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    基于TEAMS 的調(diào)距槳電液系統(tǒng)故障診斷測試性建模與分析

    2022-07-06 03:58:52付黃龍
    機(jī)電設(shè)備 2022年3期
    關(guān)鍵詞:電液故障診斷測點(diǎn)

    婁 康,王 溢,付黃龍

    (1. 上海船舶設(shè)備研究所,上海 210031;2. 大連船舶重工集團(tuán)有限公司,遼寧大連 116021)

    0 引言

    近幾年來,隨著調(diào)距槳裝置使用數(shù)量和使用強(qiáng)度的大幅提升,設(shè)備出現(xiàn)故障的頻率和風(fēng)險越來越高,艦員級故障處理過程中暴露出故障定位困難和處置措施缺乏等問題[1-2],艦船使用單位迫切希望研制單位全面提升調(diào)距槳裝備尤其是電液系統(tǒng)的故障診斷水平,并通過故障診斷技術(shù)實現(xiàn)裝備運(yùn)行狀態(tài)的自評估、運(yùn)行維護(hù)和檢修作業(yè)的智能引導(dǎo),從而全面提升裝備的保障性,提升現(xiàn)場故障處置能力[3-5]。

    國外調(diào)距槳的主要生產(chǎn)廠商有KAMEWA公司、Wartsila公司、SCHOTTEL公司和MAN公司等。國際上主流廠商的調(diào)距槳裝置均實現(xiàn)了一定程度的智能化,人機(jī)界面友好,具有一定故障診斷和狀態(tài)預(yù)測能力[6-7]。調(diào)距槳電液系統(tǒng)的智能化和在線診斷測試技術(shù)受到了非常高的關(guān)注,各廠商均投入了較多的研發(fā)資源從事相關(guān)工作,并取得了一定的進(jìn)展。

    國內(nèi)廠商和科研機(jī)構(gòu)圍繞調(diào)距槳的研究工作主要集中于裝備的基礎(chǔ)功能和技術(shù)性能的實現(xiàn),在故障診斷方面開展的研究工作較少、實用性的成果非常缺乏[8-10],在調(diào)距槳裝備整體的測試性、保障性和維護(hù)性方面與國外同行相比仍有較大差距,對裝備全壽命周期的運(yùn)行支持和保障能力較弱[11]。

    本文結(jié)合實際裝備使用需求,結(jié)合TEAMS對調(diào)距槳裝置電液系統(tǒng)開展測試性建模,故障診斷算法等研究工作。

    1 電液系統(tǒng)測試性建模研究

    由于當(dāng)前的電液系統(tǒng)測點(diǎn)較少,僅有系統(tǒng)壓力、系統(tǒng)油溫和螺距指示電流等少量測點(diǎn),且系統(tǒng)實際使用過程中非線性及干擾性較強(qiáng),因此,本文采用多信號流測試性建模方法,建立調(diào)距槳電液系統(tǒng)的測試性模型。

    該模型是一種以系統(tǒng)信號傳遞關(guān)系為基礎(chǔ)的測試性建模方法,采取分層建模確定一種失效模式對其他模塊影響的傳播途徑,不用建立系統(tǒng)準(zhǔn)確的定量關(guān)系,只需確定系統(tǒng)重要的功能屬性。由于多信號流圖模型覆蓋了多個信息流模型,所以模型更接近于系統(tǒng)的物理結(jié)構(gòu)。此外,由于模型中的信號是獨(dú)立的,信號之間不會相互影響,這些特征使得多信號流圖模型建模簡單,模型的集成和驗證都相對簡單。

    本文首先對調(diào)距槳電液系統(tǒng)進(jìn)行故障模式與對應(yīng)征兆進(jìn)行拆解分析,確定系統(tǒng)的各個部件在設(shè)計和制造過程中所有可能的故障模式以及每一故障模式的征兆。據(jù)此對電液系統(tǒng)功能和結(jié)構(gòu)進(jìn)行劃分,完整建立電液系統(tǒng)內(nèi)的模塊層次和隸屬關(guān)系、功能及信號的傳遞關(guān)系,結(jié)合可用測試點(diǎn)建立相關(guān)性模型,在電液系統(tǒng)可開展測試的位置布置測試點(diǎn),設(shè)置測試點(diǎn)的測試屬性,最后得到D矩陣模型(也稱“診斷矩陣或依賴性矩陣”)。在建立了D矩陣模型后,以實際電液系統(tǒng)的組成、結(jié)構(gòu)和連接關(guān)系為基礎(chǔ),進(jìn)行測試點(diǎn)優(yōu)選計算,并利用生成的診斷策略在建模工具TEAMS的支持下完成測試檢測率、故障隔離率和測試模糊組等分析。電液系統(tǒng)層次化測試性模型見圖1。

    圖1 電液系統(tǒng)層次化測試性模型

    基于測試性建模的方法可以較好地分析調(diào)距槳電液系統(tǒng)的測試性指標(biāo),并可根據(jù)測試性分析結(jié)果優(yōu)化測試點(diǎn)的布局和測試屬性,從而確保在期望的測試偏好和測試代價前提下開展測試工作,定位并隔離故障單元。通過反復(fù)測試和優(yōu)化,可以建立符合期望測試特性的電液系統(tǒng)模型,并為電液系統(tǒng)的設(shè)計和優(yōu)化提供明確的指導(dǎo)。

    建立調(diào)距槳電液系統(tǒng)測試性模型后,可以通過分析軟件對模型進(jìn)行測試性分析并得出測試性分析報告,測試性分析報告主要從故障隔離率、故障檢出率、模糊組大小分布(即開展所有測試后還未能區(qū)分的故障集)、系統(tǒng)測試使用率等指標(biāo)對系統(tǒng)的可測試性進(jìn)行綜合評價從而指導(dǎo)推動實際裝備及裝備模型的進(jìn)一步完善。

    2 故障診斷算法研究

    測試性模型建立后,可以將測試模型數(shù)據(jù)導(dǎo)出,得到描述系統(tǒng)測試性的動態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣(D矩陣)、測試資源文件、測試描述文件。動態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣是一個規(guī)模較大的二維矩陣,D矩陣中的一行對應(yīng)到一個基本的現(xiàn)場可更換單元(如中控模塊、隔離模塊和比例閥等),一列對應(yīng)一種測試行為(如:測試點(diǎn)的電壓、電流和壓力等),列中的元素分別表示了測試對系統(tǒng)內(nèi)現(xiàn)場可更換單元運(yùn)行狀態(tài)的判決能力。測試資源文件定義了開展測試所用器具的全部信息。測試描述文件定義了測試的附加屬性,其中包括了圖文表示的測試提示信息、診斷輔助信息,可用于在實際開展測試階段生成圖文向?qū)А?/p>

    調(diào)距槳裝置故障診斷軟件具有多種診斷策略,用于應(yīng)對不同場景。調(diào)距槳裝置故障診斷策略流程圖見圖2。

    圖2 調(diào)距槳裝置故障診斷軟件診斷策略流程圖

    由于動態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣規(guī)模較大,測試和模塊之間存在復(fù)雜的關(guān)聯(lián)耦合關(guān)系,所以必須根據(jù)已經(jīng)獲得的信息或測試結(jié)果動態(tài)生成并調(diào)整診斷測試策略。為了實現(xiàn)測試策略的動態(tài)生成,本項目擬采用基于故障概率和信息熵的滾動(Rollout)推理算法。

    基于調(diào)距槳電液系統(tǒng)測試性模型與故障診斷經(jīng)驗,所得的D矩陣表示調(diào)距槳電液系統(tǒng)測試點(diǎn)與對應(yīng)故障模式的依賴關(guān)系,涵蓋了測試信息,故障信息與測試序列信息。故障診斷策略的形成均是基于對測試性D矩陣的處理,D矩陣其形式如下:

    式中:D矩陣的行f0為故障;t1列為測試。如果測試t1可以檢測故障f0,則dij=1,否則為0。

    Rollout算法是一種近似尋優(yōu)算法,可以在期望的時間復(fù)雜度條件下獲取的較好的優(yōu)化結(jié)果。算法優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)考慮了故障概率和信息熵2個因素,通過多步尋優(yōu)策略選擇最有可能隔離故障單元的診斷測試行為序列。為了提升Rollout算法生成診斷測試策略的性能,本文在傳統(tǒng)Rollout策略基礎(chǔ)上增加案例推理的功能,所謂案例就是實際出現(xiàn)過的故障現(xiàn)象和最終隔離的故障模塊之間的關(guān)系,案例的引入可以顯著提升現(xiàn)場支持系統(tǒng)診斷測試策略的性能,可部分防止由于人為設(shè)置的器件故障概率偏離實際情況而導(dǎo)致開展不必要的測試行為。

    調(diào)距槳電液系統(tǒng)故障診斷過程首先假設(shè)要測試的模擬電路的故障狀態(tài)集為F,可用測點(diǎn)集為T,則初始化節(jié)點(diǎn)f={F},可用測點(diǎn)集t={T}。

    首先用測點(diǎn)集t中的每個測點(diǎn)tq將節(jié)點(diǎn)f中的所有故障狀態(tài)集分別劃分為多個子集,所有包含元素大于1個的子集組成節(jié)點(diǎn)fq,對節(jié)點(diǎn)fq中的所有子集,用信息熵算法計算對應(yīng)的優(yōu)化測點(diǎn)集,然后計算節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化測點(diǎn)集。

    比較測點(diǎn)集t中每個測點(diǎn)對應(yīng)的優(yōu)化測點(diǎn)集中測點(diǎn)的個數(shù),選擇最小測點(diǎn)集對應(yīng)的測點(diǎn)。若有多個最小測點(diǎn)集,則選擇其中序號最小的測點(diǎn)。在Rollout算法的計算過程中,每前進(jìn)一步,都用信息熵算法進(jìn)行試探并選擇最優(yōu)的結(jié)果,不難分析出,Rollout 算法的計算結(jié)果優(yōu)于信息熵算法。最終通過TEAMS對調(diào)距槳裝置電液系統(tǒng)進(jìn)行仿真驗證,仿真驗證結(jié)果見圖3。

    圖3 調(diào)距槳裝置電液系統(tǒng)故障診斷仿真驗證結(jié)果圖

    根據(jù)已經(jīng)建立的調(diào)距槳裝置電液系統(tǒng)測試性模型,分析結(jié)果中故障模糊集大小為1的占82%,模糊集數(shù)量大于9的占18%,最終實現(xiàn)故障隔離需要用到18個測試的占72%,利用這種直觀的數(shù)據(jù)和圖形顯示, 測試性設(shè)計人員可直觀地得到系統(tǒng)測試診斷能力和測試性設(shè)計中存在的缺陷,其中故障檢測率與故障隔離率均大于80%,滿足項目要求。

    3 結(jié)論

    通過基于TEAMS的調(diào)距槳電液系統(tǒng)測試性建模與分析,積累了調(diào)距槳電液系統(tǒng)的故障模式與對應(yīng)征兆關(guān)系,通過軟件設(shè)計診斷步驟測點(diǎn)序列和實物試驗,驗證了診斷思路和軟件應(yīng)用的正確性、合理性、可靠性。探索了調(diào)距槳裝置電液系統(tǒng)故障診斷的新思路,為后續(xù)調(diào)距槳裝置深層次故障診斷打下了初步的基礎(chǔ)。根據(jù)調(diào)距槳裝置故障診斷的實際需求,通過理論分析、試驗驗證,不僅提高了調(diào)距槳裝置最小可更換單元的分析深度,更積累了調(diào)距槳系統(tǒng)電液系統(tǒng)基本故障信息和寶貴排障經(jīng)驗。

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