浅析舰船的动力系统故障诊断方法

摘 要：动力系统是舰船机电系统的重要组成部分，动力系统的运行可靠性将直接影响舰船的航行安全与任务执行，为此构建了科学的舰船动力系统故障诊断系统，采用正确的故障隔离诊断方法，能够及时解决舰船动力系统故障，在一定程度上预防舰船动力系统故障的发生。

关键词：舰船;动力系统;故障诊断

0 引言

在过去较长一段时间内，舰船动力系统故障检查方法较为落后，不仅故障定位准确度低，还无法根据动力系统工作状态进行早期故障预警，以避免动力系统故障的进一步恶化。因此，创新舰船动力系统故障诊断方法，通过应用多种故障诊断技术，可有效提升舰船动力系统运行的稳定性与可靠性，缩短舰船动力系统故障排查与维修时间，使舰艇保持较高的在航率等。

1 基于大数据技术的远程故障诊断系统

随着科学技术的不断进步，人工智能、大数据等新兴技术的广泛应用改变了传统故障诊断方式，即通过各类型传感器稳定获取动力系统工作中的温度、湿度、转速、进气量、排气量、震动频率等数据，并与相应故障之间建立高度关联的故障模型，不断提高故障模型与数据之间的拟合度。

远程故障诊断系统在实际使用过程中，通过数据传输通道将动力系统数据发送至后方监控中心，由监控中心计算机系统进行实时数据比对，检验在线数据与故障模型之间的关联度。若在线数据与故障模型高度关联，监控中心向对应平台发出故障预警，并指导相关人员排除故障。

舰船动力系统远程故障诊断解决方案如图1所示。以舰船动力系统热力参数辅助故障诊断为例，通过对舰船动力系统故障前期热力参数的采集，形成庞大的热力数据库，并将热力参数作为特定故障权重体系的组成部分。在系统设计过程中增加温度、气压等各类型传感器，实现对动力系统热力参数的实时监测，进而确定其热力性能参数变化趋势，辅助技术人员对舰船动力系统的稳定性、可靠性等進行判断。同时，为故障诊断、维修等提供依据，避免因未能及时预防风险与排除故障而导致一系列负面影响，使故障预防与诊断更加及时、准确，故障排除更加高效。

2 舰船动力系统故障隔离诊断方法

舰船动力系统构成较为复杂，故障类型相对较多，在故障诊断过程中具有较多的不确定性，采用传统故障诊断方法不仅效率低，且存在故障扩大风险。为此，可采用隔离诊断方法提高故障诊断效率，并能够有效预防故障的扩大化。船舶动力系统包括主机、传动系统、供电系统、推进系统、管路系统等，通过对相关组成单元故障特征向量进行分析，确定各组成单元的耦合模型，在此基础上进行动力系统故障的诊断。

2.1    基于动力系统建模的故障隔离诊断

舰船动力系统建模与传统动力系统建模类似，根据键合图理论与对应动力系统的技术验证报告等资料，对动力系统中的主机、传动系统、供电系统、推进系统、管路系统进行建模。例如，主机系统中的飞轮、离合器、齿轮箱等相关数据包括转动惯量、扭矩、阻尼、刚体质心、扭转刚度等，通过动力系统建模，为故障隔离提供依据，并指导后续维修工作的顺利开展。

以动力系统输出功率下降为例，导致这一问题的原因主要有燃油滤清器污堵、燃油管路太细太长而泄漏、燃油系统有空气、燃油质量不好、油内含水、喷油泵或者调整器限位铅封被破坏加不上油、调速器拉杆螺钉旋入太多、齿杆伸出长度不够、喷油泵柱塞磨损严重、油头雾化不良、供油提前角不对、油头伸出缸盖平面不对、缸盖活塞结炭严重、压缩余隙太大、出油阀密封不严、空滤器脏污、中冷器脏污、压气机叶轮脏污、缸盖进气道脏污、进排气管漏气、配气定时不准、增压器故障、排气管太弯太长、排气消声器脏污、缸盖排气道脏、排气定时不准等。以上故障类型涉及多个系统组成单元，为实现故障快速定位，需要借助动力系统模型进行隔离诊断，设计多种隔离诊断方法，快速定位故障。

2.2    现场故障隔离诊断

尽管传统诊断方法在舰船动力系统故障诊断中存在定位效果差、判定周期长等诸多问题，然而在实际工作中，由于任务重、时间紧等因素，无法结合动力系统建模的方式进行故障隔离检查。此时，需要进行现场故障隔离，以排除动力系统故障。

所谓现场故障隔离，是一种广义上的故障隔离诊断方法，技术人员借助仪器设备测量组成单元的具体参数，并根据系统设计手册确定相关参数是否满足指标要求。由于舰船动力系统各组成单元之间具有较强的关联性，不同单元之间的故障对其他单元的工作状态均会产生不同程度的影响。因此，现场故障隔离诊断需要以系统设计手册为依据，明确动力系统中各单元逻辑关系，首先恢复底层单元参数输出，其次将已明确的故障单元进行隔离，最后确认次底层单元状态与故障原因。这里需要注意的是，相较于基于动力系统建模的故障隔离诊断来说，现场故障隔离诊断对技术人员的理论与实践水平要求较高，要求技术人员具有丰富的故障处理经验，否则，不仅无法及时、准确定位故障，还有可能发生人身伤害事故，或者造成动力系统故障的进一步扩大。

2.3    舰船动力系统故障综合诊断

故障综合诊断是基于故障模型推理实现的，利用大数据建模完成动力系统知识库的统一，并构建动力系统故障下的冗余结构，为保证故障综合诊断技术的应用效果，设计人员还融入了案例分析的形式辅助技术人员进行故障诊断。综合故障诊断架构如图2所示。其中，模型库、规则库、案例库是综合故障诊断技术的基础组成部分，模型库、规则库来源于动力系统设计与生产制造单位提供的信息，而案例库则大多来自于动力系统使用过程中各类型故障的汇总。因此，随着案例库的不断丰富，相关推理模型与决策能够更加科学，诊断结果的准确性也会大大提高。

3 结语

舰船动力系统运行的可靠性与稳定性是保持舰船战斗力的关键要素，该系统设计的复杂性意味着其发生各种故障的概率也相对较高，因此，研究舰船动力系统故障诊断技术，对于快速定位故障与维修具有重要意义。尽管大数据技术与计算机技术在舰船动力系统故障诊断中的应用日益广泛，但是提升装备使用人员独立的故障诊断能力同样重要，两者高效融合能为舰船动力系统稳定工作提供保障。

[参考文献]

[1] 蔡冬林.船舶动力装置远程监测与故障诊断系统[J].航海技术，2005（6）：41-42.

[2] 肖章林，张忠华.大数据在轮机故障诊断系统设计中的应用[J].舰船科学技术，2016（4）：67-69.

收稿日期：2020-01-06

作者简介：刘鸣（1983—），男，山东招远人，硕士研究生，工程师，研究方向：机电工程与自动化。