發(fā)布時間：2020-03-19 20:24

【摘要】：智能船舶和無人船舶等概念的提出和研究,對船舶系統(tǒng)的可靠性、維修性、安全性及壽命周期費用等問題提出了新的挑戰(zhàn)。故障預測與健康管理(Prognosis and Health Management,PHM)技術(shù)作為一項已經(jīng)在航空、航天和軍事等領域廣泛應用的先進技術(shù),是船舶主機維修和管理技術(shù)研究的新方向。當前營運船舶的主機監(jiān)測數(shù)據(jù)以熱力參數(shù)為主,同時普遍存在部分運行參數(shù)缺失、監(jiān)測數(shù)據(jù)上報周期較長和缺少故障樣本等問題。這限制了現(xiàn)有的狀態(tài)評估、故障診斷和故障預測等方法在實船上的應用。針對實船數(shù)據(jù)存在的問題,依據(jù)PHM的技術(shù)框架,對現(xiàn)階段營運船舶的主機性能退化和基于性能退化的健康管理方法進行了研究。論文主要包括以下4個方面:(1)船舶主機PHM系統(tǒng)基礎研究。設計了船舶主機PHM系統(tǒng)的分層融合式結(jié)構(gòu),明確所研究的健康管理方法為區(qū)域級;建立了船舶主機PHM技術(shù)各環(huán)節(jié)的算法工具選擇流程,并結(jié)合營運船舶數(shù)據(jù)的特點,確定了從性能退化的角度對主機健康管理方法的研究方案。提出了包括傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)、維修事件和外源氣象數(shù)據(jù)的船舶綜合數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu),并通過對外源氣象數(shù)據(jù)和船舶傳感器采集氣象數(shù)據(jù)的對比分析,證明了將時空插值方法提取的外源氣象數(shù)據(jù)應用于船舶PHM技術(shù)相關(guān)研究中是可行的。(2)實船數(shù)據(jù)環(huán)境下船舶主機性能評估方法研究。根據(jù)船舶主機監(jiān)測數(shù)據(jù)具有以熱力參數(shù)為主的特點,基于柴油機平均值模型的原理,建立了適用于辨識的主機非線性狀態(tài)空間模型,使用壓氣機效率、容積效率、指示熱效率和渦輪機效率的map圖描述主機性能,并通過擬合柴油機臺架試驗數(shù)據(jù)獲得了主機的初始性能map圖。針對監(jiān)測數(shù)據(jù)中存在參數(shù)缺失的問題,采用改進的梯度搜索優(yōu)化辨識算法對狀態(tài)空間模型中的性能偏移系數(shù)和缺失參數(shù)進行循環(huán)迭代辨識,并定義以狀態(tài)變量導數(shù)為自變量的準則函數(shù),避免了由于數(shù)據(jù)周期較長在狀態(tài)空間模型線性化和離散化過程中所帶來的誤差。最后以某遠洋船舶在夏季從高緯度向低緯度航行的典型航段數(shù)據(jù)為例,對主機性能評估方法進行了驗證。結(jié)果表明,該評估方法能夠?qū)崿F(xiàn)對缺失運行參數(shù)和性能參數(shù)的估計,對缺失運行參數(shù)估計的平均誤差為0.5%~1.5%。通過對比不同工況和不同環(huán)境對性能參數(shù)的影響,證明了 map圖能夠覆蓋主機正常工作時的各種工況,可客觀描述主機性能。(3)船舶主機性能退化過程研究及建模。以目標船某次航行時主機連續(xù)運行507h的監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎,采用性能評估方法獲得了該主機的4個性能參數(shù)時間序列。通過多元協(xié)方差分析將性能參數(shù)修正到同一工況下,觀察到主機性能參數(shù)呈下降趨勢和維修事件對性能參數(shù)的影響,并分析證明主機性能參數(shù)退化量的增量是與工況相關(guān)的隨機過程。據(jù)此建立了基于Wiener過程的主機變速性能退化模型,并構(gòu)建以自然數(shù)為底、工況二次多項式為系數(shù)的應力函數(shù),以描述工況對性能參數(shù)退化速度的影響。結(jié)合蒙特卡洛方法和極大似然估計方法對退化模型的參數(shù)進行估計,獲得了主機性能退化速度與工況參數(shù)的定量關(guān)系。結(jié)果表明:與基于Wiener過程的線性退化模型相比,變速退化模型能夠更準確地描述主機的性能退化過程。(4)船舶主機剩余壽命預測和健康管理方法研究。為解決基于變速性能退化模型的主機剩余壽命預測需要以預測的主機工況參數(shù)作為輸入的問題,建立了推進系統(tǒng)-船體運動-航行環(huán)境的聯(lián)合數(shù)學模型。在主機轉(zhuǎn)速、航線和氣象預報信息已知的條件下,該模型能夠?qū)叫羞^程中主機工作的邊界條件(空氣溫度、大氣壓力和主機功率)進行預測;結(jié)合性能評估方法,實現(xiàn)了對主機工況參數(shù)的預測。在主機剩余壽命預測的基礎上,根據(jù)當前營運船舶主機維修工作的特點,分別對船舶在港期間的維修決策方法和在航期間的維修周期優(yōu)化方法進行了研究,并通過算例對維修周期優(yōu)化方法進行了驗證。結(jié)果表明:航期預測誤差為3.7%,修正后主機功率的平均預測誤差為4.7%,工況參數(shù)的預測誤差為1.1%~4.8%,性能參數(shù)退化量的最大預測誤差為4.4%~5.9%;通過對船舶在航期間的渦輪機清洗周期進行優(yōu)化,整個航航行過程的燃油消耗量降低了 5.9t,渦輪機效率的退化量降低了2.5%,證明了方法的有效性。
【圖文】：

每個技術(shù)環(huán)節(jié)的輸出都是下個技術(shù)環(huán)節(jié)的輸入，它們之間具有緊密的聯(lián)系。：ＰＨＭ逡逑系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)之間需要相互配合才能有效實現(xiàn)故障預測和健康管理的功能。結(jié)合逡逑ＰＨＭ的技術(shù)框架，設計如圖２．２所示的算法工具選擇流程。逡逑研究對象丨｜進排氣系統(tǒng)｜｜燃燒室組件丨燃油噴射系統(tǒng)｜｜滑油系統(tǒng)１１冷卻系統(tǒng)｜丨邐ｉ逡逑１邐１邐Ｉ逡逑傳灥，，丨振動躉丨噪聲信號丨Ｉ邋［．主成分分析｜？時域分析逡逑ｊ邐＾Ｉ■？時間序列邐？頻域分析逡逑薇提取丨邐——ｊ卜回｜卜—｜邐；逡逑ｉ邐邐１邋邐邋＿＿邐；逡逑ｉ邐故障診斷——ｆ邋？定性模型邐？邐；逡逑ｉ邐邐１丨？歷史過程邐？灥＿邐ｊ逡逑ｉ邐是￣Ｈ邋故障預測邋１—ｊ－；邐邐—．邐邐ｉ逡逑Ｉ邐＾程退邋｜邋！？邐｜？累計損傷模型邋｜：逡逑退P境

本文編號：2590674