智能船舶（精选7篇）
智能船舶 篇1
为了保证船舶可以正常的运行, 船舶发电机也在不断改进, 功能的不断完善, 系统不断地精密化, 运行时间不断增加, 导致电机的负荷不断加重, 结构复杂化, 系统之间也变得复杂化, 致使发电机的故障率也加大。因此传统的人工诊断方法已经跟不上信息化的时代, 船舶智能诊断技术已经应用到实际中, 其精确、快速的诊断提高了故障维修的速度, 减缓事故的发生, 确保船舶正常的运行。
1故障诊断系统的定义
在一定条件下通过某种手段查明是哪个系统出现了问题, 出现了什么问题, 问题严重性, 问题的解决方法, 以及预测某个问题的发展程度做好准备等, 即指通过表面想象去判断其本质, 用现在和过去的现象推测未来。在船舶发电机系统中, 可以通过船舶各项可测量的参数以及船舶各项部件的运行状况去判断设备的运行状况, 出现异常就需判断其故障的原因与位置, 做好预防措施。故障诊断就是通过检查各项部件的参数及征兆等信息对设备进行全面的识别, 完成设备诊断的过程。为了更方便的获取信息, 减少不必要的麻烦, 智能故障诊断技术很大程度上符合人们的要求, 更方便实施。
常见故障与智能故障诊断方法
发电机常见的故障
船舶发电机主要故障有:转子故障、轴承故障、气隙偏心故障和定子故障等。其多表现在机械类和电气类故障, 其中机械类主要有转子轴承的不转动、轴承异常噪声及振动、发电过热等故障。电气类主要包括正常操作、启动和空载运行三个方面, 在正常操作中可能会因电压的突变引起操作使电压的异常;在启动时可能出现电压值忽高忽低, 或无电压的现象;在空载运行中正常的电压由于加入负载导致电压的波动等。
智能诊断方法
1. 知识故障诊断法
知识故障诊断法包括专家系统的故障诊断法、人工神经网络故障诊断法和模糊逻辑推理诊断法。
专家系统故障诊断法是指由业内专家的经验所建立的, 当船舶发电机正常运行时发生故障时, 系统会自动检查出是那个部位出现了问题给出合理化建议。系统还可以记录不能识别的故障, 等待专家来处理, 记录处理方法, 完善系统资料。使系统智能化逐渐加强, 应用在各个系统中。
人工神经网络具有并行处理、自主学习和处理非线性的能力, 而且不用建立数学模型, 所以在非线性故障中非常适合。系统可以设置多种神经网络模式, 每种模式是根据特定的学习方法, 把收集的频率及信号设为神经网络的输入, 并设定输出的条件, 进行网络练习, 确定准确的权值。通过对网络模式的编辑, 把异常信号输入整理好的神经网络系统, 系统则可以自动对其进行网络处理, 明确指出故障部位以及处理方法。
模糊逻辑推理诊断法是把专家知识结构和基本出处理法结合在一起, 形成一个模糊逻辑的存储库, 充分利用已有的资源和经验, 找到更适合的处理方法, 在故障诊断中合理的运用。
2. 信号处理方法
信号处理方法中的典型是小波变换诊断法, 不需要精确的数学模型, 简单方便, 因此适用性是非常好的。
小波变换诊断方法是通过检测信号波动、异常来找出信号异常的位置, 也可以检测信号频率的波动。所以小波变化诊断法可以通过信号来处理设备的异常故障。
3.信号处理方法
是指利用外观估测器输出的估计值和实际测取的数值进行数据分析, 推测故障发生的原因与位置。
单纯使用一种方法很难起到很好的效果, 在船舶发电机现实应用中, 可以根据问题的情况结合使用各种故障诊断方法对故障进行处理, 把各自的优势结合起来方便处理故障。
2的发展现状船舶发电机智能故障诊断法
发展历程
故障诊断技术经过数年的发展, 已经成为世界各国关注以及研究的重点。初期时, 由于社会经济发展有限, 生产水平和科学技术的落后, 人们对故障诊断的认识还是比较浅薄。基本都是出现问题了, 才去解决, 这会浪费很多时间与精力, 而且导致停止运行, 会造成很大的经济损失。伴随着世界经济的发展, 科学技术的不断推进, 人们已经认识到了故障诊断的重要性。开始对其进行定期的检查与维修, 做好一系列的监控预防工作, 处于预知维修阶段。这样诊断工作有了很大的提高, 减少故障发生频率。
我国故障诊断技术同样也是随着社会经济的发展不断完善, 主要有两个进程阶段:在二十世纪七十年代末我国就开始对国外的先进思想开始学习, 对一些故障诊断方法有了初步的认识。在二十世纪八十年代初, 我国就开始全方位的学习研究故障诊断法, 以及从国外学习智能故障诊断法, 这使故障诊断的研究在我国有了新的里程碑, 推动了故障诊断的发展并取得了影响世界的新成果。如:刘彦呈教授对船舶发电机电闸间短路故障新的诊断识别方法与解决方式;党存裕教授对船舶发电机数学模型的仿真。获取了大量数据样本, 利用神经网络进行诊断识别取得了巨大成绩等。
故障诊断技术在这30多年中, 不断改进又有了翻天覆地的改变, 从最开始的简单化到技术化再到智能化不断地飞跃。简单化阶段主要是由人员进行维修, 设备简单, 只能通过个人的经验来进行推测诊断, 这种方法简单化, 但对维修人员的技术要求非常高, 局限性比较大, 还费时费力;技术化阶段是利用建立数据模型, 运用动态测试技术和传感技术处理信号的故障诊断方法, 但对数据模型的建立要求需要非常精确, 否则就会有误差, 效果不是特别的理想化;智能化是利用专家系统的故障诊断法、人工神经网络故障诊断法和模糊逻辑推理诊断法。各种方法的配合下已经有了很大改进, 但智能诊断法还需不断地完善。
未来的发展趋势
船舶发电机是一个非线性函数系统, 而且复杂多样, 致使其故障的诊断十分困难, 因此应该把先进的科学诊断法与传统的经验相结合起来, 把船舶发电机智能诊断技术沿着智能化, 通用化, 综合化方向发展。例如:
1.神经网络的完善。
2. 神经网络与信号处理的结合。
3. 神经网络与诊断理论的融合。
4. 智能化系统的通用化和微型化等。
3总结
船舶发电机是船舶发电系统的核心, 伴随着科学技术的不断发展, 船舶发电机正朝着精密化、高速化、集成化和大型化发展, 船舶发电机故障智能诊断系统的发展也要随之改变。智能化诊断是适应社会科学发展趋势的一种有效措施。智能诊断系统在实际运行中能更快的发现故障, 给予解决故障的方法, 避免巨大的经济损失和人员的伤亡。因此船舶发电机智能故障诊断系统的不断完善有着重要的意义。
智能船舶 篇2
主动融入 引领发展
为了解决这些困扰，就需要考虑新的价值问题。价值在人类发展过程中，推动了工业技术革命，而价值需求就是工业界新革命的标志。回顾工业革命变革的历史，在“工业1.0”时代诞生了蒸汽机；在“工业2.0”时代，人类对于生产效率的渴望和追求，实现了流水线的生产。再往后发展，在“工业3.0”的信息化时代，大家对于信息的需求和渴望得到充分激发。而现在，自动化、机械化和信息化，已遍布人类生产生活的各个领域。那么如何把机械化和信息化进行融合，是中国工业体系应该关注的焦点。现在船舶行业处于一种困境，需求低迷，如何在这种情况下走出困境，在船舶制造领域寻求突破，如何创造新的需求，是船舶行业需要共同思考的问题。在国家产业结构调整的过程中，一直强调在供给端通过化解过剩产能实现产业结构的优化，但我们也应该看到，在信息时代，调整产业结构更应该重点关注需求方。
从“工业1.0”时代到“工业4.0”时代，每一个阶段都是价值需求和技术进步达到一定程度的必然结果。而现在的智能工业时代，利用大数据的挖掘、分析、服务，来实现智能化，将让过去信息化的信息更有价值，让信息能够为工业提供更多创新。“工业4.0”由德国最先提出，德国政府在《高技术战略2020》中将“工业4.0”列为十大未来项目之一。所谓“工业4.0”，就是以网络为依托，以数据为基础，以分析与挖掘网络——实体融合系统（CPS）技术为核心，通过更敏捷、更高效的分析、关联、评估、预测、优化决策等能力的实现，面向各类用户提供满足需求的信息服务支持与活动指导，达到装备与信息的智能化紧偶合。“工业4.0”的实质就是装备与信息的智能化紧偶合，信息化与机械化更深度的融合。而这其实就决定了，船舶行业迫切需要融入“工业4.0”的浪潮。因为，船舶企业都是涉及重资产的企业，随时面临成本、管理还有技术方面的压力。在过去30多年的发展中，我国不少船企已经具备了一定的自动化和信息化水平，在此基础上，如何以市场为导向，使未来的船舶向定制化、规模化和管理精细化发展，如何能够以最小的代价获取最大利益，将是这些企业最大的愿望。因此，船舶行业对“工业4.0”的需求应该是强烈的，尤其是在当前发展海洋经济、维护海洋权益、建设海洋强国的新时期，船舶行业应该率先在“工业4.0”方面作一些尝试，引领中国制造业的发展。
把握需求 挖掘价值
“船舶工业4.0”需要在现有的信息化、自动化条件下，构建CPS架构，实现运营企业和制造企业之间信息互联互通，实现设计企业和制造企业的信息共享，让船舶行业真正走向全球运营。在这个架构下，可以通过适应各类用户需求的评估、分析、预测、优化，对全产业链进行体系构建，实现从设计、生产、运营到最后服务这样一个体系的融合。而这个体系的核心，是对多源数据条件下的多维评估与预测，实现协同优化，从而构筑更具高附加值的船舶制造、使用、管理、物流等面向全寿命周期的中国船舶工业全产业链。其特征在于构建以CPS为核心的岸海一体全寿命周期智能信息服务体系，在船基逐步形成感知、评估、预测、优化、控制、管理、远程支持等能力，甚至设计建造无人操控、自组织、自重构的“会思考”的智能船舶；在岸基则以“以分享信息的价值，保守各自的秘密”为原则，构建大数据融合环境与联接全产业链的智能信息服务中心。最终，以自主可控的智能船舶信息体系为纽带，达成中国船舶产业的智能信息同盟，形成以“船舶工业4.0”带动全产业链升级的有力支撑。这就是我们所需要的“船舶工业4.0”，也是船舶行业追求的新价值。
这些新价值主要表现为：第一，市场反应能力大大增强。以航运企业为例，通过市场反应，可以找到最合适的船舶以及最合适的航线，满足最合适的运输要求；制造企业可以结合最合适的船舶需求和最合适的补给需求，依据市场的敏捷反应，改进船舶设计。第二，企业经营效率显著提高。通过营运、保障等环节的协同和时时掌握，对船舶安全性的掌控也会变得更加动态。目前，工业和信息化部正在积极推广“智慧船厂”概念，其实质就是在制造企业里，将各个船厂之间资源的匹配做到最大化，提高生产效率。而在运营时，如果船舶能够实现远程诊断和时时故障排除，船舶的安全性也会得到保证。不难看出，“工业4.0”可在市场运营、效率和安全方面为船舶行业带来好处，可以实现定制化与规模化的结合、个性化与普适化的结合、微观与宏观的结合、当前与未来的结合。
为了实现“船舶工业4.0”，我们在技术、观念和模式方面都需要进行变革，需要从传统的数据堆叠和处理、传统的商业思维和传统的买卖关系，转变为面向人类智能化需求的数据价值“聚合”，以形成新观念、新模式、新价值。对于航运企业来说，应该将设备的购买转变为能力的购买，对于制造企业来说，应该将设备的供应转变为能力的供应。而船舶将是船舶工业和航运业智能化的最佳切入点，可以通过先船后岸、先建立智能系统后发展智能船舶、先建设智能服务中心再带动全产业链智能体系建设的思路，推动船舶工业的智能制造、智能使用和智能管理。
目前，我国已经成为造船大国和航运大国，而智能化革命将为我国走向造船强国和航运强国提供千载难逢的机遇。中国船舶工业集团公司成立海洋装备信息智能管理与应用技术创新中心，正是看准了这一机遇，希望通过与国际先进机构的合作，形成以装备健康管理技术为核心的信息智能管理与应用产研一体化的能力，构建海洋装备智能管理与应用体系，更好地把握大数据时代下船舶与海洋工程装备的发展脉络，共同探索适应我国船舶工业发展的新技术和新途径，走出一条中国特色的“船舶工业4.0”发展之路，实现跨越式发展。
智能船舶 篇3
邱伯华介绍, SOMS1.0产品有以下几个特点, 会感知, 在集成船上已有信息的基础添加少量的传感器, 实现全面感知的能力。在此基础上, 利用工业数据分析的方法, 帮助船舶实现会分析的能力, 评估设备的健康状况;会思考, 分析环境和自身状态变化对运行能力的影响, 同时预测变化趋势;会决策, 融合自身状态信息、环境、信息、群体信息进行决策优化分析;会学习, 与岸基进行信息交流, 自动获取所需知识, 与集群进行协同优化。
他同时特别指出, 智能系统是成长的系统, 随着数据不断增加, 需求不断增强, 功能也会增强, 因此使用的是模块化设计, 面向用户使用中的三大阶段:出航前, 在航中和返航后, 自动生成体系化的数据, 由于掌握了船舶在航运期间所有数据和提供的模型, 可以按照用户需求自动化的设计航程总结, 提供全寿命周期的信息分析, 为船队管理提供必要的信息挖掘基础, 为船舶状态快速恢复的决策的支持。
智能船舶 篇4
随着科学技术水平的不断提高, 船舶发电机组设备越来越大型化、精密化、集成化与高速化, 设备本身结构也越来越复杂, 功能越来越多, 工作负荷越来越强, 需要很长的工作时间, 进而增加了发电机故障发生的可能性。为此, 一定要加强对智能故障诊断系统进行分析, 保证系统结构设计的合理性, 充分发挥其作用, 进而确保发电机可以正常工作, 避免出现设备故障, 进一步保证船舶的正常运行。
1 船舶发电机智能故障诊断系统设计
1.1 硬件设计
船舶发电机智能故障诊断系统硬件设备主要包括:传感器、以太网、CAN总线、执行机构、监控节点、控制计算机、船舶发电机等。传感器主要就是对船舶发电机信号进行采集, 之后通过CAN总线和以太网将这些信号传输至控制计算机上, 进行相应的分析与处理, 得到故障结果。船舶网络结构示意图如图1所示。
1.2 软件设计
1.2.1 信号采集
利用传感器检测出体现船舶发电机运行状态的物理量, 将其转变成适合的电信号, 并且进行相应的预处理, 避免干扰, 之后予以A/D转换。发电机传感器的子系统作为发电机故障监测与诊断的重要信息来源, 采集的信息主要包括运行参数、动态参数、静态参数等。
1.2.2 信号分析及处理
信号分析及处理指的就是对收集的信号予以特征数据的分析, 并且提取有用的特征数据, 比如, 频谱分析、提取特征值、抑制干扰, 为故障诊断提供可靠数据。在完成数据采集之后, 将其传递至机舱的控制计算机的数据库中, 展开相应的分析与处理。针对船舶发电机而言, 因为数据处理单元和现场有着一定的距离, 主要就是利用CAN总线与以太网展开数据传输。
1.2.3 诊断单元
对于处理之后的数据与历史数据、规程、故障判定数据等展开一定的分析与比较, 进而判断船舶发电机的运行状态与故障部位, 为下一步维修工作提供可靠依据。在对发电机进行故障诊断的时候, 除了需要具备诊断策略之外, 还要对故障机理展开一定的深入研究。现阶段, 研究发电机故障机理的方式主要包括现场实验、计算机仿真、实验室模拟。其诊断策略主要指的就是怎样根据检测到的故障数据对船舶发电机故障进行诊断的方式。
2 船舶发电机智能故障诊断系统实现技术
2.1 VC++语言及MATLAB结构交互
VC++语言是面向对象概念的一种新的设计语言, 其设计更加符合程序人员软件研发的思维习惯, 其构成也比较适合进行软件移植与维护, 通过VC++语言的运用可以促进软件工程质量的提高。
MATLAB是一个功能比较完善的数据处理集成环境与自包容程序设计, 在数据处理、控制系统、科学运算、系统分析等领域中运用MATLAB具有很好的优势。在运用MATLAB的时候, 可以直接发挥其功能, 利用其内置函数与工具箱, 不需要借用外界帮助, 就可以完成相应的工作。在此环境中, 只需要很好的程序就可以完成非常复杂的工作, 具有易学易用、可读性、编程效率高、可移植性等特点, 针对编程而言, MATLAB要比其它编程语言强很多。
尽管MATLAB功能十分强大, 但是依然存在着一些不足, 主要包括以下几点:其一, 代码重用;其二, 执行效率低, MATLAB作为一种解释性语言, 其执行效率比较低, 尤其是在执行循环语句的时候, 执行效率特别低, 在仿真解算过程中, 需要设置高效率的执行代码;其三, 调试功能较弱。现阶段, 运用的MATLAB均是使用语言进行编写的, 所以, 两者之间存在着外部应用程序接口, 形成了优势互补, 实现了最佳运行效果。
2.2 配置编译器
要想在VC++语言中对MATLAB引擎程序进行成功的编译, 就一定要包括引擎头文件engine.h, 并且引入MATLAB对应库文件libeng.lib、libmat.lib。具体而言, 就是在打开一个设置之后, 进行如下操作:其一, 通过菜单选项, 打开设置属性页, 之后进入Directories页面, 之后选择Include files, 进行“C:MATLABexterninclude”路径的添加;其二, 选择Library files, 进行“C:MATLABexternlibwin32microsoftmsvc60”路径的添加;其三, 通过通过菜单选项打开设置属性页, 进入Link页面, 进行编辑, 并且进行libeng.lib、libmat.lib文件名的添加。通过相应的实践表明, 在进行编辑的时候, 可以直接选择libeng.lib、libmat.lib这些文件名, 进行选项设置。在实际设置中, 步骤一、二只需要设置一次, 步骤三需要对每一个选项都进行设置。
3 结束语
总而言之, 为了保证船舶的正常运行, 一定要对发电机运行状态进行检测, 保证其可以正常工作, 这样才可以达到预期的工作效果。进而需要加强对发电机智能故障诊断系统进行分析与研究, 明确其系统硬件与软件的设计, 采取有效技术, 保证系统功能的实现, 进而及时诊断出发电机的故障, 予以有效的排除, 保证其可以高效、正常的工作, 促进船舶的正常运行。
参考文献
[1]刘永建, 朱剑英, 曾捷.改进BP神经网络在发动机性能趋势分析和故障诊断中的应用[J].南京理工大学学报:自然科学版, 2010 (03) .
[2]刘俊华, 孟清正, 张聘亭, 等.船舶动力装置可组态智能故障诊断系统设计[J].中国舰船研究, 2011 (02) .
智能船舶 篇5
关键词：船舶柴油机,智能检测,巡回测试技术
一、引言：
船舶柴油机的压力参数包括旋转机械设备在运行过程中需要测量的各处油压、汽压或水压。由于这些压力参数可以反映出旋转机械设备的运行状态，所以只有准确地加以测量，才能使船舶柴油机设备的正常运行有保障。目前船舶柴油机使用的各种压力测量仪，一般都采用现场安装的压力表，需要安装在要测量的压力现场附近，由轮机值班人员定时巡查记录。这样的测量方式，不但轮机值班人员劳动强度大，而且无法做到随时观察各处压力参数的变化，难以预防事故发生于未然。
新型船舶柴油机智能检测系统，是一种能够远距离测量压力参数的智能仪器。在单片机的管理下，检测系统的测量过程完全是自动进行的，工作状态的转换操作也非常简单，测量结果既可以用显示器显示或打印机打印，也可以送至上位计算机进行远距离集中监控，便于实现船舶机舱管理的自动化和现代化。
二、系统硬件与软件的构成
新型船舶柴油机智能检测系统有多路检测通道，各路通道的模拟放大电路及基准电源电路均相同，而压力传感器的输入则按实际需要选择不同量程的压力传感器。压力传感器分别为各路压力检测通道的测压元件，当压力作用于传感器时，芯片上的电桥在压力的作用下出现不平衡，输出正比于压力变化的电压信号，基准电源采用恒流源电路给电桥供电。从传感器输出的信号是比较小的，须经过模拟放大电路放大。为了消除放大电路的输出端的温漂，采用了基本差动运算放大电路。
由于检测系统具有对多路测试点进行自动巡回检测的功能，所以需用自动转换开关对多个压力传感器送出的信号进行选取。为此，采用了CMOS多路模拟开关，由它控制通道的通断状态。从多路转换开关输出的信号是模拟量，把它输入单片机运算处理之前，必须先转换成数字量，完成这一功能的电路交给A/D转换器。检测仪使用了MC1433双积分型A/D转换器，其工作原理是将输入电压变换成与其平均值成正比的时间间隔，然后用计数器记下此时间间隔内的时基脉冲的数目。
由于单片机本身提供的资源如I/O口、定时器/计数器、串行口等不能满足要求，因此需要在单片机上扩展其它外围接口芯片。由于MCS-51系列单片机的外部RAM和I/O是统一编址的，所以可以把单片机外部64 KB RAM空间的一部分作为扩展I/O的地址空间，这样单片机就可以象访问外部RAM一样访问外部接口芯片，对其口进行读写操作。检测仪采用具有I/O接口和计时器的静态RAM8155作为I/O并行接口电路。拨码盘分为始点值拨码盘和终点值拨码盘，其作用是根据实际需要设置当检测仪进行巡回检测时的输入通道始点值和终点值。
拨码开关的每一位数码开关对应一路输入通道，并用来设置该通道的测量范围。当一输入通道压力输入量程不大于2.000 MPa时，该通道的拨码开关设置为“OFF”；当一输入通道压力输入量程大于2.000 MPa时，该通道的拨码开关设置为“ON”。检测仪将根据拨码开关设置的量程进行运算，以提高低压力量程范围的数据精度。显示译码电路 (74LS247) 则将BCD码译成十进制数字，再由数码管显示压力检测通道的序号和各测压点的压力值。操作显示电路的作用是用来切换及显示检测系统的工作状态。打印/通信接口电路的作用是把测量结果用打印机打印出来，或把测量数据传至上位计算机进行远距离监控。
检测系统的原理是对每一路通道的压力传感器的输出信号经模拟放大电路进行线性放大，然后由多路转换器的模拟电子开关进行选择，并经滤波后，由A/D转换器转换成数字量，再经I/O并行接口输入到单片机进行运算，运算处理后的通道号和压力值最后经I/O并行接口送至显示译码器进行译码显示。
三、系统软、硬件抗干扰措施
在多路转换器输出线与A/D转换器的输入电压Ux引脚之间, 串接了一个二阶有源低通滤波器，它能够有效地抑制高频干扰信号。另外在检测系统采用的A/D转换器是双积分型，其转换结果与输入电压在采样阶段所经历的时间内的平均值成正比，故对对称交流干扰或尖峰脉冲干扰具有很强的抑制能力。
对于来自被测信号源本身、传感器或外界干扰等干扰源的不规则的随机干扰信号，可以用数字滤波方法予以削弱或消除。由于在测量和控制过程经常会遇到尖脉冲干扰的现象，这种干扰通常只会影响个别采样点的数据，使此数据与其它采样点的数据相差较大，所以采用了防脉冲干扰平均值法。既可滤去脉冲干扰，又可滤去小的随机干扰。
四、结语：
新型船舶柴油机智能检测系统经在“华兴轮”上长时间连续运行证明，与船舶柴油机普遍使用的压力检测装置相比，本检测系统有着显著的优越性。完全可实现对船舶柴油机各主要参数的全自动检测，方便进行远距离集中监控。系统采用了多路转换的电子模拟开关，使得检测系统能长期稳定和可靠地运行。系统结构简单，操作方便，抗干扰能力强，测量精确度高，性能稳定，易于维护保养。
参考文献
[1]卞根发等, 新颖的渔轮主机电脑智能检测系统, [J].武汉:船电技术, 2006.1 P26-28
[2]唐泳洪, 系统可靠性、故障诊断及容错, [M].重庆:重庆大学出版社, 2002.
[3]周慈航, 单片机应用程序设计技术, [M].北京:北京航空航天大学出版社, 2004.
智能船舶 篇6
目前船舶发电机组设备正朝着智能化的方向发展,其结构愈发复杂、功能更为全面,加上发电机长时间高频率的运转工作,造成其故障发生几率不断提高。基于此本文在分析智能故障诊断系统设计的基础上,以具体故障为案例,分析诊断方法及预防措施,促进船舶发电机故障维修技术提高,推动水运事业发展,为国民经济发展贡献一份力量。
1 船舶发电机智能故障诊断系统设计
船舶发电机智能故障诊断系统设计可以从软件及硬件设计两方面入手。笔者结合实际工作经验,查阅相关文献资料的同时,给出相关的解决措施。
1.1 软件系统设计
1.1.1 信号的采集
船舶发电机运行状态监测中采用传感器设备,后者将发电机运行状态转化成为电信号,接着对电信号采用预处理与A/D转换。发电机传感器设备监测所得数据是故障诊断过程中的主要依据,故障诊断中需要参考的数据包括静/动态数据、运行参数等[2]。
1.1.2 信号处理分析
这个环节主要是对信号进行筛选,在分析信号中提取出有用的特征数据,常见的有抑制干扰、频谱分析等,确保故障诊断过程中有详细全面的数据可以参考。数据采集环节完成后,需要将这些数据传送到机舱的控制计算机数据库中,同时对这些数据进行处理和分析[2]。
1.1.3 诊断单元
诊断单元主要是对相关数据进行分析并对比历史数据,进而确定船舶发电机故障部位及运行状态,方便后续维修工作的顺利进行。发电机故障诊断过程中不但需要有完善的诊断策略,还需要了解故障产生的原因,这样才能从源头上预防故障的再次发生。
1.2 硬件系统设计
船舶发电机智能故障诊断系统的硬件设备主要包括计算机、监控节点以及以太网传感器等。这些设备中传感器主要采集发电机运行状态,利用以太网或CAN总线实现信号的传输,通过相关设备对数据进行处理和分析,最终诊断出发电机故障结果,为后期维修做好相关数据铺垫。
2 某轮船舶发电机故障案例诊断分析
本文以某型号船舶发电机为例,分析故障诊断技术在其中的应用。
2.1 船舶概况
该船舶用于运送货物,相关数据信息如下:副机型号N6160ZLCD2,235.3 k W,两台,1 000 r/min;主发电机型号为1FC5356-6TA42-Z。2016年4月底该货运船舶在等待装货的过程中副机突然出现跳电,事前没有什么征兆,跳电发生时副机弹性联轴器出现少量磨损情况,同时还伴随着少许焦味,盘车功能正常。第一时间诊断后发现发电机轴承及柴油机温度高于正常情况,通过直观观察发现弹性联轴器外部有少量磨损出现,轴承也有下沉,通过检测发现发电机钉子绕组绝缘为零。
2.2 发电机故障诊断
对发电机进行解体后发现,输入端轴承滚珠架已经碎裂,造成轴承滚珠的分布零散不均匀,滚珠向两侧挤压,造成转子与定子之间间隙消失,发电机运行中转子与定子之间出现摩擦,造成定子绕组损坏,这也是其绝缘为零的原因所在。整个故障在短时间内发生,所以产生的焦糊味值班技术人员还没察觉到,船舶发电机就已经进入跳闸保护状态了。
2.3 发电机故障排除
发现故障产生原理后,发电机定子送到修理厂进行维修,更换部件后发电机运转正常,运行状态指标符合相关要求。本次维修总共近3万元,给企业造成一定的经济负担,因此实际中需要做好发电机日常维护工作。
2.4 预防类似故障的措施
产生此次故障与发动机本身结构存在关联,因此实际中如果条件许可应及时改造发电机轴承,用滑动轴承替代原有的滚珠轴承。该船舶发电机由中船重工按照西门子许可证生产,原装发电机皆是滑动轴承,因此改造难度不大,具有可操纵性。按照相关规定做好发电机日常维修保养工作,发电机运行过程中需要做好轴承温度测量与记录,可使用听诊棒法倾听轴承运转声音是否正常。除此之外,还需要及时加油及更换轴承,通常情况下每隔两万小时就需要进行此种操作,防止轴承长时间运转出现疲劳,造成可靠性下降。相关技术人员应该不断提高自身技术水平,确保维护过程中可以发现问题并进行完善。
3 结语
发电机是船舶发电系统中的重要核心部件,随着新技术及新材料被应用其中,发电机技术含量不断提高,其维修难度也在增加。这种形势下船舶发电机中应用智能故障诊断系统已成了一种趋势。智能故障诊断系统不但可以提高维修效率,还能有效提高维修质量,将发电机故障造成的损失降到最低。所以实际中做好船舶发电机智能故障诊断系统研究工作有助于促进船舶事业的发展,进而对社会主义现代化建设贡献一份力量。
参考文献
[1]张迪,朱发新,谈亮,等.船舶造水机故障树构建及其应用研究[J].中国水运(下半月),2012(11):67.
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[3]张志清,袁建斌.船用离心泵故障树分析[J].钦州学院学报,2011(3):24.
智能船舶 篇7
为保证船用蒸汽动力装置控制系统的安全、稳定和高效运行,针对船用锅炉控制系统各回路的特点,设计控制性能好、鲁棒性强的PID控制器是非常必要的。本文以船用锅炉蒸汽压力为控制对象。船用锅炉燃烧过程稳定的前提是保持输入输出能量平衡。在锅炉中输入能量可用供入燃油燃烧产出的产汽量来表征,而输出能量可用同一时间内锅炉向外界供应的供汽量来表征。当产汽量小于供汽量时,即锅炉负荷增加时,锅炉蒸汽压力降低,反之则升高。因此,输入和输出能量的平衡情况可由锅炉出口蒸汽压力来衡量[1]。针对船用锅炉蒸汽压力调节对象这种含有大滞后环节和大惯性环节,本文在非线性系统逆控制思想的基础上,采用SVM辨识系统的逆模型。为了克服基于输入输出数据辨识的逆模型不精确引起的逆控制不足,提出了逆控制与模糊控制结合的复合控制策略,理论分析和仿真都验证了方法的有效性。
2 支持向量机的基本原理[1]
支持向量机[2,3,4,5,6](Support Vector Machines,简称SVM)是由Vapnik及其领导的AT&T Bell实验室研究小组提出的一种新的非常有发展前景的机器学习方法。近年来,由于其优越的学习能力,受到了国际学术界的广泛重视。从理论上来说,由于采用了二次规划寻优,因而可以得到全局最优解,解决了在神经网络中无法避免的局部极小问题;由于采用了核函数,巧妙解决地了维数问题,使得算法复杂度与样本维数无关,非常适合于处理非线性问题;另外,支持向量机应用了结构风险最小化原则,因而支持向量机具有非常好的推广能力。
为了说明支持向量机,首先考虑支持向量回归的几何意义。对于非线性回归,首先使用一个非线性映射Φ将数据映射到一个高维特征空间,然后在高维特征空间进行线性回归,从而取得在原空间非线性回归的效果。但是在低维输入空间向高维特征空间映射过程中,由于空间维数急速增长,这就使得在大多数情况下难以直接在特征空间直接计算最优超平面。支持向量机通过定义核函数(Kernel Function),巧妙地将这一问题转化到输入空间进行计算,其具体机理如下[3,4,5,6,7,8,9]:
假设有非线性映射Φ:Rn→H将输入空间的样本映射到高维特征空间H中,当在特征空间中构造最优超平面时,训练算法仅使用特征空间中的点积,即Φ(xi)⋅Φ(xj)。所以,若能找到一个函数K(⋅,⋅)使得K(x i,xj)=Φ(xi)⋅Φ(xj),这样,在高维空间中实际是只需要进行内积运算,甚至不必知道变换Φ的具体形式。根据泛函的有关理论,只要一种函数K(x i,xj)满足下面的Mercer条件,它就对应某一变换空间的内积。
因此,采用适当的内积函数K(x i,xj)就可以实现某一非线性变换后的线性回归,而计算复杂度却没有增加。
假设样本x用非线性函数Φ(x)映射到高维空间,则非线性回归问题转化为在约束下最大化下面的函数:
解出αi,αi*的值后,可得f(x)的表达式为:
其中,ε为一正常数,当f(x i)与iy的差别小于ε时不计入误差,大于ε时误差计为f(x i)-yi-ε。通常情况下,大部分αi和αi*的值将为零,不为零的αi或αi*所对应的样本被称为支持向量。
b的计算式如下:
其中,C为常数。因此式(3)也可以写为
其中,m为支持向量的个数。支持向量机的结构如图1所示。
3 基于SVM的逆控制器原理
逆控制是一种逆向的控制方法,其基本思想是把对象动态特性看作映射,控制器逼近对象映射[5]。
3.1 基于SVM的直接逆控制原理
采用SVM直接逆控制,就是使逆控制器直接与被控系统串连起来,其中逆控制器的参数是通过SVM辨识系统逆模型得到的,而系统逆模型是SVM通过被控对象实际输入输出数据辨识和构造逆系统。将逆模型与被控对象直接串联,得到SVM逆控制的结构图,仿真结果如图2所示。
可见,这样SVM逆控制器与被控系统可以看成一个广义非线性系统,且其传递函数为1,所以逆控制器输入的期望值可以通过广义非线性系统后仍然保持其期望值,使被控系统的输出为期望输出。由此可以看出SVM直接逆控制正好可以消除被控系统的稳态误差。将辨识好的SVM逆模型直接与原非线性系统串联起来就构成了近似的伪线性系统。于是可以用PID控制、极点配置、二次最优控制、解耦控制、鲁棒控制等理论进行设计。但在实际工程中,利用受控对象的输入输出数据建立的对象正模型或者逆模型一般都存在未建模部分动、静态等问题。所以,运用逆系统方法建立的“伪线性系统”只能消除大部分或部分非线性特征。
3.2 基于SVM的直接逆控制与分析
这里设船用锅炉蒸汽压力系统传递函数如下:
其中,系统输入量为燃油调节阀开度,输出为锅炉蒸汽压力。
对于上述被控对象,首先利用支持向量机网络训练出逼近实际系统的逆系统。这里,对被控对象模型的控制输入u由计算机产生的伪随机序列形成,伪随机信号要求应该能够激励系统在整个的工作范围或所需建模范围内运行,这样训练后的支持向量机网络才能在全范围内逼近实际系统的逆系统。如这里,利用蒸汽压力被控对象的100个的输入输出数据序列应用SVR辨识构造逆系统。其中,SVR所使用的核函数是RBF核,SVM的参数经实验确定为所使用的核函数是RBF核,SVM的参数确定为σ=2和C=500。S V M辨识结果与燃油调节阀开度实际值的对比曲线如图3所示,其中,曲线1代表被控对象实际的输入u,曲线2代表SVM辨识得出逆系统后的逆系统的输出,即辨识得出的被控对象输入。
从以上仿真结果可以看出,SVM具有较好的函数拟合性能,可以很好地辨识出系统的逆模型,适当的调整SVM的参数可以使得函数拟合性能更好。这为SVM逆控制方法打下了良好的基础。
为了验证S V M逆控制算法的有效性,本文分别采用两种SVM逆控制方法对系统的响应性能进行仿真分析,一种是离线辨识系统在的逆模型,然后与被控对象串联,构成直接逆控制器;另一种是在前面的基础上加入在线辨识器,构成SVM逆控制器。表1给出船用蒸汽压力控制系统在PID控制、SVM离线逆控制及S V M在线逆控制作用下的性能指标。
从以上结果可以看出,当系统模型发生变化时,由于PID控制器参数保持不变,其控制性能变差;而SVM在线逆控制则具有比较好的控制性能,但由于在线训练算法比较费时,所以增加了系统的调节时间,虽然SVM离线逆控制的控制效果要明显好于其他两种控制器,但此控制器是针对具体模型设计的,并不具有自适应能力。即SVM在线逆控制算法由于加入了在线辨识器,因此具有很好的抗干扰能力;而SVM离线逆控制则不具有抗干扰能力,这主要是因为离线逆控制没有反馈,其精度受模型的影响很大。
实际上,前面的两种S V M逆控制方法都属于直接逆控制。基于支持向量机的直接逆控制有两种方案:1)用支持向量机逆模型与非线性对象直接串联,逆模型作为控制器,这种控制结构依赖于逆模型的精度;2)另一种方案是逆模型参数在线学习调整的直接逆模控制系统,能适当改善直接逆控制的鲁棒性。这种方式由于支持向量机实时在线训练算法和硬件的不成熟目前有很大的实施困难。而且由于这两种控制方案都无输出误差的反馈,仅依靠逆模型参数修正,系统的鲁棒性、稳定性难以有较大的改善,而且需要较大的实时计算开销。因此,通过辨识得出的逆模型的精确度将会完全决定最终逆控制的效果好坏。
4 基于SVM的复合智能控制研究
为了克服因逆模型辨识不精确而带来的直接逆控制的缺点,本文将模糊控制与SVM逆控制结合,提出了一种基于SVM逆系统的复合智能控制方法,如图4所示。其中,SVM逆模型作为前馈控制器,模糊控制器作为反馈控制器。u(k)、y(k)为被控系统的输入、输出,r(k)为被控系统的期望输出,也是整个控制系统的输入,uF(k)为模糊控制器的输出,Su(k)为SVM逆控制器的输出。
由控制结构图可以看出模糊控制器与SVM控制器共同作为被控系统的控制输入,控制器的输出可以用式(8)表示,
其中,β∈[0,1]为模糊控制器与SVM控制器复合控制因子,即通过调节β的参数,可以调整模糊控制器与SVM控制器在控制中所占的比重。
如果令β=1,控制器的输出完全由模糊控制器来决定,此时的控制系统可以等效为模糊逻辑控制系统;如果令β=0,控制器的输出完全由SVM控制器来决定,此时的控制系统可以等效为支持向量机逆控制系统;当0<β<1在时,控制器输出由模糊控制与SVM逆控制混合控制,并通过调节β使控制系统处于最佳控制状态。
为使系统处于最佳控制状态,控制器输出u(k)=βuF(k)+(1-β)u S(k)中的参数β的选取可以根据误差e(k)的大小来选取。由于前面误差e(k)是模糊控制的输入之一,β值的选取也是随着模糊化的e(k)变化。这里,首先将e(k)模糊化,这里模糊化为7个等级,即[NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB],然后根据实际量转化的模糊量,对应选取复合控制因子β值,β与模糊化的e(k)之间的关系由表2决定。
在基于SVM逆系统的复合控制方案中,模糊控制器主要用来实现前期控制快速响应的要求。在此期间,可以通过逆辨识器在线调整其参数,以期获得被控系统更多的信息,在系统输出快达到设定值时(即控制后期),将逆辨识器在线调整的参数完全传递给逆控制器,这时主要采用SVM逆控制实现对被控系统的有效控制。因此,支持向量机逆控制器在后期起主要作用,以消除对被控系统的稳态误差。由于此复合控制系统中增加了反馈环节,因而比直接逆控制具有更优的性能和鲁棒性,也消除了SVM辨识得出的逆模型高精确度的强制要求。
为了验证本文提出的SVM复合智能控制算法的有效性,对锅炉蒸汽压力系统进行仿真研究。图5所示为采用SVM复合智能控制算法的锅炉压力控制输入输出效果图,可见SVM复合智能控制具有比较好的控制效果。
另外,此复合智能控制系统对于系统参数变化或者外加噪声扰动时具有很好的鲁棒性。研究发现,当系统模型发生变化时,PID控制性能变差;而SVM复合智能控制算法下系统的各项性能指标要明显优于PID控制,并在动态响应速度、静态稳定性、抑制大超调以等方面都表现出了极好的性能(由于版面原因,图略)。这主要是由于SVM复合智能控制算法在控制初期主要由模糊控制算法对其进行控制,以满足系统快速性的要求,同时SVM辨识器对其控制器参数进行在线修正,主要在后期消除系统的稳态误差,因此使系统具有良好的鲁棒性。
5 结束语
本文基于非线性系统逆控制的思想,采用SVM辨识系统的逆模型,为船用锅炉压力控制系统设计了逆控制器和SVM复合智能控制器。通过仿真分析可知,基于各类系统辨识方法得到的受控对象逆模型都会存在模型不精确问题,常规的逆控制不可能得到理论上所谓的“伪线性系统”,尽管SVM在线学习方法能改善逆模型精度,但会影响控制的实时性。而将SVM逆控制与模糊控制相结合的复合智能控制充分利用支持向量机简单高效的系统建模能力,发挥了逆控制和模糊控制各自的优势,通过对船用锅炉压力系统控制的仿真证明了本文的控制策略是有效和实用的。
摘要：在非线性系统逆控制的思想基础上,采用SVM辨识系统的逆模型,设计并实现了基于SVM的逆控制。为克服基于SVM输入输出数据辨识的逆模型不精确引起的逆控制不足,提出了一种SVM逆控制与模糊控制相结合的复合控制策略。在复合控制中,模糊控制器主要用来实现前期控制快速响应的要求。在此期间,逆辨识器在线调整其参数并完全传递给逆控制器。SVM逆控制器在后期起主要作用,以消除对被控系统的稳态误差。由于此复合控制系统中增加了反馈环节,因而比直接逆控制具有更优的性能和鲁棒性,有效解决了逆控制模型精确度要求的问题。将其应用于用锅炉蒸汽压力控制系统中,仿真证明了该复合智能控制策略是有效和实用的。
关键词：逆控制,逆系统,支持向量机,模糊控制
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