[发明专利]一种舰船柴油发电机组健康管理系统及其工作方法

说明书

本发明涉及柴油发电机组监控领域，提供一种舰船柴油发电机组健康管理系统及其工作方法，该系统包括监控存储模块、通用信号采集模块、扭振监测模块、离线振动监测模块、离线油液监测模块、健康状态识别模块、健康状态预测模块、总线。本发明利用常规性能分析、扭振分析、振动分析、油液分析，并基于专家经验知识和历史数据驱动，判断柴油发电机组故障、识别潜在故障，给出运行与维护策略。本发明以适应舰船柴油发电机组工作环境特点为根本，以现有油液、振动、扭振、热力参数、电力参数监测技术为基础，综合采用离线和在线技术，稳定的实现柴油发电机组监控功能。

技术领域

本发明涉及柴油发电机组监控领域，具体涉及一种舰船柴油发电机组健康管理系统及其工作方法。

背景技术

柴油发电机组作为常见动力设备，广泛应用舰船、固定电站、牵引机车等领域，根据相关资料统计，动力装置的维修费用约占整个舰船维修费用的1/3。当前的柴油发电机组维修主要以基于故障的事后维修和定期计划维修为主，在基于状态的维修方面（condition-based maintenance, CBM）研究和技术手段不足。以故障预测和健康管理（prognostic and health management, PHM）策略得到越来越多的重视和应用。为了便于舰船柴油发电机组状态监测，指导运行和维护，节约运行成本，有必要完善现有的柴油发电机组监控系统，开发一种全新的舰船柴油发电机组健康管理系统。

中国专利号为201810448090.9，专利名称为基于深度学习的柴油发电机组故障诊断与检查装置及方法，实现了振动检测、模态检测、噪声检测，频率检测、转速检测功能，包含深度学习模块、自适应集成策略模块、历史故障数据库、故障类别专家系统库，基于深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等模型进行深度学习，将深度学习算法模型按照设计的集成组合策略在一起做并行数据处理，通过自适应集成策略模块为每一个体学习器进行振动信号数据集、噪声信号数据集等进行学习。

中国专利号为2020010837056.8，专利名称为基于遗传算法的柴油机故障诊断中监测参数优化选取方法，提供了一种故障监测描述和连接因果关系的方法。首先采用故障特征矩阵描述故障与异常监测参数的因果关系，然后利用条件熵故障区分所必需的监测参数，计算属性重要度，构造遗传算法的适应度函数，设计选择、交叉、变异三个算子，实现优化计算，得出优化传感器布置方案。

中国专利号为201810904246.X，专利名称为低速柴油机远程状态及故障诊断系统，提供了一种柴油机远程状态监测及故障诊断系统，包括了数据采集模块、现场通讯模块、本地客户端、故障诊断中心、云平台。

中国极地研究中心的黄嵘等在《“雪龙2号”科考破冰船柴油机健康管理与辅助决策系统》论文中介绍了一种柴油机健康管理与辅助决策系统。该系统由柴油机振动监测系统、离线柴油机缸内燃烧性能分析模块、滑油监测模块、健康管理及辅助决策模块等组成。实现了基于柴油机在线振动特征、在线润滑油品质监测、离线缸内燃烧性能的故障推理和辅助决策。

海军工程大学周志才等在《故障预测与健康管理系统在舰用柴油机中的应用》论文中介绍了一种舰用柴油机故障预测与健康管理系统的体系构架，有平台级PHM、系统/部件级PHM、模块/单元层级PHM组成，其中模块/单元级PHM包括热工参数传感器、振动传感器、油液参数传感器、内置测试接口状态参数等。

中国舰船研究院唐磊等在《舰船发动机健康管理开放式系统构架》论文中介绍了一种通用的监控管理功能构架，主要包括信号采集（传感器）、信号处理（预处理、特征提取）、状态检测（阈值比较、模糊逻辑），健康评估（部件特征提取、异常诊断推理）、预测（局域特征的预测、基于模型的预测）、决策推理、人机接口等。

江苏科技大学崔佳在《基于模糊神经网络的柴油机故障系统研究》论文中介绍了一种柴油动机振动信号采集处理系统，以经验模态分解（EMD）和时间序列模型（AR）对原始振动特征信号（以连杆轴承为例）进行特征提取；基于集成模糊神经网络（FNN）的柴油机故障诊断研究，并开展预警研究。