[發明專利]基于集成深度學習的柴油發電機故障預測與監測系統裝置

在審

• 申請號: 201810449268.1
• 申請日: 2018-05-11
• 公開（公告）號: CN110297179A
• 公開（公告）日: 2019-10-01
• 發明（設計）人: 宮文峰;陳輝;張澤輝
• 申請（專利權）人: 宮文峰
• 主分類號: G01R31/34
• 分類號: G01R31/34;G06Q10/04;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

一種基于集成深度學習的柴油發電機故障預測與監測系統裝置，包含有框體1，顯示器4、警報器6、電源9和數據處理裝置，數據處理裝置包含有深度學習集成模塊5、全生命周期歷史數據庫14、故障多模態專家系統數據庫7，深度學習集成模塊5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7包含所有故障特征數據及對應的故障類別標記，在框體1內設置有電源啟動按鈕2、電源關閉按鈕3、顯示器4、警報器6、存儲器8、GPU10、CPU11、外部設備控制接口12、數據采集模塊17和無線信號收發裝置18等，因此，人們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

本發明涉及一種船舶柴油發電機故障預測裝置，特別涉及一種基于集成深度學習的柴油發電機故障預測與監測系統裝置，屬于故障預測和人工智能技術領域。

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