CN108961468A - 一种基于集成学习的船舶动力系统故障诊断方法 - Google Patents

一种基于集成学习的船舶动力系统故障诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于集成学习的船舶动力系统故障诊断方法，通过基学习算法建立若干个具有差异性的弱分类器，对测试样本分别进行单一的故障类型的判断，得出具有差异性的预测结果，并形成强分类器，达到智能诊断船舶主机故障的目的。

Description

一种基于集成学习的船舶动力系统故障诊断方法
技术领域
本发明属于船舶系统设备故障诊断领域，具体涉及一种基于集成学习的船舶动力系统故障诊断方法。
背景技术
近几年，国内外掀起了智能船舶建造浪潮。智能船舶属于多学科先进技术的综合应用，它充分利用传感器、先进材料、通讯等方面的技术创新以及大数据、机器学习等新兴人工智能技术，实现船舶控制操纵和监测管理的自动化智能化，被广泛誉为是航运业和造船业的下一次技术革新。而且，近年来世界经济贸易下行，全球航运市场遭受了不小的打击，运营成本较高、利润低、安全性不足等问题一直困扰着传统航运业，如何降低运营成本航运界普遍关注的问题。根据调查显示，船舶维修成本占船舶运营成本的7.7％，采用先进的船舶设备故障诊断技术，可以降低船舶维修成本，进一步降低运营成本。
然而，目前船舶的故障诊断维修还是主要依赖于有经验的人员，人力成本较高，而且还会存在一定的过度维修以及维护不当等现象。另外，船舶的系统设备复杂，很难及时全面地掌握分布于各个舱室的设备运行状况，不利于管理维护人员做出合理的决策。船舶的监测报警系统中存储着大量的设备运行参数、报警以及故障信息，而这些数据信息在以往处于搁置的状态，并没有得到有效利用。因此，如何充分地利用这些状态监测数据，达到设备系统的故障诊断的目的，符合了未来智能船舶乃至无人船舶的发展趋势。值得指出的是，中国船级社于2015年颁布了《智能船舶规范》，明确地将船舶状态监测和故障诊断技术作为未来智能船舶发展一项必不可少的技术。因此，如何合理有效的利用船舶各系统的数据信息资源，提高船舶智能化水平，已经成为一个研究热点。
目前，机器学习人工智能技术在经济、人文、医疗等领域应用较为广泛，但在像船舶这样的重工业，发展相对缓慢。
船舶动力系统为船舶提供各种能量，以保证船舶正常航行、人员正常生活以及各种作业，它是船舶的一个重要组成部分。在船舶动力系统中，主机是最重要的设备，它作为船舶心脏，为船舶推进提供动力。在主机的正常运转中，需要燃油系统、滑油系统、冷却水系统以及配气机构等辅助运行。比如燃油系统主要为主机的运转提供燃烧所消耗的燃油，以此获得动力。在船舶航行中，对主机设置诸多的监控传感器，通过传感器可以获取主机的运行状态参数，再结合机器学习算法，就可以达到故障预判的目的。但是对主机进行故障诊断需要解决的问题也很多，数据量大、冗余、推理手段不完善以及专家知识不充分等。另外，数据信息还可能存在不完整、不准确甚至冲突的问题。因此，选取集成学习的算法，将其应用于船舶主机的智能故障诊断中，可以充分利用这些数据，获得较好的数据泛化能力和较高的分类速度和准确率的故障诊断分类器。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述缺陷，提供一种基于集成学习的算法，充分利用主机状态数据，达到智能诊断船舶主机故障的目的。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种基于集成学习的船舶动力系统故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S01：采集样本，每一个样本包括船舶动力系统的参数向量xi、船舶故障类型代码yi，并对参数向量xi进行归一化处理，共采集n个样本，形成样本集S＝{(x1,y1),(x2,y2),…(xn,yn)}，其中船舶动力系统的参数向量长度为Lp，共有Lf种船舶故障类型；
步骤S02：针对每一船舶故障类型，在保持同样比例的情况下，将样本集S按照一定的比例划分训练样本集Strain和测试样本集Stest，训练样本集的样本个数为nstrain，测试样本集的样本个数为ntest；
步骤S03：针对每一船舶故障类型，建立一个强分类器Hj(x)，j＝1～Lf，共建立Lf个强分类器；
步骤S04：利用以上生产的多个类别的强分类器Hj(x)，j＝1～Lf，分别对测试样本集中的测试样本进行故障判断，最后采用投票的方式确定最终的故障类别。
优选地，步骤S01中所述的船舶动力系统的参数向量xi，长度为Lp＝13，具体包括：1.缸内压力、2.气缸进气温度、3.气缸排气温度、4.气缸进气压力、5.气缸排气压力、6.中冷器进口温度、7.中冷器出口温度、8.中冷器进口压力、9.中冷器出口压力、10.增压器进口温度、11.增压器出口温度、12.增压器进口压力、13.增压器出口压力。
优选地，步骤S01中所述的船舶动力系统的故障类型共包括Lf＝10种，船舶故障类型代码yi包括：A-各缸供油量减少、B-喷油正时故障、C-压缩比变化、D-曲轴箱窜气、E-中冷器效率故障、F-涡轮流道污堵、G-排气阀提前关闭、H-排气阀延迟关闭、I-增压器效率故障，J-正常状态。
优选地，步骤S03中所述的强分类器建立方法包括
步骤S31：设置训练的次数T，并对训练样本集Strain的各样本赋以初始化权值w1,r,r是训练样本集中样本的序号，r＝1～nstrain，nstrain是训练样本集中样本的个数，样本集的初始权值分布为一个长度为nstrain的向量
步骤S32：按照训练样本的权值分布，从训练样本集Strain随机抽取部分样本组成训练集L；
步骤S33：使用基学习算法使用训练集L进行训练，生成弱分类器hk，k为当前训练的次数；
步骤S34：使用步骤S33中生成的弱分类器hk对训练样本集Strain的样本进行预测，计算该弱分类器hk的错误率εk
εk＝P{hk(xr)≠yr(xr)}
其中yr(xr)是训练样本集Strain中的样本，hk(xr)是使用弱分类器hk得到的预测结果，r＝1～nstrain；
如果该弱分类器hk的错误率εk>0.5，该弱分类器失效，返回步骤S32；
如果该弱分类器hk的错误率εk≤0.5，进入步骤S35；
步骤S35：计算该弱分类器hk的权重ak
并更新训练样本集的权重分布
其中Zk是归一化因子
增加循环次数k＝k+1，如果k＜T，进入步骤S32，如果k＝T，进入步骤S36；
步骤S36：上述步骤S31～S35中共生成了T个弱分类器，每个弱分类器具有权重ak，组成强分类器H(x)
优选地，步骤S31中所述的初始化权值为平均分布，wi＝1/nstrain。
优选地，步骤S33中所述的基学习算法为支持向量机算法、极限学习机算法、神经网络算法、决策树算法或贝叶斯分类算法。
从上述技术方案可以看出，本发明通过基学习算法建立若干个具有差异性的弱分类器，对测试样本分别进行单一的故障类型的判断，得出具有差异性的预测结果，并形成强分类器，用于故障类型的判断。因此，本发明具有提高船舶主机数据利用率，判断准确率高等显著特点。
附图说明
图1是本发明的流程图；
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
需要说明的是，在下述的具体实施方式中，在详述本发明的实施方式时，为了清楚地表示本发明的结构以便于说明，特对附图中的结构不依照一般比例绘图，并进行了局部放大、变形及简化处理，因此，应避免以此作为对本发明的限定来加以理解。
在以下本发明的具体实施方式中，请参阅图1，图1是本发明流程图。如图所示，
一种基于集成学习的船舶动力系统故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S01：采集样本，每一个样本包括船舶动力系统的参数向量xi、船舶故障类型代码yi，并对参数向量xi进行归一化处理，共采集n个样本，形成样本集S＝{(x1,y1),(x2,y2),…(xn,yn)}，其中船舶动力系统的参数向量长度为Lp，共有Lf种船舶故障类型；
具体的，船舶动力系统的参数向量xi，长度为Lp＝13，具体包括：1.缸内压力、2.气缸进气温度、3.气缸排气温度、4.气缸进气压力、5.气缸排气压力、6.中冷器进口温度、7.中冷器出口温度、8.中冷器进口压力、9.中冷器出口压力、10.增压器进口温度、11.增压器出口温度、12.增压器进口压力、13.增压器出口压力。
具体的，船舶动力系统的故障类型共包括Lf＝10种，船舶故障类型代码yi包括：A-各缸供油量减少、B-喷油正时故障、C-压缩比变化、D-曲轴箱窜气、E-中冷器效率故障、F-涡轮流道污堵、G-排气阀提前关闭、H-排气阀延迟关闭、I-增压器效率故障，J-正常状态。
步骤S02：针对每一船舶故障类型，在保持同样比例的情况下，将样本集S按照一定的比例划分训练样本集Strain和测试样本集Stest，训练样本集的样本个数为nstrain，测试样本集的样本个数为ntest；
具体来说，样本集S有90个样本，每种状态对应9个样本，从每个状态里面选6个作为训练样本集的样本，即Strain有60个样本，其他的作为测试样本，即Stest有30个样本。
步骤S03：针对每一船舶故障类型，建立一个强分类器Hj(x)，j＝1～Lf，共建立Lf个强分类器。
本具体实施例有Lf＝10种船舶故障类型，故需要按照以下步骤建立10个强分类器。
步骤S31：设置训练的次数T，并对训练样本集Strain的各样本赋以初始化权值w1,r,r是训练样本集中样本的序号，r＝1～nstrain，nstrain是训练样本集中样本的个数，样本集的初始权值分布为一个长度为nstrain的向量
本具体实施例中设置训练次数为T＝10次，初始化权值为平均分布，
步骤S32：按照训练样本的权值分布，从训练样本集Strain随机抽取部分样本组成训练集L；
本具体实施例中选择训练集L的样本个数为训练样本集的一半，即30个。
步骤S33：使用基学习算法使用训练集L进行训练，生成弱分类器hk，k为当前训练的次数；
步骤S33中所述的基学习算法为支持向量机算法、极限学习机算法、神经网络算法、决策树算法或贝叶斯分类算法
本具体实施例中采用的基学习算法为支持向量机算法。
步骤S34：使用步骤S33中生成的弱分类器hk对训练样本集Strain的样本进行预测，计算该弱分类器hk的错误率εk
εk＝P{hk(xr)≠yr(xr)}
其中yr(xr)是训练样本集Strain中的样本，hk(xr)是使用弱分类器hk得到的预测结果，r＝1～nstrain；
如果该弱分类器hk的错误率εk>0.5，该弱分类器失效，返回步骤S32。
如果弱分类器失效，根据当前样本的权值分布返回步骤S32,重新对训练样本集Strain进行采样，再基于新的采样结果重新训练出基学习器，从而使得学习过程可以持续到预设的轮数10次。
如果该弱分类器hk的错误率εk≤0.5，进入步骤S35。
步骤S35：计算该弱分类器hk的权重ak
并更新训练样本集的权重分布
其中Zk是归一化因子
增加循环次数k＝k+1，如果k＜T，进入步骤S32，如果k＝T，进入步骤S36。
步骤S36：上述步骤S31～S35中共生成了T个弱分类器，每个弱分类器具有权重ak，组成强分类器H(x)
按弱分类器权重αi组合各个分类器，即
通过函数sign的作用得到强分类器为：
在这些分类器的错误率都相互独立的情况下，由Hoeffding不等式可知，集成的错误率为：
即随集成中的个体分类器数目T的增大，集成的错误率也将按照指数下降，最终趋向于零。
步骤S04：利用以上生产的多个类别的强分类器Hj(x)，j＝1～Lf，分别对测试样本集中的测试样本进行故障判断，最后采用投票的方式确定最终的故障类别。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于集成学习的船舶动力系统故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S01：采集样本，每一个样本包括船舶动力系统的参数向量xi、船舶故障类型代码yi，并对参数向量xi进行归一化处理，共采集n个样本，形成样本集S＝{(x1,y1),(x2,y2),…(xn,yn)}，其中船舶动力系统的参数向量长度为Lp，共有Lf种船舶故障类型；
步骤S02：针对每一船舶故障类型，在保持同样比例的情况下，将样本集S按照一定的比例划分训练样本集Strain和测试样本集Stest，训练样本集的样本个数为nstrain，测试样本集的样本个数为ntest；
步骤S03：针对每一船舶故障类型，建立一个强分类器Hj(x)，j＝1～Lf，共建立Lf个强分类器；
步骤S04：利用以上生产的多个类别的强分类器Hj(x)，j＝1～Lf，分别对测试样本集中的测试样本进行故障判断，最后采用投票的方式确定最终的故障类别。
2.根据权利要求1所述的基于集成学习的船舶动力系统故障诊断方法，其特征在于，步骤S01中所述的船舶动力系统的参数向量xi，长度为Lp＝13，具体包括：1.缸内压力、2.气缸进气温度、3.气缸排气温度、4.气缸进气压力、5.气缸排气压力、6.中冷器进口温度、7.中冷器出口温度、8.中冷器进口压力、9.中冷器出口压力、10.增压器进口温度、11.增压器出口温度、12.增压器进口压力、13.增压器出口压力。
3.根据权利要求1所述的基于集成学习的船舶动力系统故障诊断方法，其特征在于，步骤S01中所述的船舶动力系统的故障类型共包括Lf＝10种，船舶故障类型代码yi包括：A-各缸供油量减少、B-喷油正时故障、C-压缩比变化、D-曲轴箱窜气、E-中冷器效率故障、F-涡轮流道污堵、G-排气阀提前关闭、H-排气阀延迟关闭、I-增压器效率故障，J-正常状态。
4.根据权利要求1所述的基于集成学习的船舶动力系统故障诊断方法，其特征在于，步骤S03中所述的强分类器建立方法包括
步骤S31：设置训练的次数T，并对训练样本集Strain的各样本赋以初始化权值w1,r,r是训练样本集中样本的序号，r＝1～nstrain，nstrain是训练样本集中样本的个数，样本集的初始权值分布为一个长度为nstrain的向量
步骤S32：按照训练样本的权值分布，从训练样本集Strain随机抽取部分样本组成训练集L；
步骤S33：使用基学习算法使用训练集L进行训练，生成弱分类器hk，k为当前训练的次数；
步骤S34：使用步骤S33中生成的弱分类器hk对训练样本集Strain的样本进行预测，计算该弱分类器hk的错误率εk
εk＝P{hk(xr)≠yr(xr)}
其中yr(xr)是训练样本集Strain中的样本，hk(xr)是使用弱分类器hk得到的预测结果，r＝1～nstrain；
如果该弱分类器hk的错误率εk>0.5，该弱分类器失效，返回步骤S32；
如果该弱分类器hk的错误率εk≤0.5，进入步骤S35；
步骤S35：计算该弱分类器hk的权重ak
并更新训练样本集的权重分布
其中Zk是归一化因子
增加循环次数k＝k+1，如果k＜T，进入步骤S32，如果k＝T，进入步骤S36；
步骤S36：上述步骤S31～S35中共生成了T个弱分类器，每个弱分类器具有权重ak，组成强分类器H(x)
5.根据权利要求4所述的基于集成学习的船舶动力系统故障诊断方法，其特征在于，步骤S31中所述的初始化权值为平均分布，wi＝1/nstrain。
6.根据权利要求4所述的基于集成学习的船舶动力系统故障诊断方法，其特征在于，步骤S33中所述的基学习算法为支持向量机算法、极限学习机算法、神经网络算法、决策树算法或贝叶斯分类算法。
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