[發明專利]船舶柴油發電機故障預測與健康狀態在線評估系統及方法

有效

• 申請號: 201810447193.3
• 申請日: 2018-05-11
• 公開（公告）號: CN108520080B
• 公開（公告）日: 2020-05-05
• 發明（設計）人: 陳輝;宮文峰;張澤輝;管聰;高海波
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/242;G06F16/21;G06N20/00
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 胡琳萍;汪瑋華

本發明提出一種船舶柴油發電機故障預測與健康狀態在線評估系統及方法，包含有殼體、顯示器、警報器、電源和數據處理裝置，數據處理裝置包含有深度學習集成模塊、全生命周期歷史數據庫、故障多模態專家系統數據庫，深度學習集成模塊采用集成學習方法，包含多種有監督和無監督的深度學習網絡模型，故障多模態專家系統數據庫包含所有故障特征數據及對應的故障類別標記，還包括存儲器、GPU、CPU、外部設備控制接口、數據采集模塊和無線信號收發裝置，實現設備的自動監測及評估。本發明對設備進行故障預測、狀態在線監測和健康評估更準確方便。

技術領域

本發明屬于船舶柴油發電機故障預測與健康評估的技術領域，尤其涉及一種船舶柴油發電機故障預測與健康狀態在線評估系統及方法。

背景技術

隨著現代科技和先進制造技術的快速提高，船舶向著大型化、智能化、自動化、集成化和多功能化方向發展，船舶柴油發電機作為大型船舶的重要動力源之一，對保障船舶高效穩定的航行具有不可替代的作用。船舶柴油發電機在復雜多變的海況環境下長時間連續運行，其工作負荷重，負載多變、并車與解電切換頻繁，受鹽堿腐蝕和高溫等影響易于發生各類故障。大型船舶是“獨立”航行在海上的復雜系統，當航行過程中柴油發電機發生故障時，所有的檢修和排查工作都要求不能影響船舶的正常運行；若故障無法有效及時的診斷和排除，將面臨“孤立無援”的局面，在強耦合狀態下一旦故障危害蔓延將可能帶來重大損失。由此可見，船舶柴油發電機的故障預測與健康評估對保障船舶的安全運行至關重要，因此，船舶柴油發電機故障預測與健康評估系統裝置是十分重要的船舶運行安全監測裝備。

在本發明之前，目前市面上針對船舶柴油發電機的故障預測和檢修維護的產品或方法較為稀少，運用較多的仍是傳統的針對陸路裝備的“事后維修”、“計劃維修”和“定時維護”的方式，但是這套方法越來越不適于現代航運的需求，因為在海上突發故障時，由于海上無法給船員足夠的時間去檢修，而外部救援又無法及時到位，并且船舶這種長航時的大型裝備又不可能遇到問題就反航，所以傳統的方式方法往往效率十分低下且不具智能性，并且以往的根據經驗定期維護和定時更換部件，以經驗估計零部件壽命的維護方式易于造成浪費和誤判，帶來安全隱患，因此不能滿足船員智能故障預測和健康評估的需求。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于針對上述存在的問題，提供一種船舶柴油發電機故障預測與健康狀態在線評估系統，對當前正在運行的設備提取自服役以來所有的歷史監測數據，運用深度學習模型進行特征提取，并將其特征與故障多模態專家系統數據庫中的故障集進行特征匹配，從而評估當前設備的健康狀況，并且準確的對故障類型和壽命進行預測，從而使船員可以在故障未發生或早期微小故障時能夠進行及時的維護和保養。

本發明解決上述技術問題所采用的技術方案是：船舶柴油發電機故障預測與健康狀態在線評估系統，其特征在于，包括殼體、顯示器、警報器、電源和數據處理裝置，所述數據處理裝置包括深度學習集成模塊、全生命周期歷史數據庫、故障多模態專家系統數據庫，殼體設置有腔體，在殼體上部中間位置處設置有無線信號收發裝置，在無線信號收發裝置的左側設置有數據采集模塊，在無線信號收發裝置的右側設置有電源啟閉按鈕，在無線信號收發裝置的正下方設置所述顯示器，在顯示器的正下方中間處設置有深度學習集成模塊，在深度學習集成模塊的左側設置有USB接口，在深度學習集成模塊的右側設置所述警報器，在深度學習集成模塊的下方左側設置所述全生命周期歷史數據庫，在全生命周期歷史數據庫的右側設置所述故障多模態專家系統數據庫，在故障多模態專家系統數據庫的正下方右側設置有存儲器，在存儲器的左側設置有圖形處理器GPU、在GPU的左側設置有中央處理器CPU，在CPU的左側設置有網絡模塊，在殼體的最底端右側設置所述電源，在電源的左側設置有外部設備控制接口，殼體內的所有部件通過導線連接構成通路。

按上述方案，所述深度學習集成模塊包括卷積神經網絡、深度信念網絡、遞歸神經網絡、堆疊自編碼器、深度玻爾茲曼機、長短期記憶模型、門控循環單元網絡及神經圖靈機，深度學習集成模塊采用集成學習方法和自動優化設計組合策略，將多個有監督和無監督的深度學習算法模型組合在一起并行數據處理。