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    基于信息融合技術(shù)的船舶汽輪機(jī)故障診斷和預(yù)測的研究

    2018-08-19 09:26:48張帥曹毅李亦鑫
    科學(xué)與財(cái)富 2018年23期
    關(guān)鍵詞:汽輪機(jī)故障診斷船舶

    張帥 曹毅 李亦鑫

    摘 要:船舶制造行業(yè)發(fā)展速度飛快,在現(xiàn)今科技技術(shù)的支持下,船舶質(zhì)量被充分提升,船舶性能也變得更加穩(wěn)定,技術(shù)人員為了提升船舶運(yùn)行的合理性,充分強(qiáng)化了船舶的內(nèi)部系統(tǒng),在船舶運(yùn)行過程中,其汽輪機(jī)裝置會出現(xiàn)一些故障問題,通過對汽輪機(jī)的常見故障問題進(jìn)行診斷可以即使完成汽輪機(jī)的處理工作,減少汽輪機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)問題。隨著預(yù)測以及診斷汽輪機(jī)故障的應(yīng)用技術(shù)水平提升,技術(shù)人員也逐漸將信息融合科技融入其中。

    關(guān)鍵詞:信息融合技術(shù);船舶;汽輪機(jī);故障診斷;預(yù)測

    現(xiàn)代船舶系統(tǒng)的內(nèi)部構(gòu)造相對復(fù)雜,其部件種類豐富,多種部件在其中均發(fā)揮著相對獨(dú)特的作用,確保船舶可以被正常使用。在眾多的船舶部件中,汽輪機(jī)屬于核心部件,如果汽輪機(jī)出現(xiàn)異常的問題,船舶的航行效率也將被降低,同時(shí)還會出現(xiàn)很多航行安全問題。為了確保船舶保持安全的運(yùn)行狀態(tài),技術(shù)人員需要預(yù)先對汽輪機(jī)可能存在的故障情況加以預(yù)測或者診斷,原有的故障分析系統(tǒng)顯露出了多種缺陷問題,現(xiàn)對信息融合技術(shù)在這一環(huán)節(jié)中的應(yīng)用展開探討。

    1 汽輪機(jī)故障預(yù)測與診斷工作概述

    汽輪機(jī)屬于蒸汽動(dòng)力裝置,其一般具有旋轉(zhuǎn)式的形式,速度被加快的氣流沖擊到汽輪機(jī)的葉片上時(shí),裝置中的轉(zhuǎn)子會逐漸開始旋轉(zhuǎn),發(fā)揮出對外做功的功能,汽輪機(jī)可被應(yīng)用到化學(xué)工業(yè)、冶金以及發(fā)電等行業(yè)中。在給船舶制造動(dòng)力型裝置時(shí)也可應(yīng)用汽輪機(jī)裝置,該裝置將蒸汽熱能加以轉(zhuǎn)化,使其成為機(jī)械能,幫助推動(dòng)船舶正常運(yùn)行,借助能量轉(zhuǎn)換來實(shí)現(xiàn)應(yīng)用需求?,F(xiàn)代船舶系統(tǒng)具有相對比較復(fù)雜的電力系統(tǒng),相比從前,船舶需要航行的環(huán)境的復(fù)雜度也有所增加,當(dāng)外部航行環(huán)境與內(nèi)部系統(tǒng)均出現(xiàn)故障問題時(shí),船舶故障問題也逐漸增加,同時(shí)故障問題也變得更具復(fù)雜性。在探討汽輪機(jī)裝置存在的問題時(shí),技術(shù)人員需通過一些比較特殊的方法來判斷相應(yīng)的故障問題,借助模型可以輔助故障分析活動(dòng),在診斷汽輪機(jī)故障問題時(shí),需考慮到實(shí)效性與準(zhǔn)確性兩方面指標(biāo)。

    汽輪機(jī)是能將蒸汽熱能轉(zhuǎn)化為機(jī)械功的外燃回轉(zhuǎn)式機(jī)械。來自鍋爐的蒸汽進(jìn)入汽輪機(jī)后,依次經(jīng)過一系列環(huán)形配置的噴嘴和動(dòng)葉,將蒸汽的熱能轉(zhuǎn)化為汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)的機(jī)械能。蒸汽在汽輪機(jī)中,以不同方式進(jìn)行能量轉(zhuǎn)換,便構(gòu)成了不同工作原理的汽輪機(jī)。

    在故障模型分析這一工作階段中,可以選擇結(jié)合信息化技術(shù),對原有的單維度的工作模式進(jìn)行改變,通過多維度的分析模型來實(shí)現(xiàn)全面分析故障問題的工作需求,在故障分析環(huán)節(jié),需充分應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的技術(shù),基于多維信息的使用需求,技術(shù)人員需適當(dāng)?shù)貞?yīng)用信息融合技術(shù),強(qiáng)化故障分析系統(tǒng)的可行性。

    2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析

    在分析模型構(gòu)建工作環(huán)節(jié)中,技術(shù)人員首先需要可靠且合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建出來,在分析環(huán)節(jié)需要應(yīng)用多種不同的傳感器裝置,進(jìn)而達(dá)到采集基礎(chǔ)信息的可靠目的,在信息分析過程中,技術(shù)人員可以對故障隸屬度進(jìn)行計(jì)算,確保輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隸屬度可以達(dá)到一定的標(biāo)準(zhǔn),給船舶應(yīng)用的汽輪機(jī)裝置具有的故障種類豐富,首先需應(yīng)用傳感器對相應(yīng)的故障信息加以采集,并根據(jù)故障問題計(jì)算出最終的隸屬度,借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的理論來建設(shè)出診斷模型,對模型進(jìn)行初始化操作,通過歷史數(shù)據(jù)來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),做出最終的故障決策。

    3 預(yù)測模型分析

    3.1 實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用需求

    傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于汽輪機(jī)進(jìn)行故障診斷預(yù)測時(shí),在網(wǎng)絡(luò)中添加了所有故障類型,通過訓(xùn)練序列對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自組織學(xué)習(xí)。隨著船舶汽輪機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜度的增加,故障類型也隨之增加,網(wǎng)絡(luò)的診斷能力出現(xiàn)下降?;谛畔⑷诤系纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種集成架構(gòu)。首先對船舶汽輪機(jī)的故障類型進(jìn)行空間劃分,構(gòu)建不同子空間的故障特征參數(shù)空間,針對不同的子空間設(shè)定子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最后進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,極大提高了判斷準(zhǔn)確性。在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行身診斷時(shí),主要需要經(jīng)過以下幾個(gè)工作環(huán)節(jié),首先需要對相關(guān)的汽輪機(jī)進(jìn)行診斷,對于故障問題存在關(guān)聯(lián)的信息加以采集,通過預(yù)處理模塊做出初步的故障問題分析處理,確定故障問題的具體所在,通過人機(jī)接口模塊來對其他的故障情況加以研究,通過融合使的神經(jīng)來進(jìn)行最終的決策。將傳感器采集的數(shù)據(jù)發(fā)送至不同故障診斷類型子網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)對故障的最快定位。與傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡(luò)不同,集成式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過多傳感器在不同位置采集故障設(shè)備信息,位置信息可以作為故障診斷的特征值,提高特征信息區(qū)分度。初始化時(shí),通過訓(xùn)練序列確定各子網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程,此時(shí)子網(wǎng)絡(luò)為離線狀態(tài),每個(gè)子網(wǎng)絡(luò)建立自身的檔案數(shù)據(jù),保存訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)特征值。當(dāng)各子網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢,并建立檔案數(shù)據(jù)后,進(jìn)入故障診斷階段,對傳感器采集的信息進(jìn)行分析。

    設(shè)船舶汽輪機(jī)的故障類型為n,劃分的子網(wǎng)絡(luò)數(shù)為m,基于信息融合的故障決策處理在融合網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行。

    假設(shè)子網(wǎng)絡(luò)NNi(0

    經(jīng)過信息融合網(wǎng)絡(luò)處理的輸出為Y=FR,故障i的發(fā)生概率為:

    Pi=fi1ri1+fi2ri2+fimrim

    3.2 應(yīng)用故障診斷技術(shù)

    在實(shí)際的船舶汽輪機(jī)故障診斷中,需要監(jiān)測的數(shù)據(jù)主要有:潤滑油的量及位置、發(fā)動(dòng)機(jī)溫度、汽輪機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)速率、空氣熱力傳導(dǎo)、汽輪震動(dòng)速率,這五大類監(jiān)測數(shù)據(jù)組成5個(gè)子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別對應(yīng)d1,d2,d3,d4,d5。本文設(shè)計(jì)的汽輪機(jī)故障系統(tǒng)采用兩級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),如圖1所示。圖1中,各神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)d1,d2,d3,d4,d5通過自身的自組織學(xué)習(xí)能力對不同的故障類型進(jìn)行診斷,診斷后的結(jié)果發(fā)送至最終的信息融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行進(jìn)一步判別,得到更準(zhǔn)確的故障診斷結(jié)果。

    4結(jié)束語

    本文對現(xiàn)代船舶的內(nèi)置汽輪機(jī)裝置的實(shí)際情況進(jìn)行了分析,同時(shí)還探討了相應(yīng)的故障分析模型,信息融合技術(shù)在很多現(xiàn)代機(jī)械制造領(lǐng)域中均有良好應(yīng)用,在對船舶的問題進(jìn)行分析時(shí)同樣也可以使用該種技術(shù),本文結(jié)合汽輪機(jī)的實(shí)際特點(diǎn)探討了應(yīng)用該技術(shù)的具體情況,同時(shí)給出了一些應(yīng)用建議,經(jīng)過實(shí)際的應(yīng)用可以發(fā)現(xiàn)該技術(shù)可以有效地實(shí)現(xiàn)故障問題仿真的工作需求,幫助研究人員對汽輪機(jī)的相關(guān)信息加以采集,同時(shí)還能將一些頻域信號發(fā)出,可預(yù)測與診斷的故障問題類型豐富,可繼續(xù)被推廣應(yīng)用。

    參考文獻(xiàn)

    [1]黃振中,卞政明.基于信息融合技術(shù)的船舶汽輪機(jī)故障診斷和預(yù)測的研究[J].艦船科學(xué)技術(shù),2017(7x),164-166.

    [2]李環(huán)宇.基于信息融合的柴油機(jī)故障診斷技術(shù)研究[D].大連海事大學(xué),2017.

    [3]劉國斌.多傳感器信息融合與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽輪機(jī)的故障分析[J].內(nèi)燃機(jī)與配件,2017(22),82-83.

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