主机技术开发计划

报警信息分类与详细分析：输入信息：主机控制器信号（报警对应的信号以及转速/扭矩工况信号）输出信息：过滤后的，更加准确的报警信号实施计划：技术成熟性：IMS已具备时域阀值和PCA方法验证方式和测试计划：之前有一次实验收集了控制器信号，但目前没有报警信号，需要实验柴油机综合健康状态评估：输入信息：1)燃烧稳定性：控制器信号（工况信号，喷油信号，排气温度，缸内压力），曲轴（飞轮）扭振信号，转速信号2)运动部件：控制器信号（工况信号，曲轴轴承油温，主轴承油温，十字头轴承油温，刚体衬套温度，活塞环油温）3)其它重要部件：控制器中的工况信号，燃油泵控制信号，燃油泵振动信号，气缸缸盖上的振动信号（进/排气门健康状态）4)燃油消耗经济性：燃油流量信号，控制器中的工况信号输出信息：柴油机综合健康状态值，并可以点击获得各分系统健康状态实施计划：控制器信号，包括报警相关信号和工况信号(controllersignals,includingalarmsignalsandoperationconditionsignals/parameters误报，包括阀值设定不准确或工况变化（wrongalarms,duetothresholdimpropersettingandoperationregimechange)报警关联分析以及主故障提取(analysisontherelevanceofalarmsandextractmainfaults)工况分区和域时域阀值(RegimesanalysisandTimedomainthreshold)PCA主成分分析法(PCAmethod)燃烧稳定性(combustionstability)信号处理(signalprocessing)时域分析，包括方差/峰峰值/均方根值(timedomainanalysis,includingdeviation,P2P,RMS)控制器信号(signalsfromcontroller)信号处理(signalprocessing)•相位解调(phasedemodulation)•时域同步平均(TimeSynchronousAveraging)曲轴/飞轮扭振信号以及转速信号(ringgear/encodersignalandtachosignal)健康状态评估(healthassessment)特征提取(featureextraction)•傅里叶序列分析(Fourierseriesanalysis)信号处理(signalprocessing)时域分析，包括方差/峰峰值/均方根值(timedomainanalysis,includingdeviation,P2P,RMS)振动信号(vibrationsignals)信号处理(signalprocessing)时域分析，包括方差/峰峰值/均方根值(timedomainanalysis,includingdeviation,P2P,RMS)控制器信号(signalsfromcontroller)健康状态评估(healthassessment)•SOM•PCA•Logisticregression运动部件健康状态(healthconditionofmovingparts/kinematic)信号处理(signalprocessing)•时域分析，包括方差/峰峰值/均方根值(timedomainanalysis,includingdeviation,P2P,RMS)•包络+时域同步平均，再分析方差/峰峰值/均方根值(envelopeanalysisplustimesynchronousaveraging,thedoanalysisondeviation,P2P,RMS振动信号和控制器中的工况信号(vibrationsignalsandoperationconditionsignalfromcontroller)健康状态评估(healthassessment)•SOM•PCA•Logisticregression其它重要部件健康状态(healthconditionofotherimportantparts)信号处理(signalprocessing)时域分析，包括方差/峰峰值/均方根值(timedomainanalysis,includingdeviation,P2P,RMS)燃油流量信号以及工况信号(fuelflowmetersignalandoperationconditionsignalfromcontroller)燃油效率值(fuelefficiencyassessment)•SOM•PCA•Logisticregression燃油消耗经济性(fuelconsumptionefficiency)技术成熟性：1)IMS已具备以上所有信号处理和健康评估方法2)燃油效率值计算有相应的技术,但在本系统中的有效性需要验证。验证方式和测试计划：基于已有的实验数据，可以对燃烧健康状态进行一些分析（包括使用控制器和振动信号），其它分析还缺少数据，包括控制器输出的润滑油温度，燃油流量信号，需要新实验柴油机重要参数趋势分析与预测：输入信息：控制器信号-包括排气温度，各轴承温度，冷却水温度。燃油流量信号输出信息：趋势分析与预测实施计划：技术成熟性：1)信号处理，健康评估以及趋势预测都有IMS都有比较成熟的技术，但对于柴油机，趋势预测有效性需要验证2)燃油效率值计算有相应的技术,但在本系统中的有效性需要验证。验证方式和测试计划：之前实验缺少控制器输出的各润滑油温度，燃油流量信燃烧稳定性健康值(combustionstabilityhealthcondition)运动部件健康值(healthconditionsofmovingparts)其它重要部件健康值(healthconditionsofotherimportantparts)燃油效率值(fuelconsumptionefficiency)柴油机综合健康状态(engineoverallhealthcondition)柴油机综合健康状态(engineoverallhealthcondition)加权，权重值默认相同(weightingsum,defaultsameweights)信号处理(signalprocessing)时域分析，包括方差/峰峰值/均方根值(timedomainanalysis,includingdeviation,P2P,RMS)控制器信号(signalsfromcontroller)健康状态评估(healthassessment)•SOM•PCA•Logisticregression趋势预测(trendprediction)•ARMA号，需要新实验安全相关事件预警和趋势分析：输入信息：控制器信号-包括排气温度，各轴承温度，冷却水温度，工况信息；振动传感器信号输出信息：主要设备的健康雷达图，当前安全性风险值，随时间变化的安全性曲线以及预测曲线实施计划：技术成熟性：1)信号处理，健康评估以及趋势预测都有IMS都有比较成熟的技术2)趋势预测方面，针对短期与长期以及不同历史数据构成，IMS有系统的分析理论体系。但对于柴油机，有效性需要验证。3)安全风险也有比较成熟的技术验证方式和测试计划：1)目前已有的实验中还没有引入安全性事件，但是可以计算设备的健康雷达图，并做一些风险值计算。2)希望能在新实验中引入一些安全性事件，最好有一两个从健康到失效的部件的数据，这样可以提高算法的针对性，更好验证不同算法的适用性。柴油机经济性状态评估和分析：输入信息：燃油流量信号，控制器中的工况信号输出信息：燃油效率值，当前瞬时油耗实施计划：信号处理(signalprocessing)•时域分析，包括方差/峰峰值/均方根值(timedomainanalysis,includingdeviation,P2P,RMS)•包络分析(envelopeanalysis)•调相位解调(phasedemodulation)•时域同步平均(TimeSynchronousAveraging)控制器信号和振动信号(signalsfromcontrollerandvibrationsignals)健康状态评估(healthassessment)•SOM•PCA•Logisticregression安全性风险评估(riskassessmentforsafety)•Curvingfitting•Logisticregression趋势预测和预警(trendpredictionandearlyalarm)•ARMA•时域阀值技术成熟性：1)IMS已具备以上所有信号处理和健康评估方法，2)燃油效率值计算有成熟技术验证方式和测试计划：之前的实验没有燃油流量的测量，新实验中需要加入柴油机燃烧故障的预/报警和趋势分析：输入信息：分两部分，一部分来自控制器，主要包括排气温度，喷油信号，转速，功率；第二部分来自曲轴/飞轮扭振信号，以及转速信号输出信息：燃烧故障健康值，报警信息，趋势预测曲线以及预警信息实施计划：技术成熟性：1)信号处理，健康评估以及趋势预测都有IMS都有比较成熟的技术，但对于柴油机，趋势预测有效性需要验证2)故障诊断在之前试验台数据上得到验证，有成熟的技术3)故障早期预警通过结合之前的实验台数据分析，有较为系统的分析体系信号处理(signalprocessing)时域分析，包括方差/峰峰值/均方根值(timedomainanalysis,includingdeviation,P2P,RMS)燃油流量信号以及工况信号(fuelflowmetersignalandoperationconditionsignalfromcontroller)燃油效率值(fuelefficiencyassessment)•SOM•PCA•Logisticregression趋势预测和预警(trendpredictionandearlyalarm)•ARMA•时域阀值故障诊断(healthassessment)•SOM•神经网络(ANN)•支持向量机(SVM)信号处理(signalprocessing)时域分析，包括方差/峰峰值/均方根值(timedomainanalysis,includingdeviation,P2P,RMS)控制器信号(signalsfromcontroller)信号处理(signalprocessing)•相位解调(phasedemodulation)•时域同步平均(TimeSynchronousAveraging)曲轴/飞轮扭振信号以及转速信号(ringgear/encodersignalandtachosignal)健康状态评估(healthassessment)特征提取(featureextraction)•傅里叶序列分析(Fourierseriesanalysis)信号处理(signalprocessing)时域分析，包括方差/峰峰值/均方根值(timedomainanalysis,includingdeviation,P2P,RMS)振动信号(vibrationsignals)4)趋势预测方面，针对短期与长期以及不同历史数据构成，IMS有系统的分析理论体系。但对于柴油机，有效性需要验证。验证方式和测试计划：现有数据可以做大部分分析，不过趋势分析需要更多的实验数据柴油机运动部件磨损故障的预/报警和趋势分析输入信息：控制器信号，包括排气温度，各轴承温度，冷却水温度，工况信息输出信息：运动部件磨损的健康曲线，预警和报警信息实施计划：技术成熟性：1)信号处理，故障诊断，健康评估都有IMS都有比较成熟的技术2)但对于柴油机，趋势预测有效性需要验证验证方式和测试计划：当前实验还缺少相关的控制器信号，特别是多个轴承的润滑油温度，所以在新实验是，希望能采集更多的控制器信号。如果是老的柴油机，可以测量润滑油出口的总温度，对运动部件整体做健康评估。健康预警事件参数关联分析：输入