船舶动力装置监测与故障诊断系统研制

第!卷第##期重庆大学学报$%&’!(%’##))*年##月+%,-./&%012%.345.36.578-95:;(%7’))*!!文章编号!#)))=?!))*###A)A船舶动力装置监测与故障诊断系统研制段黎明#/!李敏#O!毛世红#’重庆大学/’‘1D研究中心’O’机械工程学院!重庆@)))!)’’重庆长江航道局!重庆@)))#)#收稿日期!))*)A#)基金项目!重庆长江航道局科技计划项目!)))#=作者简介!段黎明!#*A@$男$重庆大学教授$博士$主要从事机械电子技术)制造自动化的研究$!D8&)!A!*@!#!FG/5&H,/.&5G5.3#A!!#A!’I%G%!!摘!要!结合模糊神经网络d,WW;(8,-/&(8:S%-J!d((#与b8GU9:8-d2/08-bC#证据理论!研制开发了船舶动力装置数字化监测与故障诊断系统$该系统由信号采集系统(软件控制系统和分析系统组成!主要对主推进机组(柴油发电机组(辅机进行监测$采用压力示功图法和瞬时转速法对主机运行状态进行实时动态监测!且并行构建热力性能参数和瞬时转速个子模糊神经网络!再运用bC证据理论进行主机状态信息融合判断!最后得到故障诊断结果$试验表明!该系统的实时性(测量精度满足要求!而且运用d((与bC证据理论进行故障诊断具有较高的可靠度$关键词!船舶动力装置’信息融合’故障诊断’模糊神经网络’bC证据理论!!中图分类号!6AA@’#文献标志码!LK.1.$(63.)(/3(’)(*’+#8/#0$)8’#+(&’+&%&).3/(*&-’66(4.*6$#)$-#:0(D0&’#/$:;A0&#O$A-B!90(9%&’!#/’‘1DR898/-I218.:8-#O’1%&&838%0P8I2/.5I/&F.35.88-5.3$12%.345.36.578-95:;$12%.345.3@)))!)$Q’R’125./#’a/:8-S/;E,-8/,%012%.345.3c/.3:W8R578-$12%.345.3@)))#)$Q’R’125./!2&)*#,)&LH535:/&G%.5:%-5.3/.H0/,&:H5/3.%95.39;9:8G0%-925UU%S8-U&/.:O/98H%.0,WW;.8,-/&.8:S%-J/.HH8GU9:8-92/08-!bC875H8.I8:28%-;59H878&%U8H’D289;9:8G5.I&,H89H/://I4,595:5%.U/-:$9%0:S/-8I%.:-%&U/-:/.H/./&;959U/-:$S25I2I/.G%.5:%-:28G/5.U-%U,&95%.H875I8$H5898&38.8-/:%-/.H/,T5&5/-589’D28G/5.U-%U,&95%.H875I8I/.O8-8/&:5G8H;./G5I&;G%.5:%-8HO;/I4,5-5.3I;&5.H8-U-899,-8/.H5.9:/.:/.8%,9/.3,&/-9U88H’695.3:28-G%H;./G5IU/-/G8:8-9/.H5.9:/.:/.8%,9/.3,&/-9U88H$:S%9,O0,WW;.8,-/&.8:S%-J9/-8U/-/&&8&I%.9:-,I:8H’D280/,&:%0G/5.U-%U,&95%.H875I859X,H38HO;H/:/0,95.3/&3%-5:2G%0bC875H8.I8:28%-;$/.H05./&&;:28-89,&:%00/,&:H5/3.%959I/.O8%O:/5.8H’D89:92%S9:2/::289;9:8G-9-8/&:5G8U8-0%-G/.I8/.HG8/9,-8G8.:/II,-/I;I/.G88:-84,5-8G8.:9$/.H:280,95%.G8:2%H%00,WW;.8,-/&.8:S%-J/II%-H5.3:%bC875H8.I8:28%-;2/9-8&/:578&;2532-8&5/O5&5:;’7.%4(*8&&925UU%S8-U&/.:#5.0%-G/:5%.0,95%.#0/,&:H5/3.%959#0,WW;.8,-/&.8:S%-J#H8GU9:8-92/08-875H8.I8:28%-;!!船舶动力装置是船舶的动力心脏$对其进行监测和故障诊断是保证航运安全稳定运行的关键%目前$最传统的常用于船舶监测与故障诊断的方法有油液分析法)振动分析法和热力参数分析法’#A(%但上述方法单纯地应用某种状态参数实现船舶部分装置进行监测和故障诊断$忽略了对不同源信息的综合利用$判断参数面较窄%将现代的故障诊断技术与传统的技术相结合应用到船舶柴油机的监测与故障诊断中$国内外也有相应的研究’B#($但也仅运用多源信息对柴油机单一地进行监测和故障诊断$不能全面对船舶动力装置运行状态进行评估%笔者结合模糊神经网络!d,WW;(8,-/&(8:S%-J$d((与b8GU9:8-C2/08-!bC证据理论$基于N/O$‘Fa研制开发了船舶动力装置数字化监测与故障诊断系统%该系统由主推进机组)柴油发电机组)辅机三大主要监测对象)六大子模块构成$采用压力示功图法和瞬时转速法对船舶主机运行状态进行动态实时监测$并行构建热力性能参数和瞬时转速个子模糊神经网络$再运用bC证据理论对主机故障信息进行融合判断$从而综合评价动力装置的性能%9!总体方案图#为船舶动力装置数字化监测与故障诊断系统的总体设计思路$系统主要由信号采集系统)软件控制系统和分析系统组成%其工作过程如下&一是将采集到的热力参数和瞬时转速信号经调理)L*b转换后输入工控机$同时构造数据样本$并进行数据的保存)实时显示以及系统报警等#二是对构造样本处理和分析$提取主机的多故障征兆并结合模糊神经网络与bC证据理论融合状态参数进行船舶主机状态识别和故障诊断%图9!总体方案图:!硬件系统:’9!系统监测对象及参数分析本系统的监测对象是长江三峡库区的航标船$其动力装置由以下几个部分组成&#主推进机组333重庆康明斯发动机有限公司生产的(D==P@)型柴油机#柴油发电机组333=)Ja康明斯柴油发电机组@EDL!’*#!辅机333南京航海仪器二厂生产的cC_)型舵机)宁波意宁生产的c+E)*)’型绞盘)江苏振华泵厂生产的=)1a_A型消防总用泵和@)1c_)型机动燃油泵等%测量主要参数包括主推进机组)柴油发电机组和辅机的常规热力参数$如转速)滑油温度)滑油压力)冷却水温度)排气温度及系统压力等#齿轮箱的离合指示和低液位报警等开关量信号%此外$在主机上还增加了监测气缸压力和瞬时转速信号%系统监测对象及参数如图所示%高速采集上述参数$分析处理后并将其直接引入数字化监测与诊断系统进行船舶动力装置的状态分析和故障诊断%图:!系统监测对象及参数:’:!监测系统的硬件组成船舶动力装置监测系统的硬件由传感器)数据采集设备和工控机组成$监测系统硬件如图!所示%图;!监测系统硬件组成图*A#第##期!!!!!!!!!!!!段黎明!等%船舶动力装置监测与故障诊断系统研制#传感器%选用转速传感器)上止点传感器)温度传感器和压力传感器等%转速传感器和上止点传感器均选用的是磁电式转速传感器$气缸压力传感器选用压电式传感器$温度测量选用热敏电阻传感器%位移开关和液位开关分别用于齿轮箱的离合指示)低液位报警$此开关将这些参数直接引入数字化监测系统%数据采集设备%L*b输入)‘*^输入)继电器输出控制分别选用的是北京双诺测控技术有限公司‘CL系列&!路L1#==卡)#A路L1@)A#卡)L1@)=)小功率路继电器输入%L1#==是低价位)高性能比的#E‘DL*b板$具有隔离功能$保护Q1机不受外界干扰信号的影响及损坏$输入带有程控放大器$特别适合多路模拟信号的采集)检测%L1@)=)主要实现主机紧急刹车和停港刹车两路继电器信号的输出%L1#==配置端子板L1#=A$L1@)A#)L1@)=)配置端子板L1#@%!工控机%选用研祥组装工控机‘Q1#)L系列%该工控机具有良好的抗震性$在工控机中安装监测系统和分析软件$可以实现对信号采集控制)数据分析和存储%;!系统软件功能设计监测诊断系统是在虚拟仪器技术N/O$‘Fa平台下设计开发的$它由主推进机组)柴油发电机组)辅机三大主要系统)六大模块构成%系统软件结构如图@所示$各模块既可以单独使用完成某子系统的监测$又可以相互结合$再运用模糊神经网络与bC证据理论$完成动力装置综合监测与诊断%系统所有测量参数都可以自动或者手动存储到数据库!C[NC8-78-))))中%图!监测系统软件框图;’9!数据采集与信号处理模块设置设备号)采样通道)采样点数)采样率)触发类型等测量控制参数%采集的信号波形可用不同的颜色进行实时显示$并且设定常规热力参数的极限值进行报警%信号处理主要对现场采集的信号进行预处理$包括对信号进行放大)滤波等%;’:!样本构造和数据库模块此模块的输入是数据采集和信号处理的输出%本模块的结构如图=所示%首先构造历史样本$把数据文件保存到对应的文件目录下$并提取状态参数保存到历史数据库中$便于以后的分析和查询%根据各测点的位置!主机)柴油发电机组和辅机建立数据库%所构造主机的历史样本保存在对应的数据库中$数据库能够自动完成对历史样本的管理%为了便于查询$数据库以年)月)日的方式进行分类管理%图?!样本构造和数据库模块示意图;’;!主推进机组运行模块左)右推进机组参数实时状态显示%主要对其常规热力参数进行监测及报警%对齿轮箱离合)停)B#重庆大学学报!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!第!卷港刹车的运行情况也进行监测%;’!柴油发电机组运行模块监测柴油发电机组的运行状态%除了其常规热力参数外$还对电压)电流)频率和绝缘指标等参数进行监测并报警$对监测船电)岸电)主开关合分闸等进行数字显示%;’?!辅机运行模块监测舵机)绞盘)泵组和一般辅机的运行状态%其中$一般辅机包括空气瓶)油水分离器)生活污水处理装置和清水压力柜等装置%;’@!动力装置状态分析与故障诊断模块动力装置状态分析与故障诊断在整个系统占有重要的地位$是故障特征提取的关键所在%该模块主要对主机气缸压力信号和瞬时转速信号进行分析$故障诊断功能是建立在对样本数据进行多种分析和数据库基础上$借助一些故障诊断理论$进行动力装置的融合诊断%!’A’#!气缸压力示功图监测利用气缸压力示功图对主机工作过程进行监测是最常用的评价其性能的方法$它综合反映了输出机械功的热力转换过程%气缸压力示功图的测量包括上止点信号)曲轴转角信号和气缸压力信号%主机飞轮端安装有磁电式上止点传感器$上止点的定位采用静态上止点和气缸压缩线相结合的方法#在正对飞轮齿位置安装有磁电式转速传感器%图A是数据处理后某工况下监测系统测得的主机的上止点信号和气缸压力信号%图@!某工况下主机示功图气缸压力示功图的数据处理主要有气缸压力示功图的等曲柄转角处理$即等曲柄转角Q[示功图转化为Q$示功图’#!(#多周期平均化处理#五点三次平滑法对气缸压力信号进行平滑处理#并结合其结构参数$从示功图中获得主机性能参数&平均指示压力2G5)平均指示功Q5)爆发压力2G/T)爆发压力相位0UG/T)压缩压力2I)膨胀压力28TU和压力升高值2GI等%!’A’!瞬时转速监测由于主机一个工作循环内的不同冲程的做功能力不一样$曲轴飞轮端瞬时转速存在着有规律的波动%从正对飞轮齿的磁电式转速传感器高速采集瞬时转速信号$采用过零点法计算出瞬时转速45.9U来监测主机的工作状态’#@(%图B为某工况下测量的瞬时转速波形$为主机性能分析和运行状态监测提供了有利的手段%图E!某工况第缸瞬时转速波形!’A’!!信息融合故障诊断为了充分利用来自传感器的信息$应用基于模糊神经网络技术和bC证据理论构建了船舶主机的故障诊断系统$其模型如图所示%图F!船舶主机故障诊断模型#子模糊神经网络的构建%笔者采用