基于無線通信的甲板機械遠程控制和故障診斷研究

摘要：為了使工程船舶達到一定水平的安全、高效作業能力，必須提高甲板機械設備的遠程控制能力。就現狀而言，各種甲板機械設備的維護和操作在很大程度上還是取決于技術人員對設備的經驗。因此，加強自動化技術在工程船舶作業中的合理應用勢在必行。

關鍵詞：甲板機械設備；自動化；無線監控；遠程管理；故障診斷

一、引言

在海洋資源開發的不斷深入以及全球經濟科技迅速發展的背景下，對工程船舶上的甲板機械設備性能和效率提出了更高的要求。同時，在我國新型工業化的新發展理念推動下，使船舶甲板機械設備向安全化、精密化、自動化方向發展[1]。因此，加強自動化技術在工程船舶作業中的合理應用勢在必行。本文介紹了一種無線技術管理系統結構，該系統允許用戶在使用互聯網的任何時間與地點，在終端同時對多個處在不同地點的甲板機械設備同時管理，且基于這個概念，操作人員可以同時操控和管理甲板機械設備。

在環保要求日益嚴格的今天，智能化設備的應用也有助于減少對環境的影響，促進可持續發展。因此，研究工程船舶甲板機械設備基于無線通信的遠程控制和故障診斷，不僅順應了科技進步和市場需求的雙重趨勢，還對提升海洋工程裝備水平、推動行業技術革新具有重要意義。

二、文獻回顧

目前，甲板機械設備自動化技術和機電自動化技術在自動化控制工作中應用最廣泛[2]，因為這類控制器工作效率穩定，是甲板機械設備的關鍵。電氣自動化技術，是重點發展的組成部分，具有操作簡單的特點，可以從根本上提高甲板設施設備的整體質量與使用的便利性。因此，加強對甲板機械設備自動化技術、機電自動化技術特點、操縱方法的研究，可以積極推動海洋資源開發建設向勘探化、規模化、自動化方向發展，為海洋和市場經濟的穩中向好發展作出重要貢獻[3]。

由于甲板機械設備作業海況復雜，工程作業對象龐大，機件容易出現故障。目前，甲板機械設備的錯誤識別及分析方法包括基于數學統計和數據信號分析的方法[4]。本文在現有研究的基礎上，提出了一種基于無線通信技術的甲板機械設備遠程控制與故障診斷研究方法。本文首先分析了基于無線局域網的端口管理系統架構方案，并介紹了相應的遠程監控功能，在此基礎上分析了新算法的特點，將該算法引入到網絡中，建立了基于新算法的甲板機械設備故障診斷模型。通過仿真實驗驗證了該算法的成立，以及該模型在甲板機械設備錯誤分析中的便利性。

三、遠程監控系統概述

（一）主要體系構成

監控系統中有多種監控方式可以適應用戶的需要。通常選擇的系統是無線遠程控制系統（WLAN）。該系統采用普遍使用的無線技術，以服務于系統運行，工作原理是利用無線網絡技術將船舶站點的真實情況上傳至云端服務器，同時利用技術對數據進行加工處理，使信息以更方便、更簡單的方式發布給用戶，用戶則可以通過遠程控制終端處理數據獲取數據。目前，基于現有技術，云端服務器上的數據內容和處理器所分析產生的結果可以在不同客戶端之間實現即時共享。

（二）系統控制邏輯分析

系統控制的實現必須按照一定的邏輯進行。WLAN監控系統的控制邏輯主要包括本地實時監控、數據傳輸系統、云端計算機信息處理系統，兩者都是通過相關系統交流進行信息的上傳與分析對遠程甲板機械設備進行管理。

四、系統設計

（一）系統構架分析

甲板機械結構檢測系統的框架有兩個方案。設備終端的數據傳導和客戶的控制反饋均必須經監控系統主機，所有采集到的數據必須經讀取分析后才能根據權限發送給相對應的客戶。優點是遠程管理系統的主機便于對云端網絡進行控制，數據私密性高。缺點是當有多設備客戶端連接到網絡時，多設備同時對監控系統進行訪問，主機會產生網絡擁擠。將甲板機械設備終端數據更直接地傳送給對應的操作員工端，監控系統主機必須監測設備是否有新接入。

（二）系統功能介紹

甲板機械設備遠程無線自動化監控系統的作用分為兩類：云端甲板機械設備遠程監控（簡稱遠程監控）和云端數據管理（簡稱數據管理）。

遠程監控包括遠程數據傳輸、實時事件監控、統計監控、實時告警等功能、設備狀態信息、保養預警、歷史信息查詢等。其中，數據遠程控制將終端設備的工作數據發送給監控主機；實時觀察將通過視頻進行跟蹤監控；包括故障預測在內的實時錯誤報警。監控數據分析功能包括監控數據存儲和統計分析兩個步驟；健康通知包括監測設備狀態信息和設備健康度評估項兩個步驟。

數據管理包括三個功能：信息管理、控制管理和用戶數據管理。其中，信息管理包括報表的列表、記錄和發現，該功能對報表進行管理；控制管理側重于日常維護計劃和操作記錄；數據管理是指修改用戶訪問和控制權限。

五、研究方法

（一）監測系統的總體方案

監控系統的主要功能是實現對甲板機械設備工作狀態的遠程實時監控、管理和在線數據分析。該系統由現場設備、無線局域網、監測站、網絡服務器和互聯網用戶五部分組成。

1.監測系統中的關鍵技術

在海洋環境中工作的船舶，甲板機械設備通常會在海洋露天工作，經常面對極其惡劣的環境影響，如風、雨、雪、雷、電、鹽霧等空間電磁干擾。因此，基于無線技術的數據傳遞路徑應具有一定的免外界因素打擾能力和優質完整的信息傳遞能力。本文闡述的監測系統采用擴頻技術滿足海洋工程作業的需要。擴頻技術可以將信號擴展到一個更寬的帶寬程度上，并在接收端對傳輸信號進行一定的格式處理，即帶寬壓縮，并返回到窄信號[7-8]。

2.算法簡介

本算法是基于現有AP聚類算法基礎上改進的聚類算法，它通過引入不完全相似性提高算法的聚類效果。實現過程如下：

第一步：計算樣本相似度矩陣S；

第二步：根據壓縮相似度矩陣算法計算壓縮相似度矩陣S；

第三步：對S'進行稀釋，得到稀疏度的相似性矩陣S*；

第四步：迭代計算通用矩陣以及性能矩陣；

第五步：判斷算法是否達到迭代次數并判斷是否需要終止計算。

3.基于新算法的甲板機械錯誤判斷模型

根據以上對新算法的分析，該算法組不需要預先設置，過程簡單易用。因此，選擇該算法進行甲板機械設備的錯誤判斷，該模型包括三個模塊：錯誤數據提取、聚類分析和故障診斷。

第一個模塊是錯誤數據提取。故障特征提取的目的是更具有針對性及精確地獲取甲板機械的錯誤特征，從而提高故障分組的準確性，進一步提高故障診斷的準確性。首先，對甲板機械設備閾值振動信號進行解構得到模型分量，然后采用近似熵分析法計算模型分量的近似熵，從而轉化為錯誤數據向量。

第二個模塊是聚類分析。聚類分析結果直接影響甲板機械設備錯誤分析判斷的針對性。本研究通過計算上述算法的模型精度是否達到指定數據范圍來，以判斷算法的實際運用效果。

第三個模塊是故障診斷。故障診斷是為了識別故障樣本，是整個模型的核心目標。

（二）仿真實驗

為了測試算法的有效性，使用模擬數據集對新算法和標準AP算法進行模型構建。在四個合成數據集中，標準AP算法與新算法的相似度和聚類準確率得分差異較小，但新算法聚類計算時間更短，聚類計算時間優勢增大。與數據標準AP算法和新算法在四個真實數據集的非差異度指標之和方面的差異很小；在聚類精度方面，標準AP算法接近于新算法。

為了驗證模型分析效果，選取了某工程船甲板機械設備的曾經獲得的數據作為錯誤樣本進行錯誤分析，本研究提出的算法對一般狀況下的內部元件故障的錯誤識別準確率極高；對外表面損壞故障的判斷準確率較低，對螺絲零件類問題的診斷準確率為0，原因是外表面損壞故障和螺絲零件累故障的數據來源較少，特別是螺絲零件故障的數據只有6個，使算法難以提取有效的數據進行擬合分析并生成錯誤報告，導致診斷準確率低。

綜上所述，基于新算法的故障診斷方法可以識別不同類型的機械故障。與標準AP算法和W-variance算法相比，本研究算法的綜合性與全面性表現更佳，在相似性之和、信息互通的標準化、聚類模擬準度、聚類分析用時等方面表現更好。與W-variance算法相比，本算法的故障分化程度更高，達到97%以上。該算法的操作可行性和數據精確性通過在甲板機械的錯誤分析診斷中的應用得到了驗證，它能準確診斷甲板機械設備未出現問題的狀態、內部元件的故障情況，判斷精準度達到100%。

六、結束語

本文介紹了一種基于無線通信技術的甲板機械遠程控制和故障診斷方法。針對甲板機械設備的不同特征，甲板機械設備遠程控制系統得以開發，兩種不同的系統架構方案應運而生，為數據遠程傳輸、狀態即時監察、監測信息收集、故障診斷、數據導出、歷史數據收集與查詢、故障報告、維護計劃形成、用戶信息收集與分析等功能，并且基于無線通信實現了甲板機械設備的故障診斷與遠程管理。根據測試結果表明，該系統數據傳輸穩定，錯誤診斷準確。同時，報告通過分析新算法的特點，將該算法引入甲板機械的誤差分析中，并提出了基于新算法的甲板機械錯誤分析診斷模型。通過數據模擬實驗，驗證了該算法及其在甲板機械故障診斷中的普適性。

作者單位：俞鈞杰 居曉俊 王順 張運 上海交通建設總承包有限公司

參考文獻

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