基于支持向量机和油液检测的船舶柴油机故障诊断研究
时间：2020-12-16 16:01:03 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
摘 要：船舶柴油机对于船舶的正常运行有重要影响，由于船舶柴油机的作业环境恶劣，导致船舶柴油机经常发生故障，尤其是磨损故障发生的频率最高。本文围绕基于支持向量机的船舶柴油机光谱及直读铁谱故障诊断研究、基于支持向量机的船舶柴油机铁谱磨粒故障诊断研究两方面展开讨论，从而降低船舶柴油机故障发生频率。
关键词：支持向量机；船舶柴油机；油液检测
船舶柴油机由于结构复杂，部件较多，因此造成船舶柴油机故障产生的原因也较多，其中磨损是造成故障的主要原因，通过分析柴油机的磨损故障能有效实现船舶的可靠运行并减少经济损失。油液存在于柴油机的各个部件，能有效反应柴油机的运行信息。通过油液检测技术能分析出柴油机的磨损故障发生原因以及故障发展趋势，从而在船舶柴油机的维护和检修方面具有参考价值。
一、基于支持向量机的船舶柴油机光谱及直读铁谱故障诊断研究
油液检测时通常运用光谱技术和直读铁谱技术，其中光谱技术是通过发射光谱，鉴定柴油机油液中的元素成分和含量，再根据元素的变化过程，来判断柴油机磨损故障发生的趋势；直读铁谱技术是指根据油液中不同尺寸磨粒的数量，来确定磨损的程度。通过将两种方法有效结合，能弥补各磨损故障检测手段的不足，从而提高故障判断的准确性。将两种油液检测技术指标作为支持向量机的建立属性，进而可以通过支持向量机模型进行柴油机磨损模式的判断。
（1）光谱及直读铁谱分析的磨损模式识别。
光谱及直读铁谱分析的磨损识别的首要步骤是进行磨损数据的收集，通过检测柴油机主油道的油液，进行数据的采集。在进行油液的采集时要避免因为操作不规范、油液分析误差等人为因素造成的数据的误差。在油液数据收集后，需要将油液数据归一化，从而消除不同量纲对数据准确性的影响，方便支持向量机模型的建立。建立支持向量机模型的关键在于核函数、核参数以及惩罚参数的选择。不同的核函数所选择的核参数也有所不同，因此在建立支持向量机模型时，应加强对不同参数进行组合优化，从而使分类效果达到最佳。通过网格搜索法能有效实现组合参数的优化选择，首先将优化的参数组合进行空间划分，将划分成的网格状空间上的每个节点填入支持向量进行验证，判断所有节点中交叉准确率最高点，将该节点对应的组合参数作为需要的参数。另外，遗传算法也能进行参数组合的优化设计，遗传算法可以同时进行全局参数的优化计算，具有短时间搜索到最优参数组合的优点，并且计算出的核函数对应参数以及惩罚参数优化结果具有较高的准确性，因此在船舶柴油机磨损模式判断的支持向量机模型建立中有较广泛应用。
（2）光谱及直读铁谱分析的磨损趋势预测。
船舶柴油机故障诊断的关键在于磨损故障的发展趋势，因此柴油机磨损趋势预测是油液检测的一个重要内容。对柴油机进行前期防护和严格管理，能促使柴油机处于良好的运行状态，加长设备使用寿命。柴油机油液中包含柴油机的运行状态、摩擦副的磨损程度以及油液性能變化等信息，所以基于油液检测上的船舶柴油机故障诊断不仅能判断当前的磨损情况，还能根据油液的变化分析设备的磨损变化趋势，从而可以根据预测情况进行系统的维护，加强船舶运行的可靠性。进行磨损趋势预测的数据来自于某船舶柴油机的定期检查，在进行数据收集时，将出现野点的情况，是指某时间段的数据波动较大，这时通常增加采集数据频率，再将这一阶段数据的平局值作为该阶段的指标数据。在数据收集结束后，将数据归一化处理来消除量纲的影响。再利用时间序列分析支持向量机的最优化模型，是指将不同时间短的某一指标的数值，按照顺序排列程数列。支持向量机模型的推广能力是判断模型好坏的标准，而模型的推广能力就是指模型得出的预测值与实际数值之间的差异，预测精度主要受到损失参数、惩罚参数、核函数及其对应参数的影响，图一所示。通过网格搜索法和遗传算法能起到优化支持向量机模型各参数的作用，从而实现船舶柴油机磨损趋势的准确预测。其中，遗传算法具有优化速度快、预测精度高的优点。
二、基于支持向量机的船舶柴油机铁谱磨粒故障诊断研究
柴油机的磨损程度与磨粒的大小和密度联系紧密，不同的磨损原因将产生不同类型的磨粒，严重的磨损对应的磨粒尺寸较大、数量较多。通过将油液中的磨粒利用磁场分离出来，再利用显微镜进行磨粒形态的观察，能有效判断出磨损发生的原因。因此测量以及记录磨粒的大小、数量变化，能有效实现对柴油机磨损状态进行判断，例如图一就是某船舶柴油机的分析式铁谱诊断表。进行磨损状态判断的数据来自于柴油机油液检测数据库，首先将数据库中的数据归一化，利用数据建立支持向量机的模型，再利用网格搜索法和遗传算法进行惩罚参数、核函数对应参数的优化选择。其中在利用网格搜索法运算的参数进行磨损模式识别，可以观察到对警戒磨损的识别率还存在一定的不足，主要原因是警戒集和正常集的界限不明确，导致两种磨损的判断不正确，另外，警戒磨损的参考数据较少，也是造成警戒磨损识别率不高的原因。而遗传算法同样存在异常磨损与警戒磨损识别率不高的问题，除了两者样本容易混淆和数据不足的原因外，遗传算法在运算过程中发生早熟现象也会导致识别率不高。通过运用适当的编码技术，能有效解决这一问题。
三、结论
基于支持向量机和油液检测上，进行船舶柴油机的故障检测是目前我国主要的故障检测手段，对于船舶柴油机的磨损故障的原因和发展趋势能进行有效的判断，从而保证柴油机进行合理的定期维修工作。但是目前柴油机故障诊断的精度还有待提高，通过规范油样的采集方法、建立全面的油液数据库以及加强向量机参数优化方法的研究等能有效实现柴油机故障的精确判断。
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作者简介：韩孝坤（1990），男，汉族，辽宁东港人，本科，助理工程师，研究方向：船舶动力。
