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    艦船關(guān)鍵系統(tǒng)故障診斷技術(shù)研究

    2021-07-12 07:45:58楊戴博
    科技視界 2021年10期
    關(guān)鍵詞:艦船柴油機(jī)故障診斷

    夏 源 李 丹 楊戴博 黎 剛 李 昆

    (中國(guó)核動(dòng)力研究設(shè)計(jì)院核反應(yīng)堆系統(tǒng)設(shè)計(jì)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川 成都 610213)

    0 引言

    隨著海洋事業(yè)的不斷進(jìn)步與軍事現(xiàn)代化的需求,艦船得到了廣泛的應(yīng)用,航運(yùn)業(yè)促進(jìn)了我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。 艦船朝著智能化與自動(dòng)化的方向快速前進(jìn),艦船系統(tǒng)體量結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜,各模塊的維護(hù)和保障成本不斷提高,對(duì)艦船進(jìn)行定期檢測(cè)與及時(shí)的維護(hù)十分重要[1]。 艦船結(jié)構(gòu)體系主要為以電力系統(tǒng)為核心推進(jìn)運(yùn)行,支持其內(nèi)部其他系統(tǒng)同時(shí)進(jìn)行負(fù)載,電力系統(tǒng)是艦船系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)。 為滿足艦船的現(xiàn)代化發(fā)展的全電力推進(jìn)和高能裝置的應(yīng)用需求,綜合電力系統(tǒng)將艦船各個(gè)供電系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)一體化, 電壓等級(jí)逐漸上升,負(fù)載設(shè)備趨于大容量成為艦船電力系統(tǒng)發(fā)展的重要趨勢(shì)。

    相比陸地環(huán)境,海洋環(huán)境的特殊性使艦船內(nèi)部電力裝備需要集中于狹小的空間內(nèi)部且長(zhǎng)周期顛簸狀態(tài)帶給艦船電力系統(tǒng)的運(yùn)行環(huán)境相對(duì)惡劣,系統(tǒng)的故障率提高。 雖然目前艦船的電力系統(tǒng)具有很高的可靠性,但在實(shí)際運(yùn)作中的環(huán)境與人為因素仍會(huì)導(dǎo)致故障的發(fā)生[2]。 因此,監(jiān)測(cè)電力系統(tǒng)的運(yùn)行工況,及時(shí)識(shí)別系統(tǒng)的故障,有助于在最短時(shí)間將故障造成的損失最小化,提高艦船的整體安全性。

    艦船電力系統(tǒng)中主要的原油機(jī)組為柴油機(jī),柴油機(jī)具有大功率、 高可靠性以及低維護(hù)費(fèi)用的優(yōu)點(diǎn),故障診斷技術(shù)也是艦船科技中的重要研究方向。

    1 故障診斷方法

    故障診斷系統(tǒng)包括故障檢測(cè)與故障隔離。 故障檢測(cè)是通過(guò)傳感器將狀態(tài)信息轉(zhuǎn)換為電信號(hào)或其他物理量送入信號(hào)處理系統(tǒng),得到反映系統(tǒng)或部件的運(yùn)行狀態(tài)參數(shù),檢驗(yàn)?zāi)繕?biāo)的故障狀態(tài),進(jìn)而確認(rèn)故障的區(qū)域位置;故障隔離是指通過(guò)確認(rèn)故障區(qū)域明確更換的單位部件,對(duì)故障進(jìn)行處理。 工業(yè)領(lǐng)域的故障診斷研究主要基于故障樹診斷、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及數(shù)學(xué)模型的方法。

    故障樹是一種基于人類思維模式的失效分析方法,通過(guò)將系統(tǒng)故障模式分類為幾個(gè)大項(xiàng)事件,逐級(jí)對(duì)故障事件進(jìn)行排除,最終找到故障原因。 故障樹的建樹時(shí)間長(zhǎng),過(guò)程復(fù)雜,容易產(chǎn)生誤差。

    與故障樹結(jié)構(gòu)類似,專家診斷系統(tǒng)是故障診斷技術(shù)中研究最多、運(yùn)用最廣的一種方法。 專家系統(tǒng)是基于知識(shí)的系統(tǒng),采用知識(shí)表示與知識(shí)推理等技術(shù)完成通常由領(lǐng)域?qū)<也拍芙鉀Q的復(fù)雜問(wèn)題。 專家系統(tǒng)具備的要素包括領(lǐng)域?qū)<抑R(shí)、模擬專家思維以及達(dá)到專家級(jí)的水平,具有自主診斷與解決問(wèn)題的能力。 但同樣面臨構(gòu)建知識(shí)庫(kù)與推理機(jī)等難題。

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受生物學(xué)和神經(jīng)科學(xué)啟發(fā)的數(shù)學(xué)模型,通過(guò)對(duì)人腦的神經(jīng)元進(jìn)行抽象,建立人工神經(jīng)元的連接拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),包括輸入層、隱藏層與輸出層。輸入層神經(jīng)元接收輸入信號(hào),通過(guò)激活函數(shù)得到輸出結(jié)果,送入下一層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)訓(xùn)練樣本調(diào)整各個(gè)節(jié)點(diǎn)權(quán)重參數(shù),得到的理想的數(shù)學(xué)模型。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備可以擬合任意函數(shù)的強(qiáng)大能力,可以與其他方法結(jié)合,是一種拓展性很強(qiáng)的建模方法,在工程實(shí)際中得到了一定的應(yīng)用。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入過(guò)擬合,診斷精度較差,缺點(diǎn)還包括容易陷入局部極小點(diǎn)和收斂速度慢等,同時(shí)需要大量的訓(xùn)練樣本進(jìn)行計(jì)算。 建立數(shù)學(xué)模型的故障診斷方法需要對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)理具有深入的研究,該類方法中具有代表性的包括狀態(tài)估計(jì)法和過(guò)程參數(shù)估計(jì)法。 通過(guò)選擇合適的診斷模型,或適當(dāng)?shù)倪^(guò)程參數(shù)的變化,如電壓、電流等,分析系統(tǒng)變量,建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型的動(dòng)態(tài)方程,代入變量反映艦船的特性,從而及時(shí)準(zhǔn)確地分析出故障的部位以及類型。 由于該類方法需要應(yīng)用中數(shù)學(xué)模型的建立精確度較差,應(yīng)用范圍不廣泛。

    2 艦船系統(tǒng)中的故障診斷技術(shù)

    艦船系統(tǒng)是一個(gè)龐大復(fù)雜的復(fù)合系統(tǒng),主要構(gòu)成包括電力系統(tǒng),機(jī)電系統(tǒng)、機(jī)械系統(tǒng)以及液壓系統(tǒng)等,船舶系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)研究以電力系統(tǒng)與原油機(jī)組柴油機(jī)為主。 本文主要從這兩個(gè)領(lǐng)域故障診斷技術(shù)在艦船中的應(yīng)用進(jìn)行敘述。

    2.1 電力系統(tǒng)

    艦船電力系統(tǒng)包括發(fā)電機(jī)組、配電裝置、輸電網(wǎng)絡(luò)以及用電負(fù)載等電力系統(tǒng)支撐艦船的所有電氣設(shè)備運(yùn)作,是整個(gè)艦船系統(tǒng)的核心。 隨著綜合電力推進(jìn)系統(tǒng)的發(fā)展,下一代艦船采用全電推進(jìn)方式,對(duì)于艦船電力系統(tǒng)的運(yùn)維也是一個(gè)新的挑戰(zhàn)。 艦船電力系統(tǒng)利用斷路器與保護(hù)繼電器對(duì)設(shè)備進(jìn)行保護(hù),采用基于電流增大而動(dòng)作的原理的三段式電流保護(hù)方式、包括主保護(hù)、近后備保護(hù)以及遠(yuǎn)后備保護(hù)。 海上故障診斷系統(tǒng)基于陸上電力系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)原理,但艦船是一個(gè)狹小的空間環(huán)境,電力系統(tǒng)集發(fā)電、配電、輸電以及用電于一體相比陸地電力系統(tǒng)更加復(fù)雜。 艦船電力系統(tǒng)診斷需要分析各個(gè)部件的模型,從實(shí)際系統(tǒng)工程的角度出發(fā)考慮。

    電力系統(tǒng)的發(fā)展至今已經(jīng)取得了一定成果。 在國(guó)內(nèi)目前一直處于理論研究階段,距離實(shí)用化還有一段很長(zhǎng)的距離;國(guó)外電力系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)研究已取得了重大突破,具有較為可靠的技術(shù)應(yīng)用,但針對(duì)電力系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)也沒(méi)有普及化的應(yīng)用。 由于構(gòu)造復(fù)雜,初期投入和后期維護(hù)、擴(kuò)展成本較高,不同的電力系統(tǒng)的診斷系統(tǒng)不同,沒(méi)有一定的普適性。

    電力系統(tǒng)的故障診斷方法包括基于信號(hào)處理,基于數(shù)學(xué)模型與基于人工智能的故障診斷[3]。

    基于信號(hào)處理的方法通過(guò)獲取電力系統(tǒng)的輸入、輸出,采用信號(hào)解析模型對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析,檢測(cè)出故障。 如直接測(cè)量輸入輸出法通過(guò)對(duì)輸出變量閾值進(jìn)行設(shè)定判斷設(shè)備狀態(tài),小波分析法通過(guò)對(duì)輸出信號(hào)進(jìn)行小波變換處理得到特征信號(hào)進(jìn)行診斷。 基于信號(hào)處理的方法的缺點(diǎn)包括部分器件如基礎(chǔ)元件的故障診斷難以完全覆蓋。

    基于熱學(xué)模型的故障診斷,主要包括狀態(tài)估算的方法與參數(shù)估算的方法。 核心需要建立精確的物理模型,可以對(duì)艦船的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)與診斷。 數(shù)學(xué)模型的精度較高,但由于建模過(guò)程復(fù)雜,在艦船的實(shí)際應(yīng)用中也不具備通用性,未得到廣泛的應(yīng)用。

    基于人工智能的診斷方法, 主要包括故障樹、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,未來(lái)可具有自主識(shí)別故障,進(jìn)行處理的能力,是研究發(fā)展的重要領(lǐng)域,但目前還并不成熟。

    目前艦船電力診斷系統(tǒng)還處于發(fā)展階段,仍存在有很多的不足,如專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取方式早期主要為人工獲取,速度較慢,隨著近年來(lái)的智能化發(fā)展,知識(shí)獲取方式逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橐园胱詣?dòng)為主,未來(lái)專家系統(tǒng)將可以實(shí)現(xiàn)自主獲取知識(shí);現(xiàn)有技術(shù)對(duì)艦船對(duì)保護(hù)繼電器與電路繼電器的監(jiān)測(cè)無(wú)法全面覆蓋,也是一個(gè)重要的需求方向;為了提高故障診斷方法精度,故障診斷的發(fā)展應(yīng)當(dāng)是多種算法結(jié)合多樣信息,向增強(qiáng)可靠性、選擇性、快速性以及靈敏度的方向發(fā)展,達(dá)到視情維修的最終目的[4]。

    2.2 柴油機(jī)

    柴油機(jī)是電力推進(jìn)系統(tǒng)的主要原動(dòng)機(jī),具有可靠性高、大功率、維護(hù)費(fèi)用低等優(yōu)點(diǎn)。 柴油機(jī)是個(gè)復(fù)雜的機(jī)械結(jié)構(gòu), 組成一般包括自動(dòng)控制系統(tǒng)燃油系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)、配氣系統(tǒng)、缸體與氣缸蓋組件、曲柄連桿機(jī)構(gòu)以及啟動(dòng)和充電系統(tǒng)等,是艦船動(dòng)力系統(tǒng)中故障發(fā)生率最高的系統(tǒng)部件。

    柴油機(jī)的故障診斷技術(shù)研究往往集中于它的幾個(gè)子系統(tǒng)展開(kāi), 建立多個(gè)子系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)度,采集子系統(tǒng)的特定工況下的運(yùn)行參數(shù),結(jié)合其歷史運(yùn)行狀況,判斷柴油機(jī)的實(shí)際運(yùn)行工況。 故障診斷過(guò)程包括故障機(jī)理的研究,狀態(tài)信息的采集、信息處理等內(nèi)容。

    柴油機(jī)故障診斷研究早在20 世紀(jì)60 年代由國(guó)外率先展開(kāi),建立了柴油機(jī)模型,模擬不同故障因子得到不同故障與故障程度下的參數(shù)變化。 美國(guó)在80年代研制出了故障診斷專家系統(tǒng),之后日本、挪威等國(guó)家均迅速開(kāi)展相關(guān)方向研究。 目前柴油機(jī)故障診斷系統(tǒng)的工程化應(yīng)用包括日本三菱公司的船舶柴油機(jī)診斷系統(tǒng),利用模糊推理技術(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)以及故障預(yù)測(cè),挪威KYMA 公司開(kāi)發(fā)的MPM 廣泛應(yīng)用于船舶主機(jī)的監(jiān)測(cè), 取得了很好的效果, 其他如Sulza 公司研制的SEDS 系統(tǒng)以及澳大利亞阿德萊德大學(xué)的CAMODES系統(tǒng)等,均在柴油機(jī)的故障診斷方面得到了工程實(shí)際應(yīng)用。 國(guó)內(nèi)對(duì)故障診斷技術(shù)研究起步較晚,取得了一定的科研成果,但相對(duì)于國(guó)外仍然差距很大,柴油機(jī)故障診斷距離工程實(shí)用化還有很長(zhǎng)一段距離[5]。

    柴油機(jī)的故障診斷技術(shù)目前主要基于經(jīng)驗(yàn)和物理模型,但隨著物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨,艦船朝著自動(dòng)化、智能化方向發(fā)展,智能船舶是未來(lái)航運(yùn)業(yè)的一個(gè)重要發(fā)展方向,故障診斷技術(shù)將以數(shù)據(jù)化作為發(fā)展趨勢(shì)。

    基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷技術(shù)具有較高精度特點(diǎn),通過(guò)測(cè)試與監(jiān)測(cè)輸出數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)設(shè)備的未來(lái)狀態(tài),柴油機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)能夠獲取的參數(shù)信號(hào)包括熱工信號(hào)、振動(dòng)信號(hào)、噪聲信號(hào)以及其他基于聲光技術(shù)獲取得到的信號(hào)。 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷技術(shù)不用建立模型與依靠經(jīng)驗(yàn),但信息完整的特征向量的獲取依然存在一定的難度。

    由于國(guó)內(nèi)的船舶柴油機(jī)故障診斷技術(shù)起步較晚,總體相比國(guó)外經(jīng)驗(yàn)缺乏,理論支持與實(shí)際操作的經(jīng)驗(yàn)落后,整體處于發(fā)展階段面臨的困難如船舶柴油機(jī)的一些物理量難以獲取,柴油機(jī)的物理模型構(gòu)建還較為困難,缺乏相關(guān)機(jī)理的研究故障特征難以獲取,且不具備通用性; 診斷技術(shù)還處在對(duì)零散部件的研究上,相對(duì)落后;健康管理現(xiàn)狀還在定期檢查與人工維修階段,遠(yuǎn)未達(dá)到視情維修的目的[6]。 未來(lái)的柴油機(jī)故障診斷技術(shù)將能夠?qū)崿F(xiàn)在線診斷、智能化布設(shè)以及多源信息融合的監(jiān)測(cè), 結(jié)合未來(lái)網(wǎng)絡(luò)化以及人工智能的趨勢(shì),最終實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的工程化應(yīng)用。

    3 結(jié)語(yǔ)

    本文介紹了艦船電力系統(tǒng)與柴油機(jī)的故障診斷技術(shù),對(duì)國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹,分析了目前艦船電力系統(tǒng)與柴油機(jī)系統(tǒng)故障診斷技術(shù)當(dāng)前的不足,對(duì)未來(lái)兩者故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。

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