1.1研究背景及意義船舶動力系統(tǒng)作為整個船舶的心臟與動脈，包括主推進(jìn)裝置、輔助供能裝置、用于保證船舶安全運行的設(shè)備、滿足船員正常生活的設(shè)備和環(huán)境保護(hù)設(shè)備等。作為整個船舶的心臟和動脈，其安全可靠運行將直接影響到航運的安全。近年來，船舶動力系統(tǒng)的自動化水平和復(fù)雜程度均不斷增長，但是其苛刻的運行條件以及強(qiáng)烈的時變性均增加了設(shè)備發(fā)生故障的概率，對船舶和船上人員的生命財產(chǎn)安全構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。在前蘇聯(lián)對船舶故障的統(tǒng)計資料中，船舶動力系統(tǒng)引發(fā)的故障居于首位，占到了總數(shù)的60%左右。因此，降低船舶動力系統(tǒng)的故障對保證船舶安全航行具有極其重要的作用。隨著計算機(jī)技術(shù)以及自動化控制水平的不斷發(fā)展，船舶動力系統(tǒng)自動化程度也越來越高。在這種背景下，機(jī)艙監(jiān)控報警系統(tǒng)作為“無人機(jī)艙”的關(guān)鍵設(shè)備，對主要船舶動力裝置，如主機(jī)、輔機(jī)以及其他系統(tǒng)等實現(xiàn)了在線工況監(jiān)測，并在系統(tǒng)異常工作時，發(fā)出聲光報警。但是利用目前在船舶上應(yīng)用的監(jiān)測報警系統(tǒng)，輪機(jī)工作人員只能通過觀察設(shè)備的運行狀態(tài)參數(shù)，人工判斷設(shè)備運行狀態(tài)，根據(jù)自己的經(jīng)驗定期維護(hù)設(shè)備。加之由于船舶機(jī)艙設(shè)備復(fù)雜，監(jiān)測項目繁多，故障原因及排除具有較大的復(fù)雜性以及困難性，使得輪機(jī)人員容易產(chǎn)生漏判或錯判。因此，為提高動力系統(tǒng)運行的可靠性，應(yīng)及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備運行的異常狀況并排除故障，降低事故發(fā)生的概率，避免不必要的維修費用，開展船舶動力系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)研究，具有十分重要的理論意義和實用價值。船舶動力系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀故障診斷技術(shù)通過對設(shè)備運行狀態(tài)和故障進(jìn)行監(jiān)測、診斷和預(yù)測，從而達(dá)到保障其安全運行的目的，主要有四個過程組成：信號檢測、特征提取、狀態(tài)識別和預(yù)報決策等。在早期故障診斷中，人們主要通過觸摸設(shè)備，感受設(shè)備聲音和診斷進(jìn)行故障的辨識和修復(fù)。20世紀(jì)60年代以來，故障診斷逐漸發(fā)展成為一門學(xué)科。美國最先進(jìn)行了故障診斷的研究，在1967年美國宇航局倡導(dǎo)，美國海軍研究室主持建立了美國機(jī)械故障預(yù)防小組(MechanicalFaultPreventionGroup,MFPG)負(fù)責(zé)故障診斷技術(shù)的研究和開發(fā)工作，并將成果成功地應(yīng)用于航天、航空、軍工和機(jī)械等行業(yè)。其他國家后續(xù)也開展了故障診斷工作。在上世紀(jì)60年代末70年代初，英國機(jī)械保健中心(UKMHMC)對故障診斷技術(shù)進(jìn)行了研究和開發(fā)，隨后在80年代初主要致力于故障診斷技術(shù)的發(fā)展和推廣。瑞典、挪威、丹麥也發(fā)展了具有自己特色的診斷技術(shù)，如瑞典的軸承監(jiān)測技術(shù)和紅外熱像技術(shù)，挪威的船舶診斷技術(shù)以及丹麥的振動噪聲監(jiān)測技術(shù)等。在日本，機(jī)械學(xué)會和機(jī)械維修學(xué)會、電氣學(xué)會和自動控制學(xué)會也相繼設(shè)立了專門研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行此方面的研究，其主要的優(yōu)勢在于鋼鐵、化工等民用領(lǐng)域。在船舶動力系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域，世界各國科研機(jī)構(gòu)和相關(guān)的公司也進(jìn)行了大量的研究并開發(fā)了相應(yīng)的產(chǎn)品。歐盟耗時53個月進(jìn)行了名為FLAGSHIP的研究，通過將船載系統(tǒng)與岸基中心相結(jié)合，對船舶運行的實時狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測并從大量的運行數(shù)據(jù)中獲取知識，實現(xiàn)主要設(shè)備的故障診斷，從而提高船舶運行的安全性以及可靠性。勞氏船級社開發(fā)了EHM(EquipmentHealthManagement)系統(tǒng)，通過對船載數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提高設(shè)備故障診斷的效率，并與岸上診斷中心相結(jié)合，提高設(shè)備故障診斷的能力，以此保證船舶及船上人員的安全?？凳啦┭邪l(fā)的K-l(Kongsberg-lnformationManagementSystem)通過此通信平臺將船端與岸段聯(lián)系起來，實現(xiàn)船舶的遠(yuǎn)程管理和診斷；其開發(fā)的K-Chief為船舶上的工作人員提供船舶主機(jī)基本的報警以及狀態(tài)監(jiān)測信息，從而保證船舶的安全維護(hù)以及高效運行。另外，ABB、西門子以及GE等也在船舶動力系統(tǒng)故障診斷以及健康管理方面進(jìn)行了大量的工作。我國從20世紀(jì)80年代開始進(jìn)行故障診斷的研究工作，其發(fā)展也經(jīng)歷了從簡易到精密、從一般到智能、從單機(jī)到網(wǎng)絡(luò)的歷程。上海711研究所以船舶柴油機(jī)為主要研究對象，開發(fā)了QY-GZZD-01柴油機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)，其基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊診斷和規(guī)則系統(tǒng)結(jié)合的專家系統(tǒng)原理，實現(xiàn)了船用柴油機(jī)的智能化在線監(jiān)測，故障的實時預(yù)報和趨勢預(yù)報，防止或避免故障的發(fā)生。上海三進(jìn)與武漢理工大學(xué)合作開發(fā)的MSD-3船舶動力設(shè)備綜合診斷系統(tǒng)面向主輔柴油機(jī)、齒輪箱和液壓系統(tǒng)等設(shè)備，運用瞬時轉(zhuǎn)速方法，振動監(jiān)測診斷方法和油液在線監(jiān)測方法，監(jiān)測設(shè)備健康狀態(tài)，診斷設(shè)備故障。在傳感器技術(shù)、信號分析技術(shù)、人工智能技術(shù)以及計算機(jī)軟硬件技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，故障診斷技術(shù)將進(jìn)一步向科學(xué)化和實用化發(fā)展。故障診斷因不同的專業(yè)、不同的設(shè)備、不同的診斷專家而有不同的方法。通過對國內(nèi)外文獻(xiàn)進(jìn)行查閱和總結(jié)可知，目前應(yīng)用于船舶動力系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)主要包括：基于性能參數(shù)的故障診斷，基于油液監(jiān)測技術(shù)的故障診斷，基于振動監(jiān)測技術(shù)的故障診斷以及基于智能分析方法的故障診斷系統(tǒng)等?；谛阅軈?shù)的故障診斷基于性能參數(shù)的故障診斷方法廣泛應(yīng)用于船舶柴油機(jī)的監(jiān)測和故障診斷中。主要是測量主機(jī)中的介質(zhì)如空氣、燃?xì)狻⒒?、冷卻液等參數(shù)并通過對比各種工作參數(shù)與正常工作狀態(tài)下的參數(shù)的偏差，對主機(jī)狀態(tài)做出合理的評價。測量的參數(shù)包括：油溫、油壓、排溫、排壓、轉(zhuǎn)速、功率等。大量的故障信息可以通過性能參數(shù)反映出來，同時不易受外界干擾，具有較好的信息質(zhì)量，因此可以應(yīng)用于較為廣泛的領(lǐng)域。多家公司均以性能參數(shù)為基礎(chǔ)開發(fā)了自己的診斷系統(tǒng)，如挪威KYMA公司研制的“MarinePerformanceMonitoring”，MANB&W公司的PMI系統(tǒng)以及COCOS系統(tǒng)等。國內(nèi)外的學(xué)者也在此方面進(jìn)行了大量的研究工作，D.T.Hountalas等利用柴油機(jī)仿真模型，運用其熱力參數(shù)對大型船用低速二沖程主機(jī)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)控以及故障診斷。趙同斌探究了船舶主機(jī)性能參數(shù)與主要故障之間的關(guān)系，利用仿真的方法，建立了一個較為通用的船用柴油機(jī)的故障仿真模型。彭秀艷等將船舶主機(jī)的油耗、轉(zhuǎn)速排壓等性能參數(shù)作為故障征兆，利用PCA-KFCM方法進(jìn)行了主機(jī)的故障診斷。黃加亮等以反映柴油機(jī)運行性能的參數(shù)為研究對象，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對船用大型主機(jī)在運行過程中的主要故障進(jìn)行了診斷。基于油液監(jiān)測技術(shù)的故障診斷油液監(jiān)測技術(shù)即通過采集設(shè)備滑油或其他介質(zhì)樣本，通過光、電、磁學(xué)手段對油液的理化性能進(jìn)行分析，并且通過監(jiān)測油液中的磨損顆粒和污染物顆粒,最終以定性和定量的方式描述設(shè)備的潤滑和磨損狀態(tài)，通過尋找故障的誘發(fā)因素，對機(jī)器的工作狀況進(jìn)行評價并對故障進(jìn)行預(yù)測，在故障部位、原因和類型確定之后，可避免設(shè)備的重大損毀并延長設(shè)備的使用壽命。國內(nèi)外眾多研究機(jī)構(gòu)和學(xué)者均在此方面進(jìn)行了大量的研究工作，Z.Peng等以電動機(jī)驅(qū)動的渦輪箱為研究對象，利用油液監(jiān)測技術(shù)對磨損顆粒的數(shù)量以及分布進(jìn)行分析，對三種渦輪箱的故障工況進(jìn)行了監(jiān)測和故障診斷，并將油液監(jiān)測技術(shù)與振動監(jiān)測技術(shù)相結(jié)合提高了故障診斷的準(zhǔn)確率°AnandPrabhakaran等對汽輪發(fā)電機(jī)組潤滑油進(jìn)行了兩年的監(jiān)測，利用顆粒計數(shù)法、鐵譜分析技術(shù)等對滑油中污染物數(shù)量以及元素成分等信息進(jìn)行了提取，研究了油液污染所產(chǎn)生的故障。劉韜等以6缸柴油機(jī)為研究對象，利用M型原子光譜分析儀對6種工作狀態(tài)下的69個潤滑油樣本進(jìn)行了分析，利用光譜分析法揭示了油液中不同元素的來源，并應(yīng)用與柴油機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測以及磨損故障的診斷。武漢理工大學(xué)可靠性工程研究中心(REI)在船舶動力系統(tǒng)油液監(jiān)測方面進(jìn)行了大量的理論研究以及實船應(yīng)用研究，通過在實船上安裝在線油液監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)油液中磨粒含量、黏度以及含水量的在線監(jiān)測oX.PYan等利用安裝在船舶動力系統(tǒng)中的在線鐵譜儀對油液中磨損顆粒的含量進(jìn)行了實時監(jiān)測，并通過圖像實時了解設(shè)備的磨損狀況，利用信息交互得出在反映油液狀態(tài)的各個指標(biāo)中，IPCA最能反映設(shè)備的磨損狀況。盛晨興等通過在挖泥船上安裝污染度計算機(jī)輔助監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)了船舶液壓系統(tǒng)油液污染度等級的評估，采用分級報警的方式對系統(tǒng)進(jìn)行了實時有效的監(jiān)測，避免了由于顆粒污染物所導(dǎo)致的設(shè)備異常磨損。基于振動監(jiān)測技術(shù)的故障診斷振動監(jiān)測技術(shù)則是通過采集設(shè)備工作時的振動信號，在對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理后，對設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行診斷。Li.B等對電動機(jī)軸承的振動信號進(jìn)行提取，從時/頻域的角度進(jìn)行了振動分析，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了軸承故障診斷的目的。ZhixiongLi等將振動分析與磨損顆粒分析結(jié)合起來，利用ICA-R算法實現(xiàn)了船舶主機(jī)磨損故障的診斷。楊建國、周軼塵教授利用柴油機(jī)表面的振動信號，在不解體的情況下實現(xiàn)了柴油機(jī)磨損故障狀態(tài)的識別。余永華等利用振動監(jiān)測技術(shù)對船舶主機(jī)的主徑向軸承的磨損故障進(jìn)行了診斷，利用振動信號中提取的特征參數(shù)評判軸承的磨損狀況。喬新勇，劉東利等對噴油器的振動波形進(jìn)行識別，在柴油機(jī)不解體的情況下，實現(xiàn)了燃油系統(tǒng)工作狀態(tài)的判斷?；谥悄芊治龇椒ǖ墓收显\斷故障診斷專家系統(tǒng)是智能診斷方法中應(yīng)用較為廣泛的方法，即根據(jù)某領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗知識形成診斷知識庫，通過構(gòu)建專家系統(tǒng)進(jìn)行邏輯推理來達(dá)到故障診斷的目的。作為船用柴油機(jī)的主要生產(chǎn)廠家，MANB&W研制了CAPA專家系統(tǒng)實現(xiàn)對柴油機(jī)的故障診斷功能，包括柴油機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測，故障模式識別以及故障預(yù)測等。蔡東林以船舶動力裝置為研究對象，建立了診斷知識庫，采用啟發(fā)式搜索策略構(gòu)建了故障診斷專家系統(tǒng)。閆耀民在分析船舶動力機(jī)械失效的基礎(chǔ)上，以船舶柴油機(jī)為主要研究對象，開發(fā)了網(wǎng)絡(luò)化的故障診斷專家系統(tǒng)。季曉惠，叢望等以繼電保護(hù)信息為基礎(chǔ)，設(shè)計了船舶電力系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)，以保證船舶電力系統(tǒng)供電的可靠性。除了專家系統(tǒng)外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有著較為廣泛的應(yīng)用。N.Saravanan等以離散小波變換為基礎(chǔ)進(jìn)行了齒輪箱故障信號中的特征提取，然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了故障模式的識別，并取得了良好的診斷效果。Jian-DaWu等將內(nèi)燃機(jī)進(jìn)氣系統(tǒng)的管內(nèi)壓力選作評判內(nèi)燃機(jī)狀態(tài)的指標(biāo)利用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GRNN）作為故障診斷的方法，實現(xiàn)了對內(nèi)燃機(jī)故障診斷系統(tǒng)的構(gòu)建。1.3船舶動力系統(tǒng)故障診斷研究中存在的問題及發(fā)展趨勢通過對相關(guān)文獻(xiàn)的查閱可知，目前在船舶動力系統(tǒng)的故障診斷中還存在有如下的問題：1）當(dāng)前船舶動力系統(tǒng)的實時狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷主要還是依賴于機(jī)艙監(jiān)測報警系統(tǒng)采集的各種性能參數(shù)與正常運行的參數(shù)的極限值相比較，以此判斷設(shè)備的工作狀況，是一種單參數(shù)的閾值比較，靈活性較差，診斷精度不高，存在一定的誤報和漏報。2）目前的故障診斷方式，多采用離線的方式，利用設(shè)備運行記錄中有關(guān)參數(shù)的數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行后期分析和處理，從而判斷是否發(fā)生故障以及產(chǎn)生故障的原因，屬于一種事后診斷，存在滯后性，而實際應(yīng)用中真正的故障診斷很難通過這種方式得到解決。實際應(yīng)用過程中，仍需解決設(shè)備的早期、微弱以及復(fù)合故障的診斷問題。3）現(xiàn)有船舶動力系統(tǒng)的智能故障診斷能力還很欠缺，大部分的智能方法都需要滿足一定的假設(shè)條件和人為設(shè)置的參數(shù)。由于不同的方法存在自身的優(yōu)缺點，如果單純采用某種方法很難達(dá)到良好的診斷效果。4）目前的動力系統(tǒng)故障診斷主要是針對設(shè)備運行當(dāng)前狀況的故障診斷，沒要考慮未來一段時間內(nèi)設(shè)備的運行情況，缺少相應(yīng)的運行狀態(tài)預(yù)報功能。隨著現(xiàn)代數(shù)學(xué)、信息、計算機(jī)等技術(shù)的發(fā)展，船舶動力系統(tǒng)故障診斷的發(fā)展趨勢主要是：1）智能診斷系統(tǒng)的完善和多種智能診斷方法的融合智能診斷系統(tǒng)是一個高度復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及故障診斷、人工智能等多領(lǐng)域的方法和技術(shù)。利用智能故障診斷系統(tǒng)，可實現(xiàn)對設(shè)備故障模式以及嚴(yán)重程度的判斷。尤其是在船舶動力系統(tǒng)包含的設(shè)備眾多，設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜，引發(fā)故障產(chǎn)生的原因眾多，不易及時判斷的情況下，智能診斷系統(tǒng)的不斷完善將是未來故障診斷的發(fā)展趨勢。由于每一種智能故障診斷方法都有其適用的范圍和不足之處，單一方法的使用會產(chǎn)生一定的局限性，而多種智能方法的使用為故障診斷問題的解決提供了新的思路。因此，需結(jié)合多種智能故障診斷方法的優(yōu)勢，實現(xiàn)不同智能診斷方法之間的優(yōu)勢互補，以此提高故障診斷的精度和效率。2）實時在線的故障診斷隨著機(jī)艙監(jiān)控系統(tǒng)在船舶動力系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，實時的在線監(jiān)測方式已經(jīng)逐步取代定期監(jiān)測以及巡回監(jiān)測的方式。通過在船舶動力系統(tǒng)中安裝各種傳感器，利用多種信號處理方法進(jìn)行故障特征的提取，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等方法對故障進(jìn)行實時在線診斷，使得輪機(jī)工作人員可以及時的發(fā)現(xiàn)設(shè)備的故障并采取相應(yīng)的維修措施。3）故障事后診斷向預(yù)診斷的轉(zhuǎn)變目前的故障診斷方法主要是在故障發(fā)生后實現(xiàn)故障定位和產(chǎn)生原因的確定，屬于一種事后故障診斷。但是出于對船舶動力系統(tǒng)復(fù)雜性的考慮，如果不在某些重大故障發(fā)生前采取措施，將會帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失和安全隱患。因此事后診斷已逐漸不能滿足設(shè)備安全運行的要求，需要在故障顯化前，對設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測，實現(xiàn)故障的早期預(yù)報。利用預(yù)測的故障特征參數(shù)對故障進(jìn)行當(dāng)前性能狀態(tài)的評估以及故障的早期預(yù)報，實現(xiàn)對動力系統(tǒng)設(shè)備的早期識別可有效的降低具有強(qiáng)隱蔽性、不易發(fā)覺的故障所導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)和人身損失。因此，在未來船舶動力系統(tǒng)故障診斷發(fā)展中，趨勢預(yù)測技術(shù)將會進(jìn)一步發(fā)展并從事后故障診斷向預(yù)診斷逐步轉(zhuǎn)變。通過上面的分析可知，船舶動力系統(tǒng)故障診斷正從局部診斷向全局診斷、從單一方法到綜合方法、從靜態(tài)診斷向動態(tài)診斷、從事后診斷向預(yù)診斷的方向不斷發(fā)展。本文的主要研究內(nèi)容以“東海救117”船舶動力系統(tǒng)為主要研究對象，以船舶機(jī)艙監(jiān)控報警系統(tǒng)為基礎(chǔ)，利用專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及趨勢預(yù)測技術(shù)對動力系統(tǒng)主要設(shè)備進(jìn)行實時狀態(tài)監(jiān)測以及故障診斷，從而提高故障診斷系統(tǒng)的可靠性、診斷速度以及正確性。主要研究內(nèi)容如下：1）對故障診斷專家系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)分析，包括診斷專家系統(tǒng)的概念、基本功能、系統(tǒng)組成、知識獲取方式及表達(dá)以及推理機(jī)制等。重點研究在推理引擎Drools下，知識的表達(dá)以及其推理機(jī)制的實現(xiàn)。利用Drools實現(xiàn)船舶動力系統(tǒng)主要設(shè)備的診斷知識的表達(dá)以及推理診斷。2）分析了現(xiàn)有故障診斷系統(tǒng)在知識