信息融合下船舶柴油机故障诊断方法研究

梁振臣，汪玮，宋育强，周峰

（海南省三亚市92569部队司令部，海南三亚572000）

信息融合下船舶柴油机故障诊断方法研究

梁振臣，汪玮，宋育强，周峰

（海南省三亚市92569部队司令部，海南三亚572000）

柴油机是我国船舶当前主要的动力设备，它的运转性能直接关系到船舶运输的效率，所以在信息时代的背景下，如何将先进的科学技术同故障诊断手段结合就需要进行严格的研究。将通过当前船舶柴油机的故障发生类型为切入点，分析诊断定义与诊断方法，并结合实际的信息处理方式，详细讨论船舶柴油机故障的判别方法，最终为相关机械故障诊断专业提供可以参考的理论依据。

信息融合；船舶柴油机；故障诊断

过去我国仍对于机械故障诊断技术相比较其他发达国家，仍存在着一些差距，但是自从上个世纪八十年代，我国对于该技术的研究进入了重要时期，各高校以及企业对于机械工作诊断的重视程度已经越来越高，虽然目前与欧美国家还有一定差距，但是差距已经很小。

我国对于机械故障的诊断最初还是单一地线性分析，对于机械故障当中非线性特征的研究存在一定的困难。随着信息时代的到来，各种技术手段丰富起来，为非线性的分析提供了足够的技术措施，同时专家系统也为非线性系统的分析提供了充足的知识经验与方便，另外信息融合系数下，模糊数学等是概念为描述机械故障提供了理论支持。

不仅仅是船舶柴油机故障诊断技术，其他方面的机械故障诊断技术所涉及的领域也比较广泛，所以不同科目、不同学科的进步与发展都能够为故障诊断技术的进步提供很强的理论支持。随着信息时代的到来，计算机技术逐渐融入各行各业，船舶柴油机故障诊断同样也受到了计算机技术的影响，整体上向着更高、更快的方向发展，同样的，诊断技术的技术也能促进各方面学术的进一步研究。

1　船舶柴油机故障分析

随着科学技术的不断发展，船舶柴油机故障分析的手段也越来越多，但是有些技术手段具有一定的片面性，换句话说是没有清晰了解到船舶柴油机故障的根本性质，首先对船舶柴油机故障与分类进行分析。

1.1故障及故障诊断的定义

当前我船舶柴油机故障可以分为正常运转情况、反常运转情况和不正常运转三种情况；运转情况也可以分为正常运转、反常运转和故障三种。

所谓船舶柴油机故障一般是指柴油机在工作过程中，由于内部或者外部原因造成该机械失去了原本的工作性能，或者是该柴油机设备出现了危险情况，有可能危害操作者的安全等现象。从狭义方面来定义，船舶机械设备出现一个或者一个以上的技术故障特征就是属于故障范畴之内。从广义上来讲，船舶柴油机故障一般是指在正常工作中不希望看到的特性。

如果船舶柴油机出现了在相关技术文件当中没有提及到的状态，那么一般认定该柴油机处于正常状态，没有发生故障。而所谓的异常状态一般是指在工作过程当中，运转状态发生变化，整体性能已经无法达到规定要求。总而言之，船舶柴油机故障状态的诊断标准是基于性能与功能丧失的程度的，程度越高需要诊断的需求就越大。

1.2故障诊断方法的分类

基于解析冗余的方法、基于信号处理的方法及基于知识的方法，这三种方法是国际诊断技术中的主流方法[1]。

基于解析余度的方法分为状态估计法、参数估计法以及等价空间法；基于信号处理的方法分为直接测量系统的输入输出、基于小波变换的方法、输出信号处理法、信息匹配诊断法以及基于信息相互间融合处理的方法；最后的基于对知识处理的方法，其主要由基于对运行症状处理的方法和基于定性模型的方法[2]。

2　信息融合下船舶故障诊断过程

2.1柴油机的诊断预报过程

当前对于我国船舶柴油机故障判断过程当中，一方面要将机械运转过程的数据进行收集，从而为后续的诊断与分析做好理论铺垫，为船舶柴油机的故障的检查工作提供保障；另一方面，对于一些短时间的故障措施要采取不同的处理态度，若对柴油机影响不大，可以进行系统性的信息采集，若对柴油机影响较大，可以先进行普遍性的保养措施，再进行下一步的诊断工作，而我国目前对船舶柴油机故障诊断过程主要通过三个方面进行：

（1）运行状态特征的收集

柴油机运行过程中的数据收集是故障诊断的重要步骤，所以能否将工作中的柴油机数据进行系统分析，对评估柴油机性能是否优良具有决定性作用。在船舶柴油机故障诊断过程中就是在柴油机布置合理的信息传感器以及信息转换设备，在运行的全过程中收集和提取特性信息。

（2）特征信号的提取

所谓的特征信号提取，就是在船舶柴油机发生故障的时候从众多的信号当中选取与故障相关的信息或者数据，而目前使用最多的采取方法还是信号分析处理技术。

通过对特征信号的提取，一方面能够对船舶柴油机故障数据与信号变化进行系统分析，从而判断出柴油机目前是否处于正常工作状态；另一方面，由于信息处理过程当中，有很多无用的信息存在于整体信息采集当中，所以对于故障判断会造成一定程度上的阻碍，因此对于特征信号的提取更加重要，能够更加迅速的确定需要分析的数据库。

（3）故障的诊断与状态评估

通过上述的两个步骤之后，最后就是依据提供的信息进行柴油机系统的运转情况判断，若柴油机确实存在着故障前兆，那么就可以根据上述的信息进行故障源的寻找，从而进一步确定故障原因、部位以及危险程度。

2.2柴油机诊断预报方法

随着科学信息技术的不断提高，当前我国船舶柴油机故障诊断技术通常分为以下几种：

（1）性能参数法

性能参数法是通过对船舶柴油机工作状态进行监控，收集分析其性能参数，从而直观反映柴油机工作状态的变化。在动力设备等数据监测措施进入机械工程之前，我国船舶柴油机运转过程当中有自己的技术参数监控措施，通过自身性能与技术的测试检验，对于柴油机的工作压力、功率、油压或者尾气指标等机型统计，所以可以根据这些测定数据对柴油机当中的工作故障进行判断。

（2）振动信号诊断分析法

振动信号诊断分析法是信息融合下船舶柴油机工作故障诊断的主要方法，振动信号诊断方法工作原理就是对柴油机工作当中的信息进行收集、分析以及处理，从而达到诊断的目的，其具备快速分析、高效率诊断的优点，并且能够在一定程度上对在线设备进行诊断，它的具体诊断过程如下：

首先对于运转数据的收集，当今社会是信息时代，对于船舶柴油机故障的判断，必须要保证信息采集的完整性与准确性；

其次，对于采集到的数据进行系统的分析，一方面要结合船舶柴油机的工作原理，对采集的原始信息进行加工分析；另一方面，对于能够反映柴油机工作状态的参数要进行重点处理；

最后，就是根据数据的分析，对船舶柴油机运转系统状态做出最终诊断，根据以往柴油机维修方面的经验知识，从提取的特征参数中，建立相应的判据，进行状态的诊断与趋势的预报[3]。但是，由于柴油机激励源较多且相互间会发生干扰，难以进行识别与区分，并且故障判据也会因柴油机类型的不同而不同，所以移植性比较差。

3　结束语

综上所述，本文对船舶柴油机的故障进行分析，阐述故障发生的分类与研究现状，并对诊断过程与诊报方法进行了详细的说明，为船舶柴油机故障诊断的发展提供了一定的参考依据。

[1]邓辉.柴油机故障诊断及排除方法的研究[J].黑龙江科技信息，2013，（15）：43-43.

[2]马善伟，乐正伟，吕健，等.柴油机故障诊断技术综述[J].上海第二工业大学学报，2008，（02）：122-128.

[3]王秋鹏.基于自适应神经模糊推理系统的柴油机故障诊断与探析[J].新技术新工艺，2014，（07）：126-129.

Research on Fault Diagnosis Method of Marine Diesel Engine Based on Information Fusion

LIANG Zhen-chen，WANG Wei，SONG Yu-qiang，ZHOU Feng
（Sanya City，Hainan Province，the 92569 army Headquarters，Sanya Hainan 572000，China）

The diesel engine is the main power of China’s Shipbuilding Equipment，its performance is directly related to the efficiency of ship transportation，so in the context of the information age，how to apply the advanced science and technology with the combination of fault diagnosis means need a rigorous study.Through the fault current of marine diesel engine type as the breakthrough point，analysis of diagnostic definition and diagnostic method，information processing method and combined with the actual，distinguishing method of marine diesel engine fault diagnosis is discussed in detail，finally can refer to the related mechanical engineering theory.

information fusion；marine diesel engine；fault diagnosis

TK428

A

1672-545X（2016）10-0187-02

2016-07-27

梁振臣（1981-），男，海南海口人，本科，工程师，研究方向：船舶机电。