【摘要】：船用電源及慣導(dǎo)部件是船舶在海上安全、可靠航行的重要保障,一旦發(fā)生故障很可能帶來巨大的安全隱患。對(duì)船用電源及慣導(dǎo)部件進(jìn)行故障預(yù)測(cè),及早發(fā)現(xiàn)潛在故障,做到“視情維修”,對(duì)船舶航行的安全具有重要意義。本文以船用某型電源及慣導(dǎo)部件為對(duì)象,圍繞其故障預(yù)測(cè)技術(shù),開展了包括故障模式分析、特征參數(shù)提取、狀態(tài)評(píng)估、參數(shù)預(yù)測(cè)等技術(shù)的研究工作;并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了某船用電源及慣導(dǎo)部件的故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)。主要研究?jī)?nèi)容如下:分析了船用電源的故障模式,針對(duì)電源早期故障難以被發(fā)現(xiàn)的問題,采用小波分析提取特征參數(shù),利用隱馬爾科夫模型(HMM)與KL距離相結(jié)合的方法進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估,將變化微弱的早期電源狀態(tài)特征轉(zhuǎn)化為明顯的KL距離,以發(fā)現(xiàn)電源早期退化趨勢(shì),實(shí)現(xiàn)電源的狀態(tài)評(píng)估。當(dāng)電源健康狀態(tài)出現(xiàn)一定偏離,但沒有發(fā)生故障時(shí),應(yīng)密切關(guān)注此時(shí)電源的未來狀態(tài),針對(duì)這類狀態(tài)預(yù)測(cè)問題,提出了基于極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)與HMM相結(jié)合的狀態(tài)預(yù)測(cè)方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)電源的狀態(tài)預(yù)測(cè)。結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了方法有效性。分析了船用慣導(dǎo)系統(tǒng)中的陀螺儀的故障模式,提出將隨機(jī)漂移數(shù)據(jù)作為故障特征參數(shù)。針對(duì)隨機(jī)漂移數(shù)據(jù)的隨機(jī)性、非線性、非平穩(wěn)性、弱時(shí)變性特點(diǎn),提出基于灰色相關(guān)向量機(jī)(AGO-RVM)的故障預(yù)測(cè)方法,提高隨機(jī)漂移的預(yù)測(cè)精度。針對(duì)相關(guān)向量機(jī)(RVM)長(zhǎng)期趨勢(shì)預(yù)測(cè)精度差的問題,提出利用灰色關(guān)聯(lián)分析對(duì)RVM模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新,實(shí)現(xiàn)對(duì)隨機(jī)漂移的長(zhǎng)期趨勢(shì)預(yù)測(cè)。結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了方法有效性。分析了船用電源及慣導(dǎo)部件故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)的需求,提出了基于聯(lián)合試驗(yàn)平臺(tái)架構(gòu)的故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)總體方案。采用本文提出的狀態(tài)評(píng)估方法、故障預(yù)測(cè)方法,開發(fā)了可運(yùn)行于聯(lián)合試驗(yàn)平臺(tái)的針對(duì)船用某型電源及陀螺儀的數(shù)據(jù)采集組件、數(shù)據(jù)預(yù)處理組件、狀態(tài)評(píng)估組件及故障預(yù)測(cè)組件。利用聯(lián)合試驗(yàn)平臺(tái)工具集成了船用某型電源及慣導(dǎo)部件故障預(yù)測(cè)系統(tǒng),對(duì)相關(guān)的硬件設(shè)備進(jìn)行選型,將故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行于硬件平臺(tái)上。在聯(lián)合試驗(yàn)平臺(tái)上構(gòu)建測(cè)試方案,完成故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)系統(tǒng)集成測(cè)試。利用本項(xiàng)目合作單位提供的數(shù)據(jù)完成了系統(tǒng)功能驗(yàn)證試驗(yàn),驗(yàn)證結(jié)果驗(yàn)證了本文研制成果的有效性。
【圖文】：

圖 2-1 輸出電壓波形圖對(duì)應(yīng)不同退化狀態(tài)，由于輸出電壓信號(hào)受外界因素干擾弱的早期故障信號(hào)常常會(huì)淹沒在噪聲中，同時(shí)電源輸出響，直接利用非線性、非平穩(wěn)的電壓數(shù)據(jù)難以對(duì)電源的測(cè)。為了挖掘更多故障信息，應(yīng)采取適當(dāng)?shù)奶卣魈崛》?

圖 2-7 狀態(tài)評(píng)估曲線從圖中可以看出，隨著退化程度的加深，KL 距離值單調(diào)增加，且趨勢(shì)明顯。因此，，本文將船用某型電源的輸出電壓提取小波包能量作為特征參數(shù)，利用 CHMM 模型與 KL 距離相結(jié)合的方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)該類型電源狀態(tài)的評(píng)估，且易于觀測(cè)到電源早期的退化趨勢(shì)。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U672

【參考文獻(xiàn)】

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3 孟W

本文編號(hào)：2682140