[發明專利]基于關聯規則的船舶柴油機故障檢測方法

在審

• 申請號: 202110421987.4
• 申請日: 2021-04-20
• 公開（公告）號: CN113032912A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 林赫;湛日景;石大亮;張毅然;李奔躍
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F30/27;G06K9/62;G06F119/08;G06F119/14
• 代理公司: 上海交達專利事務所 31201
• 代理人: 王毓理;王錫麟

1.一種基于關聯規則的船舶柴油機故障檢測方法，其特征在于，包括：

步驟一、模擬船舶柴油機故障，記錄故障類別及發動機運行參數，建立柴油機原始故障數據庫；

步驟二、對數據庫采用主成分分析法選取故障類別的運行參數作為特征變量，經數據歸一化、數據離散化以及通過分層隨機抽樣，按照比例劃分為訓練集和測試集；

步驟三、建立故障檢測模型：通過關聯規則分類算法，得到運行參數與故障之間的關聯規則集，應用該關聯規則集測試數據集，預測數據集對應的故障狀態，通過網格搜索法，確定最佳參數組合，即最小置信度和最小支持度后重復步驟三，得到最終的故障檢測模型檢測精度；

步驟四、利用故障檢測模型建立船舶柴油機故障規則庫，制出關聯規則散點圖，提取置信度和支持度均達到設定的閾值以上的規則并運用基于K-means聚類分組矩陣對關聯規則進行聚類、運用矢量圖方法將數學語言文字轉換為圖形來表示各項關聯規則，進一步分析關聯規則集中的物理含義從而實現可視化；

所述的故障類別是對進氣、增壓器、中冷器、氣門、氣缸、排氣和渦輪，這七個功能模塊進行模擬進氣歧管漏氣、中冷器效率降低、中冷器壓降增大、失火、排氣歧管漏氣、排氣閥提前開啟和噴油角過大；

發動機運行參數包括：進氣溫度、進氣壓力、進氣流量、增壓器出口溫度、增壓器出口壓力、中冷器進口溫度、中冷器出口溫度、中冷器出口壓力、進氣歧管溫度、進氣歧管壓力、氣缸平均有效壓力、排氣歧管溫度、排氣歧管壓力、渦輪進氣溫度、渦輪進氣壓力、渦輪出口溫度、渦輪出口壓力、柴油機轉速、柴油機功率和柴油機扭矩；

所述的運行參數包括：進氣流量、增壓器出口溫度、增壓器出口壓力、進氣歧管溫度、進氣歧管壓力、排氣歧管溫度、排氣歧管壓力、渦輪進氣溫度、渦輪出口溫度和氣缸平均有效壓力。

2.根據權利要求1所述的基于關聯規則的船舶柴油機故障檢測方法，其特征是，所述的數據歸一化是指：將故障狀態下的特征變量與正常狀態下的特征變量對比，將特征變量的絕對值轉換為各特征變量與正常狀態下的偏離度，即：其中：σ_i為各個特征變量的偏離度，x_i為故障狀態下特征變量，x為正常狀態下特征變量。

3.根據權利要求1所述的基于關聯規則的船舶柴油機故障檢測方法，其特征是，所述的數據離散化是指：根據各特征變量偏離度大小，將特征變量轉換為類別屬性，具體是：偏離度σ_i的范圍在[15％，+∞)為非常高；偏離度σ_i的范圍在[5％，15％)為高；偏離度σ_i的范圍在[1％，5％)為較高；偏離度σ_i的范圍在[-1％，1％)為正常；偏離度σ_i的范圍在[一5％，-1％)為較低；偏離度σ_i的范圍在[-15％，-5％)為低；偏離度σ_i的范圍在(-∞，-15％]為非常低。

4.根據權利要求1所述的基于關聯規則的船舶柴油機故障檢測方法，其特征是，所述的關聯規則分類算法，通過數據挖掘建立關聯規則集，即通過設立初始最小置信度和最小支持度閾值，運用Apriori算法對訓練集進行關聯規則挖掘得到；再依據分類屬性值去判斷該項集的類別屬性。

5.根據權利要求4所述的基于關聯規則的船舶柴油機故障檢測方法，其特征是，所述的Apriori算法是指：使用支持度作為判斷頻繁項集的標準，采用迭代的方法找到最大的K項頻繁項，具體為：先搜索出候選一項集及對應的支持度，剪枝去掉低于設立參數支持度的項集，得到頻繁一項集，然后對剩下的頻繁一項集進行連接，得到候選的頻繁二項集，篩選去掉低于支持度的候選頻繁二項集，得到真正的頻繁二項集，以此類推，迭代下去，直到無法找到頻繁k+1項集為止，對應的頻繁k項集的集合即為算法的輸出結果。