CN112101764B - 基于状态监测的船舶技术状况综合评估系统 - Google Patents

基于状态监测的船舶技术状况综合评估系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于状态监测的船舶技术状况综合评估系统，即方便简单的船舶技术状况综合评估及维修辅助决策系统，可以监测船舶设备健康状态，通过故障分级解决设备特征参数精度不够的问题，通过整体性能测量法检测潜在的异常情况，解决多故障模式问题，并能够通过支持协同智能诊断及时处理设备故障，减少设备维修所花费的时间和人力。

Description

基于状态监测的船舶技术状况综合评估系统
技术领域
本发明属于船舶远程保障领域，具体是一种基于状态监测的船舶技术状况综合评估系统。
背景技术
基于状态监测的船舶技术状况综合评估系统的任务是通过传感器采集船舶设备的运行状态信息，并通过船域网传送至船舶设备中央监控台分析处理。而船舶设备种类繁多，结构复杂，且各种设备系统都存在自己独有的运行状态与故障模式，给综合评估带来了巨大的困难。首先，船舶传感器和测量设备本身可能存在误差，这给设备特征参数的精确获取带来困难。其次，由于船舶设备的内部结构及运行环境复杂，采集信号往往还有一定偏差，且同一特征参数可能对应多种故障模式。第三，船上技术人员数量和水平有限，对于重大问题难以解决，这需要岸基专家和计算机辅助决策工具，协同工作诊断。因此，需要提供一种船舶技术状况综合评估系统，解决以上问题。
发明内容
本发明的目的是为了克服已有技术的缺陷，为了解决设备特征参数精确获取以及船舶状态评估问题，提出一种基于状态监测的船舶技术状况综合评估系统。
为了实现上述目的，本发明提供的基于状态监测的船舶技术状况综合评估系统，包括：(1)故障分级模块：对设备传感数据和设备保障数据库存储的数据进行分析，对故障的影响程度进行评估；(2)整体风险评估模块，进一步分析故障原因，并量化风险；(3)辅助决策模块：分析导致故障的原因，给出维修方案建议并根据监测结果调整维修方案；(4)设备基本信息：包括设备结构、工作原理、维修保养手册以及可能发生的故障及处理办法等；(5)维修保障记录：记录有设备曾经发生的故障及相应解决办法，另外也存储了船舶设备平时维护保障记录等；(6)测量结果库：日常人工定期登记的设备工况或传感器自动采集的设备状态数据；(7)设备状况/风险级别：存储设备当前的技术状况及风险级别；(8)故障数据库：记录型号设备的故障现象、测试方法及推荐的维修办法；(9)维修知识库：存储下载的该型设备的历史故障诊断和维修案例。
系统实施架构还包括：(10)用户界面：向维修专家显示设备监测结果，设备基本信息或维修历史信息，并允许专家输入诊断结果或给出维修方案；(11)Web接口模块：安装在web应用服务器上，进行界面控制和分析结果；为了适应远程专家不同的接入设备，包括台式机、PAD或手机；web接口模块可以从用户界面定义库中选择相应的应用接口，调整显示效果；(12)服务注册模块：为了给船舶不同类型设备提供个性化评估能力，各类故障诊断或评估算法以编译好的服务组件形式提供，并注册在服务注册表中；服务注册模块采用web服务定义语言方式描述服务组件的功能接口和使用说明；(13)通信模块：负责设备、船舶工作人员以及远程专家之间的信息交互；(14)监测模块：以实时或非实时方式采样各个测量点的传感数据，并传输给风险分级和整体风险评估模块；(15)集成中间件：服务模块通过集成中间件访问数据库；(16)评估工具包：按照系统方法评估船舶设备技术状况及故障模式，并给出风险等级和综合评估结果。(17)辅助决策模块：接收评估工具的分析结果，调用服务注册表中注册的相关故障诊断算法实施故障维修，并通过web接口模块与外部设备和专家交互。
进一步故障分级模块的工作流程。它采集并融合传感器数据并存入监测数据集中，融合后的监测数据与特征参数阈值比较，从而判断故障级别。其中特征参数的阈值明确给出了正常情况下的数据区间，它可以由计算公式给出，也可以通过分析历史维修数据中相应故障级别的特征参数范围得到。系统中根据阈值T(i)(1≤i≤5)把设备技术状况划分为5个级别，具有相似故障现象的设备被划分为同一个故障级别，通过定义阈值T(i)的范围，就可以确定级别的评价标准。另外如果某设备的评估结果为level(5)，需要立即发送警告消息，通知船舶管理人员，所有评估结果及阈值需保存到维修保障记录库中。
进一步描述整体风险评估模块的工作流程。当某测量参数特征值为level(4)，则需要进行整体风险评估，判断该设备是否发生故障，第1步，把测量参数集合与故障案例库进行对比和案例推理，估计故障原因及发生部位，并通过主成分分析法降维。第2步，采用整体性能测量法进行计算得出风险指标。第3步，分析结果发送至辅助决策模块。
进一步描述第2步整体性能测量法的计算过程。整体性能TP的计算公式如下：
Figure BDA0002669409840000021
其中N为特征参数的数量，Pi代表特征参数的级别，系统中一共有5个级别，Level(1)到Level(5)。
Pi的计算公式如下：
Figure BDA0002669409840000031
定义MAX_TP的TP的上限，计算公式如下：
Figure BDA0002669409840000032
定义整体风险指标Index_TP为TP与MAX_TP的比值，计算公式如下：
Figure BDA0002669409840000033
进一步描述辅助决策模块的工作流程。其中故障诊断算法依赖于特定船舶设备，包括解析模型、信号处理算法或人工智能算法等。主要流程为：第1步，利用整体风险评估模块确定的故障风险级别和故障定位结果选择维修方案；第2步，对方案实施后的设备状态进行监测，评估是否达到预定效果；第3步，如果达到维修目标，则存储维修过程和数据返回，否则调整维修方案，继续监测设备。
进一步描述监测级别的确定方法。设备风险级别可以分为以下三级：正常，异常，故障。设备监测模式可以根据总体风险级别划分为一般监测、密切监测，重点监测三种。风险等级为4的设备判定为发生故障，风险等级为2和3的划分为出现异常，风险级别为1的划分为正常级，风险等级为5的设备需要进行维修，不作划分。故障级别的设备需要重点监测，存储所有的特征参数。正常级别的设备只需一般监测，按出厂文件的要求进行基本参数监测。异常级别的设备属于密切监测范畴，测量级别介于重点监测和一般监测之间，可根据预定监测方案或人工调整监测参数的数量精度、周期以及存储频率。
本发明的优点及有益效果如下：
本发明系统是一个方便简单的船舶技术状况综合评估及维修辅助决策系统，可以监测船舶设备健康状态，通过故障分级解决设备特征参数精度不够的问题，通过整体性能测量法检测潜在的异常情况，解决多故障模式问题，并能够通过支持协同智能诊断及时处理设备故障，减少设备维修所花费的时间和人力。
附图说明
图1为本发明系统层次结构图；
图2为本发明故障分级流程图；
图3为本发明辅助决策流程图；
图4为本发明系统实施结构框图。
具体实施方案
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步地详细阐述。
系统层次结构如图1所示，主要功能模块包括(1)故障分级模块：对设备传感数据和设备保障数据库存储的数据进行分析，对故障的影响程度进行评估；(2)整体风险评估模块，进一步分析故障原因，并量化风险；(3)辅助决策模块：分析导致故障的原因，给出维修方案建议并根据监测结果调整维修方案；(4)设备基本信息：包括设备结构、工作原理、维修保养手册以及可能发生的故障及处理办法等；(5)维修保障记录：记录有设备曾经发生的故障及相应解决办法，另外也存储了船舶设备平时维护保障记录等；(6)测量结果库：日常人工定期登记的设备工况或传感器自动采集的设备状态数据；(7)设备状况/风险级别：存储设备当前的技术状况及风险级别；(8)故障数据库：记录型号设备的故障现象、测试方法及推荐的维修办法；(9)维修知识库：存储下载的该型设备的历史故障诊断和维修案例。
故障分级模块的工作流程如下：它采集并融合传感器数据并存入监测数据集中，融合后的监测数据与特征参数域值比较，从而判断故障级别。其中特征参数的阈值明确给出了正常情况下的数据区间，它可以由计算公式给出，也可以通过分析历史维修数据中相应故障级别的特征参数范围得到。系统中根据阈值T(i)(1≤i≤5)把设备技术状况划分为5个级别，如图2所示，具有相似故障现象的设备被划分为同一个故障级别，例如通过定义阈值T(i)的范围，就可以确定级别4的评价标准。另外如果某设备的评估结果为level(5)，需要立即发送警告消息，通知船舶管理人员，所有评估结果及阈值需保存到维修保障记录库中。设备测量数据与故障数据库中的测量阈值如表1和表2所示。
表1设备测量数据及分级结果案例
设备ID 测量点 测量参数 测量值 测量级别
45 定子绕组中部 温度特征 162 Level(4)
表2测量数据阈值案例
Figure BDA0002669409840000041
Figure BDA0002669409840000051
整体风险评估模块的工作流程如下：当某测量参数特征值为level(4)，则需要进行整体风险评估，判断该设备是否发生故障，第1步，把测量参数集合与故障案例库进行对比和案例推理，估计故障原因及发生部位，并通过主成分分析法降维。第2步，采用整体性能测量法进行计算得出风险指标。第3步，分析结果发送至辅助决策模块。
整体性能TP的计算公式如下：
Figure BDA0002669409840000052
其中N为特征参数的数量，Pi代表特征参数的级别，系统中一共有5个级别，Level(1)到Level(5)。
Pi的计算公式如下：
Figure BDA0002669409840000053
定义MAX_TP的TP的上限，计算公式如下：
Figure BDA0002669409840000054
定义整体风险指标Index_TP为TP与MAX_TP的比值，计算公式如下：
Figure BDA0002669409840000055
为了进一步说明整体风险指标的计算，以某船舶主机的评估为例进行说明，设其监测项包括12个特征参数，故障分级模块得出的结果如表3所示。
表3故障分级模块得出的某船舶主机结果
Figure BDA0002669409840000056
Figure BDA0002669409840000061
利用公式(2)计算每一个特征参数的Pi值，再根据公式(1)得到TP＝0.67，利用公式(3)得到MAX_TP＝3.0，利用公式(4)得到整体风险指标Index_TP＝0.22。
如图3所示，其中故障诊断算法依赖于特定船舶设备，包括解析模型、信号处理算法或人工智能算法等。辅助决策模块的工作流程主要流程为：
第1步，利用整体风险评估模块确定的故障风险级别和故障定位结果选择维修方案；
第2步，对方案实施后的设备状态进行监测，评估是否达到预定效果；
第3步，如果达到维修目标，则存储维修过程和数据返回，否则调整维修方案，继续监测设备。
进一步描述监测级别的确定方法。设备风险级别可以分为以下三级：正常，异常，故障。设备监测模式可以根据总体风险级别划分为一般监测、密切监测，重点监测三种。风险等级为4的设备判定为发生故障，风险等级为2和3的划分为出现异常，风险级别为1的划分为正常级，风险等级为5的设备需要进行维修，不作划分。故障级别的设备需要重点监测，存储所有的特征参数。正常级别的设备只需一般监测，按出厂文件的要求进行基本参数监测。异常级别的设备属于密切监测范畴，测量级别介于重点监测和一般监测之间，可根据预定监测方案或人工调整监测参数的数量精度、周期以及存储频率。
系统具体实施架构如图4所示，除了上述主要功能模块和数据库外，还增加了辅助模块。
1)用户界面：向维修专家显示设备监测结果，设备基本信息或维修历史信息，并允许专家输入诊断结果或给出维修方案。
2)Web接口模块：安装在web应用服务器上，进行界面控制和分析结果。为了适应远程专家不同的接入设备，例如可能为台式机、PAD或手机等，web接口模块可以从用户界面定义库中选择相应的应用接口，调整显示效果。
3)服务注册模块：为了给船舶不同类型设备提供个性化评估能力，各类故障诊断或评估算法以编译好的服务组件形式提供，并注册在服务注册表中。服务注册模块采用web服务定义语言方式描述服务组件的功能接口和使用说明。
4)通信模块：负责设备、船舶工作人员以及远程专家之间的信息交互。
5)监测模块：以实时或非实时方式采样各个测量点的传感数据，并传输给风险分级和整体风险评估模块。
6)集成中间件：服务模块通过集成中间件访问数据库。
7)评估工具包：按照发明内容提供的系统方法评估船舶设备技术状况及故障模式，并给出风险等级和综合评估结果。
8)辅助决策模块：接收评估工具的分析结果，调用服务注册表中注册的相关故障诊断算法实施故障维修，并通过web接口模块与外部设备和专家交互。

Claims (4)

1.一种基于状态监测的船舶技术状况综合评估系统，其特征在于：系统实施架构包括：
(1)故障分级模块，对设备传感数据和设备保障数据库存储的数据进行分析，对故障的影响程度进行评估；
(2)整体风险评估模块，分析故障原因，并量化风险；
(3)辅助决策模块，进一步分析导致故障的原因，给出维修方案建议并根据监测结果调整维修方案；
(4)设备基本信息：包括设备结构、工作原理、维修保养手册以及可能发生的故障及处理办法；
(5)维修保障记录：记录有设备曾经发生的故障及相应解决办法和存储了船舶设备平时维护保障记录；
(6)测量结果库：日常人工定期登记的设备工况或传感器自动采集的设备状态数据；
(7)设备状况/风险级别，即存储设备当前的技术状况及风险级别；
(8)故障数据库：记录型号设备的故障现象、测试方法及推荐的维修办法；
(9)维修知识库：存储下载的这一类型设备的历史故障诊断和维修案例；
所述(1)故障分级模块中，工作流程如下：
采集、融合传感器数据并存入监测数据集中，融合后的监测数据与特征参数阈值比较，从而判断故障级别；其中特征参数的阈值明确给出了正常情况下的数据区间，可以由计算公式给出，也可以通过分析历史维修数据中相应故障级别的特征参数范围得到；系统中根据阈值T(i)把设备技术状况划分为5个级别，其中1≤i≤5，具有相似故障现象的设备被划分为同一个故障级别，通过定义阈值T(i)的范围，就可以确定级别的评价标准；另外如果某设备的评估结果为level(5)，需要立即发送警告消息，通知船舶管理人员，所有评估结果及阈值需保存到维修保障记录库中；
所述(2)整体风险评估模块中，工作流程如下：
当某测量参数特征值为level(4)，则需要进行整体风险评估，判断该设备是否发生故障：
第1步，把测量参数集合与故障案例库进行对比和案例推理，估计故障原因及发生部位，并通过主成分分析法降维；
第2步，采用整体性能测量法进行计算得出风险指标：
整体性能TP的计算公式如下：
Figure FDA0003687403480000021
其中N为特征参数的数量，Pi代表特征参数的级别，系统中一共有5个级别，Level(1)到Level(5)；
Pi的计算公式如下：
Figure FDA0003687403480000022
定义MAX_TP的TP的上限，计算公式如下：
Figure FDA0003687403480000023
定义整体风险指标Index_TP为TP与MAX_TP的比值，计算公式如下：
Figure FDA0003687403480000024
第3步，分析结果发送至辅助决策模块。
2.根据权利要求1所述的基于状态监测的船舶技术状况综合评估系统，其特征在于：系统实施架构还包括：
(10)用户界面：向维修专家显示设备监测结果，设备基本信息或维修历史信息，并允许专家输入诊断结果或给出维修方案；
(11)Web接口模块：安装在web应用服务器上，进行界面控制和分析结果；为了适应远程专家不同的接入设备，包括台式机、PAD或手机；web接口模块可以从用户界面定义库中选择相应的应用接口，调整显示效果；
(12)服务注册模块：为了给船舶不同类型设备提供个性化评估能力，各类故障诊断或评估算法以编译好的服务组件形式提供，并注册在服务注册表中；服务注册模块采用web服务定义语言方式描述服务组件的功能接口和使用说明；
(13)通信模块：负责设备、船舶工作人员以及远程专家之间的信息交互；
(14)监测模块：以实时或非实时方式采样各个测量点的传感数据，并传输给风险分级和整体风险评估模块；
(15)集成中间件：服务模块通过集成中间件访问数据库；
(16)评估工具包：按照系统方法评估船舶设备技术状况及故障模式，并给出风险等级和综合评估结果；
(17)辅助决策模块：接收评估工具的分析结果，调用服务注册表中注册的相关故障诊断算法实施故障维修，并通过web接口模块与外部设备和专家交互。
3.根据权利要求1或2所述的基于状态监测的船舶技术状况综合评估系统，其特征在于：所述(3)辅助决策模块中，工作流程如下：
其中故障诊断算法依赖于特定船舶设备，包括解析模型、信号处理算法或人工智能算法等；主要流程为：
第1步，利用整体风险评估模块确定的故障风险级别和故障定位结果选择维修方案；
第2步，对方案实施后的设备状态进行监测，评估是否达到预定效果；
第3步，如果达到维修目标，则存储维修过程和数据返回，否则调整维修方案，继续监测设备。
4.根据权利要求3所述的基于状态监测的船舶技术状况综合评估系统，其特征在于：所述(7)设备状况/风险级别中，设备风险级别可以分为以下三级：正常，异常，故障；
设备监测模式可以根据总体风险级别划分为一般监测、密切监测，重点监测三种；风险等级为4的设备判定为发生故障，风险等级为2和3的划分为出现异常，风险级别为1的划分为正常级，风险等级为5的设备需要进行维修，不作划分；故障级别的设备需要重点监测，存储所有的特征参数；正常级别的设备只需一般监测，按出厂文件的要求进行基本参数监测；异常级别的设备属于密切监测范畴，测量级别介于重点监测和一般监测之间，可根据预定监测方案或人工调整监测参数的数量精度、周期以及存储频率。
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