船舶设备故障诊断技术及其应用研究

黎锌

摘要：本文主要针对船舶设备故障诊断技术进行研究，分析船舶设备故障诊断的必要性，并指出目前船舶设备中常见的故障和分析，结合智能故障诊断系统来详细分析故障诊断技术以及其应用，希望能够为船舶设备故障诊断技术的发展创新和应用提供一定的思路。

关键词：船舶设备;故障诊断;智能

0  引言

故障诊断技术应用于医学领域而衍生发展起来，主要涵盖了故障监测诊断、故障智能分析以及故障处理三部分。故障诊断技术是基于电子技术、传感技术、人工智能技术等现代科学技术基础上发展起来，最早应用于国防、航天等先进领域，之后向其他各个领域延伸发展。尤其是进入21世纪以来，故障诊断技术开始应用于船舶设备领域，能够对船舶设备的安全运行状态进行监测，还能够分析故障和事故原因，并采取针对性的维护方案和措施，保证了船舶设备的安全运行，维持了船舶运行的稳定性。

1  船舶设备故障诊断的必要性分析

在船舶系统以及船舶设备中引入故障诊断技术具有十分重要的意义，下面就船舶设备故障诊断技术的必要性和重要性进行分析：

①通过故障诊断技术能够保证船舶运行的稳定性，而且对于船舶设备还能够进行监测维护，保证整个船舶的正常运行，保障了船舶企业的经济效益。

②在船舶设备故障诊断中引入实时监测技术和故障诊断技术之后，能够实时地了解船舶设备的运行状况，而且能够预测并发现潜在的故障和威胁并及时处理，有效地避免了停机检修和海上突发故障问题，在人力资源、物力资源以及时间方面得到了有效节约。

③通过故障诊断技术能够预测故障并分析故障发展趋势，以此分析确定维护时间，最大限度地降低损失。

④在船舶中引入了故障诊断技术之后，船舶运行状态信息、运行环境信息等均能够被监测，为智能船舶提供基础数据支持，对于未来船舶的发展以及工作效率的提高均有重要作用。

2  常见船舶设备故障类型

2.1 船舶电子设备故障

在船舶运行和船舶的使用过程中需要大量的电子设备、仪器仪表进行辅助支持，主要通过这些电子设备实现对船舶的整体控制。主控制室的大量电子设备会因为线路问题、外界环境问题等导致其出现故障，一旦船舶电子设备出现故障就会导致船舶控制出现问题，直接影响船舶安全运行。另外，作为直接的供电设备，电动机运行出现问题而引起的电压问题也会影响船舶运行。

2.2 船舶机械设备故障

对于船舶当中的机械设备而言，也需要进行状态监测以及故障诊断，而且通过故障诊断技术还能够发现潜在的机械故障和威胁，通过智能系统给出维修决策。机械的运行状况必须进行实时监控，当前主要利用大量的传感器进行机械设备状态的监测，得到机械设备的各项参数，当出现故障的时候能够直接检测出来，同时针对故障问题可以直接给出维护方案。

2.3 船舶机电设备故障

在船舶当中，机电设备主要包括隐性故障和显性故障两种类型。机电设备如果没有火花、冒烟或者是发热等明显故障现象的是隐性故障，如果出现火花或者冒烟属于显性故障，一般機电设备控制回路中容易发生隐性故障。

3  常用船舶设备故障诊断技术及其应用分析

3.1 信号采集与传感技术

对于船舶设备而言，要想进行故障诊断首先必须实现船舶设备的目标信号监测，要实现这一目的需要大量的传感设备和传感技术进行支持。通过传感技术进行信息采集，得到船舶电子设备、机械设备等设备的运行参数以及性能指标等，在获得信息之后能够进行量化并综合分析。综合利用数据采集终端、A/D转换器以及数据筛选处理器等，最终实现信息采集。在船舶设备中引入一整套完整的信息采集系统，能够实现整个船舶当中多台设备的状态监测与诊断，目前船舶故障诊断系统的分布测点数目超过几百个。在近年来传感技术发展的背景下，光纤式传感技术以及数字式传感技术衍生并在船舶故障诊断中应用，监测效率大幅度提高。在信号采集技术以及传感技术中还引入了高速图形显示技术以及多媒体投影技术等，这些技术的引用提高了状态监测和故障检测的效率，节省了时间。

3.2 故障机理与故障特征

对于船舶设备的故障诊断而言，要想更加科学有效的诊断故障，首先要明确故障的发生机理以及常见故障形式，基于此能够更快速准确的进行故障检测，也能够更加快速的提出故障应对策略。因此，在船舶设备的故障诊断中还进行大量研究，基于故障机理和故障特征提出故障诊断模型，以计算机为基础进行系统参数设置、仿真模拟以及实验验证，为船舶故障诊断奠定基础。

3.3 信号处理与特征提取技术

在故障诊断技术的信息采集之后需要进行信号的处理，通过信号放大、A/D转换、异常值标定等初步信号预处理之后，将信号传输导入到分析模拟软件当中，进行连续实时动态监测得到诱发故障先兆信息，基于此才能够实现有效的故障诊断。故障信号特征提取技术也在不断发展完善，在传统傅里叶变换等传统特征提取技术的基础上衍生发展，快速傅里叶变换技术（FFT）、高阶统计量分析方法、时频分析方法以及现代谱分析方法等新型现代技术研究出现，为故障诊断奠定了技术基础。

3.4 故障识别与智能决策技术

在控制中心获得船舶设备的运行状态信息以及参数之后，需要进行故障识别，基于故障识别需要进行智能决策。故障识别的主要作用是整合参数信息，利用计算机模型以及软件分析，评估设备运行状态，发现故障和潜在故障，对于故障问题还应该通过系统分析和比对给出故障原因。目前，智能故障诊断方法由于其便捷、高效、准确等特征被应用，常见的诊断方法包括神经网络诊断法、故障树法以及模糊逻辑法和专家系统诊断法等。在实际的船舶故障诊断中为提高准确性和科学性，还往往将多种方法结合使用;另外针对不同的设备还往往采用不同的故障诊断和分析方法，比如船舶柴油机等机械设备往往采用故障树法。

3.5 基于计算机的智能诊断技术

在上世纪七十年代计算机衍生发展以来，被快速地应用到各个领域当中，充分发挥了计算机的计算以及计算机整合能力，能够实现对复杂工况和复杂条件的分析计算。对于船舶设备以及其他工业设备而言，可以进行计算模拟以及仿真，了解设备的运行状况，同时给出设备的故障原因以及故障程度等信息，工作人员可以基于此进行设备故障检修以及故障排除工作。如图1所示，即一典型的基于计算机的智能诊断系统，该系统的建成是综合利用智能诊断方法的结果，同时引入数学模型方法、神经网络方法等，在图1的系统当中还引入了专家诊断方法。目前船舶设备故障诊断系统为代表的智能诊断系统当中基于不同的方法进行，常用的包括基于故障声信号的故障诊断方法、基于铁谱分析的方法以及基于专家系统的方法和基于神经网络的诊断方法。目前由于计算机技术、人工智能技术以及信息处理技术的发展，神经网络技术、专家诊断技术等新的故障诊断技术被研发并被应用，和传统的故障诊断技术相比效果更佳，给船舶故障检测以及智能诊断系统的发展奠定了技术基础。而且我国当前在这一方面的财力和科技投入也逐渐增多，更为其发展提供了支持。

4  结论

船舶航行时间长，而且所处的环境恶劣、多变，一般运行条件往往比较苛刻，保持船舶的安全稳定运行就显得尤为重要。在船舶当中引入设备故障诊断技术能够很好地提高其应对不可预见性问题和灾难性问题的能力，以及提高船舶安全运行水平，发现潜在故障问题及时排除并保证其稳定性，对于故障问题还能够通过系统进行分析处理，减少停机时间，提高运行效率。当前科学技术、传感技术、计算机技术以及信号处理技术等的发展，也为船舶设备故障检测诊断系统的发展奠定了很好的基础，同时在未来还需要不断的发展完善与创新。

参考文獻：

[1]何东，宁文慧.基于云服务平台的船舶远程实时监控系统的研究[J].山东工业技术，2018（03）：123-124，127.

[2]汪益兵，杨燕斌.基于CBM的船舶设备健康管理系统[J].船舶工程，2017，39（10）：70-74.

[3]韩珂，谢强，丁秋林.基于改进径向基神经网络的船舶设备故障诊断方法[J].计算机与现代化，2017（06）：8-14，19.

[4]刘锐，李铁萍，韩向臻，周国强.基于免疫遗传算法的核动力船舶设备故障诊断[J].舰船科学技术，2017，39（09）：118-122.

[5]韩珂.海事船舶故障诊断系统关键技术研究[D].南京航空航天大学，2017.