基于AEC 模型的船舶燃油供給系統(tǒng)狀態(tài)評估

鄒永久，杜太利，姜興家，張躍文

大連海事大學(xué) 輪機(jī)工程學(xué)院，遼寧 大連 116026

0 引 言

在“工業(yè)4.0”以及“中國制造2 025”的時(shí)代背景之下，智能船舶、無人船舶已成為造船業(yè)和船舶營運(yùn)業(yè)的重點(diǎn)發(fā)展方向[1-2]。實(shí)現(xiàn)船舶機(jī)艙智能化的前提條件是能夠?qū)Υ皠?dòng)力裝置關(guān)鍵系統(tǒng)的健康狀態(tài)和發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)估，從而為系統(tǒng)零部件的置換、維修策略提供支持[3-5]。以燃油供給系統(tǒng)為例，其主要功能是為柴油機(jī)提供一定壓力和黏度的燃油，其一旦發(fā)生故障，就有可能導(dǎo)致柴油機(jī)停車，甚至使船舶失去動(dòng)力，所以對燃油供給系統(tǒng)進(jìn)行健康狀態(tài)評估意義非常重大?？蹬d等[6]通過抗干擾和數(shù)據(jù)處理的方式，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確獲取，并通過診斷系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析預(yù)判了故障類型繼而報(bào)警，從而保證了系統(tǒng)及時(shí)動(dòng)作，防止了故障的擴(kuò)大。梁樹甜等[7]提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶電力推進(jìn)系統(tǒng)狀態(tài)評估模型，并結(jié)合船舶電力推進(jìn)系統(tǒng)的實(shí)船運(yùn)行數(shù)據(jù)開展?fàn)顟B(tài)評估模型仿真試驗(yàn)，獲取了相對準(zhǔn)確的仿真結(jié)果，但未開展實(shí)船或試驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)的模型驗(yàn)證工作。吳小豪等[8]建立了基于超球支持向量機(jī)的船舶高溫淡水系統(tǒng)狀態(tài)評估模型，并在訓(xùn)練樣本確定以及核函數(shù)確定等方面開展了深入研究，但其確定設(shè)備自身性能方程的方法過于復(fù)雜，故工程實(shí)用性欠佳。汪益兵等[9]針對船舶設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控、綜合診斷以及健康評估等綜合健康管理開展了技術(shù)研究，并對設(shè)備運(yùn)行和維修作業(yè)提供了輔助決策功能，但因缺少健康評估計(jì)算，未從根本上解決船舶設(shè)備的狀態(tài)評估問題。

基于此，本文擬針對船舶燃油供給系統(tǒng)，提出一種適用于系統(tǒng)健康狀態(tài)評估的AEC 模型，通過選取數(shù)個(gè)表征系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的參數(shù)作為評估指標(biāo)，采用改進(jìn)層次分析法和熵權(quán)法相結(jié)合的組合賦權(quán)法進(jìn)行綜合權(quán)重計(jì)算，并將基于云重心評判法進(jìn)行健康狀態(tài)評估，用以預(yù)測潛在的故障信息，從而合理安排系統(tǒng)設(shè)備的維護(hù)保養(yǎng)工作。

1 船舶燃油供給系統(tǒng)

燃油系統(tǒng)作為船舶動(dòng)力裝置的“心臟”，對船舶的正常運(yùn)行而言至關(guān)重要。船舶燃油系統(tǒng)主要包含5 大功能系統(tǒng)：注入、貯存、駁運(yùn)，凈化和供給，其中燃油供給系統(tǒng)可以為柴油機(jī)提供一定壓力和黏度的燃油，該系統(tǒng)主要由供給泵、自清濾器、混油桶、循環(huán)泵和霧化加熱器組成，如圖1 所示。首先，燃油從日用柜流經(jīng)三通轉(zhuǎn)換閥進(jìn)入雙聯(lián)粗濾器進(jìn)行初級過濾；然后，進(jìn)入燃油供給泵進(jìn)行首次加壓，加壓后的燃油隨即進(jìn)入燃油自清濾器進(jìn)行二次過濾，而后直接進(jìn)入流量計(jì)（FT），以記錄柴油機(jī)消耗的燃油數(shù)量；最后，燃油流經(jīng)混油桶并進(jìn)入燃油循環(huán)泵進(jìn)行再次加壓，經(jīng)霧化加熱器處理，獲得理想的黏度和壓力后進(jìn)入主機(jī)。

圖1 船舶燃油供給系統(tǒng)的原理圖Fig. 1 Schematic diagram of ship fuel supply system

2 船舶系統(tǒng)設(shè)備的狀態(tài)評估模型

2.1 組合賦權(quán)法的建模過程

2.1.1 傳統(tǒng)層次分析法

層次分析法是將一個(gè)復(fù)雜的問題劃分為若干層次，然后從定性與定量相結(jié)合的角度計(jì)算各層次的單排序及綜合總排序的方法，其適用于解決多目標(biāo)、多因素、存在不確定性且缺少定量信息的復(fù)雜決策問題。層次分析法是一種系統(tǒng)性的分析方法，其首先將人的主觀意見轉(zhuǎn)換為數(shù)量，然后基于完善的知識(shí)體系理論開展實(shí)際運(yùn)用分析。針對系統(tǒng)的健康狀態(tài)評估問題，層次分析法是將待評估系統(tǒng)分解為相互聯(lián)系的各個(gè)層次，并基于一定的實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)來衡量各個(gè)指標(biāo)對待評估系統(tǒng)的相對重要程度，進(jìn)而計(jì)算各個(gè)評估指標(biāo)的權(quán)重值，其具體建模過程如下：

1） 確定判斷矩陣B。

假設(shè)有n項(xiàng)評估指標(biāo)，基于1～9 標(biāo)度法對各個(gè)層次之間評估指標(biāo)的重要性進(jìn)行量化，如表1所示。表1 中：bi為 第i項(xiàng)評估指標(biāo)；bj為第j項(xiàng)評估指標(biāo)；bij=bi/bj，為bi比bj重要的程度，其中i=1,2, ···,n，j=1, 2, ···,n，且i≠j。

表1 1～9 標(biāo)度法的標(biāo)度取值及含義Table 1 The value and meaning of 1-9 scale method

n項(xiàng)評估指標(biāo)的評估矩陣B（組成元素為bij）為

2） 確定各評估指標(biāo)的權(quán)重。

計(jì)算評估矩陣B的最大特征值 λmax及相對應(yīng)的特征向量 ω，使其滿足

對特征向量ω 進(jìn)行歸一化處理，即可得到各項(xiàng)評估指標(biāo)的權(quán)重。

2.1.2 改進(jìn)層次分析法

雖然傳統(tǒng)層次分析法通過1～9 標(biāo)度法來確立判斷矩陣的賦權(quán)過程較為簡單，但其很強(qiáng)的人為主觀性和模糊性將直接影響評估結(jié)果的準(zhǔn)確性。為此，本文采用改進(jìn)層次分析法（analytic hierarchy process，AHP），通過三標(biāo)度法對評估指標(biāo)的相對重要性進(jìn)行定量表示，同時(shí)引入最優(yōu)傳遞矩陣來確立判斷矩陣，以減少計(jì)算量并進(jìn)一步提高權(quán)重精度。

1） 采用三標(biāo)度法構(gòu)造判斷矩陣。

假設(shè)有n項(xiàng)評估指標(biāo)，采用三標(biāo)度法對各個(gè)層次之間評估指標(biāo)的重要性進(jìn)行量化，所得的比較矩陣A（組成元素為aij）為

三標(biāo)度法的標(biāo)度取值及含義如表2 所示。表中：ai為 第i項(xiàng) 評 估 指 標(biāo)；aj為 第j項(xiàng) 評 估 指 標(biāo)；ai j為ai比aj重要的程度，為人為主觀判斷的結(jié)果。

比較矩陣A的排序指數(shù)ri為

根據(jù)排序指數(shù)ri和rj，即可構(gòu)造判斷矩陣B，其中元素bij為

式中：rmax和rmin分別為排序指數(shù)的最大值和最小值；km=rmax/rmin，為重要程度系數(shù)。

2） 引入最優(yōu)傳遞矩陣B'。

式中，cik和cjk均為cij的中間計(jì)算變量，其中cij=lgbij，且k=1, 2, ···,n。

3） 確定權(quán)重。

對最優(yōu)傳遞矩陣B'進(jìn)行歸一化處理，即可得到矩陣T，其元素tij為

2.1.3 熵權(quán)法

“熵”最初是一個(gè)熱力學(xué)概念，當(dāng)引入信息領(lǐng)域后，首次被稱為信息熵。信息熵是一個(gè)不同于熱力學(xué)熵的概念，但其具備基本的熱力學(xué)熵特性。熵權(quán)法（entropy weight method，EWM）是表征信息源無序程度的一種方法，可用于度量系統(tǒng)的不確定程度，從而為系統(tǒng)健康狀態(tài)評估的各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重提供理論基礎(chǔ)。假設(shè)有m個(gè)評估樣本，每個(gè)評估樣本中包含n項(xiàng)指標(biāo)，這樣就構(gòu)成了原始的數(shù)據(jù)矩陣X：

式中，xIj為數(shù)據(jù)矩陣X的元素，其中I=1, 2, ···,m；j=1, 2, ···,n。

1） 預(yù)處理原始數(shù)據(jù)。

為了保證熵的變量取值在[0，1]區(qū)間內(nèi)，需按照式（10）對所監(jiān)測的系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到預(yù)處理矩陣P為

2） 計(jì)算信息熵Ej。

根據(jù)PIj，即可計(jì)算第j項(xiàng)評估指標(biāo)的信息熵Ej

2.1.4 組合賦權(quán)法

在實(shí)際工程應(yīng)用中，單一的主客觀賦權(quán)法存在一定的片面性：改進(jìn)層次分析法存在一定的主觀性，并沒有完全尊重監(jiān)測數(shù)據(jù)本身的信息規(guī)律，會(huì)對權(quán)重精度造成影響；熵權(quán)法則過度依賴監(jiān)測參數(shù)，所以評估指標(biāo)的權(quán)重會(huì)隨監(jiān)測數(shù)據(jù)的變化而變化?；诖耍疚膶⒉捎酶倪M(jìn)層次分析法與熵權(quán)法相結(jié)合的評估方法，通過彼此修正來提高各項(xiàng)評估指標(biāo)賦權(quán)結(jié)果的準(zhǔn)確性，既最大程度上尊重監(jiān)測數(shù)據(jù)內(nèi)在的信息規(guī)律，又充分體現(xiàn)人在權(quán)重確定過程中的主觀看法，從而得到兼具主、客觀意義的權(quán)重，即組合賦權(quán)法，其計(jì)算方法如下：

式中： ωj為組合權(quán)重； θ為改進(jìn)層次分析法確定權(quán)重所占的比例。

2.2 云重心評判法的建模過程

云重心評判法（cloud gravity center evaluation method，CGCEM）起源于云模型理論，基于知識(shí)表示與數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展而來，目前在軍事、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域的應(yīng)用較為廣泛，且在復(fù)雜系統(tǒng)裝備狀態(tài)評估方面表現(xiàn)尤為出色。云重心即表征待評估系統(tǒng)的“重心值T”，其由位置A和高度B共同決定：

式中：A為云重心的位置，可采用評估指標(biāo)的期望值表示；B為某一個(gè)評估指標(biāo)相對于待評估系統(tǒng)的權(quán)重，其權(quán)重值的變化將直接影響云重心的重心值T。

當(dāng)n項(xiàng)評估指標(biāo)的參數(shù)均為理想值時(shí)，即可構(gòu)成一個(gè)n維的理想綜合云重心向量Go：

當(dāng)n項(xiàng)評估指標(biāo)參數(shù)來自于實(shí)船實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)時(shí)，即可構(gòu)成n維的實(shí)際云重心向量G′：

根據(jù)加權(quán)偏離度 σ的大小，即可確定待評估對象的健康狀態(tài)。本文將評語集劃分為4 個(gè)等級：健康（0，0.33）、亞健康（0.33，0.66）、可用（0.66，1）、故障（1，∞）。當(dāng)評估對象處于最優(yōu)狀態(tài)時(shí)，即與理想狀態(tài)基本一致，那么 σ=0；當(dāng)評估對象與理想狀態(tài)偏差較大時(shí)，說明已經(jīng)發(fā)生故障，此時(shí) σ為（1，∞）。

綜上，基于改進(jìn)層次分析法、熵權(quán)法與云重心評判法AEC 模型的健康狀態(tài)評估過程如圖2 所示。

圖2 評估流程圖Fig. 2 Evaluation flow chart

3 基于AEC 模型的船舶燃油供給系統(tǒng)狀態(tài)評估

3.1 評估指標(biāo)的選取

本文以MAN B&W 公司2006 年生產(chǎn)的6S35MC型柴油機(jī)作為目標(biāo)船燃油供給系統(tǒng)的主機(jī)，其額定轉(zhuǎn)速為173 r/min，額定功率為4 440 kW，長寬高約為5 235 mm×2 200 mm×6 473 mm，重量約為40 t。船舶燃油供給系統(tǒng)的主要設(shè)備包括燃油供給泵、燃油循環(huán)泵、霧化加熱器、自清濾器和雙聯(lián)濾器等，涉及溫度、壓力等數(shù)十個(gè)常規(guī)參數(shù)。假設(shè)目標(biāo)船的燃油供給系統(tǒng)處于健康狀態(tài)，且系統(tǒng)運(yùn)行過程中的輸入?yún)?shù)較為穩(wěn)定，故難以基于設(shè)備輸入?yún)?shù)來評估運(yùn)行狀態(tài)。綜合考慮多項(xiàng)參數(shù)的融合度和冗余度之后，本文選取了主要設(shè)備的出口參數(shù)及進(jìn)/出口壓差作為評估指標(biāo)，具體為供給泵出口壓力、霧化加熱器出口燃油黏度、循環(huán)泵出口壓力、自清濾器進(jìn)/出口壓差、雙聯(lián)濾器進(jìn)/出口壓差這5 項(xiàng)參數(shù)。

3.2 評估指標(biāo)基線值的獲取

根據(jù)實(shí)船運(yùn)行數(shù)據(jù)、設(shè)備說明書和設(shè)計(jì)手冊[10]，即可確定船舶燃油供給系統(tǒng)5 項(xiàng)評估指標(biāo)的基線值，如表3 所示。其中，主機(jī)燃料牌號(hào)為180 cst重油。

表3 評估指標(biāo)的基線值Table 3 Baseline values for evaluation indicators

3.3 評估指標(biāo)綜合權(quán)重的計(jì)算

1） 采用改進(jìn)層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重。

首先，根據(jù)實(shí)船調(diào)研結(jié)果得到5 項(xiàng)指標(biāo)的相對重要程度，并結(jié)合表2 得到比較矩陣A。

然后，根據(jù)式（4）～式（8）確定5 項(xiàng)評估指標(biāo)的權(quán)重，即

2） 采用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重。

首先，選取5 個(gè)評估樣本，構(gòu)成指標(biāo)權(quán)重的原始矩陣。

然后，根據(jù)式（10）～式（12）確定5 項(xiàng)評估指標(biāo)的權(quán)重，即

3） 采用組合賦權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重。

根據(jù)式（13）并結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)[11-12]，θ 取值為0.35，用以在最大程度上尊重主客觀賦權(quán)的權(quán)重，得

3.4 基于云重心法的燃油供給系統(tǒng)健康狀態(tài)評估

1） 計(jì)算燃油供給系統(tǒng)在理想狀態(tài)下的加權(quán)云重心向量。根據(jù)表3 中評估指標(biāo)的基線值和3.3 節(jié)的綜合權(quán)重 ωj，即可計(jì)算理想狀態(tài)下的加權(quán)云重心向量：

2） 針對實(shí)船燃油供給系統(tǒng)任意一組測試樣本x={3.8,14,7.7,0.33,0.24}，結(jié)合指標(biāo)權(quán)重，根據(jù)式（16）計(jì)算綜合云重心向量，得到

3） 計(jì)算加權(quán)偏離度，確定評語集。首先，根據(jù)式（17）將實(shí)船某工作狀態(tài)下的綜合云向量進(jìn)行歸一化處理，得到

然后，根據(jù)式（18）計(jì)算加權(quán)偏離度，得σ =0.181 5，即加權(quán)偏離度屬于（0，0.33）區(qū)間。這說明目標(biāo)船的燃油供給系統(tǒng)處于正常運(yùn)行狀態(tài)，該結(jié)果與實(shí)船狀態(tài)一致。由此可見，AEC 評估模型可以較準(zhǔn)確地評估船舶燃油供給系統(tǒng)的健康情況。

4 結(jié) 語

針對船舶機(jī)艙智能化的發(fā)展需求，本文提出了一種適用于船舶系統(tǒng)健康狀態(tài)評估的AEC 模型，并基于實(shí)船燃油供給系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)開展了可行性驗(yàn)證。通過結(jié)合層次分析法和熵權(quán)法的優(yōu)勢，AEC 模型可以更準(zhǔn)確地計(jì)算各項(xiàng)評估指標(biāo)的綜合權(quán)重，進(jìn)而利用云重心評判法即可完成船舶系統(tǒng)設(shè)備健康狀態(tài)的有效評估。