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工程船舶机械运行故障诊断分析

 论文栏目:故障诊断论文     更新时间:2019/1/10 15:45:17   

摘要:利用传统方法对工程船舶机械运行故障进行诊断时,存在诊断正确率、效率双低的情况。针对上述情况,研究一种基于振动信号的工程船舶机械运行故障诊断方法。该方法分为2个阶段,第1阶段为监测阶段,对船舶机械运行的振动信号进行检测并去噪,提取故障特征;第2阶段为诊断阶段,利用K最近邻算法对第1阶段提取出的故障特征进行识别,确定故障类型。结果表明:与文献[1–3]诊断方法相比,本诊断方法的正确率和效率都更高,平均综合正确率达到96.7%,故障诊断时间仅需3.5min。

关键词:工程船舶;机械故障;诊断方法;振动

信号工程船舶是指在港口、航道、船厂等水域从事工程作业的船舶,如挖泥船、起重船、打桩船、混凝土搅拌船以及附属作业的船舶等。这类船舶作业量大,工作环境恶劣,因此对机械部件的消耗也较大,以致经常出现机械运行故障。机械运行故障是指船舶中的机械部件因运行消耗而偏离正常状态,导致机械设备失去其部分或全部功能。一旦工程船舶出现机械运行故障,就会对船舶正常运行造成严重影响,不但损失巨大的经济利益,还有可能造成人员伤亡事故,据国际船舶保险公司统计,在2010–2016年,工程船舶机械运行事故就发生16起,占总工程船舶事故的37%,赔偿总金额高达1537.4万美元,因此机械维修工作就成为日常业务之一,但是维修一次就需要进行一次大规模的拆卸、安装,不仅费时、费力,成本还高,因此如何在基本不拆卸的情况下,及时、准确诊断出机械运行故障成为亟待解决的问题。本此研究针对这种情况,提出一种基于振动信号的工程船舶机械故障诊断方法。该方法的原理是当工程船舶机械出现故障时,其振动信号也会发生相应变化,因此可以根据振动信号变化对工程船舶机械运行状态进行监测,然后对监测结果进行分析,诊断出故障类型。为验证该方法的诊断准确性和效率,进行了对比实验,结果表明:本方法较其它方法,在诊断效果和诊断效率方面都更好。

1相关研究

为减少工程船舶机械运行故障造成的损失,保护人员安全,相关研究者对其进行了诸多研究,如文献[1]在灰色预测理论的指导下对机械故障进行诊断,该方式是利用关联分析,并对原始数据进行生成处理来寻找故障发生规律,从而实现机械故障诊断。这种方法诊断准确性较好,但效率低,诊断过程过于复杂;文献[2]利用共振解调技术对机械运行故障进行诊断,该方法是一种频域诊断方法,它利用共振特性提取埋藏于正常振动信息中的故障冲击信息。这种方法提取效率高,但易受到干扰振波的影响,准确性较低;文献[3]利用多信息融合技术进行机械故障诊断,这种方法因融合了多项技术进行数据分析,不仅诊断准确率高,效率也很优秀,但也恰恰如此,涉及的范围较广,导致成本较高,在实际故障诊断中,并不是很实用,缺乏现实性。

2机械运行故障诊断

针对上述几种工程船舶机械运行故障诊断方法存在的问题,提出一种基于振动信号的机械故障诊断方法,该方法运行流程如图1所示。该方法主要分为前后2个阶段,一共4个步骤。前1个阶段为监测阶段,该阶段主要为后一阶段做准备,包括机械运行状态信号监测和信号分析(特征提取);后一阶段为诊断阶段,该阶段主要是利用上一阶段的监测结果进行故障诊断,其主要工作是状态识别[4]。

2.1故障监测阶段

1)机械运行状态信号实时检测信号检测,即是对工程船舶机械运行过程中产生的振动信号进行实时检测。信号检测主要通过安装在机械设备运行现场的传感器来完成。传感器检测到的工程船舶机械运行故障振动信号如图2所示。被检测到的振动信号是被噪声干扰后的信号,传感器在检测机械运行状态振动信号时,也会将周围的振动信号检测进去,因此为保证后续诊断结果的准确性,需要对检测到的振动信号进行去噪处理。本小节采用小波分析进行去噪,去噪流程如图3所示。2)振动信号分析振动信号处理过程就是故障特征提取过程。故障特征提取采用小波变换的方法来完成,它是信号时频分析和处理的理想工具,主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征。

2.2故障诊断阶段

故障状态识别是利用K最近邻算法建立的识别器对上述检测出来的故障特征与故障诊断样本进行对比、识别,完成故障类型诊断工作。K最近邻算法实质是一种基本的分类和回归方法。将上述章节提取出来的故障特征和故障诊断样本一起输入到算法当中,得出故障所属类型。由于K最近邻算法没有显示训练过程,因此在测试时,需要计算测试样本和所有训练样本的距离。

3对比实验

为验证基于振动信号的工程船舶机械运行故障诊断方法的有效性,与第1节相关研究中提到的3种方法,即基于灰色预测理论的船舶机械故障诊断方法、基于共振调节技术的船舶机械故障诊断方法、基于多融合技术的船舶机械故障诊断方法,进行对比实验研究。假定某工程船舶的机械运行故障有5种:分别为裂纹、磨损、腐蚀、卡顿、自然老化。现利用以上4种方法对其进行诊断,诊断结果如图4所示。从图4可以看出,无论是哪种故障的诊断,基于振波信号的工程船舶机械运行故障诊断方法正确率均高于文献[1–3]方法,且单个故障的诊断正确率都在95%以上,平均综合正确率也达到了96.7%;而文献[3]在工程船舶机械故障诊中却存在“偏科”的现象,对裂纹故障诊断较为“擅长”,诊断正确率达到94.5%,其余4种故障诊断正确率却在85%~90%之间,文献[3]的平均综合正确率为88.7%;文献[1]和[2]在工程船舶机械故障虽然没有存在“偏科”的情况,但每种故障的诊断正确率均不高,整体性能较差,平均综合正确率分别为76.4%和75.3%。将上述4种诊断方法的诊断正确率进行对比,可知基于振波信号的工程船舶机械运行故障诊断方法要好于其余3种方法。诊断方法除了要保证诊断正确率外,诊断效率同样也是需要考虑的重要指标。计算4种诊断方法完成以上5种机械运行故障诊断所需时间,结果如表1所示。从表1中可以看出,利用本次研究的诊断方法完成机械运行故障诊断,所需时间为3.5min,文献[1–3]方法完成机械运行故障诊断,所需时间分别为7.4,6.8,5.7min,将以上数据进行对比,可知本次研究的诊断方法诊断时间更短,诊断效率更高。总而言之,无论是在诊断效果上,还是诊断效率上,本次研究的方法均要好于其余方法。

4结语

综上所述,机械是船舶重要组成部件之一,对工程船舶的作业情况具有重要的影响,一旦发生机械运行故障,不但延误作业工期,造成巨大的经济损失,还威胁人员的生命安全,因此必须对工程船舶的机械运行状态进行实时监测,及时诊断出存在的故障问题,以便进行有效维护,保证船舶正常运营。本次研究提出一种基于振波信号的机械运行故障诊断方法,该方法通过分析采集到的振动信号来诊断其存在何种故障。经验证,该方法无论是在诊断效果上,还是在诊断效率上,均要好于其余故障诊断方法。

作者:史洪松 单位:江西工程学院

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