沈大偉

(中北大學(xué) 省部共建動態(tài)測試技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗室，山西 太原 030051)

0 引 言

發(fā)動機(jī)是船舶核心部件，船舶航行過程中的動力性、可靠性以及經(jīng)濟(jì)性均與其發(fā)動機(jī)相關(guān)。發(fā)動機(jī)的狀態(tài)可決定船舶是否可以正常航行，因此對船舶發(fā)動機(jī)狀態(tài)進(jìn)行智能檢測意義重大。目前有很多學(xué)者研究船舶發(fā)動機(jī)狀態(tài)檢測方法，胡廷智等提出激光自準(zhǔn)直的發(fā)動機(jī)在線檢測方法，該方法以激光自準(zhǔn)直技術(shù)為基礎(chǔ)，設(shè)計船舶發(fā)動機(jī)的定子軸孔的同軸度檢測裝置，并利用該裝置實(shí)現(xiàn)船舶發(fā)動機(jī)的狀態(tài)智能檢測。但該方法僅從發(fā)動機(jī)定子軸孔入手，其狀態(tài)智能檢測范圍較為狹窄，適用面較小。黃功等提出了渦軸發(fā)動機(jī)故障檢測方法，該方法通過采集渦軸發(fā)動機(jī)震動信號后，將其輸入到局部密度支持向量機(jī)內(nèi)，通過該支持向量機(jī)迭代得到發(fā)動機(jī)狀態(tài)檢測結(jié)果。但該方法在應(yīng)用過程中，受發(fā)動機(jī)樣本數(shù)據(jù)距離影響，其歸一化效果不佳，導(dǎo)致其檢測結(jié)果不夠準(zhǔn)確。傳感器信息采集方式是目前應(yīng)用較為廣泛的數(shù)據(jù)采集途徑，該信息采集方式獲得的目標(biāo)數(shù)據(jù)較為準(zhǔn)確，且傳感器在傳輸數(shù)據(jù)過程中可有效保障數(shù)據(jù)不存在丟失情況，采集效果較好。面對當(dāng)前發(fā)動機(jī)狀態(tài)檢測中存在的問題，本文以傳感器信息采集方式為基礎(chǔ)，提出基于傳感器采集信息的船舶發(fā)動機(jī)狀態(tài)智能檢測方法，以提升船舶發(fā)動機(jī)狀態(tài)智能檢測技術(shù)水平。

1 船舶發(fā)動機(jī)狀態(tài)智能檢測

1.1 基于傳感器的船舶發(fā)動機(jī)信息采集

由于發(fā)動機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，無法用一種傳感器采集其不同運(yùn)行狀態(tài)信息，在此使用轉(zhuǎn)速傳感器、壓力傳感器、溫度傳感器等實(shí)現(xiàn)船舶發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息。其技術(shù)路線如圖1 所示。

圖1 傳感器采集船舶發(fā)動機(jī)信息技術(shù)路線示意圖Fig.1 Schematic diagram of information technology route of ship engine collected by sensors

在利用傳感器采集船舶發(fā)動機(jī)信息時，轉(zhuǎn)速傳感器、壓力傳感器、溫度傳感器、滑油位傳感器、震動傳感器和聲傳感器組成傳感器陣列。該傳感器陣列獲得船舶發(fā)動機(jī)當(dāng)前的壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速、滑油壓力、滑油溫度、滑油箱流量、發(fā)動機(jī)震動信號以及發(fā)動機(jī)聲信號等信息，并將采集到的發(fā)動機(jī)運(yùn)行信息經(jīng)由傳感器信號處理電路輸入到Kalam 濾波算法內(nèi)，去除發(fā)動機(jī)運(yùn)行信息內(nèi)的干擾噪聲后，PCI 總線接口電路將無干擾噪聲的發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息發(fā)送到客戶端內(nèi)備用。

1.2 基于主元分析的船舶發(fā)動機(jī)狀態(tài)特征提取

以無干擾噪聲的發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息為基礎(chǔ)，使用基于核函數(shù)的主元分析方法提取發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息內(nèi)的狀態(tài)特征，其詳細(xì)過程如下：

令σ:β→σ表示核函數(shù)主元分析的非線性映射函數(shù)，發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息的輸入空間由X表示，其中=1,2,···,表示發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息總數(shù)。利用非線性映射函數(shù)將發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息由其輸入空間映射到特征空間內(nèi)，該特征空間由 σ:(X)表示，在特征空間內(nèi)進(jìn)行主元分析。

去除特征空間 σ:(X)內(nèi)的均值，其表達(dá)公式如下：

依據(jù)式(1)結(jié)果計算特征空間內(nèi)的協(xié)方差矩陣，其表達(dá)公式如下：

式中，x表示第個發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息。

以式(5)結(jié)果為基礎(chǔ)，得到發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息特征方程如下：

式中：λ表示發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息特征值；表示特征向量，二者滿足關(guān)系 λ＞0，且∈β,≠0。

對船舶發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息和式(3)結(jié)果進(jìn)行內(nèi)積處理，其表達(dá)公式如下：

特征向量計算公式如下：

式中，α表示相關(guān)系數(shù)數(shù)值。

對式(3)～式(5)進(jìn)行合并處理，則有：

式中：x表示輸入空間內(nèi)的發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息；x表示第個發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息。

令表示×維的矩陣，則發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息和在該矩陣內(nèi)表達(dá)公式如下：

將式(7)結(jié)果代入到式(6)內(nèi)，并對其進(jìn)行簡化處理，則簡化后的表達(dá)公式如下：

計算式(8)解，其表達(dá)公式如下：

對矩陣進(jìn)行對角化處理，同時使用表示λ＜λ＜···＜λ對角化后的船舶發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息對角矩陣的特征值，使用＜＜···＜u表示特征值對應(yīng)的特征向量。第一個不為0 的特征值由 λ表示，對特征向量進(jìn)行歸一化處理后得到其標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果，其表達(dá)公式如下：

將式(6)結(jié)果代入到式(10)內(nèi)，則有：

式中，u表示標(biāo)準(zhǔn)化后的第個特征向量。

計算船舶發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息映射后特征向量R的投影，其表達(dá)公式如下：

利用式(11)即可得到船舶發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息映射后特征向量V的投影，該投影即為船舶發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)特征。

1.3 基于最小二乘支持向量機(jī)的船舶發(fā)動機(jī)狀態(tài)智能檢測方法

利用獲得的船舶發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)特征建立數(shù)據(jù)集，使用最小二乘支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)發(fā)動機(jī)狀態(tài)智能檢測。依據(jù)最小二乘支持向量機(jī)理論，其將具備非線性可分特征的船舶發(fā)動機(jī)狀態(tài)特征信息映射到高維空間內(nèi)，并在該空間構(gòu)建最優(yōu)超平面。因此使用最小二乘支持向量機(jī)檢測發(fā)動機(jī)狀態(tài)的過程為求解等式約束優(yōu)化問題。其詳細(xì)過程如下：構(gòu)建檢測船舶發(fā)動機(jī)狀態(tài)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，其表達(dá)公式為：

式中：ζ表示經(jīng)驗誤差變量；表示懲罰因子；表示高維空間最優(yōu)超平面。

設(shè)置式(13)約束條件為：

式中：y(·)表示最小二乘支持向量機(jī)輸出函數(shù)；表示偏置數(shù)值；φ (·)表示映射函數(shù)。

利用式(13)和式(14)結(jié)果，建立拉格朗日函數(shù)，其表達(dá)公式為：

式中，φ表示拉格朗日乘子。

設(shè)置式(14)約束條件如下：

依據(jù)式(16)約束條件，則優(yōu)化求解的線性表達(dá)公式為：

利用式(17)可計算拉格朗日乘子和偏置數(shù)值，然后依據(jù)二者建立最小二乘支持向量機(jī)檢測輸出函數(shù)，其表達(dá)公式如下：

式中，(x,)表示核函數(shù)。

利用式(16) 即可輸出船舶發(fā)動機(jī)狀態(tài)檢測數(shù)值，其區(qū)間為[1,18]。數(shù)字1-8，分別對應(yīng)發(fā)動機(jī)不平衡、不對中、溫度過高、油箱流量異常、轉(zhuǎn)速驟變、震動故障、聲響異常、油壓異常。

2 實(shí)驗結(jié)果與分析

以某大型貨輪為實(shí)驗對象，使用本文方法對該貨輪發(fā)動機(jī)狀態(tài)進(jìn)行智能檢測，該發(fā)動機(jī)具備5 缸2 個沖程，轉(zhuǎn)速最高為11 800 r/min，功率為2.36 萬千瓦左右。

2.1 傳感器信息采集測試

驗證本文方法使用傳感器采集船舶發(fā)動機(jī)信息能力。使用本文方法采集該船舶發(fā)動機(jī)運(yùn)行時的震動狀態(tài)數(shù)據(jù)，并分別選取最大數(shù)值和最小數(shù)值與其實(shí)際數(shù)值做對比分析，結(jié)果如圖2 所示。

圖2 發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息采集測試結(jié)果Fig.2 Test results of marine engine operation status information collection

分析圖2 可知，該發(fā)動機(jī)的震動信息呈現(xiàn)有規(guī)律波動趨勢，而本文方法采集其震動信息時的最大數(shù)值與最小數(shù)值均與其實(shí)際震動信息數(shù)值最大與最小完全吻合。說明本文方法采集船舶發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息能力較強(qiáng)，也從側(cè)面說明本文方法對發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)檢測能力較強(qiáng)。

2.2 狀態(tài)信息特征提取測試

以一組發(fā)動機(jī)聲信號作為實(shí)驗對象，使用本文方法提取該聲信號的子帶頻譜特征和譜能量特征，結(jié)果如圖3 所示。分析圖3 可知，該發(fā)動機(jī)聲信號的子帶能量特征呈現(xiàn)較大幅度波動趨勢，說明此時發(fā)動機(jī)震動所發(fā)出的聲音時大時小，發(fā)動機(jī)聲音不規(guī)律，存在故障風(fēng)險。而本文方法提取的發(fā)動機(jī)聲信號的子帶能量特征和譜能量特征曲線重合度較高，說明本文方法提取發(fā)動機(jī)聲信號特征較為精準(zhǔn)。

圖3 發(fā)動機(jī)聲信號特征提取結(jié)果Fig.3 Feature extraction results of ship engine acoustic signal

2.3 船舶發(fā)動機(jī)狀態(tài)智能檢測測試

以特征空間投影形式呈現(xiàn)本文方法檢測船舶發(fā)動機(jī)狀態(tài)能力。以滑油流量異常信息、滑油壓力異常信息、壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速異常信息和發(fā)動機(jī)正常運(yùn)行信息為實(shí)驗對象，使用本文方法將其映射到高維空間內(nèi)，分析不同發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息的投影，結(jié)果如圖4 所示。分析圖4 可知，使用本文方法將滑油流量異常信息、滑油壓力異常信息、壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速異常信息和發(fā)動機(jī)正常運(yùn)行信息映射到高維空間后，同類型的發(fā)動機(jī)狀態(tài)信息分布較為集中，但不同類型的狀態(tài)信息之間分布較為稀疏，尤其是正常狀態(tài)信息與滑油流量異常信息、滑油壓力異常信息、壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速異常信息在高維空間分布較遠(yuǎn)。該現(xiàn)象說明：本文方法可有效檢測船舶發(fā)動機(jī)在不同狀態(tài)時的情況，具備較好的船舶發(fā)動機(jī)狀態(tài)智能檢測能力。

圖4 船舶發(fā)動機(jī)狀態(tài)智能檢測測試結(jié)果Fig.4 Intelligent detection test results of ship engine status

3 結(jié) 語

本文研究基于傳感器采集信息的船舶發(fā)動機(jī)狀態(tài)智能檢測方法，并以實(shí)際船舶發(fā)動機(jī)為實(shí)驗對象對本文方法進(jìn)行驗證。驗證結(jié)果說明：本文方法具備較精準(zhǔn)的船舶發(fā)動機(jī)信息采集能力、特征提取能力以及不同類型故障檢測能力，當(dāng)船舶發(fā)動機(jī)出現(xiàn)故障時，可有效對其進(jìn)行智能檢測，具備較好的應(yīng)用效果。