船舶甲板电子电气设备故障检测方法研究

洪四章

船舶甲板电子电气设备故障检测方法研究

洪四章

(集美大学航海学院，福建 厦门 361021)

常规船舶甲板电子电气设备故障检测过程中，采用一般信号确定故障位置，造成故障检测结果不确定性高降低了检测效率。为此提出船舶甲板电子电气设备故障检测方法。先确定电子电气设备的结构，并构建电子电气设备故障数据模型，应用电子电气设备的结构信息和设计模型，提取设备故障信号的特征参数，结合数据特征对故障位置信息进行确认，完成电子电气设备故障检测。构建对比实验，结果表明。上述方法摒弃常规检测思路，有效的提高了检测效率，上述方法的检测效率为20个/min，比传统检测方法的检测效率每分钟至少高5个。

船舶甲板 电子电气 设备故障 检测方法

0 引言

在各个领域中，电子电气设备的应用越来越广泛，在船舶甲板中也有电子电气设备的应用，但是电子电气设备中的一个部分故障，就可能会导致整个船舶甲板的电子电气设备都无法正常使用。所以就要对电子电气设备进行详细地检测，以防使整个设备瘫痪。要准确地检测出电子电气的故障位置，以确保可以在故障发生后，及时地进行检修，将各种损失降到最低，确保船舶甲板电子电气设备的稳定运行。而现有的传统故障检测方法，其对船舶甲板电子电气设备的检测具有不准确性，并且检测的时间长。传统的故障检测方法检测不出故障的具体位置，就导致了其故障检测方法的检测能力很低，不足以广泛地应用到船舶甲板电子电气设备的故障检测中。但是目前的船舶甲板电子电气设备很容易受到损害导致设备故障，没有一个可以准确的检测方法就不能及时地对船舶甲板电子电气设备进行检修，运用传统的检测方法既浪费了资源也浪费了时间。为了提升对船舶甲板电子电气设备的检测能力，可以及时有效地检测船舶甲板电子电气设备故障问题，提出了新的船舶甲板电子电气设备故障检测方法。

1 确定电子电气设备结构

对船舶甲板电子电气设备故障进行检测需要先确定电子电气设备的结构，在确定电子电气设备结构之前要先设计采集故障信息的电路图，打开船舶甲板的电子电气设备，将其进行拆解，根据电路走线得到电子电气设备电路，如图1所示。

图1 电子电气设备电路图

通过电路图对故障信息进行采集，来确定电子电气设备的检测结构。选取CPU芯片，S3C2410X组件，采用WINCE进行系统操作。对电子电气设备的故障检测进行整体的结构设计，如图2所示。

图2 电子电气设备结构

通过上述电路图进行系统操作，进行采集得到电子电气设备结构。

2 构建电子电气设备故障数据模型

构建船舶甲板电子电气设备故障数据模型，在构建电子电气设备故障数据模型时，采集器出现问题，则电子电气设备会有一个反馈流程，信号状态（R）不直接进入电子电气设备中将会通过Z矩阵和K矩阵重新反馈到电子电气设备状态中。如图3所示。

图3 反馈流程图

根据图3进行变量分析，检测Z故障的矩阵，得到电子电气设备状态如下：

在公式中，当a与b为固定值时，那么O为矩阵属性值，有唯一值。根据公式（2）得到目标型函数如下所示：

公式中W为状态变量，Q为电子电气设备状态，U为势能，R为信号状态。R要满足公式（2）得到电子电气设备状态公式如下所示：

当电子电气设备故障信号采集器出现问题时，Q为0，采集器正常时，Q不为0。根据反馈利用分布函数，建立电子电气设备故障状态的特征函数。根据公式（4）得到电子电气设备故障状态下的信号特征频率，结合公式（2）和公式（3）与电子电气设备故障信号构建电子电气设备故障数据模型。

3 提取电子电气设备故障信号的特征参数

根据电子电气设备故障数据模型对电子电气设备的故障频带进行分类，将这些频带分配给各电子电气设备故障信号。进行分析后，通过电子电气设备结构将电子电气设备故障初始信号阈值的收缩过程进行描述。将电子电气设备故障的初始信号分解，利用电子电气设备故障数据模型重新构建电子电气设备故障信号特征的矩阵。利用强大的抗噪音能力，清晰描绘出电子电气设备故障信号的幅度升降情况。将重新构建的电子电气设备故障信号特征的矩阵看作一个阶级矩阵，对电子电气设备故障信号进行奇异值分解，利用奇异值的分解对重新构建的电子电气设备故障信号特征的矩阵进行排列，选取出故障的奇异值不为0时，结合电子电气设备故障数据模型构造电子电气设备故障信号的特征集合。再根据分解之后的形状以及其原理去发现电子电气设备故障信号的特征向量，体现其矩阵特征。根据矩阵特征可以得到电子电气设备故障信号的特征，进而提取电子电气设备故障信号特征参数，公式如下所示：

公式中，k1为最大特征，k2为最小特征，k3为平均后的最终特征参数。根据上述过程计算最大特征与最小特征进行平均计算后得到最终的电子电气设备故障信号的特征参数。

4 获取电子电气设备故障位置信息

进行船舶甲板电子电气设备故障检测，依据上述提取的电子电气设备故障信号特征参数进行计算电子电气设备故障信号总和，根据电子电气设备结构获得电子电气设备故障位置信息。为了获得电子电气设备故障位置信息先判断电子电气设备是否在正常运行，有无不安全因素。利用电子电气设备故障信号的特征参数获取故障位置信息后，将电子电气设备故障位置信息与故障的位置进行关联，依据电子电气设备在电子电气设备结构运行中是否发生了故障来判断电子电气设备发生故障的位置，检测电子电气设备故障位置的具体公式如下所示：

公式中，12为电子电气设备故障的运行情况，xi为发生故障位置，A为电子电气设备发生故障时对应的故障信息编号，A为某一个编号，每一个编号都是不同的且不会重复。通过上述的计算利用电子电气设备故障信号的特征参数与电子电气设备的运行情况可以检测到电子电气设备故障的位置，以达到检测目的。

5 实验论证分析

为了证明本文中的船舶甲板电子电气设备故障检测方法的检测时间效率高，引入基于多尺度协作模型的检测方法和基于小波分析的电气设备故障检测方法作对比。

5.1 实验准备

在进行实验前，先选取100组电子电气设备故障样本，分别记录故障位置，以便于实验结果比对。因为实验要将本文的电子电气设备故障检测方法与传统的电子电气设备故障检测方法进行对比，所以两种方法的实验要对应相同的参数，就要设计相同参数再进行实验，实验设置的参数如表1所示。

表1 实验参数

按照所设计好的实验参数设置船舶甲板。将100组电子电气设备故障样本都选用同一种型号，同一种设备，减小因型号不同等因素带来的故障误差。

5.2 实验对比

将本文的船舶甲板电子电气设备故障检测方法与基于多尺度协作模型的检测方法和基于小波分析的电气设备故障检测方法分别对100组样本进行检测，其检测时间结果如表2所示。

由表2可知，本文的船舶甲板电子电气设备故障检测方法在检测时间上远低于基于多尺度协作模型的检测方法和基于小波分析的电气设备故障检测方法。为了进一步证明实验的结果，将时间设置在25 min内，推断选取600个样本充足，观察三种方法在相同的时间内分别可以检测出多少个船舶甲板电子电气设备故障。实验结果如图4所示。

表2 检验结果对比分析

由图4可知，从检测刚开始本文的船舶甲板电子电气设备故障检测方法检测数量一直稳定上升。多尺度协作模型的检测方法一开始就非常落后，从10分钟后检测数量才开始上升。基于小波分析的电气设备故障检测方法则是一开始很快后来越来越慢。相同时间这两种传统方法的检测数量都比本文的船舶甲板电子电气设备故障检测方法少。

5.3 结论

结合图表可知，本文的检测方法检测效率是20个/min，多尺度协作模型的检测方法检测效率是15个/min，小波分析的电气设备故障检测方法检测效率是14个/min，所以本文的检测方法比另外两种检测方法检测效率高。

6 结束语

随着科技的发展，电子电气设备融入到了各个领域，船舶甲板电子电气设备也被广泛使用，但是传统的船舶甲板电子电气设备故障检测方法不能及时准确地检测出电子电气设备的故障位置，传统的检测方法能力没有得到优化，已经不足以检测现在的电子电气设备。所以提出了新的船舶甲板电子电气设备故障检测方法，新的船舶甲板电子电气设备故障检测方法利用电子电气设备的结构与电子电气设备的反馈机制构建电子电气设备故障数据模型，获取电子电气设备故障信号特征参数，准确找到船舶甲板电子电气设备故障的准确位置，及时进行检修。与传统检测方法对比新的检测方法在时间效率上得到很大提升，可以及时检测出故障问题。

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Research on fault detection methods for electronic and electrical equipment on ship deck

Hong Sizhang

（School of Navigation, Jimei University, Xiamen 361021, Fujian, China）

TM591

A

1003-4862（2023）11-0068-04

2023-05-15

洪四章（1982-）男，本科，船长/讲师，研究方向：航海科学技术，航海教育等。E-mail: 647626409@qq.com