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    綜合層次分類方法在艦船動力裝置故障診斷中的應用研究

    2008-04-24 03:43:25張威,曾凡明,蘇啟軍
    中國艦船研究 2008年3期
    關鍵詞:動力裝置艦船故障診斷

    1 引 言

    隨著現代艦船新技術、新裝備應用程度的不斷提高,艦船動力裝置日趨復雜[1]。一個集機、電、熱、液為一體的復雜艦船動力裝置系統(tǒng),故障激發(fā)源多,關系錯綜復雜,同時,設備的運行環(huán)境也受艦體狀況、航行條件、主機運行工況等因素的影響,所以以分布性和并發(fā)性為特征的復雜診斷問題日益突出[2,3],對故障診斷技術提出了更高的要求。本文根據艦船動力裝置結構、功能以及故障上都具有非常良好的層次特性,采用綜合層次分類方法來建立艦船動力裝置的分類層次體系。綜合層次分類方法在故障診斷中的應用有如下優(yōu)點:

    1) 將診斷對象按其結構、功能和故障進行層次分析,規(guī)范了診斷范圍,明確了推理路徑。

    2) 在診斷過程中可以將故障縮小在一定范圍內,并能快速、準確地確定故障的類型和具體物理位置,是解決復雜診斷問題的有效方法。

    3) 運用綜合層次分類方法建立的模型對構建簡便、實用的艦船動力裝置故障診斷系統(tǒng)具有重要意義。

    2 艦船動力裝置特點分析

    艦船動力裝置結構復雜,數目眾多,是一個典型的復雜系統(tǒng)。復雜系統(tǒng)是由有限的零、元部件按一定的方式和要求集合而成的,也就是說是由零、元部件和零、元部件之間的聯系構成的。在此,廣義地稱零、元部件為元素,而將零、元部件之間的聯系簡單稱之為聯系。而元素間的聯系失調是導致系統(tǒng)發(fā)生故障的重要因素之一。因此,本文首先對艦船動力裝置的結構、功能和故障特點進行分析。

    2.1 結構特點分析

    顯然,在復雜系統(tǒng)中,較低層的元素可以集合成高層的更大的元素,而高層的較大的元素亦可以分解為較低層的較小的元素。最高層的元素就是復雜系統(tǒng)本身,最低層的元素就是元部件或零件[4]。很自然地,我們可以根據復雜系統(tǒng)層次性這一特征,對艦船動力裝置進行結構分解,將其分為系統(tǒng)級、子系統(tǒng)級、部件級和零件級等幾個層次,其結構模型如圖1所示。

    圖1 復雜系統(tǒng)的結構分層圖

    2.2 功能特點分析

    艦船動力裝置作為復雜系統(tǒng),聯系是構成它的兩大要素之一。從性質上來分,聯系可以分為兩大類:一類是功能性聯系;一類是非功能性聯系。功能性聯系是指將有關元素相聯而構成復雜系統(tǒng)這一類聯系。例如,機械零、部件之間的各種相對運動副及安裝位置等。非功能性聯系是指元素之間沒有功能關系的聯系。例如,由工作元件或工作副產生的振動、熱量等,有可能會波及到設備的其它元素或聯系,這種由振動、熱量等產生的聯系即為非功能聯系。由此可知,在功能上,艦船動力裝置是一定功能單元的組合體,每一個組合單元都要實現一定的功能并共同完成系統(tǒng)的整體功能[5]。在功能上,艦船動力裝置具有圖2的特性??梢姡灤瑒恿ρb置在功能上是有其層次性的。

    圖2 復雜系統(tǒng)的功能分層圖

    2.3 故障特點分析

    由于絕大多數診斷對象、特別是機械設備類診斷對象的故障都具有相同的產生和傳播機理,導致其故障特點亦具有相當大的共性。因此,本研究從分析一般機械設備系統(tǒng)的故障產生和傳播機理著手,聯系艦船動力裝置故障實際,歸納出艦船動力裝置的故障特點。

    圖3 復雜系統(tǒng)的故障分層圖

    3 綜合層次分類模型的建立

    由上面的分析可知:故障診斷和層次分類之間存在一定的對應關系,艦船動力裝置無論是結構、功能以及故障上都具有非常良好的層次特性,因而可以采用綜合層次分類方法來建立艦船動力裝置的分類層次體系。

    3.1 結構、功能和故障分解方法簡介

    在建立艦船動力裝置分類層次時綜合采用結構分解、功能分解和故障分解的方法,下面對建立艦船動力裝置的綜合層次分類體系中的這3種分解方法分別進行介紹。

    1) 結構分解:結構分解是指從結構上對診斷對象進行分解,把系統(tǒng)的總體結構分解為下一層次的子結構,而每一子結構又可分解為更下層次的子結構,這種分解可以直至最低層次的零部件。例如,可將艦船動力裝置系統(tǒng)故障結構分解為艦船主動力裝置系統(tǒng)故障和輔助動力裝置系統(tǒng)故障等兩大類。以診斷對象的結構分解為基礎而建立的分類層次稱為結構分類層次。

    2) 功能分解:功能分解是指從功能上對診斷對象進行分解,把系統(tǒng)的總體功能分解為下一層次的子功能,而每一子功能又可分解為更下層的子功能,這種分解可以直至基本功能,即沒有子功能的功能。對系統(tǒng)的功能分解深度依賴于下一層次的分解對診斷的有用程度,如果下一層次的功能分解對診斷工作沒有多大的意義,則認為這一層次的功能就是基本功能。例如,對柴油主機冒黑煙故障,可將其功能分解為供油故障和供氣故障兩大類。以診斷對象的功能分解為基礎建立的分類層次稱為功能分類層次。

    3) 故障分解:故障分解是指從故障類型上對診斷對象進行分解,下層子故障總是上層父故障的特例,上層父故障則是下層子故障的概括,這種分解可以直至最具體的故障。例如,對柴油主機排煙不正常故障,可將其故障分解為冒黑煙故障、冒藍煙故障以及冒白煙或灰白煙故障3大類。以診斷對象的故障分解為基礎建立的分類層次稱為故障分解分類層次。

    3.2 分層建模需要考慮的因素

    在建立艦船動力裝置分類層次過程中,考慮到了如下幾個因素的影響:

    1) 基于結構、功能以及故障分解的3種分類層次的優(yōu)缺點。結構分類層次具有自然的“樹”型結構,1個結點對應1個結構子系統(tǒng),最底層的結點對應系統(tǒng)的零部件,因此,以此為基礎的診斷可最終確定系統(tǒng)故障的物理位置;但結構分類層次難以表達各子系統(tǒng)之間的相互關系,對于由于聯系劣化而引起的故障難以反映。功能分類層次并不涉及系統(tǒng)的具體結構,而只涉及系統(tǒng)不同層次的功能模塊,因此無論是元素的故障還是聯系的故障都能反映出來;但以此為基礎的診斷最終確定的只能是失效的功能模塊,而不是系統(tǒng)故障的物理位置。故障分類層次同人類專家診斷的思維過程相一致,且可以直接將所有的故障類型都表示出來;但由于故障分類層次表示的只是故障的類型,所以以此為基礎的診斷有時也難以確定系統(tǒng)故障的物理位置。

    2) 基于結構、功能以及故障分解的3種分類層次之間亦存在著非常緊密的聯系。

    3) 綜合層次分類方法綜合了基于結構、功能以及故障分解的3類方法,在具體應用時需要把握以下2個原則: 針對所研究的對象盡可能地搜集更多的資料,結合結構、功能以及故障進行整理;盡可能多地征詢所涉及相關領域專家的建議,降低個體主觀因素,提高故障診斷的準確率。

    圖4 綜合層次分類法在故障診斷中的應用流程圖

    4) 為了提高故障診斷的準確率和效率,在進行故障診斷工作時,總是綜合使用上述的多種方法,在診斷的不同階段,選用最為適合的某一種具體分解方法或幾種方法的綜合。如圖4所示,在對柴油主機故障進行診斷時,如果在運轉中發(fā)生故障,則確定故障是調速系統(tǒng)工作不穩(wěn)定、排煙不正常、工作參數異常等故障中的哪一種;若確認是排煙不正常故障,接著判斷是屬于冒黑煙、冒藍煙、還是冒白(灰白)煙故障,利用的是故障分解的方法;在對柴油主機冒黑煙故障進行診斷時,首先診斷是由供油故障所引起,還是由供氣故障所引起,利用的是功能分解的方法;如果確認是由供氣故障所引起,則可進一步確認是由氣筏漏氣、增壓器供氣不足、空氣冷卻器堵塞故障中哪一個故障所引起,利用的是結構分解和故障分解的綜合方法。

    所以,在建立艦船動力裝置的分類層次中,可以綜合采用基于結構、功能及故障分解的方法,以便建立1個最適合艦船動力裝置特點的綜合分類層次,降低診斷求解的復雜性。

    4 應用實例

    將上述方法應用于某采用噴水推進方式的動力裝置中,得到如圖5所示的綜合層次分類的結構體系模型。該動力裝置的分類層次建立時,遵循了這樣的指導思想:在高層多采用結構或功能分解方法,以減少分類過程的搜索量,并為進一步分類指出正確方向,如噴水推進動力裝置和主動力裝置在分層時都采用了結構分解或者功能分解,在柴油機及輔助系統(tǒng)、噴水推進裝置和軸系的第一層分解也利用了功能分解;而中間層次和較低層次多采用故障分解方法,以適應人們進行故障診斷工作時的思維習慣,如柴油機及輔助系統(tǒng)的供油裝置及燃油系統(tǒng)、噴水推進裝置的液壓系統(tǒng)和軸系的軸承在分層時采用故障分解;在最底層多采用結構分解與故障分解的綜合方法,以達到通過診斷求得故障的具體物理位置和類型的目的,如噴油泵在分層時采用結構分解與故障分解的綜合方法。

    圖5 噴水推進動力裝置基于結構、功能和故障綜合層次分類的結構體系圖

    5 結 論

    本文通過對艦船動力裝置特點分析,針對其結構、功能和故障上良好的層次特性,運用綜合層次分類方法建立了噴水推進動力裝置的層次診斷模型。該方法用于艦船動力裝置這一類復雜系統(tǒng)的故障診斷和定位比較科學合理,且該方法具有簡潔、高效的特點,可以有效地提高診斷效率和準確率,具有較高的工程應用價值。

    [1] 陳國鈞,曾凡明.現代艦船輪機工程[M].長沙:國防科技大學出版社,2001.

    [2] 曾凡明,吳家明,孔慶福,等. 艦船主動力裝置故障診斷系統(tǒng)研究[J].中國修船,2006,19(2):46-48.

    [3] FRANK P M. New developments using AI in fault diagnosis [J].Engineering Application of Artificial intelligence, 1997,10 (1):3-4.

    [4] 高慶,楊葉舟,魏震生. 復雜裝備的層次診斷技術[J].火力與指揮控制,2007,32(4):133-135.

    [5] 劉寶賦,張科,廖志忠,等.基于系統(tǒng)分層與故障樹的故障診斷方法[J].火力與指揮控制,2002,27(4):63-65.

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