探讨船舶机电设备故障诊断方法

曹缘

1船舶机电设备故障诊断方法设计

船舶机电设备故障诊断方法是指融合计算机处理、数据分析以及信息采集等多种技术手段的一种检测技术。该项检测技术主要应用于获取船舶运行参数，通过计算机机电设备准确分析出故障存在的空间位置，进而进行故障处理。船舶机电设备故障检测主要由两方面构成：一是船舶机电设备运行状态检测，二是故障部件的定位。我国对船舶机电设备进行故障诊断历史悠久，曾设立过专业的故障检测机构，对船舶机电设备故障进行专业分析。近年来，我国在这方面取得了巨大成就，不仅能够及时对船舶机电设备进行检测，同时也能保证船舶运行的安全。

目前，对船舶机电设备故障进行诊断的主要方法是最小二乘支持向量机模型。该方法需要采集船舶机电设备运行状态数据，并将采集的状态数据与事先制定的运行规则进行比较，进而开始故障检测工作。根据采集的状态数据与运行规则，建立最小二乘支持向量机模型，这是进行船舶机电设备故障诊断的基础。

2船舶机电设备故障诊断的意义

随着社会经济的进步和全球化趋势的加强，我国船舶逐渐向大型化、多样化方向发展，对船舶需求量增加的同时，对机电设备也提出了更高的要求。由于船舶机电设备的复杂化和多样性特征，我国船舶机电设备故障诊断发展较为缓慢，难以适应社会发展的需求，导致船舶机电设备故障长期处于搁置状态。为了有效提高船舶的使用效率，降低安全事故发生的频率，我国要加大对船舶机电设备故障诊断的支持力度，以期为船舶机电设备的正常发展提供坚实保障。

3船舶机电设备故障诊断过程

（1）数据管理。采集机电设备故障数据是进行故障检测的基础，同时也要对机电设备故障数据进行科学管理。在采集机电设备故障数据时，主要从以下两方面着手：首先，要对采集到的数据进行分类处理，并建立数据库，以充分保证采集到的数据的完整性和真实性；其次，要将船舶机电设备运行参数进行归档和录入，确保采集到的数据能够反映船舶机电设备的真实状况。在检测所有设备的运行状态前，要根据经验制定科学合理的规则。这些规则不仅能够反映以往船舶机电设备故障参数，同时也能对未来机电设备故障进行预测。所有采集到的机电设备的运行状态都要符合事先制定的规则。故障检测过程中，根据参数形式的不同，数据参数主要分为数值、逻辑关系以及文字等3种形式。如果参数是文字形式，则这些文字要与制定的规则一一对应；如果参数是数值形式，则要将这些数值划分为不同的区间，并根据不同区间对应的数值与机电设备的状态值进行比较。所以，在进行机电设备故障检测前，需要根据参数的实际情况确定参数的类型，以此确定对应的规则，从而保证故障估计的准确性和科学性。实际生活中，船舶一直处于一个动态运行的状态，对机电设备进行检测时也处于动态运行。所以，要对动态运行规则进行科学合理的设置和管理。动态运行规则设置离不开设备的运行参数和权值系数，同时也要适当考虑设备的运行状态。权值系数的确定主要依赖于不同机电设备之间的从属关系，并将制定好的规则转化为参数规则的形式。在进行船舶机电设备故障检测的过程中，根据运行状态值查找与之对应的规则和文字描述。船舶机电设备故障检测中，采集设备运行数据十分关键。它不仅能够及时反映机电设备的运行状况，同时对机电设备也能起到良好的优化作用。要对采集到的设备运行数据进行分析，排除一些参考意义较小的数据，从而对机电设备系统进行优化。

（1）空间位置。根据最小二乘支持向量机方法建立机电设备故障检测模型，能够获取稳定的机电设备故障检测信号，从而满足故障检测的要求。其模型能够用下述公式：

在故障检测中，根据故障检测的结果，能够构成判别结构，在这个结构中，信号是按照统一的方向进行数据传递的，所以信号传递过程中的稳定性比较强。这种判别结构对非线性变换的机电设备运行情况，能够进行准确的估计，从而提高了故障检测结果的准确性。

将故障检测获取的结果引入到模型中，能够增强模型在各种不同情况下的适应能力，从而提高模型的鲁棒性。但是，假设将全部故障检测的过程都进行在线检测，将造成故障漏检的缺陷。因此，需要设置一个船舶机电设备正常运行参数区间。

采集指定区间中的运行状态数据，利用最小二乘支持向量机方法对采集的样本数据进行训练，对训练结果进行在线检测。通过计算估计结果与实际输出之间的差值，能够实现故障检测。

由于检测期间也存在诸多弊端，其中以不能调整最小二乘支持向量机模型的相关参数为主，所以不能根据船舶机电设备的实际情况进行参数调整。即便一些船舶机电设备不存在故障，但应用该项检测方法也可能造成检测误差，最终出具错误的故障检测结果。为了尽量避免上述弊端，应对采集到的数据进行研究和训练，使数据能够更好地应用于模型中，提高故障检测结果的准确性。一般来说，利用上述模型的基本公式进行推理，进而可以得出以下公式：

由于船舶机电设备处于动态，所以很有可能发生非线性变化，因此需要应用上述方法对数据进行分析。另外，还要采用在线估计的方法，将实际结果与估计结果进行对比，最终确定模型的残差系数。最后，要将故障检测结果与残差系数进行比较。若故障检测结果小于残差系数，则机电设备存在故障；反之亦然。对船舶机电设备故障进行检测时有两种故障检测模型进行选择，分为局部和全局，同时还能根据检测模型分析输入与输出数据之间的关系。局部故障检测主要应用于区间内的故障检测，能准确分析出一定区间内机电设备是否存在故障，同时也能有效利用全局故障检测的结果推断出区间内机电设备故障存在的空间位置。相比之下，全局故障检测应用于整个船舶机电设备中，能对船舶中所有的机电设备进行检测，并判断整体机电设备是否存在故障。不管是全局故障检测还是局部故障检测，都能及时检测出船舶机电设备是否存在故障，从而保证船舶运行的安全。

4结束语

我国传统对船机电设备故障进行诊断的方法忽视了对运行状态的检测和对管理水平的管理，导致检测出的结果缺乏准确性和全面性。本文在原有船舶机电设备故障检测方法基础上提出了全新的最小二乘支持向量机模型。它不仅能够准确检测出船舶机电设备是否存在故障，同时也能保证船舶运行的稳定和安全，对促进我国船舶行业的快速发展和经济水平的提高具有重要意义。

参考文献：

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