大型船舶電力系統短路故障診斷系統

陳國棟　林天柱　張鴻輝　鄭明　楊剛

【摘??要】船舶電力系統是船舶中的重要的組成部分之一。隨著船舶航運的發展，船舶電力系統的重要性也日益顯現出來，相關的研究工作也廣泛的開展開來。由于船舶航行所處環境濕度很大，加上鹽霧、霉菌、油污等因素影響，導致船舶電力系統線路易受到腐蝕、惡化，使得船舶電力系統的輸電線路短路故障頻發，直接影響船舶電力系統安全性、穩定性，一旦處理不及時甚至會造成船舶電力系統的癱瘓。因此對船舶電力系統短路故障進行準確檢測、及時排查十分重要。對船舶電力系統短路故障的準確檢測方便及時采取有效解決措施對電力系統故障進行預警和處理，有利于保障船舶電力系統安全穩定運行。早期的船舶電力系統短路故障出現的時間長短難以確定，為了更好地制定維護方案，結合模糊算法對船舶電力系統短路故障進行了分析，對現有的船舶電力系統故作診斷系統進行了優化設計，最后對系統進行檢測，檢測結果證明該方法對船舶電力系統進行故障診斷工作精準度較高，有較強的參考價值。

【關鍵詞】船舶電力系統;故障診斷;系統

引言

隨著我國造船業的不斷發展，船舶電力系統越來越趨向于大型化和復雜化，船舶電網的發配電模塊和負載的復雜度也不斷提高，一旦某處發生故障，很大程度上會引起二次故障，這使得輪機員的工作量大大增加，往往很難快速準確地定位到故障點并排除故障，嚴重影響了船舶作業的穩定性。并且，船舶電力設備隨著造船業的發展也在不斷更新換代，而輪機員的原有知識量很難應對新型設備的故障，因此，很有必要構建出一套能夠集成該領域專家知識并且能不斷更新知識庫的故障診斷專家系統，以此提高輪機員的工作效率與準確度，保障船舶作業的連續性。

1電力系統故障診斷技術

電力系統故障診斷是對電力系統中出現的斷路、短路、超載等故障進行診斷，船舶電力系統故障產生的原因主要有以下幾點：1）船舶電站使用的線纜由于老化以及使用環境等因素造成輸電線路斷路;2）輸電線路絕緣層老化導致短路;3）發電機輸出的三相電流不均衡是由于發電機系統中存在短路線匝。對電力系統進行故障的診斷通常有在線和離線2種方法，而且經常是將2種方法結合起來使用。以短路為例，對船舶電力系統故障可以采用電阻測量、交流耐壓試驗等方法確認是否短路。在線診斷則是利用采集到的傳感器值輸入到電腦中，在電腦上通過一系列的程序算法進行判斷。不管使用什么方法，船舶電力系統故障診斷存在以下特點：1）船舶故障種類多，而且引發這些故障的原因（需要監測的故障點）也很多，因而在船舶故障診斷上會存在很多困難;2）由于船舶電力系統的特殊性，因而一般的故障診斷系統難以直接應用到船舶電力系統中。目前在電力系統故障診斷中應用較多的是模糊理論、專家系統以及神經網絡。模糊理論是利用了模糊集合的一種理論，神經網絡是模仿動物的神經行為特征對信息進行并行處理的一種技術，專家系統是一個統稱，實際應用的專家系統是使用了各類診斷技術的應用系統，如應用了神經網絡的船舶電力故障診斷系統。神經網絡包括人工神經網絡（ANN）以及生物神經網絡（NN），人工神經網絡是通過人工模擬神經元而建立起的一個網絡，能夠模擬人工神經網絡的結構和功能，人工神經網絡具有較強的容錯能力、學習能力以及大規模的處理能力，因而非常適合應用于船舶電力系統故障診斷中，并且已經有很多公司研發了人工神經網絡芯片，因而可以在硬件和軟件上非常方便地加以實現。為了保證人工神經網絡技術成功應用于船舶電力系統故障診斷，需要大量的經驗積累，即需要很多的故障數據并讓系統進行學習以及推理，船舶電力系統的復雜程度將直接影響故障診斷系統的學習時間，并且難以保證能夠達到最佳效果。

2船舶電力推進系統故障診斷方法設計

2.1對船舶電力推進系統故障信號進行去噪

采集的船舶電力推進系統故障診斷信號常常包括有用信號和無用信號，無用信號以噪聲的形式存在，而且噪聲的類型很多種，這樣使得船舶電力推進系統故障診斷的有用信號沒有完全體現出來，對船舶電力推進系統故障診斷結果有不好影響。為此對船舶電力推進系統故障診斷信號進行去除處理，只保留船舶電力推進系統故障診斷的有用信號。設n（t）為噪聲，那么船舶電力推進系統故障原始信號s（t）可以表示為：s（t）=x（t）-n（t）其中，x（t）表示船舶電力推進系統故障有用信號。由于船舶電力推進系統故障原始信號為模擬信號，因此需要進行數字化處理，變為計算機可以識別的信號，即離散化操作，然后采用信號去噪算法對其進行處理，使噪聲從船舶電力推進系統故障原始信號中分離出來，得到理想的船舶電力推進系統故障信號，本文方法采用雙邊濾波算法對船舶電力推進系統故障原始信號進行去噪。

2.2電網模塊的推理機制

推理機負責專家系統在故障診斷的過程中如何調用規則，推理機設計的是否完善將直接影響專家系統的推理精度和效率，選用合適的推理策略更能發揮專家系統的優勢。根據船舶電力系統的特點，相比較其他類型故障而言，電網模塊故障發生的頻率最高，因此發生故障時，優先對電網模塊進行故障診斷將大大提高專家系統的工作效率，為了提高推理速度，對電網模塊故障的推理使用正向推理的方法，專家系統將已知的故障特征信息載入到綜合數據庫中，再與知識庫中的診斷規則進行逐一配對，將成功匹配的規則的結論作為新的事實添加到綜合數據庫中，運用更新后的數據庫再次進行匹配，直到得出結論或者沒有新知識加入為止。

2.3基于人工神經網絡的故障診斷

基于人工神經網絡以及專家系統的船舶電力系統故障診斷的關鍵在于對故障的推理和診斷的實現。首先需要構造一個神經網絡，這個神經網絡一般包括5層，分別為輸入層、中間層、輸出層、附加層1、附加層2等。通過構造這樣的神經網絡，那么所有的故障就可以通過這個網絡進行基本訓練，每一個故障對應的輸入為這種故障所對應的傳感器數據信息，如短路對應某兩點之間的電阻值為0，電壓值也為0，將這些傳感器數據信息用x1-x6表示。將獲取的故障傳感器數據以及現象作為人工神經網絡的輸入，系統啟動后首先開始采集船舶電力系統的傳感器數據，然后確定特征函數，使用特征函數對這些數據進行計算，得到第1層的輸出值，然后將第1層的輸出值作為第2層的輸入值，最終得到計算輸出層的輸出結果，將此結果和閾值函數進行比較，若符合要求則直接輸出結果，若不符合則重新進行計算。

結語

針對當前船舶電力推進系統中噪聲對信號的干擾，以及無法有效建立船舶電力推進系統故障診斷分類的問題，設計了基于信號去噪和數據挖掘的船舶電力推進系統故障診斷方法，可以得到如下結論：1）由于受到多種噪聲干擾，船舶電力推進系統故障有用信號被淹沒，無法提取最有效的診斷特征，通過信號去噪處理，將船舶電力推進系統故障有用信號顯示出來，便于特征提取，同時可以加快船舶電力推進系統故障診斷速度。2）最小二乘支持向量機作為一種性能優異的分類算法，其可以對船舶電力推進系統故障進行高精度的分類，使得船舶電力推進系統故障診斷率超過了實際應用的要求。3）在實際應用中，船舶電力推進系統故障診斷模型的參數也影響診斷效果，下一步將研究船舶電力推進系統故障參數優化問題，以進一步提高船舶電力推進系統故障診斷效果。

參考文獻：

[1]廖麗，唐仁奎.T-S模糊模型在船舶推進系統故障診斷中的研究[J].艦船科學技術，2016，38（9A）：154–156.

[2]呂志香.采用模糊綜合評價系統的船舶電力保障裝置設計[J].艦船科學技術，2016，38（22）：37-39.

（作者單位：廣州文沖船舶修造有限公司）