智能运维与健康管理-第9章

智能运维与健康管理引言1系统架构2关键技术3全球智慧船舶系统4本章小结及思考题5讲义提纲PART01引言引言船舶一般由船体结构、动力系统、电力系统、船舶辅助或保障系统（消防、空调、损伤管理等）、平台信息网络系统等组成。4引言52015年2月，美驱逐舰之王贾森号3号机组故障，紧急要求保障队千里驰援。由此可见，船舶运行过程中故障萌生和演化的准确及时识别、健康状态的评估与预测，对保障其安全运行、任务可靠执行具有重要意义。2015年11月，美密尔沃基号濒海战斗舰并车齿轮箱发生故障导致巡航任务中止，最终被拖回母港维修2010年11月，我国某远洋测量船由于齿轮减速器断齿导致测量任务中止引言6智慧船舶是指船舶可利用利用传感器、通信、物联网、互联网等技术手段，自动感知和获得船舶自身、海洋环境、物流、港口等方面的信息和数据，并基于计算机技术、自动控制技术和大数据处理分析技术，在船舶航行、管理、维护保养、货物运输等方面实现智能化运行的船舶，以使船舶更加安全、更加环保、更加经济和更加可靠。通俗的讲，智慧船舶就是“会思考”的船舶，是装备了智能运维与健康管理系统的船舶。引言7近年来，关于智能船舶的消息层出不穷，智能船舶研制俨然成为热点中的热点。欧洲、日本、韩国、中国等国家和地区对智能船舶的研发正如火如荼，总体来说，各方对智能船舶的研发还处于较初级的阶段。中国、日本、韩国、欧洲都开展了多个有关智能船舶的项目，中国的相关研究处于设备综合控制到半自动化航行监管的过渡阶段。远洋智能船舶方面，各个国家和地区的研究进展相差不大，但对近海智能船舶的研究欧洲要走得更快些。引言8欧洲当前有多家企业正在政府的支持下合作推进无人船的研发，争取在未来3年内在波罗的海实现完全遥控船舶运营，到2025年实现自主控制的商业海上运输。这一项目名为“企业自主控制海洋生态系统”，其创始合作伙伴包括ABB、卡哥特科、爱立信、MeyerTurku船厂、罗·罗公司等。引言9日本对智能船舶的研发已经被列为该国船舶界未来5年发展的重点。DNVGL与日本邮船联合开展的海事数据中心项目于2015年11月启动，并且得到了曼公司的支持。自项目启动以来，日本邮船旗下的4艘集装箱船已持续将运营数据传输至DNVGL的Veracity数据平台。基于这些运营数据，研究团队创建了一个与实船相对应的“数字化双胞胎”，实现了船舶性能监测、基于状态的维护检验等功能。韩国现代重工是智能船舶研发的先导者。2016年，在以前合作研发的基础上，现代重工宣布与英特尔、SK航运、微软等企业合作开发智能船舶。引言10中国对智能船舶的研发在近年来加快。2015年底，38800吨智能船建造合同签订，标志我国首艘智能船进入建造阶段。该项目由上海船舶研究设计院牵头，中船工业系统工程研究院、中船黄埔文冲船舶有限公司、中船动力研究院有限公司、沪东重机有限公司等单位参加。该船建成后将实现全船信息共享、自主评估与决策、船岸一体化、远程支持和服务等。2016年，“智能船舶顶层设计及部分智能系统示范应用”被工业和信息化部批准立项，示范船为中国远洋海运集团有限公司的13500TEU集装箱船。2017年3月，海航科技物流集团有限公司、中国船级社、中船工业七零八所、美国船级社、中船重工七一一所等单位联合发起了“无人货物运输船开发联盟”。引言11智能船舶的前景十分美好，不可否认，智能船舶是船舶发展的大趋势，而智能船舶大范围应用于远洋运输的关键是船舶智能运维与健康管理。本章9.2节介绍船舶智能运维与健康管理的系统架构，9.3节介绍船舶智能运维与健康管理的关键技术，9.4节介绍典型的智能运维与健康管理系统，旨在为读者提供船舶智能运维与健康管理的系统化知识，建立关于船舶智能运维与健康管理的若干基本认识。PART02系统架构船舶智能运维与健康管理系统功能组成13智能船舶运行与维护系统（Smart-vesselOperationandMaintenanceSystem，简称SOMS）具有智能系统所必备的三大功能：1）智能感知；2）智能分析；3）智能决策。系统架构船舶智能运维与健康管理系统功能组成14智能感知：SOMS拥有一个集成的信息平台。集成信息平台能够集成包括主机、电站、液仓遥测、压载水、ECDIS、VDR等全船已有航行、自动化监测、控制与报警信息，以及视情增加包括燃油流量、轴功率、主机瞬时转速、轴振动等必要传感器，形成SOMS信息运行平台，并在平台中统一数据标准、有效存储管理、提供开放接口、可实现信息共享（包括船上系统之间、船岸之间）。系统架构船舶智能运维与健康管理系统功能组成15智能分析：SOMS平台上搭载专用数据分析模型库。SOMS具备一定数量的智能数据分析模型，形成SOMS的每一个特色功能（如设备安全预警、燃油消耗优化、岸海传输压缩等），并以数据分析模型的自学习能力，随船舶航行过程进行自动模型训练与优化。系统的分析规模化，通过数据驱动技术手段、机器自主学习能力，实现感知、分析、评估、预测、决策、管理、控制、远程支持等一体化的智能化体系。系统架构船舶智能运维与健康管理系统功能组成16智能决策：SOMS“一个集成平台+多个定制化应用”模式。系统架构岸基-船基智能船舶运行与维护系统架构17船舶智能运维与健康管理系统采用船基系统和岸基系统相互协调的架构，共同实现船舶的智能运行维护。系统架构智能装备评估系统（SEAS）智能装备评估系统（SmartEquipmentAssessmentSystem,SEAS）可以全面地评估船舶机电系统的综合状态，通过将信息实时传达给相关人员，指导船舶维护管理人员合理进行船舶运维，让船舶及其核心重要设备更安全、高效的运行。同时，SEAS可与岸基服务中心实现信息交互，让运营船舶得到岸基的决策支持。设备健康监测与综合故障诊断系统（HM&IDS）设备健康监测与综合故障诊断系统（HealthMonitoring&IntegrationDiagnosticsSystem,HM&IDS）可以全面掌握船舶装备健康、性能与经济性状态，识别装备早期异常及快速故障定位的工具，降低核心装备重大故障发生频率，通过合理性的使用与维护提高装备性能降低运行维护成本。该系统主要面向船舶核心机电设备，如船舶柴油主机等。18岸基-船基智能船舶运行与维护系统架构——船基系统系统架构SOMS-船队使用维修调度辅助决策功能适用于维修调度相关决策部门，针对船基实时发送的状态与事件处理请求数据，结合岸基知识与数据分析，提供实时调度决策支持。SOMS-船队运营态势监测与分析功能该功能面向使用、维修、管理等相关决策部门，针对船基定期发送的状态数据，提供运营数据挖掘与分析功能，为实时的调度决策提供基础，同时，通过日常评估报告等输出形式帮助用户实现科学的运营管理与决策。19岸基-船基智能船舶运行与维护系统架构——岸基功能系统架构岸基-船基智能船舶运行与维护系统架构20船载PHM系统分解为信息采集、信号处理、状态监测、健康评估、故障预测、决策支持和集成控制等七层（如图所示）。岸基PHM系统通过PHM信息管理系统实现视情维修和自主保障，通过维修决策支持库为维修保障中心提供重要的决策信息。舰载PHM系统岸基PHM系统舰船PHM集成信息管理系统舰船维修决策支持库燃气轮机柴油机传动系统辅助装置信息采集健康评估故障预测岸基维修保障中心健康评估视情维修自主保障决策支持集成控制信号处理状态监测监测评估决策显示、控制与存储故障预测决策支持集成控制系统架构岸基-船基智能船舶运行与维护系统架构21大智号智能运行与维护系统的架构如图所示，该系统通过集成船舶航行、GPS、船舶VDR、机舱监测、燃油等全船信息，利用工业大数据分析技术进行数据分析与处理，从而全面、定量地了解船舶装备当前及未来的经济性、安全性状态，并面向运行、维护、管理活动需求，提供定制化的决策支持应用系统架构PART03关键技术关键技术23船舶信息融合技术SOMS具有线或无线船域网的全船综合网络系统和信息智能感知体系，规范的船舶信息描述标准和信息交换标准，实现综合的、标准化的数据汇集，达到全船的信息融合。船舶综合状态分析与评估技术SOMS打破传统功能系统的技术壁垒，以全船综合信息为对象，以机器学习等大数据分析手段为主在综合统一的分析平台上，实现船舶的分析、评估、预测、决策优化等能力。决策与控制关联技术SOMS的数据和需求来自于实体的控制，也将反馈至实体的控制；系统将与控制相结合，不再使用传统的人在回路方式，目标是实现自主智能控制与无人化等更高的目标。船岸一体化技术SOMS以高效的船岸数据通信技术为手段，具备船岸一体化信息平台，实现船岸信息与管理交互。设备维修决策支持技术产品采用模块化、构件化的软件架构，可根据不同用户的功能需求，配置相应的算法模块，形成定制化产品，满足船基与岸基不同用户关于设备评估与决策策略制定的软件需求。船舶智能运维与健康管理关键技术24船舶柴油机状态评估技术应用案例关键技术柴油机的曲轴转动受到所有气缸、油路及活塞曲轴子系统运行情况的综合影响，曲轴转速的波动情况属于系统级的状态信息。本案例使用的是一种基于瞬时转速波动的循环极坐标图评估方法可实现系统级故障的在线识别及故障子系统的定位，由于油路子系统、活塞曲轴子系统的故障会最终影响气缸的做功状态，该评估方法的主要目的是判别气缸的整体健康程度，步骤如图所示。25关键技术在如图所示的试验台上开展柴油机转速信号测量。A1A2A3A4A5A6A7A8B1B2B3B4B5B6B7B8负载飞轮柴油机船舶柴油机状态评估技术应用案例—基于谐波标尺法的气缸做功区域划分26关键技术从测得的柴油机转速信号S0各个波形周期之间的微小时间间隔Δti求取瞬时转速信号Si。00.050.10.150.20510标记止点信号幅值[V]00.050.10.150.200.51曲轴转速信号时间[s]幅值[V]0.1720.1730.1740.17500.51时间[s]幅值[V]Δti船舶柴油机状态评估技术应用案例—基于谐波标尺法的气缸做功区域划分27船舶柴油机状态评估技术应用案例—基于谐波标尺法的气缸做功区域划分关键技术该评估过程中所涉及的转速波动曲线获取方法为：对瞬时转速信号Si采用低通滤波处理，去除信号中的高频干扰项，得到有效的转速波动信号Sf，其截止频率fp的设置方式如下式所示。pcff其中：fc——柴油机的转频；ν——信号Sf中的最高简谐次数ν≥24。28关键技术谐波标尺的获取方法为：对瞬时转速信号Si采用傅立叶带通滤波处理，提取其中的特定谐波分量Sh，将其作为一种精确划分转速波动信号Sf中柴油机各气缸（组）主要做功范围的标尺，该谐波标尺分量Sh的频率fh计算方式如式所示。cch2fNf其中：Nc——在柴油机为均匀发火形式时，表示柴油机气缸的数目；而当柴油机为非均匀发火形式时，发火间隔较近的两个气缸合并为一个气缸组，此时Nc表示气缸组的数目。船舶柴油机状态评估技术应用案例—基于谐波标尺法的气缸做功区域划分29关键技术使用谐波标尺分量Sh对转速波动信号Sf进行划分，得到每个气缸（组）主要做功范围Tc内的转速波动值集合如下式所示。h1,2,3,,TiiiiiVnhctNnN船舶柴油机状态评估技术应用案例—基于谐波标尺法的气缸做功区域划分其中：Nc——在柴油机为均匀发火形式时，表示柴油机气缸的数目；nh——每个气缸（组）主要做功范围Tc内的数据点总量。30关键技术090180270360450540630720-6-4-20246转角[度]波动幅值[rpm]转速波动谐波标尺Tc各气缸组做功区间的划分如图所示。船舶柴油机状态评估技术应用案例—基于谐波标尺法的气缸做功区域划分31船舶柴油机状态评估技术应用案例—基于转速波动均值的气缸做功评价关键技术评价方法的总体思路：按照柴油机的发火顺序，将连续运行中各气缸（组）做功评价指标的循环波动差值以极坐标的排列形式构成循环极坐标图，根据循环极坐标图在实时运行状态中的畸变程度和畸变位置对柴油机燃烧故障的程度和位置进行识