淺談我國(guó)船舶柴油機(jī)故障診斷

蘭放 蔣福宗

摘要：在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程當(dāng)中，根據(jù)地域的不同會(huì)出現(xiàn)不同的交通運(yùn)輸工具。臨海城市由于本身靠近海岸且和內(nèi)陸的運(yùn)輸路途遙遠(yuǎn)。一般會(huì)采用較為經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的船舶進(jìn)行運(yùn)輸。而在船舶的使用過程中，柴油機(jī)卻容易出現(xiàn)各類故障。本文論述了為了提高船舶的柴油機(jī)故障診斷準(zhǔn)確率，采用小樣本的支持向量機(jī)來完成對(duì)船舶柴油機(jī)故障的診斷。這種故障診斷方法通過建立故障樣本集，采用層次支持向量機(jī)構(gòu)造柴油機(jī)故障診斷樹的診斷方法，以此來解決船舶柴油機(jī)故障診斷不準(zhǔn)確的問題，提高船舶柴油機(jī)故障診斷的效率和準(zhǔn)確悉尼港，為船舶開展運(yùn)輸工作貢獻(xiàn)了力量。

關(guān)鍵詞：船舶；柴油機(jī)；故障診斷

引言

在船舶當(dāng)中，柴油機(jī)扮演著船舶心臟的角色，柴油機(jī)性能的好壞會(huì)直接影響到船舶自身運(yùn)行的速度和安全性能。而隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，船舶的柴油機(jī)也逐漸變得更加大型化、精密化和多樣化。在不同的傳播當(dāng)中，根據(jù)功能和要求的不同會(huì)使用不同的柴油機(jī)，力求達(dá)到提高運(yùn)輸效率，降低能源消耗的目的。但船舶的柴油機(jī)實(shí)際上也是一種由多個(gè)子系統(tǒng)結(jié)合而成的組接系統(tǒng)，如果出現(xiàn)了系統(tǒng)故障，就會(huì)對(duì)船舶的運(yùn)行造成極大的負(fù)面影響。不但會(huì)引起嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失，也會(huì)對(duì)船舶上的人造成生命安全的威脅。因此在船舶的使用和管理過程當(dāng)中，要更加注重對(duì)船舶柴油機(jī)的管理和維護(hù)，一旦出現(xiàn)了系統(tǒng)故障，要及時(shí)進(jìn)行維修。

一、船舶柴油機(jī)故障診斷技術(shù)分析

1、熱力參數(shù)分析法

在船舶柴油機(jī)故障診斷技術(shù)中，熱力參數(shù)分析法是將柴油機(jī)正常工作時(shí)候的熱力參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，根據(jù)這些參數(shù)數(shù)據(jù)的變化來判斷其中出現(xiàn)的問題和工作的狀況。參數(shù)值的內(nèi)容包括：柴油機(jī)的排氣溫度、轉(zhuǎn)速、氣缸的壓力數(shù)值和滑油的溫度等。這種參數(shù)分析方法更多著重于柴油機(jī)性能的好壞，能夠在檢測(cè)船舶柴油機(jī)故障原因的同時(shí)反映船舶柴油機(jī)的使用壽命等狀況。

2、油液分析法

油液分析法是將船舶柴油機(jī)當(dāng)中的油品進(jìn)行化驗(yàn)，對(duì)鐵譜進(jìn)行分析，判斷使用油品當(dāng)中的含鐵量，并且通過檢查潤(rùn)滑油當(dāng)中磨粒濃度、形狀和大小的情況、油質(zhì)的情況、含鐵量的變化等數(shù)據(jù)，對(duì)柴油機(jī)整體受到的磨損程度進(jìn)行分析，以此作為依據(jù)來判斷船舶柴油機(jī)出現(xiàn)故障的原因和位置。在具體的實(shí)踐分析過程當(dāng)中，對(duì)油品的分析信息和提取信息都十分快捷方便，而且由于這種分析診斷方法架構(gòu)于實(shí)際的檢測(cè)物質(zhì)黨總，能夠有效的避免聲頻檢測(cè)技術(shù)中的干擾狀況。但這項(xiàng)技術(shù)也有著一定的缺陷，光譜技術(shù)診斷的價(jià)格相對(duì)于其他技術(shù)來說較為昂貴，且鐵譜技術(shù)手段所需要的時(shí)間也相對(duì)較多，因此實(shí)際的使用也受到了一定的限制。

3、振動(dòng)分析法

振動(dòng)分析法和前兩者有所區(qū)別，部隊(duì)柴油機(jī)本身的狀況進(jìn)行分析，而對(duì)柴油機(jī)工作時(shí)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行收集和檢測(cè)。對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理，進(jìn)而達(dá)到判斷船舶柴油機(jī)內(nèi)部出現(xiàn)問題的原因和位置。這種故障分析方法不但能夠快速的判斷船舶柴油機(jī)是否出現(xiàn)了系統(tǒng)故障，還能準(zhǔn)確的甄別出柴油機(jī)出現(xiàn)故障的方位。目前我國(guó)最長(zhǎng)使用的振動(dòng)分析法就有下文所述的小波分析法。這項(xiàng)技術(shù)在國(guó)內(nèi)的實(shí)驗(yàn)研究室當(dāng)中也取得了豐厚的研究成果，只需要在柴油機(jī)的氣缸當(dāng)中安裝上專門的振動(dòng)傳感器，就能有效的分析和判斷出柴油機(jī)故障出現(xiàn)的原因和位置。

二、現(xiàn)代船舶柴油機(jī)故障診斷技術(shù)分析

1、專家系統(tǒng)的智能化故障診斷技術(shù)

專家系統(tǒng)主要指的是在某一智能系統(tǒng)當(dāng)中，將專業(yè)專家領(lǐng)域的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)灌輸?shù)狡渲?，然后根?jù)實(shí)際問題出現(xiàn)的現(xiàn)象對(duì)其進(jìn)行智能分析的系統(tǒng)。在專家系統(tǒng)當(dāng)中，故障分析僅僅只是其中的一個(gè)環(huán)節(jié)分支，是人們利用現(xiàn)有的知識(shí)和維修經(jīng)驗(yàn)及大量的故障信息所專門設(shè)計(jì)出來的一個(gè)智能化的計(jì)算機(jī)程序，用來解決傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型都無法處理的船舶柴油機(jī)故障診斷問題。在類型的專家系統(tǒng)當(dāng)中，核心部分包括系統(tǒng)的知識(shí)儲(chǔ)備結(jié)構(gòu)、故障的推理結(jié)構(gòu)、知識(shí)的獲取和對(duì)照結(jié)構(gòu)已經(jīng)最后的故障原理解釋結(jié)構(gòu)。大部分故障診斷的專家系統(tǒng)都是通過生產(chǎn)規(guī)則和框架作為診斷依據(jù)來進(jìn)行故障原因表達(dá)的，這種表達(dá)方式不但更容易讓人理解，并且還能有效的獲取之前的知識(shí)內(nèi)容。斯坦福研究院的ALPX系統(tǒng)、、KES系統(tǒng)和Tecknowledge公司制作而成的M1系統(tǒng)都是其中的佼佼者。這類系統(tǒng)在故障診斷的推理過程中加入了模糊數(shù)學(xué)的推理思維，能夠有效的降低系統(tǒng)的復(fù)雜程度。而隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，這類專家系統(tǒng)也在不斷的更新當(dāng)中，相信在未來，這類故障診斷專家系統(tǒng)會(huì)推出全新的故障原因推理機(jī)制，以求達(dá)到更好的推理效果。

2、信號(hào)處理技術(shù)的診斷方法

信號(hào)處理技術(shù)在船舶柴油機(jī)故障診斷中的應(yīng)用主要是采用了小波變換的方式，以此來完成對(duì)船舶柴油機(jī)的故障診斷任務(wù)。小波變換最早出現(xiàn)在20世紀(jì)80年代后期，這是一種從數(shù)學(xué)知識(shí)中發(fā)展起來的專業(yè)應(yīng)用數(shù)學(xué)分支，它不但能夠?qū)π盘?hào)進(jìn)行去噪處理，還能根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試結(jié)果適當(dāng)?shù)倪x取一段小波尺度，對(duì)其進(jìn)行重構(gòu)和處理。將小波當(dāng)中的高頻、工頻等噪聲頻段剪切，保證重構(gòu)的信號(hào)當(dāng)中只蘊(yùn)含系統(tǒng)運(yùn)行的數(shù)據(jù)和船舶柴油機(jī)的故障信息。這種信號(hào)處理技術(shù)和前兩種方式一樣，都不需要建立專門的數(shù)學(xué)模型，且對(duì)于輸入信號(hào)的要求相對(duì)較低。因此這種故障診斷技術(shù)被較多運(yùn)用在船舶故障診斷的前線。這種信號(hào)處理技術(shù)抗干擾能力較強(qiáng)、靈敏程度較高，在未來也具有廣泛的發(fā)展前景。

3、混合系統(tǒng)的智能診斷方法

在以上介紹的幾種船舶柴油機(jī)故障診斷方法當(dāng)中，或多或少都具有一定的缺陷和不足。例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)和專家系統(tǒng)故障診斷技術(shù)就存在推理能力較弱、查詢麻煩和檢查時(shí)間過長(zhǎng)的缺點(diǎn)。但如果能夠把兩種方法結(jié)合起來開展混合系統(tǒng)的智能診斷方法就能有效的規(guī)避兩種方法中的缺點(diǎn)。

因此現(xiàn)在解讀那也出現(xiàn)了混合系統(tǒng)的智能故障診斷方法，這種診斷方法不但診斷速度快，自身的容錯(cuò)率也相對(duì)較高。能夠有效的彌補(bǔ)專家系統(tǒng)故障診斷技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)中出現(xiàn)的問題。但這種診斷技術(shù)成本較高，不適宜用在實(shí)時(shí)的故障診斷環(huán)境當(dāng)中。

三、未來船舶柴油機(jī)故障診斷技術(shù)的發(fā)展方向

1、以人工智能為中心

現(xiàn)階段傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)都是通過專門的儀器來對(duì)船舶柴油機(jī)進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)，然后分析反映出的信號(hào)內(nèi)容判定故障的原因。這種故障診斷手段受到了當(dāng)下科技的限制，為了將故障的細(xì)致原因徹底分析出來，不但要增加檢測(cè)的手段，還使得計(jì)算量變得更大。因此在未來，船舶柴油機(jī)故障診斷技術(shù)也必將以人工智能作為中心，構(gòu)建一種全新的故障診斷體系，將不同的知識(shí)內(nèi)容和信息來源通過人工智能的方式有機(jī)結(jié)合在一起，形成具有邏輯思維能力和形象思維能力的全新系統(tǒng)，提供更加優(yōu)質(zhì)的故障診斷服務(wù)。

2、將數(shù)據(jù)庫技術(shù)融合到故障診斷技術(shù)中

船舶柴油機(jī)是相當(dāng)復(fù)雜的一個(gè)集合系統(tǒng)，對(duì)于船舶故障診斷來說，基本知識(shí)的診斷方法所需的知識(shí)庫存是十分龐大的。在現(xiàn)在的船舶柴油機(jī)故障診斷當(dāng)中已經(jīng)成為制約診斷技術(shù)發(fā)展的巨大難題。在未來，要想提高船舶柴油機(jī)的故障診斷技術(shù)水平，勢(shì)必要將數(shù)據(jù)庫技術(shù)融合到故障診斷技術(shù)當(dāng)中。接觸數(shù)據(jù)庫技術(shù)中的信息存儲(chǔ)和共享功能，幫助改善故障診斷技術(shù)當(dāng)中的信息處理系統(tǒng)?，F(xiàn)階段船舶柴油機(jī)故障診斷技術(shù)的進(jìn)步也說明了數(shù)據(jù)庫技術(shù)對(duì)該問題的解決促進(jìn)作用，在未來也必將發(fā)揮出自己重要的作用。

3、故障診斷技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展

21世紀(jì)是信息技術(shù)不斷發(fā)展的世紀(jì)，在這一歷史時(shí)期，船舶柴油機(jī)的故障診斷技術(shù)也逐漸朝著信息化和網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展。隨著各類網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，在未來也必將會(huì)將多個(gè)故障診斷系統(tǒng)遠(yuǎn)程連接在一起，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程的傳播柴油機(jī)故障診斷，實(shí)現(xiàn)資源的共享，提高船舶柴油機(jī)故障診斷的效率和準(zhǔn)確性。網(wǎng)絡(luò)化和信息化的柴油機(jī)故障診斷技術(shù)還能方便管理，減少對(duì)故障診斷相關(guān)設(shè)備的投資，提高利用率，促進(jìn)管理和維修的一體化進(jìn)程。

結(jié)論

船舶柴油機(jī)故障診斷是一項(xiàng)極其需要損耗時(shí)間的復(fù)雜過程。在現(xiàn)階段的船舶柴油機(jī)故障診斷當(dāng)中依然還存在嚴(yán)重的樣本不夠平均的問題，導(dǎo)致船舶柴油機(jī)的故障診斷方法不具備普遍性，容易被其他小概率事件所影響，最終使得船舶柴油機(jī)故障診斷的效率和準(zhǔn)確性下降。本文提出的傳播柴油機(jī)故障診斷方法是一種基于支持向量機(jī)為基礎(chǔ)的船舶柴油機(jī)故障診斷法，在診斷過程當(dāng)中針對(duì)船舶柴油機(jī)出現(xiàn)的故障現(xiàn)象進(jìn)行分層識(shí)別，然后通過自身事先建立好的故障診斷樹來分析船舶柴油機(jī)故障的具體原因，有效的解決了傳統(tǒng)故障診斷方法受到樣本數(shù)據(jù)不平衡的問題，提高了船舶柴油機(jī)的故障診斷效率和診斷準(zhǔn)確性，為船舶的正常運(yùn)行和后期維護(hù)提供了可靠的保障。這種算法由于將多種因素都考慮其中，同時(shí)也適用于其他柴油機(jī)的故障診斷當(dāng)中，具有一定程度的普遍性。

參考文獻(xiàn)

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[3]趙偉. 船舶柴油機(jī)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)研究[D].大連海事大學(xué)，2006.

（作者單位：1.國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利局專利審查協(xié)作廣東中心；

2.中船黃埔文沖船舶有限公司）