[发明专利]一种基于信息融合的船舶柴油机磨粒类型辨识方法

说明书

本发明涉及一种基于信息融合的船舶柴油机磨粒类型辨识方法。本发明从船舶柴油机在线油液监测系统中获得磨粒样本，利用图像处理技术对采集的磨粒图像进行校正去噪并提取磨粒的形貌特征；确定输入特征的参考值集合，并计算它们关于参考值的综合相似度分布；利用样本集合的综合相似度分布构造反映输入信号与五种磨粒类型之间关系的投点统计表；由投点统计表转换得到输入特征信号的证据矩阵表；利用置信规则推理和证据推理规则融合输入样本向量激活的证据并从融合结果推理磨粒样本对应的磨粒类型。本发明可实现对船舶柴油机磨粒类型的智能辨识，降低了辨识的复杂性，提高了辨识的精度。

技术领域

本发明涉及一种基于信息融合的船舶柴油机磨粒类型辨识方法，属于船舶柴油机安全运行维护领域。

背景技术

船舶柴油机作为船舶的主要动力来源，其正常工作与船舶安全可靠运行，海上生命财产安全息息相关。由于船舶柴油机由大量的摩擦学系统构成，这些摩擦副的摩擦磨损故障是船舶柴油机故障的主要类型之一。因此，开展船舶柴油机的摩擦磨损故障诊断研究对延长零部件的使用寿命，提升柴油机的运行效率以及安全性具有十分重要的意义。

油液监测是对柴油机磨损状态进行监测的主要方式，油液中含有的磨粒蕴含了大量的摩擦学信息可用于磨损故障定位、磨损严重程度评估和磨损类型辨识等。从磨粒图像中提取磨粒二维和三维形貌特征可对油液中的磨粒类型进行辨识，进而确定磨损产生机理。但是受油液样本采集方式、磨粒特征提取手段以及有限经验知识的限制，所提取的柴油机磨粒形貌特征中通常存在一定的不确定性或不完整性，对建立柴油机磨粒类型辨识模型提出了更大的挑战。目前大多数模型对不确定信息或多元信息的处理能力有限，模型可解释性差，缺乏对不完整样本的辨识能力，从而导致辨识结果不准确或模型失效的问题。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出了一种基于信息融合的船舶柴油机磨粒类型辨识方法。

本发明从柴油机在线油液监测系统中采集油液样本并获得磨粒图像，然后利用图像处理技术对获取的磨粒图像进行校正去噪并提取磨粒的形貌特征；确定磨粒输入特征的参考值集合，并计算它们关于参考值的综合相似度分布；利用样本集合的综合相似度分布构造反映输入信号与五种磨粒类型之间关系的投点统计表；由投点统计表转换得到输入特征信号的证据矩阵表；确定输入信息源的可靠性；利用证据推理规则融合输入样本向量激活的证据并从融合结果推理磨粒样本对应的磨粒类型；构建磨粒类型辨识参数优化模型，采用遗传算法对磨粒类型辨识模型参数进行优化以提高模型准确性，最后基于最优参数集合重复上述步骤推理测试样本对应的磨粒类型。

本发明包括以下各步骤：

(1)从中速柴油机在线油液监测系统中采集油样，将油样中的磨粒类型分为(严重滑动磨损磨粒)SSL，(切削磨粒)C，(疲劳块状磨粒)FS，(层状磨粒)L，(球状磨粒)SP，这五种磨粒类型构成模型的辨识框架，记为Y，Y＝[SSL,C,FS,L,SP]。

(2)对于采集的多份油样，制作滤膜谱片并拍照，从磨粒图片中提取油样中磨粒二维几何形貌特征：体态比(AR)，当量直径(D_e)(单位为μm)，圆度(R)和三维表面形貌特征：表面粗糙度均值(S_a)(单位为μm)，表面纹理指数(S_tdi)；

将AR,D_e,R,S_a,S_tdi作为输入特征信号依次映射为辨识模型的输入f₁(t)，f₂(t)，f₃(t),f₄(t)和f₅(t)，t为磨粒样本编号，且t＝[1,2,...,T]，T为磨粒样本总数；