診斷平臺。機械設備在長期運行期間，不同工況下的運行參數(shù)往往存在非常強的耦合性，很難通過人工識別的方式來確定故障特征參數(shù)，即便利用傳統(tǒng)理論、經(jīng)驗分析等方式來針對故障信號特征進行提取，也很難保證信號提取效果。通過云平臺不斷積累機械設備的運行參數(shù)，則能夠潛移默化地增加數(shù)據(jù)樣本。智能算法通過對平臺的數(shù)據(jù)信息進行分析與識別，可以讓數(shù)據(jù)信息的準確性有所提高。除此之外，還可以通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡等方式來實現(xiàn)機械故障情況的智能判斷。5）船舶動力裝置狀態(tài)監(jiān)測。通過故障診斷平臺進行船舶動力裝置的狀態(tài)監(jiān)測，能夠結合運行情況來實現(xiàn)故障問題預測。通過提前掌握大致的故障信息，能夠在一定程度上將故障問題消除在發(fā)生之前。船舶動力裝置故障監(jiān)測是智能故障診斷的重要環(huán)節(jié)，狀態(tài)監(jiān)測可以有效降低人力、物力的消耗，并規(guī)避風險問題的發(fā)生。6）模型、數(shù)據(jù)故障診斷的融合。在專家系統(tǒng)中，知識庫數(shù)據(jù)多數(shù)都來自于專家以及運維人員所積累的寶貴經(jīng)驗。這部分數(shù)據(jù)信息存在較為明顯的非結構化傾向，在實船操作中，很難真正得到應用。若選擇針對專家數(shù)據(jù)信息來開展總結與歸納，或者利用智能算法將內容總結到云平臺數(shù)據(jù)庫，可以讓智能診斷系統(tǒng)后續(xù)的故障特征提取工作變得更加簡單。

2.2智能故障診斷系統(tǒng)需求

1）軟硬件分離。對于智能故障診斷系統(tǒng)而言，為了保證運行質量，必須保證軟件運行期間不受終端硬件變化所帶來的影響，用戶若需要對硬件設備進行更換，只要通過簡單的裝配便可以重新運行軟件功能，軟硬件分離可以在一定程度上提高系統(tǒng)靈活性，避免因為捆綁硬件而影響到系統(tǒng)的正常運行。2）可定制系統(tǒng)分析診斷功能。船舶動力裝置非常復雜，不同的設備其振動診斷模式存在明顯差異性，智能診斷系統(tǒng)需要允許用戶自行添加、刪除設備信息，通過對系統(tǒng)振動測點、工藝測點進行合理調整，能夠讓系統(tǒng)運行變得更加具有個性化。在此期間，系統(tǒng)可以針對分析診斷模塊來開展組態(tài)，組態(tài)結束后通過系統(tǒng)打包發(fā)布來提高系統(tǒng)價值[4]。3）海量數(shù)據(jù)管理。大型船舶的動力裝置在開展故障診斷，振動測點往往多而復雜，只有長時間對船舶數(shù)據(jù)進行保存才能夠有效掌握設備的實際運行情況，進而讓設備狀態(tài)監(jiān)測以及故障診斷的處理變得更加簡單。通過對海量數(shù)據(jù)進行管理優(yōu)化，能夠讓船舶的所有數(shù)據(jù)信息發(fā)揮出極高的價值。4）系統(tǒng)權限管理。權限管理包括系統(tǒng)登錄、密碼等管理內容，該功能的主要作用是提高數(shù)據(jù)信息安全性，確保智能故障診斷系統(tǒng)得以穩(wěn)定運行。系統(tǒng)根據(jù)使用方管理要求的不同將會給崗位用戶提供對應等級的工作權限，以此來保證不同等級工作人員的正常工作。5）遠程訪問。授權用戶在局域網(wǎng)內可以實現(xiàn)遠程訪問與管理，必要時還可以通過Web來完成對動力裝置運行狀態(tài)的判斷。除此之外，系統(tǒng)運行期間必須具有這足夠的擴展性，這樣便可以在科技變得更加發(fā)達后及時完成對系統(tǒng)的優(yōu)化與升級。

2.3故障診斷系統(tǒng)設計

1）系統(tǒng)組態(tài)分析。結合系統(tǒng)結構能夠完成對Web、監(jiān)測等子系統(tǒng)的規(guī)劃設計，其中Web子系統(tǒng)能夠有效提供人機互動界面，而監(jiān)測子系統(tǒng)隨著可以實現(xiàn)對FFT、軸心軌跡等方面的分析，不同的子系統(tǒng)的功能相互關聯(lián)且獨立。船舶動力裝置存在大批量旋轉機械設備，所有設備的監(jiān)測診斷都具有明顯差異，智能化故障診斷系統(tǒng)需要針對不同的設備提供對應的監(jiān)測方案與分析診斷工具。傳統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測與診斷系統(tǒng)會針對具體設備進行布置與跟蹤，無法適應船舶動力裝置所面對各種復雜環(huán)境。通過組態(tài)軟件的方式來進行系統(tǒng)的柔性化開發(fā)，讓軟件更加適應外部環(huán)境變化，工控組態(tài)軟件的組態(tài)模式有表格、組態(tài)字法等，不同的方法存在非常大的差異性，只有結合實際需求來選擇適合的組態(tài)方法才能夠滿足用戶的需求。表格法具有直觀性，而組態(tài)字法則更加復雜，因為要針對具有特定含義的二進制字節(jié)來實現(xiàn)組態(tài)，所以很難保證組態(tài)效果。在船舶動力裝置中，通過將組態(tài)表格法與階梯圖法相結合，能夠讓組態(tài)效果達到最佳，船舶動力裝置對于故障診斷系統(tǒng)的需求。系統(tǒng)在設計期間可以將相同生產(chǎn)流程設備當作同一單元，以此來實現(xiàn)集中監(jiān)測管理。組態(tài)期間要優(yōu)先針對單元進行組態(tài)，通過添加、刪除機組設備等方式來生成數(shù)據(jù)庫表并交付至最終用戶，然后針對測點開展組態(tài)，測點組態(tài)可以對設備振動、工藝測點進行管理，管理后所生成的數(shù)據(jù)表更加適用于用戶的實際情況。2）系統(tǒng)實現(xiàn)。通過智能故障診斷系統(tǒng)能夠實現(xiàn)對船舶動力裝置關鍵設備的統(tǒng)一管理，例如主推進汽輪機、發(fā)電機組等關系到船舶運行安全問題的核心設備都可以在系統(tǒng)中完成統(tǒng)一管理，這種集中管理模式不僅能夠讓船舶動力裝置在運轉期間及時發(fā)現(xiàn)故障，還能夠實現(xiàn)對設備各項運行數(shù)據(jù)的存儲與管理，進而實現(xiàn)對設備運行趨勢的合理分析。設備狀態(tài)的有效評估能夠讓設備運行穩(wěn)定性得到保障[5]。

3結語

智能故障診斷能夠實現(xiàn)對系統(tǒng)智能化、自動化的診斷，降低故障問題所造成的影響。通過對船舶動力裝置智能故障診斷進行研究，可以有效提高船舶運行質量與安全性。相信隨著更多人了解到智能故障診斷的重要性以及方法，船舶動力裝置的故障診斷一定會更加完善。

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作者：尹毅 單位：江南造船集團有限責任公司