[发明专利]一种船舶柴油机磨粒类型辨识模型动态更新方法

说明书

本发明涉及一种船舶柴油机磨粒类型辨识模型动态更新方法。通过构建置信规则库模型，利用船舶柴油机油液中获取的磨粒特征样本对磨损类型进行辨识；对于在线获取的磨粒特征样本，计算相应的规则参考值的相似性分布与规则的激活权重，用证据推理方法将被激活的规则进行融合，根据融合结果进行磨粒辨识；为了提高置信规则库模型的辨识精度，通过对辨识误差的分析确定待更新的规则参考值，将更新后的参考值集合产生的规则库与初始规则库进行合并，组成更新后的规则库模型，采用遗传算法对规则库中的参数集合进行优化，进一步提升模型的辨识精度。

技术领域

本发明涉及一种船舶柴油机磨粒类型辨识模型动态更新方法，属于船舶柴油机安全运行维护领域。

背景技术

柴油机以其热效率高、功率范围广、启动迅速等优点，得到了广泛的应用，尤其是在船舶领域上，能够满足大型民用船舶及水面舰艇的动力需要；作为船舶的主要动力来源，其稳定工作状态能够为船舶实现安全可靠的航行提供保障；船舶柴油机一旦发生故障，将会对海上生命财产造成严重的危害，为此提早的诊断故障的发生十分有必要；由于船舶柴油机的摩擦磨损是其发生故障的主要原因之一，因此通过故障诊断技术维护其零部件使用寿命，对于降低其安全风险以及保证运行效率具有重要的意义。

船舶柴油机的磨损状态主要是通过对油液的监测获取，由于磨损产生的磨粒中蕴含着大量的摩擦学信息，故通过提取油液中的磨粒信息，对其进行图像二维及三维的特征提取，即可确定其磨损产生机理，进而用于船舶柴油机磨损故障的诊断；但是在船舶柴油机磨损故障的诊断中面临着一个问题：由于油液测量环境的干扰及柴油机自身运行状态的实时变化性，使得所采集的磨粒样本数量有限，以及在专家知识不完备的情况下，所建立的故障诊断模型不一定能够满足新样本的磨损诊断需求；所以需要一种能够动态更新模型的诊断方法，以提高船舶柴油机在不确定信息下的诊断能力与故障决策的准确性；

发明内容

本发明的目的是提出一种船舶柴油机磨粒类型辨识模型动态更新方法。本发明通过构建置信规则库(BRB)对样本的磨粒类型进行辨识；根据辨识结果对误差进行分析，利用C均值聚类按照样本的前件特征组合划分局部空间，确定待增加参考值的前件特征，并以此来更新规则库模型。基于更新后的规则库模型，采用遗传算法优化参数集合，重新进行磨粒辨识。该方法可以根据辨识结果动态的更新辨识模型，提高系统处理不确定信息的能力，做出更精确的故障决策。根据本发明方法编制的程序(编译环境Matlab)可以在监控计算机上运行，并联合传感器、数据采集器等硬件组成在线监测系统，进行实时的船舶柴油机磨损状态监测与故障诊断。

本发明提出的一种船舶柴油机磨粒类型辨识模型动态更新方法，包括以下各步骤：

(1)设定船舶柴油机中磨粒类型的辨识框架Y＝[Y₁,Y₂,Y₃,Y₄,Y₅]，其中Y₁表示严重滑动磨损磨粒，Y₂表示切削磨粒，Y₃表示疲劳块状磨粒，Y₄表示层状磨粒，Y₅表示球状磨粒；

(2)确定能反映磨粒类型的辨识框架中的每个磨损类型Y_i的特征参数，包括磨粒的二维几何形貌特征：体态比，当量直径，圆度和三维表面形貌特征：表面粗糙度均值，表面纹理指数；