船舶燃油供給系統(tǒng)故障診斷問(wèn)題的分析

朱陽(yáng)陽(yáng)

摘 要 安全是船舶運(yùn)行的基本要求。近年來(lái)，船舶安全事故時(shí)有發(fā)生，對(duì)人們生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成了極大的威脅。燃油供給系統(tǒng)作為船舶的重要組成部分，是船舶運(yùn)行的主要?jiǎng)恿υ?，但燃油供給系統(tǒng)一旦發(fā)生故障，勢(shì)必會(huì)影響船舶穩(wěn)定、可靠運(yùn)行，加強(qiáng)對(duì)供給系統(tǒng)故障診斷，能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地把握故障原因，并采取良好的措施解決故障。文章以育鯤輪作為研究對(duì)象，對(duì)其燃油供給系統(tǒng)故障類型進(jìn)行分析，運(yùn)用MATLAB軟件進(jìn)行故障診斷，并提出了相應(yīng)的優(yōu)化方案。

關(guān)鍵詞 船舶；燃油供給系統(tǒng)；故障；診斷

中圖分類號(hào) U6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2095-6363（2017）12-0044-02

近年來(lái)，各領(lǐng)域發(fā)展對(duì)于航運(yùn)需求不斷增強(qiáng)，同時(shí)對(duì)船舶運(yùn)行安全、穩(wěn)定性也提出了更高要求。燃油供給系統(tǒng)作為船舶動(dòng)力設(shè)備，在長(zhǎng)期運(yùn)行中，受到諸多因素的影響，極易出現(xiàn)各類故障，以往主要是根據(jù)人員工作經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)故障現(xiàn)象進(jìn)行檢查和分析，推斷出故障所在位置，并進(jìn)行針對(duì)性維修。但該方法耗時(shí)長(zhǎng)、且精確度偏低，無(wú)法滿足現(xiàn)代船舶故障診斷。而故障樹(shù)法，能夠?qū)ο到y(tǒng)故障進(jìn)行精確診斷，縮短維修時(shí)間，以此來(lái)提高診斷有效性。

1 船舶燃油供給系統(tǒng)故障分析

1.1 船舶概況

為了提高論文研究實(shí)用性，本文選擇“育鯤”輪作為研究對(duì)象。作為國(guó)內(nèi)首艘自主研發(fā)、設(shè)計(jì)的遠(yuǎn)洋教學(xué)實(shí)習(xí)船舶，在2008年正式投入使用。該船舶為中尾機(jī)型，推進(jìn)裝置為單機(jī)、單漿，且船上設(shè)置了長(zhǎng)板樓、四層夾板室等，不僅如此，還有一些先進(jìn)設(shè)備，如可調(diào)螺距螺旋槳等，具體參數(shù)如表1所示。

育鯤輪為特種船舶，船上沒(méi)有設(shè)置貨艙，具有現(xiàn)代性特點(diǎn)，能夠?yàn)榻煌ㄟ\(yùn)輸工具等專業(yè)學(xué)習(xí)和科研提供實(shí)船基礎(chǔ)。不僅如此，該船具有較強(qiáng)的航海性能，且安全性等能夠滿足規(guī)范要求。主機(jī)燃油供給系統(tǒng)是船舶的動(dòng)力系統(tǒng)，其主要功能是向高壓油泵入口輸送燃油，具有由加裝、儲(chǔ)存、駁運(yùn)、凈化及供給5個(gè)部分構(gòu)成，也是本文研究的重點(diǎn)，圖1為燃油系統(tǒng)流程圖。

1.2 故障模式

育鯤輪燃油供給系統(tǒng)在長(zhǎng)期運(yùn)行中，其中各個(gè)環(huán)節(jié)勢(shì)必會(huì)出現(xiàn)故障，具體故障類型如下：1）雙聯(lián)濾器故障，雙聯(lián)濾器主要是對(duì)燃油進(jìn)行過(guò)濾，一旦出現(xiàn)堵塞現(xiàn)象，會(huì)造成前后壓差讀數(shù)增加，此時(shí)供給泵吸入壓力下降，故可以根據(jù)壓差表讀數(shù)確定設(shè)備狀態(tài)；2）供給泵，供給泵為螺桿泵，它供給燃油量與實(shí)際消耗保持一致，一旦出現(xiàn)故障，勢(shì)必會(huì)出現(xiàn)異常[1]；3）循環(huán)泵故障，該設(shè)備吸口與混油桶相連接，能夠確保燃油供給壓力，避免燃油出現(xiàn)氣化現(xiàn)象，一旦發(fā)生故障，排除壓力會(huì)下降，影響燃油供給系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。此外，還有霧化加熱器等方面的故障。

2 燃油供給系統(tǒng)故障診斷分析

2.1 研究工具M(jìn)ATLAB

該研究工具建立在計(jì)算機(jī)技術(shù)基礎(chǔ)之上，在MATLAB軟件中，數(shù)據(jù)分析、矩陣運(yùn)算等多項(xiàng)功能能夠整合到一起，為問(wèn)題解決提供方法上的支持，且具有較強(qiáng)的交互優(yōu)勢(shì)。

2.2 確定系統(tǒng)邊界條件

由于育鯤輪主要應(yīng)用于教學(xué)與科研中，不需要在惡劣海況下航行，主要在我國(guó)沿海與東南亞海域，船上安裝先進(jìn)設(shè)備，如減搖鰭等，能夠確保船舶保持安全性、可靠性。該船舶燃油供給系統(tǒng)設(shè)計(jì)溫度在10：45℃，系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，其所處的溫度一般為30：45℃[2]。在故障診斷時(shí)，排除人為因素，且各類傳感器、儀表等均處于正常工作狀態(tài)，以此來(lái)獲取準(zhǔn)確參數(shù)。

2.3 構(gòu)建診斷模型

育鯤輪燃油供給系統(tǒng)，故障診斷過(guò)程中，主要對(duì)采集到的實(shí)際故障征兆參數(shù)作為樣本，并將樣本參數(shù)輸入到模型當(dāng)中，識(shí)別故障。本文主要以輸入、隱含及輸出3個(gè)層級(jí)為主，其中第一層，主要根據(jù)采集到的系統(tǒng)故障征兆參數(shù)作為依據(jù)，將參數(shù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中。第二層主要是設(shè)置隱含層，其中節(jié)點(diǎn)數(shù)超過(guò)網(wǎng)絡(luò)承載能力，便會(huì)考慮增加隱含層，本文選擇一個(gè)隱含層。第三層根據(jù)雙聯(lián)濾器、供給泵及循環(huán)泵等各個(gè)故障類型作為依據(jù)，建立對(duì)應(yīng)的故障模式。

2.4 故障診斷分析

根據(jù)上文已經(jīng)構(gòu)建的故障診斷模型，運(yùn)用MATLAB軟件有關(guān)程序，進(jìn)行故障診斷研究。在實(shí)踐應(yīng)用中，技術(shù)人員可以運(yùn)用S型正切函數(shù)作為隱含層的傳遞函數(shù)，由于輸出介于0和1之間，并堅(jiān)持最大隸屬原則，以此來(lái)判斷出故障類型。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身具有缺陷，加上供給系統(tǒng)參數(shù)問(wèn)題，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程相對(duì)緩慢，且需要迭代到77 320次網(wǎng)絡(luò)才能夠達(dá)到收斂，在現(xiàn)實(shí)生活中可行性不高，因此務(wù)必要加強(qiáng)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)和優(yōu)化，增快網(wǎng)絡(luò)收斂速度，從而提高改善網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練有

效性。

2.5 故障診斷模型優(yōu)化

針對(duì)上述問(wèn)題，本文對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，主要針對(duì)訓(xùn)練函數(shù)，選擇自適應(yīng)學(xué)習(xí)效率梯度下降法訓(xùn)練函數(shù)。通過(guò)改進(jìn)和優(yōu)化，測(cè)試數(shù)據(jù)能夠更好地輸入到網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的有效診斷。根據(jù)改進(jìn)后的測(cè)試結(jié)果來(lái)看，能夠識(shí)別出五張類型，且誤差較小。可見(jiàn)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷時(shí)，要對(duì)輸入的參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，進(jìn)一步規(guī)范輸入?yún)?shù)。

2.6 參數(shù)預(yù)處理

目前，常用的歸一化處理方法較為多元，本文主要選擇模糊理論方法對(duì)故障征兆參數(shù)進(jìn)行模糊化處理，使得數(shù)據(jù)能夠在0和1之間，進(jìn)一步規(guī)范輸入?yún)?shù)。對(duì)于本文故障診斷，具體的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

考慮到采集到數(shù)據(jù)是否符合正太分布，文章借助統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)數(shù)據(jù)正態(tài)分布情況進(jìn)行檢測(cè)。根據(jù)故障結(jié)果來(lái)看，其中P1代表的是雙聯(lián)濾器前后壓差、P2G代表的是供給泵吸入壓力等?？梢?jiàn)，檢測(cè)結(jié)果符合正太分布，且該軟件能夠提供出各組數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。本文提出的故障診斷方法優(yōu)化，對(duì)傳統(tǒng)算法予以改進(jìn)，并引入動(dòng)量、自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率等函數(shù)，在很大程度上提高了網(wǎng)絡(luò)收斂速度，能夠?yàn)榇肮收显\斷提供更多支持。

3 結(jié)論

根據(jù)上文所述，隨著科學(xué)技術(shù)不斷發(fā)展，船舶自動(dòng)化程度不斷提高，對(duì)故障診斷技術(shù)也提出了更高要求。船舶機(jī)械設(shè)備朝著復(fù)雜化、自動(dòng)化等方向轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)故障診斷方法滯后性愈發(fā)明顯。因此，加強(qiáng)對(duì)智能診斷技術(shù)的引入至關(guān)重要，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，通過(guò)采集故障參數(shù)，將其輸入到故障診斷模型當(dāng)中，能夠?qū)收线M(jìn)行高效診斷，判斷故障位置及其原因，并采取合理的措施加以維修，不斷提高船舶故障診斷準(zhǔn)確性，消除潛在安全隱患，確保船舶運(yùn)輸安全、可靠性，從而推動(dòng)我國(guó)航運(yùn)事業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1]趙玉清，張汝坤，李享.小松電控柴油機(jī)CRI燃油供給系統(tǒng)故障診斷與檢測(cè)實(shí)例分析[J].農(nóng)機(jī)使用與維修，2014（9）：29-31.

[2]王彬彬.電子燃油噴射系統(tǒng)常見(jiàn)故障的診斷與排除探討[J].科技資訊，2014（34）：65.