船舶主动力装置故障诊断系统设计与实现

1、PAGE PAGE 13Evaluation Warning: The document was created with Spire.Doc for .NET.11 船舶主动力装置故障诊断系统设计与实现郑元璋，陈锋（上海船舶运输科学研究所，上海 200135）摘 要：船舶主主动力装装置的故故障诊断断对船舶舶的安全全运行具具有重大大意义。目目前的研研究集中中于使用用人工智智能、模模式识别别等进行行故障诊诊断算法法的设计计和仿真真，而缺缺乏把故故障诊断断作为与与船舶其其他系统统有机结结合的一一个系统统来研究究。为此此，设计计了基于于船舶网络络平台的的诊断系系统，把把来源于于平台的的基础数数据进行

2、行格式转转换，采采用神经经网络诊诊断，并并以直观观的形式式实时显显示训练练过程，包包括网络络输出的的动态曲曲线和权权值阈值值的网格格表示，并以文字的形式给出明确的诊断结果。利用此系统，可以充分发挥网络平台的优势，对装置故障进行有效诊断和预测，为船舶管理提供辅助决策。关键词：船船舶、舰舰船工程程；主动力力装置；故障诊诊断；神神经网络络；网络络平台；系统结结构；数数据输入入；格式式转换中图分类号号：U6664.11 文献标标识码：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船舶主动力力装置是是

8、一个复复杂的系系统，对对管理人人员要求求知识面面很广，往往往装置置出现一一个小小小的故障障，有时时甚至仅仅仅是一一种操作作失误而而造成严严重后果果，故迫迫切需要要提供一一套故障障诊断辅辅助决策策系统，以以帮助管管理人员员在海上上能独立自自主地排排除故障障。主动动力装置置故障诊诊断的研研究开始始较早，早早期使用用的传统统诊断方方法效果果不理想想，当前前广泛采采用人工工智能1 2和模式式识别34的的方法，但但这些研研究大多多集中于于诊断算算法的设设计及仿仿真，而而把它作作为船舶舶上一套套辅助系系统来研研究，使使之真正正能应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监控控网络平平台提供

9、供的历史史和实时时数据基基础上，如如何设计计具有实实用性的的船舶主主动力装装置故障障诊断系系统。1 船舶主主动力装装置分层层诊断模模型本文设计的的诊断系系统的诊断对对象除了了作为主主动力装装置的核核心设备备主机机，还包包括轴系系、舵桨装置置、控制制系统和和其它辅辅助设备备等，其其分层诊诊断模型型如图11所示。改改变了以以往只关关心柴油油机故障障24而忽忽略了系系统问题题。图1 分层层诊断结结构Fig.11 Laayerred diaagnoosiss sttruccturre2 系统结结构和功功能设计计2.1 网网络结构构图2 网络络结构Fig.22 Netwworkk sttruccturr

10、e 本诊断系统统的设计计是以船舶监监控网络络平台为为基础，该该平台对对船舶主主动力装装置的各各种热工工参数及及运行工工况具有有完善的的监测功功能并可可将所有有历史数数据进行行海量存存储或回回放，其数据采采集的实实时性、完完整性、可可靠性均均是以往往的系统统无法比比拟的，一一套完整整、实时时的基础础数据库库是诊断断结果有有效性的的强大保保证。诊断系统的的网络结结构如图图2所示，在服务务器上放放置了历历史数据据和实时时数据。诊诊断软件件安装在在客户端端上（客户端端按需要要可安装装多台）。通通过路由由器从服服务器传传来的数数据进入入诊断软软件，经经过人工工智能诊诊断输出出结果供供用户辅辅助决策策。客

11、户户端数据据库存放放了故障障输入输输出关系系，随着关关系的增增加和更更新，本本系统功功能也随随着扩展展。针对对不同的的机型，只只需修改改故障输输入输出出关系，诊断程序序本身不不需要改改变，满满足普遍遍性。2.2 系系统设计计整个系统主主要由2个数据据库和33个主模模块组成成。服务务器上的的数据库库提供神神经网络络运算所所需的训训练数据据和测试试数据，采采用满足足C/SS结构的的SQLL Seerveer，本本机上的的数据库库存放了了神经网网络训练练和诊断断时的一一些参数数，采用用ACCEESS。3个主模模块为数数据格式式转换模模块、神神经网络络运算模块块和曲线绘绘制模块块，各个模模块间的的接口

12、和和数据流流向如图图3所示。系统的工作作过程和和数据流流向如下下：1）用户先先根据故故障名称称或类型型到本机机数据库库选中某某个神经经网络，这这个网络络有相应应的输入入输出变变量，再再根据这这个变量量名到服服务器数数据库去去读取哪哪几组样样本数据据，通过过“数据格格式转换换模块”转换成成矩阵。2）本机数数据库存存放了网网络的初初始权值值阈值（字字符串格格式），通通过“数据格格式转换换模块”转换成成矩阵。权权值阈值值矩阵既既可以显显示在网网格控件件上，也也可以直直接在上上面对矩矩阵修改改。3）本机数数据库同同时存放放了神经经网络配配置的一一些参数数，如最最大训练练次数、最最大允许许误差等等，这些

13、些参数也也可以通通过界面面进行修修改。4）将以上上3种参数数输入“神经网网络运算算模块”进行训训练或诊诊断并使用多多线程技技术实现现实时显显示训练练过程，包包括网络络输出曲曲线不断断趋近目目标曲线线和网格格控件上上权值阈阈值的不不断变化化。图3 各模模块间的的接口与与数据流流向Fig.33 Innterrfacce aand datta ffloww beetweeen moddulees2.3 数数据输入入和格式式转换本机数据库库（ACCCESSS）表表中设计计的主要要字段及及其含义义如表11所示： 表1 AACCEESS表表的主要要字段Tablee 1 Maiin ffielld oof

14、AACCEESS tabble字段名称数据类型说明Name文本故障名称Parammeteer_iin文本输入参数IID，对对应服务务器数据据库SQQL SServver表表上的字字段Weighht_hhidee文本初始隐层权权值N_MaxxErrror数字最大允许误误差Step_TraainSStarrt数字服务器数据据库SQQL SServver表表上训练练样本起起始序号号首先，根据据“故障名名称”字符串串到“Namme”字段下下找到匹匹配的那那一项，读读出同一一项字段段“Parrameeterr_inn”和“Weigght_hidde”等中的内容容。这项功功能由函函数GeetOttherr

15、Fieeld完完成。2.3.11 输入入输出矩矩阵字段“Paarammeteer_iin”中的字字符串，如如：x11tesst,xx2teest,x3ttestt，计算逗逗号个数数，然后后分离成成x1ttestt、x2ttestt和x3ttestt等，分分别存放放在CSStriingAArraay类数数组里，x1ttestt等为服服务器数数据库表表中的字字段名。在在这些字字段中存存放了一一连串ddoubble型型数据，把把起始点点Steep_TTraiinSttartt和终止止点Sttep_TraainSStopp内的一一段数据据赋给MMm类型型的矩阵阵（Mmm是某第第三方类类库的矩矩阵类型型

16、），这这样完成成了样本本数据的的输入。这这项功能能由函数数ParraInnOutt2Mmm完成。2.3.22 权值值阈值矩矩阵由函数GeetOttherrFieeld读读出了字字段“Weiightt_hiide”中的矩矩阵，存存放格式式为和MMatllab中中矩阵写写法相同同的字符符串CSStriing，如如：0.68822,0.881099;0.42110,00.14465;0.883255,0.42118。先先以分号号为标志志把M*N矩阵阵分离成成M个字符符串，每每个字符符串不再再有分号号，如字字符串：0.668222,0.81009。再再在分离离后的字字符串以以逗号为为标志分分成N个字符

17、符串，如如字符串串0.668222和字符符串0.81009。最最后把CCStrringg型数转转换成ddoubble型型，放到到Mm中各各行各列列。这项项功能由由函数SStrMMat22Mm完完成。权值阈值矩矩阵可以以在网格格控件（GridCtrl）上直观显示，即把Mm矩阵元素放在GridCtrl控件中的各行各列的网格上，这项功能由函数Mm2DispGrid完成。反之，网格内的数据也能保存到Mm矩阵中，这项功能由函数DispGrid2Mm完成。权值阈值矩阵的格式转换和显示如图4所示。图 4 矩矩阵格式式转换与与显示Fig.44 Foormaat cconvverssionn annd ddis

18、pplayy off maatriix3 基于于LMBBP的诊诊断方法法基于热力参参数法，采采用神经经网络诊诊断，网网络训练练的数值值优化技技术采用用Levvenbbergg-Maarquuarddt算法法（LMMBP）。考虑如图55所示的LMBBP多层层网络结结构，其其中，WW1、bb1和 W2、bb2分别别为隐层层和输出出层的权权值阈值值，f11和f22为传递递函数，aa1和aa2为网网络输出出。图5 多层层网络结结构Fig.55 Muultiilayyer nettworrk图6 LMMBP算算法训练练流程图图Fig.66 LMMBP traainiing proocesss对应图5的的

19、LMBBP训练练步骤如如图6所所示。在在图6中，很很关键的的一步是是如何快快速求取取Jaccobiian矩矩阵55。在在求得JJacoobiaan矩阵阵的基础础上，再再结合误误差e，计计算权值值阈值的的增长量量dw 5。图6中，其其他参数数含义为为：外循循环步数数epooch，网络输输出okk，均方误误差msse1，目标误误差errr_ggoall，内循环环步数iin_eepocch，均方误误差msse2，规规定的最最大muu值mu_maxx，调节节系数ssitaa，最大内内循环步步数maax_iin_eepocch，最大外外循环步步数maax_eepocch。表2 网络络输出与与期望输输出对

20、比比Tablee 2 Commparrisoon bbetwweenn neetwoork outtputt annd ddesiiredd outpput时间序号网络输出期望输出F1F2F3F4F5诊断结果F1F2F3F4F5101.0000 4199-0.0117 920.0611 8155-0.0227 62F2严重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严重0001080-0.0003 33-0.0004 880.1522

21、 10660.3622 1877F5中等00000.54 诊断实实现举例例以文献66中涡轮增增压系统统故障诊诊断为例例，借助助其神经经网络的的输入输输出关系系和样本本数据，进进行编程程算法的的验证和和系统的的实现。输入变量：X1排排气总管管温度；X2扫扫气箱压压力；XX3各缸缸平均燃燃烧最大大爆发压压力；XX4增压压器转速速；X55扫排气气道压损损系数；X6压压气机出出口温度度；X77扫气箱箱温度；X8反反映柴油油机负荷荷的一个个参数。输出变量：F1正正常工况况（无故故障）；F2增增压器效效率下降降；F33空冷器器传热恶恶化；FF4透平平保护格格栅堵塞塞；F55透平通通流部分分堵塞。设计训练样

22、样本时，输入入变量的的数值需需归一化化到-11,1范围内内：求取取输入变变量与无无故障下下基准值值的偏差差值，再再除以最最大偏差差值。将输出变变量按严重程程度分成成三级，即即严重故故障（Fi=1）、中中等故障障（Fi=0.55）和无无故障（Fi=0）。按照文献6提提供的训训练样本本对LMMBP网网络进行行训练，网网络一些些基本参参数为：3层网网络，隐隐层9个个神经元元，输出出层5个个神经元元，隐层层传递函函数为TTanssig双双曲正切切S型，输出层层传递函函数为PPureelinn线性。按照文献6提提供的测测试样本本进行诊诊断，得得出表22的4次次诊断情情况，证证明网络络能有效效诊断。如图7

23、所示示，网络络输出一一方面以以曲线方方式显示示，另一一方面在在底部编编辑框给给出一个个明确的的文字诊诊断结果果。图 7 诊诊断结果果Fig.77 Diiagnnosttic resuultss5 结 语语本文在现有有数据库库基础上上设计了了船舶主主动力装装置的故故障诊断断系统，其其中诊断断算法采采用神经经网络，描述了了LMBBP算法法的训练练步骤。介介绍了系系统的使使用环境境和网络络结构，设计了诊断系统的结构，包括工作过程和数据流向，并具体设计了数据输入和格式功能。利用此系统统，可以以有效发发挥网络络平台数数据库的的优势，当当遇到故故障或出出现故障障趋势时时，能有有效进行行诊断和和预测，为为船

24、上的的管理人人员排除除故障和和设备维维护提供供辅助决决策。参 考 文 献1 孟孟宪尧，韩韩新洁，孟孟松. 优化化的BPP网络在在船舶故故障诊断断中的应应用JJ. 中国航航海，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 白白广来. 船舶柴柴油机智智能监测测与智能能诊断的的研究D. 大连连：大连连海事大大学，220033.Bai GGuannglaai. Stuudy on Inttellligeent Monnitoorinng aand Inttellligeent Diaagnoosiss off Maarinne DDiessel Engginee DD. Daliann：Daliann Maarittimee Unniveersiity，220033.3 詹詹玉龙，翟翟海龙，曾曾广芳. 基于于支持向向量机的的船舶柴柴油机故故障诊断断的研究究J. 中中国航海海，20007，（22）