[发明专利]一种船舶电力推进系统状态监测方法无效

专利信息
申请号: 201410404660.6 申请日: 2014-08-18
公开(公告)号: CN104121949A 公开(公告)日: 2014-10-29
发明(设计)人: 梁树甜;沈枫;王孟莲 申请(专利权)人: 中国船舶重工集团公司第七一二研究所
主分类号: G01D21/02 分类号: G01D21/02
代理公司: 武汉凌达知识产权事务所(特殊普通合伙) 42221 代理人: 宋国荣
地址: 430064 湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 船舶 电力 推进 系统 状态 监测 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于船舶电力推进系统监控系统设计技术领域,尤其是涉及一种船舶电力推进系统状态监测方法。

背景技术

随着电力半导体技术、交流调速理论以及微机控制技术的迅速发展,船舶电力推进系统在机动性、可靠性、运行效率、推进功率等方面都有了突破性的进展。其应用范围不断扩大,除应用于破冰船、挖泥船、渡轮等工程船以外,还广泛应用于油轮、游轮、集装箱船、散货船等中大型常规船舶,显示出了广阔的市场前景。电力推进以其诸多的优越性己成为船舶推进方式的发展方向。由于船舶电力推进系统的组成设备多、结构复杂,且运行中各设备是相互关联的,其安全状态是一个整体,所以要保证船舶电力推进系统工作的持续性、可靠性,需要从宏观上对电力推进系统设备的运行安全进行整体上的状态评估,及时的发现和排除故障,减少维修工作量,实现电力推进设备的状态维修和自动化控制。

发明内容

本发明主要是解决现有技术所存在的技术问题;提供了一种以船舶电力推进系统为对象,建立了电力推进系统状态评估的指标体系,具有较高的理论先进性和评估准确性,对船舶态评估技术的实际应用具体指导意义的船舶电力推进系统状态监测方法。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的:

一种船舶电力推进系统状态监测方法,定义以下四个指标参数:

一组反映推进变压器状态的指标参数:包括静态指标参数和动态指标参数;

其中,静态指标参数包括技术参数、试验及检修数据、同类设备故障史数据;所述技术参数包括额定容量、初级电压、次级电压、效率以及绝缘等级;所述试验及检修数据包括各绕组直流电阻、各绕组绝缘电阻、铁心绝缘电阻、变压器老化情况数据、以及前期运行故障率;所述同类设备故障史数据包括同类设备故障率以及同类设备常见故障数据;

其中,动态指标参数包括输入参数、输出参数、内部参数以及冷却系统参数;所述输入参数包括原边电压、原边电流以及输入功率;所述输出参数包括副边电压、副边电流以及输出功率;所述内部参数包括原边各绕组温度、副边各绕组温度以及实时效率;所述冷却系统参数包括风机运行状态数据、进出风口温度、水泵运行状态数据、冷却水流量、以及进出水口温度和压力;

一组反映推进变频器状态的指标参数: 包括静态指标参数和动态指标参数;

其中,静态指标参数包括技术参数、试验及检修数据、同类设备故障史数据;所述技术参数包括额定容量、额定输入电压、额定频率、额定输出电流以及效率;所述试验及检修数据包括各器件老化情况数据、更换器件情况数据、以及前期运行故障率;所述同类设备故障史数据包括同类设备故障率以及同类设备常见故障;

其中,动态指标参数包括输入参数、整流参数、逆变参数、内部参数以及冷却系统参数;所述输入参数包括输入电压、输入电流、以及输入功率;所述整流参数包括各整流二极管运行状况、直流母线电压、滤波电路各器件监测数据、以及制动电路各器件监测;所述逆变参数包括各IGBT运行状况、输出电压、输出电流、输出频率以及输出功率;所述内部参数包括变频器自检测故障、变频器自检测报警数据、实时效率、内部温度、内部湿度以及加热器运行状态;所述冷却系统参数包括风机运行状态数据、进出风口温度、水泵运行状态数据、冷却水流量、以及进出口冷却水温度和压力;

一组反映推进电动机状态的指标参数: 包括静态指标参数和动态指标参数;

其中,静态指标参数包括技术参数、试验及检修数据、同类设备故障史数据;所述技术参数包括额定功率、额定电压、额定频率、额定转速、额定转矩、效率以及绝缘等级;所述试验及检修数据包括各绕组绝缘电阻、各绕组直流电阻、电动机老化情况数据以及前期运行故障率;所述同类设备故障史数据包括同类设备故障率以及同类设备常见故障;

其中,动态指标参数包括输入参数、输出参数、内部参数、冷却系统参数以及轴承参数;所述输入参数包括输入电压、输入电流、以及输入功率;所述输出参数包括当前转速、输出功率、以及负载转矩;所述内部参数包括定子各绕组温度、转速设定、实时效率、内部湿度、以及加热器运行状态;所述冷却系统参数包括风机运行状态、进出风口温度、水泵运行状态、冷却水流量、以及进出口的冷却水温度和压力;所述轴承参数包括各轴承温度以及传动轴振动;

包括以下步骤:

步骤1:随机选择采用以下两种方法进行监测,分别是模糊神经网络法和支持向量机法;

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