淺談船舶機電設備智能故障診斷系統

覃冕，李小波

摘要：船舶機電設備具有多樣性與復雜性，隨著科學技術的快速發展，船舶機電設備智能故障診斷系統應運而生，并且正在逐漸取代傳統故障診斷技術。本文不僅對故障診斷系統的涵義與故障診斷過程進行了探討，還對船舶設備智能故障診斷系統的發展與診斷過程進行了分析研究，提出開發船舶機電設備智能故障診斷系統的策略方法，以用來提高船舶機電管理者在故障診斷中快速診斷故障并解決問題的效率。

關鍵詞：船舶機電 設備故障 智能故障診斷 系統

近年來，隨著工業自動化水平的提高以及科學技術的快速發展，我國航運業中船舶的發展呈現出高度的自動化發展趨勢，船舶的控制裝置以及電力系統的復雜性也隨之不斷加深，而船舶電力系統的故障診斷對船舶安全運行則具有重要意義，因此船舶機電設備故障診斷系統智能化尤為重要。故障診斷技術的不斷發展使得智能化故障診斷技術逐步取代了原來的傳統故障診斷技術，并將其廣泛應用到各個領域中，尤其是船舶機電設備的智能化診斷技術，在最近幾年的提高與發展尤為突出。船舶機電設備智能故障診斷系統是為了提高輪機人員在遇到故障時能夠迅速地判斷故障，為解決問題并降低事故發生而建立的。

1 故障診斷系統涵義及故障診斷過程

所謂故障診斷系統，是指在一定的工作環境下查明導致系統某種功能失調的原因或性質，并判斷劣化狀態發生的部位或部件，以及預測狀態劣化的發展趨勢等。診斷，即通過現象去判斷其本質，由目前的狀況去預測未來，通過局部推測整體的過程，在船舶機電領域，則需要根據船舶機電設備的各種可測量的技術參數與物理現象去推斷設備的運轉是否正常，若不正常，就需要判斷此設備發生故障的原因以及位置，并對潛在故障進行預測排除或者預防。故障診斷主要通過檢查設備狀態的特征信號，隨之從檢測到的特征信號中提取征兆，并根據征兆以及其他的診斷信息來對設備的狀態進行識別，從而完成設備故障診斷的整個過程。這個過程中，我們為了保證在每個環節消耗最少并獲得最多有關設備狀態的信息，進而從整體考慮并進行科學認真的分析后制定最優診斷策略，從而解決設備故障。

2 智能故障診斷的發展及方向

當前的診斷領域中，智能故障診斷系統不僅是研究的前沿與熱點，同時也是此研究范圍中應用較廣，研究最多的方向。智能故障診斷的發展可歸納為基于淺知識的第一代故障診斷系統與基于深知識的第二代故障診斷系統兩個階段。前者主要以領域專家以及操作者的啟發性經驗知識為核心來獲得診斷結果，具有表達較為直觀和較快的推理速度優勢，同時也具備較大的局限性，例如，因專業知識積累不夠完善詳盡的情況下，就會有考慮不到的情況發生而使系統陷入困境等。而第二代故障診斷系統要求對診斷對象的各個環節都具有明確詳細的顯示，并根據專業知識及其內部特定的約束關系，通過一定算法去找出故障所在，這具有維護簡單，知識獲取也較為方便，并且保證知識庫的完備性與一致性較為容易等優勢，但由于推理的搜索空間較大使得診斷速度相對較慢。

因此，目前故障診斷的發展趨勢越來越趨向于將多種智能技術相融合，研究較多的幾個方面為：①將智能故障技術與神經網絡進行融合。神經網絡的高度平行性，自適應性以及容錯性使其能夠在模式識別和信號處理、組合優化、智能控制等方面得到廣泛應用，但因其所存在的一些弱點使其僅適合用于較小規模情況下。②將第一代與第二代故障診斷系統結合起來。通過把專家操作者的經驗知識與診斷對象的結構和功能知識進行有機合理結合，使其能夠相互彌補漏洞，從而保證故障問題解決的質量與速度。③將模糊技術融入智能故障診斷系統。模糊集合理論即在專家操作者解決問題過程中遇到不確定情況時處理不精確推理的主要方法之一，這能夠使智能故障診斷系統更好的模擬專家的思維與推理方式并對模糊性診斷問題進行有效解決。

3 船舶設備智能故障診斷系統的診斷過程探究

以船舶配電室中的配電屏故障為例來對智能故障診斷系統的診斷過程加以探究。從圖1可以看出，此配電屏故障診斷系統中有7個故障和6個征兆，因此設計的BP神經網絡擁有7個輸出神經元與6個輸入神經元。然而當前對隱含層神經元的數碼并沒有較為合適的確定公式，這就通過考慮收斂速度與對樣本識別效果因素，分別運用11個、8個、5個神經元這三種不同的結構構成。之中隱含層數目為11的神經網絡采用了動量法BP算法進行模型建立，而數目為8個的神經網絡模型則采用了傳統BP算法來進行建立，對于隱含層數目為5個的采用了L-MBP算法。將神經網絡與專家系統相結合的智能故障診斷系統作為診斷方法與測試樣本驗證相對比可得出，其可信度十分高，已達到90%以上。

圖1 配電屏故障征兆一般原因結構圖

4 開發船舶機電設備智能故障診斷系統的策略分析

4.1 智能故障診斷系統開發策略的必要性。盡管我們在傳統專家系統中可以借鑒一些較為完善的開發技術與策略，但由于故障診斷專家系統的工作方式與其他如設計型專家系統或者決策型專家系統等的工程類型有明顯差異，這差異主要表現在復雜的診斷對象、較為零散的診斷任務、具有多變性的診斷環境以及診斷理論的不確定性，造成在開發故障診斷專家系統時難以參考合適的原系統以及無法遵循標準的開發模式，進而難以準確預測到此開發過程中的困難與解決方法。目前的故障診斷系統無論從知識庫結構還是解決問題的能力，知識獲取途徑還是容錯能力等諸多方面均存在著不同程度的缺陷，這與研發者在開發診斷系統過程所采取的策略緊密相關。由此可見，加強智能診斷系統開發策略研究具有十分重要的意義。

4.2 船舶機電設備智能故障診斷通用平臺的建設。由于一般智能故障診斷系統往往使用較為單一的診斷方法去診斷某一診斷對象，使得其在實際使用中一旦出現改變診斷對象或診斷方法時就必須開發新系統的問題，這就大大增加了人力物力以及財力的浪費。因此，在進行船舶機電設備智能故障診斷系統平臺研發時，要遵循以下原則：通用性原則，即要面對多種船舶設備而非某一設備，要適用于多種綜合智能故障診斷方法而非某一種診斷方法。較強的適應性原則，使其具有良好的可維護性。人機對話界面要通過人性化處理，較為方便友好的操作界面能夠使用戶快速掌握并使用，同時這也是一個好的應用軟件應該具備的要素。較強的可靠性原則，當使用者出現不當操作時，系統能夠及時向使用者發出提示信息，與此同時還要保證系統能夠正常運行而非崩潰或不響應。靈活開放性，這是為了保證系統具有可移植性與可擴展性。船舶機電設備智能故障診斷通用平臺面對的是相對來說較為復雜的設備，其診斷對象也較為復雜，因此必須能夠就診斷對象去運用多種故障診斷方法進行診斷。

4.3 船舶機電設備智能故障診斷通用平臺系統的軟件實現。由于船舶機電設備具有多樣及復雜的特點，而系統無法解決所有設備的故障診斷問題，因此，將這個通用平臺作為基礎系統，其他設備的故障診斷則可以通過這個基礎系統預留的接口以及通過簡單修改知識庫或進行二次開發，以實現智能診斷船舶中其他機電設備的故障問題。

總之，船舶機電設備故障診斷系統的智能化發展是符合科學發展趨勢以及實際需求的，通過建立船舶機電設備智能故障診斷通用平臺以及開發適用于實現這種通用平臺的軟件支持，使船舶機電設備智能故障診斷系統能夠在實際運用中有效提高判斷故障的速度，進而采取相應的措施解決船舶故障問題，真正將航運業的船舶事故發生率降至最低甚至為零。

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作者簡介：覃冕（1988-），男，湖北宜昌人，生產電氣主管，助理工程師，研究方向：船舶機電；李小波（1976-），男，湖北武漢人，生產科長，助理工程師，研究方向：船舶機電。