基于数字孪生的舰船上层建筑运维系统

以降低舰船运行故障为目的,设计基于数字孪生的舰船上层建筑运维系统。该系统利用数据采集层内传感器数据采集模块采集舰船上层建筑设备基本数据和运行数据,得到舰船上层建筑设备中控数据,通过报文解析后,将其存储到MySQL数据库内;数字孪生层通过调取MySQL数据库舰船上层建筑设备中控数据,构建数字孪生体后,利用其模拟舰船上层建筑设备生产和同步虚拟运行后,得到舰船上层建筑设备实时虚拟运行数据,并将其传输到业务逻辑层内;业务逻辑层对实时虚拟运行数据进行预处理后,通过映射驱动将其传输到故障诊断模块内,该模块使用基于规则变量分析的舰船上层建筑故障诊断方法得到舰船上层建筑设备实时运行故障状态,并将故障状态信息传输到展示层内;展示层利用基础管理、数据统计和检测维保等功能实现舰船上层建筑运维。实验表明,该系统运行较为稳定,可精准诊断舰船上层建筑设备故障诊断,并为用户提供设备运维视情优先级。     

大型舰船环状冷媒水系统运行模拟分析与试验

搭建了某舰船环状冷媒水系统的模拟仿真平台与试验平台,对该系统不同负荷需求下的运行模式进行模拟分析与试验研究,分析了舰船冷媒水系统在不同运行模式下用户的流量分配特性。结果表明,对于舰船夏季夜间与过渡季运行工况,系统双泵、三泵分别向全船所有用户供水时,用户流量分别约为设计流量的50%与70%,区间流量不平衡率小于15%,满足舰船用户不同负荷(50%或70%左右)下的流量需求;对于舰船冬季运行工况,系统单泵、双泵供全船全年支路冬季运行时,用户流量约为设计流量的70%与95%,其区间不平衡率均小于15%,满足舰船冬季满负荷(100%)部分负荷(70%)条件下用户的水量需求。通过模拟与试验结果对比,进一步分析实际舰船环状冷媒水系统的水力平衡特性。     

联合船机电系统的舰船自主控制模型研究

船机电系统为舰船任务执行提供必要的服务支持,如水、电、油以及机动性,是舰船其他系统以及整个舰船正常工作的基础,而现今船机电系统大多依旧基于"人在回路"传统方式进行控制及决策,增加了对人员配置的需求和运行成本。为此,结合大型水面舰艇船机电系统物理模型特征,提出了一种基于功能接口的分层建模仿真方法,建立了联合船机电系统的自主控制模型,实现船机电系统作业模式与损害管制方式从传统基于人员运行向自主运行转变。仿真实验表明,使用该模型可使船机电系统平台具备正常、故障和损害情况下无人监督时自适应性重构与自主执行能力,有效提高舰船平台自动化水平与整体生命力。     

数字信号处理器的舰船电子设备故障诊断

舰船电子设备故障与多种因素相关,使得舰船电子设备故障变化具有随机性,传统方法难以描述舰船电子设备故障的变化特点,诊断效果差。为了克服当前舰船电子设备故障诊断存在的不足,提出数字信号处理器的舰船电子设备故障诊断模型。首先采用数字信号处理器对舰船电子设备状态信号进行采集,同时去除信号中的一些噪声,然后从舰船电子设备信号中提取有效的特征,通过筛选最有效的舰船电子设备故障诊断特征进行建模,最后引入数据挖掘技术建立舰船电子设备故障诊断模型,并在相同环境下,与其他模型进行舰船电子设备故障诊断仿真模拟测试。结果表明,本文模型的舰船电子设备故障诊断误差要比对比模型更低,且减少了舰船电子设备故障诊断复杂度,诊断效率得到明显的提升。     

大数据驱动的舰船电子设备故障智能诊断研究

舰船电子设备故障诊断主要依靠故障分类器对故障特征的识别,因此分类器识别结果的准确性尤为重要。在分类器识别过程中,会存在部分未被滤除的噪声信号对其进行干扰,影响分类器识别结果,降低其诊断结果准确率。为了解决此类问题引入大数据驱动,提出大数据驱动的舰船电子设备故障智能诊断研究。依托大数据信息流,完成对故障特征的提取。采用数据特征免疫算法,对特征数据进行免疫计算,在免疫特征数据基础上完成对噪声数据的滤除计算。最后,对分类器识别特征量进行更新,实现分类器对故障目标的智能诊断。通过与传统诊断方法的10组差异化数据对比表明:提出的诊断方法,具有诊断结果稳定性好、适用性强、准确率高的特点。     

大型舰船环状冷媒水系统并网运行模拟分析

针对某大型舰船环状冷媒水系统形式及特点,利用Flow Master建立该环状冷媒水系统的模拟仿真平台。通过对环状冷媒水系统单泵、双泵、三泵以及四泵多种并网运行工况的模拟计算,分析不同运行工况下用户区内与区间的流量分配特性与水力失调情况。模拟结果表明,系统在并网运行时,各用户区内支路流量分配较均衡;单泵供全舰用户运行时,各区用户模拟流量为设计流量的26.7%~38.8%,区与区之间流量最大不平衡率为31.1%,出现明显水力失调现象;对于多泵联合供全船运行工况,各区用户模拟流量分别为设计流量的51.8%~58.4%、77.0%~76.2%、88.7%~90.8%,能适应舰船不同负荷需求,区与区之间流量最大不平衡率小于15%,流量分配较均匀,满足工程要求。     

船舶损害管制中动力恢复方法研究

传统船舶损害管制动力恢复方法中,由于舰船损害管制修复导致动力恢复时长较大,为此设计船舶损害管制中动力恢复方法。将损害管制系统与动力系统进行分离,使用控制机制先恢复排水系统,保证船体水位稳定,恢复平衡抗沉系统为动力系统提供进水能力,恢复油料运行完成动力启动准备工作,使用非线性恢复力方法计算动力枢纽量,实现船舶损害管制中动力恢复。试验数据表明,设计的船舶损害管制中动力恢复方法比传统恢复方法恢复时间少1/3,并且具备极高的有效性。     

无线网络的舰船柴油机故障远程诊断

柴油机是舰船核心动力设备,影响着舰船安全航行。柴油机作业环境复杂,易发生运行故障。在舰船设备管理中有必要引入无线网络建立起柴油机故障远程诊断系统,在最短的时间内对故障状态进行远程诊断,快速修复故障。本文提出无线网络环境下的舰船柴油机故障远程诊断系统设计方案,通过优化系统硬件设备配置、建立故障数据库、采用BP神经网络处理数据,为远程诊断提供数据支撑。仿真实验证实,本系统能够快速、准确诊断出柴油机故障原因。     

多元统计分析在潜艇噪声源识别中的应用

利用主元分析方法对舰船机械设备运行过程信息提取特征信号,采用Q和Hotelling s T2统计量生成控制限,通过对过程变量贡献图的分析确定故障源.对实验室舰船舱段模型内机械设备的试验结果分析表明:主元分析故障诊断模型能够有效地对设备状态进行监测,并能较准确地诊断设备运行中发生的故障.     

大型舰船集成式冷媒水系统优化设计及试验

针对某大型舰船空调装置集成式冷媒水系统普通空调用户与特殊空调用户并联运行时存在流量分配困难的问题,提出支路双流量并联运行的优化设计方案,采用Flow Master软件计算系统的沿程阻力和流量,构建集成式冷媒水系统模拟试验平台,进行特殊空调用户低负荷运行与高负荷运行时管网的水力特性试验研究,比较采用支路双流量并联运行方案前后普通空调用户和特殊空调用户的流量分配情况。试验结果表明:采用优化方案后,特殊空调用户在高负荷和低负荷工况下运行时管网各用户可基本保持水力平衡,艏艉流量比较合理,满足用户需求;而在低负荷工况不采用双流量并联运行限流方案时,特殊空调用户支路流量远大于所需流量,艏部的普通空调用户支路流量均低于设计流量的50%。理论和试验研究结果说明,在特殊空调用户支路上采取双流量并联运行方案可有效解决大型舰船集成式冷媒水系统不同运行工况下的流量平衡问题,并且具有高效节能的特点。     

基于关联规则的舰船故障数据定位挖掘算法

为了提高舰船故障检测能力,需要进行舰船故障数据的实时挖掘和分类分析,提出一种基于关联规则的舰船故障数据的定位挖掘方法。采用电磁探测器、水声换能器、声呐装置、声学传感器等设备进行不同工况下舰船数据采集,包括舰船辐射噪声、机械振动等数据,对采集的数据进行高维特征融合处理,提取舰船故障数据的关联规则特征量,对提取的特征量采用K均值算法进行聚类分析,并通过BP神经网络分类器实现舰船故障数据的分类识别,实现舰船故障数据定位挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行舰船故障数据挖掘的准确性较好,对故障的定位能力较强,提高了舰船实时故障诊断能力。     

使用数据挖掘实现舰船故障数据定位

为了更好地保障船舶航行安全,有效提高船舶的故障定位和检测能力,提出了使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法,通过对舰船故障数据进行实时采集和分类挖掘获取船舶航行过程中的异常数据,实现对船舶故障数据关联规则特征的准确提取。在进行故障定位的过程中,合理并利用电磁探测器和声敏传感器等设备进行故障诊断,并对不同类别船舶故障数据的高维特征融合的研究采用数据挖掘分析算法,利用数据挖掘分类器对船舶故障数据进行分类识别和定位挖掘,从而有效保障船舶故障数据定位的精确度和有效性。最后通过实验结果表明,使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法具有较高的故障定位精度。可以应用于船舶故障实时诊断,有效提高船舶故障诊断的实时性。     

基于机器学习算法的舰船故障数据自动分类

舰船故障数据种类多,变化复杂,当前方法无法实现高精度的舰船故障数据自动分类,使得舰船故障数据自动分类精度难以满足实际应用的要求。为了获得理想的舰船故障数据自动分类结果,本文构建了一种基于机器学习算法的舰船故障数据自动分类方法。对当前国内外的舰船故障数据自动分类文献进行分析,并提出机器学习算法的舰船故障数据自动分类框架。通过传感器采集舰船故障数据,从中提取描述数据类型的特征集合。最后引入机器学习算法描述特征与舰船故障数据类型之间的联系,从而实现舰船故障数据自动分类,并通过仿真验证性实验分析其效果。相对于传统舰船故障数据自动分类方法,机器学习算法的舰船故障数据自动分类精度明显增加,舰船故障数据自动分类速度也得到了一定程度的提升。     

基于压力敏感性分析的集中冷却系统泄漏诊断

针对舰船电子集中冷却系统管网的泄漏故障对系统安全持续运行会造成危害的情况,提出一种应用压力敏感性分析法进行泄漏诊断的方法。采用Flow Master建立一个电子集中冷却系统管网水力模型,并根据管网实测水力特性进行模型标定,利用该模型模拟管网正常运行及泄漏条件下的运行参数,获得不同泄漏故障方案下的相关性系数表,获取管网不同泄漏故障方案的敏感性矩阵,并采用相关性函数法对实测余差向量与敏感性矩阵进行相关性分析,得到故障分析相关性系数表。研究表明:相关性系数值越大时,对应的泄漏故障方案泄漏点出现泄漏的可能性越大。利用所建立的模型和诊断方法进行了泄漏诊断分析,诊断结果与管网实际泄漏点吻合。     

基于物联网技术的舰船运行轨迹异常点识别

针对传统舰船运行轨迹异常点识别方法存在运行轨迹检测性能较差的问题,提出一种基于物联网技术的舰船运行轨迹异常点识别方法,获取舰船自动识别系统中的舰船运行轨迹数据,在舰船自动识别系统中,舰船运行轨迹数据的存放形式是日志文件,因此对系统中的日志文件进行挖掘,基于物联网技术对挖掘数据实施预处理,通过StopT-CB算法划分舰船运行轨迹以剔除停留点,便于进行异常点的识别,通过网格划分实现舰船运行轨迹的异常点识别。为了证明基于物联网技术的舰船运行轨迹异常点识别方法的运行轨迹检测性能更好,将传统舰船运行轨迹异常点识别方法与该方法进行对比实验,实验结果证明该方法的运行轨迹检测性能优于传统方法。     

海损事故中抗沉防火的船舶损害管制监控系统设计

常规舰船损害管制监控系统能够快速反应应对常规损害并给予安全处理,但针对火灾、下沉等突发损害现象,存在灾害处理能力与处理效率较低的不足。为此提出海损事故中抗沉防火的船舶损害管制监控系统设计。基于船舶稳定性构建船舶抗沉监控系统,对船舶重心进行监控,利用船舶Joachim Frank动态平衡理论控制船舶重心移动,防止船舶产生侧倾下沉;基于温度敏感元件以及联动控制广播报警装置,构建火灾自动探测报警监控系统,搭建多种灭火损害管理措施,实现提出的抗沉防火损害管制监控系统设计。试验数据表明,提出的损害管制监控系统较常规损害管制系统业务处理能力提升67.43%,处理效率提升84.32%。     

基于图论的舰船水消防系统故障诊断顺序确定方法

快速地准确诊断出舰船水消防系统的故障,可以显著改善舰船损管水平,提出了一种图论与经验公式相结合的方法,将故障抢修时间为准则的经验公式值作为诊断路径中弧的权值,运用"反向追踪"算法计算从故障现象到具体可修理的故障部件的最短路径,以确定水消防系统的故障诊断顺序。实验数据表明:该方法不仅综合权重各潜在故障对水消防系统的重要性,所确定的故障诊断顺序与损管的经验做法相符。     

多主机舰船机舱动力装置主机监控故障诊断系统设计

针对原有机舱动力装置主机监控故障诊断系统数据负载能力较差,导致多主机舰船机舱动力装置主机监控故障诊断精度较差的问题,设计新型多主机舰船机舱动力装置主机监控故障诊断系统。设计数据分析器,提升系统的数据分析能力,其余硬件引用原有系统硬件。在主机中安装传感器并设定信号数据库,完成动力信号的监控与采集。计算数据库内数据的有量纲参数,获取信号数据的特征值。在系统中增加机器学习模块,将特征提取后的数据进行训练,完成对主机故障的诊断。结合上述硬件与软件,多主机舰船机舱动力装置主机监控故障诊断系统设计完成。展开系统测试,与原有系统相比,此系统的负载能力较好。由此可知,此系统的使用性能优于原有系统。     

基于机器学习的舰船轮机设备多发故障信号监测

针对舰船轮机设备故障信号监测中存在的运算量大、缺少故障数据、模型训练复杂、检测效率低、准确度不高等问题,设计了基于机器学习的舰船轮机设备多发故障信号监测方法。通过多种传感器采集舰船轮机设备振动信号,经小波变换降噪后,通过EMD经验模态分解提取舰船轮机设备振动信号特征,将其作为孤立森林算法输入进行异常信号检测,以异常信号检测结果为依据,构建决策二叉树支持向量机故障信号分类模型识别故障信号,实现舰船轮机设备多发故障信号监测,实验表明,该方法可以高效、准确地检测并识别舰船轮机设备的故障信号,而且适应性广泛,在舰船轮机设备的各种工况下,监测性能都十分良好。     

船舶主滑油系统流量特性研究

船舶主滑油系统用于向高速运转的汽轮机、减速器、增压机组等主、辅设备提供润滑和冷却介质,主滑油系统在不同运行工况下,其流动参数会发生显著变化。本文通过搭建与实船一致的主滑油系统试验平台,运用流量计及流量传感器并辅以压力传感器对各工况条件下各用油设备滑油流量和设备进口处滑油压力进行在线监测统计分析,最终得到船用主滑油系统在不同工况下,流动参数显著变化时的流量分配特性。试验结果表明,在不同工况下,尽管滑油压力参数发生了较大变化,但总滑油流量分配情况未出现明显变化,各设备滑油分配比例变化小于1%。该结论对同类型号主滑油系统的调试提供了试验依据及数据支撑,具有一定的指导意义。