船舶主動力裝置故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

1、PAGE PAGE 13Evaluation Warning: The document was created with Spire.Doc for .NET.11 船舶主動力裝置故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)鄭元璋，陳鋒（上海船舶運(yùn)輸科學(xué)研究所，上海 200135）摘 要：船舶主主動力裝裝置的故故障診斷斷對船舶舶的安全全運(yùn)行具具有重大大意義。目目前的研研究集中中于使用用人工智智能、模模式識別別等進(jìn)行行故障診診斷算法法的設(shè)計(jì)計(jì)和仿真真，而缺缺乏把故故障診斷斷作為與與船舶其其他系統(tǒng)統(tǒng)有機(jī)結(jié)結(jié)合的一一個系統(tǒng)統(tǒng)來研究究。為此此，設(shè)計(jì)計(jì)了基于于船舶網(wǎng)絡(luò)絡(luò)平臺的的診斷系系統(tǒng)，把把來源于于平臺的的基礎(chǔ)數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行

2、行格式轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換，采采用神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診診斷，并并以直觀觀的形式式實(shí)時顯顯示訓(xùn)練練過程，包包括網(wǎng)絡(luò)絡(luò)輸出的的動態(tài)曲曲線和權(quán)權(quán)值閾值值的網(wǎng)格格表示，并以文字的形式給出明確的診斷結(jié)果。利用此系統(tǒng)，可以充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)平臺的優(yōu)勢，對裝置故障進(jìn)行有效診斷和預(yù)測，為船舶管理提供輔助決策。關(guān)鍵詞：船船舶、艦艦船工程程；主動力力裝置；故障診診斷；神神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)；網(wǎng)絡(luò)絡(luò)平臺；系統(tǒng)結(jié)結(jié)構(gòu)；數(shù)數(shù)據(jù)輸入入；格式式轉(zhuǎn)換中圖分類號號：U6664.11 文獻(xiàn)標(biāo)標(biāo)識碼：AFaultt Diiagnnosiis SSofttwarre ffor Marrinee Maain Proppulssionn PlaantZHENGG Yuuan

3、-zhaang， CHHEN Fenng(Shannghaai SShipp annd SShipppinng RReseearcch IInsttituute，Shaanghhai 20001355，Chiina)Abstrractt：Thee diiagnnosiis oof mmariine maiin pproppulssionn plaant is impporttantt foor sshipps ssafee opperaatioon. Whiile mosst oof ccurrrentt reeseaarchh foocusses on dessignn annd ssimu

4、ulattionn off faaultt diiagnnosiis aalgooritthm, thhis dessignn puuts faaultt diiagnnosiis aas aa syysteem wwhicch iinteegraatess wiith othher vesssell syysteems. Thhe ffeatturees oof ddesiigneed ddiaggnossis sysstemm arre as folllowws. It iis bbaseed oon nnetwworkk pllatfformm, tthe bassic datta ww

5、hicch iis ffor neuurall neetwoork diaagnoosiss coomess frrom hisstorricaal ddataa annd rreall-tiime datta oof mmariine netwworkk pllatfformm; TThe diaagnoosiss syysteem iin rreall-tiime dissplaays traainiing proocedduree inn thhe iintuuitiive forrm, inccluddingg dyynammic currve of nettworrk ooutppu

6、t andd grrid dissplaay oof wweigght andd thhressholld. The ddiaggnossis sysstemm giivess a cleear diaagnoostiic rresuult in tthe forrm oof ttextt. UUsinng tthiss syysteem, it cann fuullyy takke aadvaantaagess off neetwoork plaatfoorm andd efffecctivvelyy diiagnnosee annd fforeecasst mmainn proopulls

7、ioon plaant faiilurres, itt caan pprovvidee deecissionn-maakinng aidds ffor shiip MManaagemmentt.Key wwordds： Shiip、NNavaal eengiineeerinng；Maiin PProppulssionn Pllantt；Faaultt Diiagnnosiis；NNeurral Nettworrk；NNetwworkk Plattforrm；Sysstemm Sttruccturre；DDataa enntryy；Forrmatt Coonveersiion船舶主動力力裝置是是

8、一個復(fù)復(fù)雜的系系統(tǒng)，對對管理人人員要求求知識面面很廣，往往往裝置置出現(xiàn)一一個小小小的故障障，有時時甚至僅僅僅是一一種操作作失誤而而造成嚴(yán)嚴(yán)重后果果，故迫迫切需要要提供一一套故障障診斷輔輔助決策策系統(tǒng)，以以幫助管管理人員員在海上上能獨(dú)立自自主地排排除故障障。主動動力裝置置故障診診斷的研研究開始始較早，早早期使用用的傳統(tǒng)統(tǒng)診斷方方法效果果不理想想，當(dāng)前前廣泛采采用人工工智能1 2和模式式識別34的的方法，但但這些研研究大多多集中于于診斷算算法的設(shè)設(shè)計(jì)及仿仿真，而而把它作作為船舶舶上一套套輔助系系統(tǒng)來研研究，使使之真正正能應(yīng)用用在船舶舶上的并并不多。本本文所研研究的就就是在船船舶監(jiān)控控網(wǎng)絡(luò)平平臺提供

9、供的歷史史和實(shí)時時數(shù)據(jù)基基礎(chǔ)上，如如何設(shè)計(jì)計(jì)具有實(shí)實(shí)用性的的船舶主主動力裝裝置故障障診斷系系統(tǒng)。1 船舶主主動力裝裝置分層層診斷模模型本文設(shè)計(jì)的的診斷系系統(tǒng)的診斷對對象除了了作為主主動力裝裝置的核核心設(shè)備備主機(jī)機(jī)，還包包括軸系系、舵槳裝置置、控制制系統(tǒng)和和其它輔輔助設(shè)備備等，其其分層診診斷模型型如圖11所示。改改變了以以往只關(guān)關(guān)心柴油油機(jī)故障障24而忽忽略了系系統(tǒng)問題題。圖1 分層層診斷結(jié)結(jié)構(gòu)Fig.11 Laayerred diaagnoosiss sttruccturre2 系統(tǒng)結(jié)結(jié)構(gòu)和功功能設(shè)計(jì)計(jì)2.1 網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)圖2 網(wǎng)絡(luò)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.22 Netwworkk sttruccturr

10、e 本診斷系統(tǒng)統(tǒng)的設(shè)計(jì)計(jì)是以船舶監(jiān)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)絡(luò)平臺為為基礎(chǔ)，該該平臺對對船舶主主動力裝裝置的各各種熱工工參數(shù)及及運(yùn)行工工況具有有完善的的監(jiān)測功功能并可可將所有有歷史數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行行海量存存儲或回回放，其數(shù)據(jù)采采集的實(shí)實(shí)時性、完完整性、可可靠性均均是以往往的系統(tǒng)統(tǒng)無法比比擬的，一一套完整整、實(shí)時時的基礎(chǔ)礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫庫是診斷斷結(jié)果有有效性的的強(qiáng)大保保證。診斷系統(tǒng)的的網(wǎng)絡(luò)結(jié)結(jié)構(gòu)如圖圖2所示，在服務(wù)務(wù)器上放放置了歷歷史數(shù)據(jù)據(jù)和實(shí)時時數(shù)據(jù)。診診斷軟件件安裝在在客戶端端上（客戶端端按需要要可安裝裝多臺）。通通過路由由器從服服務(wù)器傳傳來的數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)入入診斷軟軟件，經(jīng)經(jīng)過人工工智能診診斷輸出出結(jié)果供供用戶輔輔助決策策。客

11、戶戶端數(shù)據(jù)據(jù)庫存放放了故障障輸入輸輸出關(guān)系系，隨著關(guān)關(guān)系的增增加和更更新，本本系統(tǒng)功功能也隨隨著擴(kuò)展展。針對對不同的的機(jī)型，只只需修改改故障輸輸入輸出出關(guān)系，診斷程序序本身不不需要改改變，滿滿足普遍遍性。2.2 系系統(tǒng)設(shè)計(jì)計(jì)整個系統(tǒng)主主要由2個數(shù)據(jù)據(jù)庫和33個主模模塊組成成。服務(wù)務(wù)器上的的數(shù)據(jù)庫庫提供神神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)運(yùn)算所所需的訓(xùn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)據(jù)和測試試數(shù)據(jù)，采采用滿足足C/SS結(jié)構(gòu)的的SQLL Seerveer，本本機(jī)上的的數(shù)據(jù)庫庫存放了了神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練練和診斷斷時的一一些參數(shù)數(shù)，采用用ACCEESS。3個主模模塊為數(shù)數(shù)據(jù)格式式轉(zhuǎn)換模模塊、神神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)運(yùn)算模塊塊和曲線繪繪制模塊塊，各個模模塊間的的接口

12、和和數(shù)據(jù)流流向如圖圖3所示。系統(tǒng)的工作作過程和和數(shù)據(jù)流流向如下下：1）用戶先先根據(jù)故故障名稱稱或類型型到本機(jī)機(jī)數(shù)據(jù)庫庫選中某某個神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這這個網(wǎng)絡(luò)絡(luò)有相應(yīng)應(yīng)的輸入入輸出變變量，再再根據(jù)這這個變量量名到服服務(wù)器數(shù)數(shù)據(jù)庫去去讀取哪哪幾組樣樣本數(shù)據(jù)據(jù)，通過過“數(shù)據(jù)格格式轉(zhuǎn)換換模塊”轉(zhuǎn)換成成矩陣。2）本機(jī)數(shù)數(shù)據(jù)庫存存放了網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的初初始權(quán)值值閾值（字字符串格格式），通通過“數(shù)據(jù)格格式轉(zhuǎn)換換模塊”轉(zhuǎn)換成成矩陣。權(quán)權(quán)值閾值值矩陣既既可以顯顯示在網(wǎng)網(wǎng)格控件件上，也也可以直直接在上上面對矩矩陣修改改。3）本機(jī)數(shù)數(shù)據(jù)庫同同時存放放了神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配配置的一一些參數(shù)數(shù)，如最最大訓(xùn)練練次數(shù)、最最大允許許誤差等等，這些

13、些參數(shù)也也可以通通過界面面進(jìn)行修修改。4）將以上上3種參數(shù)數(shù)輸入“神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算算模塊”進(jìn)行訓(xùn)訓(xùn)練或診診斷并使用多多線程技技術(shù)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)時顯顯示訓(xùn)練練過程，包包括網(wǎng)絡(luò)絡(luò)輸出曲曲線不斷斷趨近目目標(biāo)曲線線和網(wǎng)格格控件上上權(quán)值閾閾值的不不斷變化化。圖3 各模模塊間的的接口與與數(shù)據(jù)流流向Fig.33 Innterrfacce aand datta ffloww beetweeen moddulees2.3 數(shù)數(shù)據(jù)輸入入和格式式轉(zhuǎn)換本機(jī)數(shù)據(jù)庫庫（ACCCESSS）表表中設(shè)計(jì)計(jì)的主要要字段及及其含義義如表11所示： 表1 AACCEESS表表的主要要字段Tablee 1 Maiin ffielld oof

14、AACCEESS tabble字段名稱數(shù)據(jù)類型說明Name文本故障名稱Parammeteer_iin文本輸入?yún)?shù)IID，對對應(yīng)服務(wù)務(wù)器數(shù)據(jù)據(jù)庫SQQL SServver表表上的字字段Weighht_hhidee文本初始隱層權(quán)權(quán)值N_MaxxErrror數(shù)字最大允許誤誤差Step_TraainSStarrt數(shù)字服務(wù)器數(shù)據(jù)據(jù)庫SQQL SServver表表上訓(xùn)練練樣本起起始序號號首先，根據(jù)據(jù)“故障名名稱”字符串串到“Namme”字段下下找到匹匹配的那那一項(xiàng)，讀讀出同一一項(xiàng)字段段“Parrameeterr_inn”和“Weigght_hidde”等中的內(nèi)容容。這項(xiàng)功功能由函函數(shù)GeetOttherr

15、Fieeld完完成。2.3.11 輸入入輸出矩矩陣字段“Paarammeteer_iin”中的字字符串，如如：x11tesst,xx2teest,x3ttestt，計(jì)算逗逗號個數(shù)數(shù)，然后后分離成成x1ttestt、x2ttestt和x3ttestt等，分分別存放放在CSStriingAArraay類數(shù)數(shù)組里，x1ttestt等為服服務(wù)器數(shù)數(shù)據(jù)庫表表中的字字段名。在在這些字字段中存存放了一一連串ddoubble型型數(shù)據(jù)，把把起始點(diǎn)點(diǎn)Steep_TTraiinSttartt和終止止點(diǎn)Sttep_TraainSStopp內(nèi)的一一段數(shù)據(jù)據(jù)賦給MMm類型型的矩陣陣（Mmm是某第第三方類類庫的矩矩陣類型型

16、），這這樣完成成了樣本本數(shù)據(jù)的的輸入。這這項(xiàng)功能能由函數(shù)數(shù)ParraInnOutt2Mmm完成。2.3.22 權(quán)值值閾值矩矩陣由函數(shù)GeetOttherrFieeld讀讀出了字字段“Weiightt_hiide”中的矩矩陣，存存放格式式為和MMatllab中中矩陣寫寫法相同同的字符符串CSStriing，如如：0.68822,0.881099;0.42110,00.14465;0.883255,0.42118。先先以分號號為標(biāo)志志把M*N矩陣陣分離成成M個字符符串，每每個字符符串不再再有分號號，如字字符串：0.668222,0.81009。再再在分離離后的字字符串以以逗號為為標(biāo)志分分成N個字符

17、符串，如如字符串串0.668222和字符符串0.81009。最最后把CCStrringg型數(shù)轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換成ddoubble型型，放到到Mm中各各行各列列。這項(xiàng)項(xiàng)功能由由函數(shù)SStrMMat22Mm完完成。權(quán)值閾值矩矩陣可以以在網(wǎng)格格控件（GridCtrl）上直觀顯示，即把Mm矩陣元素放在GridCtrl控件中的各行各列的網(wǎng)格上，這項(xiàng)功能由函數(shù)Mm2DispGrid完成。反之，網(wǎng)格內(nèi)的數(shù)據(jù)也能保存到Mm矩陣中，這項(xiàng)功能由函數(shù)DispGrid2Mm完成。權(quán)值閾值矩陣的格式轉(zhuǎn)換和顯示如圖4所示。圖 4 矩矩陣格式式轉(zhuǎn)換與與顯示Fig.44 Foormaat cconvverssionn annd ddis

18、pplayy off maatriix3 基于于LMBBP的診診斷方法法基于熱力參參數(shù)法，采采用神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診診斷，網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練練的數(shù)值值優(yōu)化技技術(shù)采用用Levvenbbergg-Maarquuarddt算法法（LMMBP）。考慮如圖55所示的LMBBP多層層網(wǎng)絡(luò)結(jié)結(jié)構(gòu)，其其中，WW1、bb1和 W2、bb2分別別為隱層層和輸出出層的權(quán)權(quán)值閾值值，f11和f22為傳遞遞函數(shù)，aa1和aa2為網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)輸出出。圖5 多層層網(wǎng)絡(luò)結(jié)結(jié)構(gòu)Fig.55 Muultiilayyer nettworrk圖6 LMMBP算算法訓(xùn)練練流程圖圖Fig.66 LMMBP traainiing proocesss對應(yīng)圖5的的

19、LMBBP訓(xùn)練練步驟如如圖6所所示。在在圖6中，很很關(guān)鍵的的一步是是如何快快速求取取Jaccobiian矩矩陣55。在在求得JJacoobiaan矩陣陣的基礎(chǔ)礎(chǔ)上，再再結(jié)合誤誤差e，計(jì)計(jì)算權(quán)值值閾值的的增長量量dw 5。圖6中，其其他參數(shù)數(shù)含義為為：外循循環(huán)步數(shù)數(shù)epooch，網(wǎng)絡(luò)輸輸出okk，均方誤誤差msse1，目標(biāo)誤誤差errr_ggoall，內(nèi)循環(huán)環(huán)步數(shù)iin_eepocch，均方誤誤差msse2，規(guī)規(guī)定的最最大muu值mu_maxx，調(diào)節(jié)節(jié)系數(shù)ssitaa，最大內(nèi)內(nèi)循環(huán)步步數(shù)maax_iin_eepocch，最大外外循環(huán)步步數(shù)maax_eepocch。表2 網(wǎng)絡(luò)絡(luò)輸出與與期望輸輸出對

20、比比Tablee 2 Commparrisoon bbetwweenn neetwoork outtputt annd ddesiiredd outpput時間序號網(wǎng)絡(luò)輸出期望輸出F1F2F3F4F5診斷結(jié)果F1F2F3F4F5101.0000 4199-0.0117 920.0611 8155-0.0227 62F2嚴(yán)重0100040-0.0000 50.5088 72770.0066 5455-0.0002 82F3中等000.50050-0.0002 06-0.0009 41.1277 6433-0.0881 81F4嚴(yán)重0001080-0.0003 33-0.0004 880.1522

21、 10660.3622 1877F5中等00000.54 診斷實(shí)實(shí)現(xiàn)舉例例以文獻(xiàn)66中渦輪增增壓系統(tǒng)統(tǒng)故障診診斷為例例，借助助其神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的輸入輸輸出關(guān)系系和樣本本數(shù)據(jù)，進(jìn)進(jìn)行編程程算法的的驗(yàn)證和和系統(tǒng)的的實(shí)現(xiàn)。輸入變量：X1排排氣總管管溫度；X2掃掃氣箱壓壓力；XX3各缸缸平均燃燃燒最大大爆發(fā)壓壓力；XX4增壓壓器轉(zhuǎn)速速；X55掃排氣氣道壓損損系數(shù)；X6壓壓氣機(jī)出出口溫度度；X77掃氣箱箱溫度；X8反反映柴油油機(jī)負(fù)荷荷的一個個參數(shù)。輸出變量：F1正正常工況況（無故故障）；F2增增壓器效效率下降降；F33空冷器器傳熱惡惡化；FF4透平平保護(hù)格格柵堵塞塞；F55透平通通流部分分堵塞。設(shè)計(jì)訓(xùn)練樣

22、樣本時，輸入入變量的的數(shù)值需需歸一化化到-11,1范圍內(nèi)內(nèi)：求取取輸入變變量與無無故障下下基準(zhǔn)值值的偏差差值，再再除以最最大偏差差值。將輸出變變量按嚴(yán)重程程度分成成三級，即即嚴(yán)重故故障（Fi=1）、中中等故障障（Fi=0.55）和無無故障（Fi=0）。按照文獻(xiàn)6提提供的訓(xùn)訓(xùn)練樣本本對LMMBP網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行行訓(xùn)練，網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)一些些基本參參數(shù)為：3層網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)，隱隱層9個個神經(jīng)元元，輸出出層5個個神經(jīng)元元，隱層層傳遞函函數(shù)為TTanssig雙雙曲正切切S型，輸出層層傳遞函函數(shù)為PPureelinn線性。按照文獻(xiàn)6提提供的測測試樣本本進(jìn)行診診斷，得得出表22的4次次診斷情情況，證證明網(wǎng)絡(luò)絡(luò)能有效效診斷。如圖7

23、所示示，網(wǎng)絡(luò)絡(luò)輸出一一方面以以曲線方方式顯示示，另一一方面在在底部編編輯框給給出一個個明確的的文字診診斷結(jié)果果。圖 7 診診斷結(jié)果果Fig.77 Diiagnnosttic resuultss5 結(jié) 語語本文在現(xiàn)有有數(shù)據(jù)庫庫基礎(chǔ)上上設(shè)計(jì)了了船舶主主動力裝裝置的故故障診斷斷系統(tǒng)，其其中診斷斷算法采采用神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，描述了了LMBBP算法法的訓(xùn)練練步驟。介介紹了系系統(tǒng)的使使用環(huán)境境和網(wǎng)絡(luò)絡(luò)結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，包括工作過程和數(shù)據(jù)流向，并具體設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)輸入和格式功能。利用此系統(tǒng)統(tǒng)，可以以有效發(fā)發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)絡(luò)平臺數(shù)數(shù)據(jù)庫的的優(yōu)勢，當(dāng)當(dāng)遇到故故障或出出現(xiàn)故障障趨勢時時，能有有效進(jìn)行行診斷和和預(yù)測，為為船

24、上的的管理人人員排除除故障和和設(shè)備維維護(hù)提供供輔助決決策。參 考 文 獻(xiàn)1 孟孟憲堯，韓韓新潔，孟孟松. 優(yōu)化化的BPP網(wǎng)絡(luò)在在船舶故故障診斷斷中的應(yīng)應(yīng)用JJ. 中國航航海，220077，（22）：88588.Meng Xiaanyaao，HHan Xinnjiee，Meeng Sonng. Apppliicattionn off Opptimmizeed BBP NNetwworkk inn Maarinne FFaullt DDiaggnossisJ. NAAVIGGATIION OF CHIINA，220077，（22）：88588.2 白白廣來. 船舶柴柴油機(jī)智智能監(jiān)測測與智能能診斷的的研究D. 大連連：大連連海事大大學(xué)，220033.Bai GGuannglaai. Stuudy on Inttellligeent Monnitoorinng aand Inttellligeent Diaagnoosiss off Maarinne DDiessel Engginee DD. Daliann：Daliann Maarittimee Unniveersiity，220033.3 詹詹玉龍，翟翟海龍，曾曾廣芳. 基于于支持向向量機(jī)的的船舶柴柴油機(jī)故故障診斷斷的研究究J. 中中國航海海，20007，（22）