洪四章
船舶甲板電子電氣設備故障檢測方法研究
洪四章
(集美大學航海學院,福建 廈門 361021)
常規船舶甲板電子電氣設備故障檢測過程中,采用一般信號確定故障位置,造成故障檢測結果不確定性高降低了檢測效率。為此提出船舶甲板電子電氣設備故障檢測方法。先確定電子電氣設備的結構,并構建電子電氣設備故障數據模型,應用電子電氣設備的結構信息和設計模型,提取設備故障信號的特征參數,結合數據特征對故障位置信息進行確認,完成電子電氣設備故障檢測。構建對比實驗,結果表明。上述方法摒棄常規檢測思路,有效的提高了檢測效率,上述方法的檢測效率為20個/min,比傳統檢測方法的檢測效率每分鐘至少高5個。
船舶甲板 電子電氣 設備故障 檢測方法
在各個領域中,電子電氣設備的應用越來越廣泛,在船舶甲板中也有電子電氣設備的應用,但是電子電氣設備中的一個部分故障,就可能會導致整個船舶甲板的電子電氣設備都無法正常使用。所以就要對電子電氣設備進行詳細地檢測,以防使整個設備癱瘓。要準確地檢測出電子電氣的故障位置,以確保可以在故障發生后,及時地進行檢修,將各種損失降到最低,確保船舶甲板電子電氣設備的穩定運行。而現有的傳統故障檢測方法,其對船舶甲板電子電氣設備的檢測具有不準確性,并且檢測的時間長。傳統的故障檢測方法檢測不出故障的具體位置,就導致了其故障檢測方法的檢測能力很低,不足以廣泛地應用到船舶甲板電子電氣設備的故障檢測中。但是目前的船舶甲板電子電氣設備很容易受到損害導致設備故障,沒有一個可以準確的檢測方法就不能及時地對船舶甲板電子電氣設備進行檢修,運用傳統的檢測方法既浪費了資源也浪費了時間。為了提升對船舶甲板電子電氣設備的檢測能力,可以及時有效地檢測船舶甲板電子電氣設備故障問題,提出了新的船舶甲板電子電氣設備故障檢測方法。
對船舶甲板電子電氣設備故障進行檢測需要先確定電子電氣設備的結構,在確定電子電氣設備結構之前要先設計采集故障信息的電路圖,打開船舶甲板的電子電氣設備,將其進行拆解,根據電路走線得到電子電氣設備電路,如圖1所示。

圖1 電子電氣設備電路圖
通過電路圖對故障信息進行采集,來確定電子電氣設備的檢測結構。選取CPU芯片,S3C2410X組件,采用WINCE進行系統操作。對電子電氣設備的故障檢測進行整體的結構設計,如圖2所示。

圖2 電子電氣設備結構
通過上述電路圖進行系統操作,進行采集得到電子電氣設備結構。
構建船舶甲板電子電氣設備故障數據模型,在構建電子電氣設備故障數據模型時,采集器出現問題,則電子電氣設備會有一個反饋流程,信號狀態(R)不直接進入電子電氣設備中將會通過Z矩陣和K矩陣重新反饋到電子電氣設備狀態中。如圖3所示。

圖3 反饋流程圖
根據圖3進行變量分析,檢測Z故障的矩陣,得到電子電氣設備狀態如下:


在公式中,當a與b為固定值時,那么O為矩陣屬性值,有唯一值。根據公式(2)得到目標型函數如下所示:

公式中W為狀態變量,Q為電子電氣設備狀態,U為勢能,R為信號狀態。R要滿足公式(2)得到電子電氣設備狀態公式如下所示:

當電子電氣設備故障信號采集器出現問題時,Q為0,采集器正常時,Q不為0。根據反饋利用分布函數,建立電子電氣設備故障狀態的特征函數。根據公式(4)得到電子電氣設備故障狀態下的信號特征頻率,結合公式(2)和公式(3)與電子電氣設備故障信號構建電子電氣設備故障數據模型。
根據電子電氣設備故障數據模型對電子電氣設備的故障頻帶進行分類,將這些頻帶分配給各電子電氣設備故障信號。進行分析后,通過電子電氣設備結構將電子電氣設備故障初始信號閾值的收縮過程進行描述。將電子電氣設備故障的初始信號分解,利用電子電氣設備故障數據模型重新構建電子電氣設備故障信號特征的矩陣。利用強大的抗噪音能力,清晰描繪出電子電氣設備故障信號的幅度升降情況。將重新構建的電子電氣設備故障信號特征的矩陣看作一個階級矩陣,對電子電氣設備故障信號進行奇異值分解,利用奇異值的分解對重新構建的電子電氣設備故障信號特征的矩陣進行排列,選取出故障的奇異值不為0時,結合電子電氣設備故障數據模型構造電子電氣設備故障信號的特征集合。再根據分解之后的形狀以及其原理去發現電子電氣設備故障信號的特征向量,體現其矩陣特征。根據矩陣特征可以得到電子電氣設備故障信號的特征,進而提取電子電氣設備故障信號特征參數,公式如下所示:



公式中,k1為最大特征,k2為最小特征,k3為平均后的最終特征參數。根據上述過程計算最大特征與最小特征進行平均計算后得到最終的電子電氣設備故障信號的特征參數。
進行船舶甲板電子電氣設備故障檢測,依據上述提取的電子電氣設備故障信號特征參數進行計算電子電氣設備故障信號總和,根據電子電氣設備結構獲得電子電氣設備故障位置信息。為了獲得電子電氣設備故障位置信息先判斷電子電氣設備是否在正常運行,有無不安全因素。利用電子電氣設備故障信號的特征參數獲取故障位置信息后,將電子電氣設備故障位置信息與故障的位置進行關聯,依據電子電氣設備在電子電氣設備結構運行中是否發生了故障來判斷電子電氣設備發生故障的位置,檢測電子電氣設備故障位置的具體公式如下所示:

公式中,12為電子電氣設備故障的運行情況,xi為發生故障位置,A為電子電氣設備發生故障時對應的故障信息編號,A為某一個編號,每一個編號都是不同的且不會重復。通過上述的計算利用電子電氣設備故障信號的特征參數與電子電氣設備的運行情況可以檢測到電子電氣設備故障的位置,以達到檢測目的。
為了證明本文中的船舶甲板電子電氣設備故障檢測方法的檢測時間效率高,引入基于多尺度協作模型的檢測方法和基于小波分析的電氣設備故障檢測方法作對比。
在進行實驗前,先選取100組電子電氣設備故障樣本,分別記錄故障位置,以便于實驗結果比對。因為實驗要將本文的電子電氣設備故障檢測方法與傳統的電子電氣設備故障檢測方法進行對比,所以兩種方法的實驗要對應相同的參數,就要設計相同參數再進行實驗,實驗設置的參數如表1所示。

表1 實驗參數
按照所設計好的實驗參數設置船舶甲板。將100組電子電氣設備故障樣本都選用同一種型號,同一種設備,減小因型號不同等因素帶來的故障誤差。
將本文的船舶甲板電子電氣設備故障檢測方法與基于多尺度協作模型的檢測方法和基于小波分析的電氣設備故障檢測方法分別對100組樣本進行檢測,其檢測時間結果如表2所示。
由表2可知,本文的船舶甲板電子電氣設備故障檢測方法在檢測時間上遠低于基于多尺度協作模型的檢測方法和基于小波分析的電氣設備故障檢測方法。為了進一步證明實驗的結果,將時間設置在25 min內,推斷選取600個樣本充足,觀察三種方法在相同的時間內分別可以檢測出多少個船舶甲板電子電氣設備故障。實驗結果如圖4所示。

表2 檢驗結果對比分析
由圖4可知,從檢測剛開始本文的船舶甲板電子電氣設備故障檢測方法檢測數量一直穩定上升。多尺度協作模型的檢測方法一開始就非常落后,從10分鐘后檢測數量才開始上升。基于小波分析的電氣設備故障檢測方法則是一開始很快后來越來越慢。相同時間這兩種傳統方法的檢測數量都比本文的船舶甲板電子電氣設備故障檢測方法少。
結合圖表可知,本文的檢測方法檢測效率是20個/min,多尺度協作模型的檢測方法檢測效率是15個/min,小波分析的電氣設備故障檢測方法檢測效率是14個/min,所以本文的檢測方法比另外兩種檢測方法檢測效率高。
隨著科技的發展,電子電氣設備融入到了各個領域,船舶甲板電子電氣設備也被廣泛使用,但是傳統的船舶甲板電子電氣設備故障檢測方法不能及時準確地檢測出電子電氣設備的故障位置,傳統的檢測方法能力沒有得到優化,已經不足以檢測現在的電子電氣設備。所以提出了新的船舶甲板電子電氣設備故障檢測方法,新的船舶甲板電子電氣設備故障檢測方法利用電子電氣設備的結構與電子電氣設備的反饋機制構建電子電氣設備故障數據模型,獲取電子電氣設備故障信號特征參數,準確找到船舶甲板電子電氣設備故障的準確位置,及時進行檢修。與傳統檢測方法對比新的檢測方法在時間效率上得到很大提升,可以及時檢測出故障問題。
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Research on fault detection methods for electronic and electrical equipment on ship deck
Hong Sizhang
(School of Navigation, Jimei University, Xiamen 361021, Fujian, China)
TM591
A
1003-4862(2023)11-0068-04
2023-05-15
洪四章(1982-)男,本科,船長/講師,研究方向:航海科學技術,航海教育等。E-mail: 647626409@qq.com