[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

一種基于關聯規則的船舶柴油機故障檢測方法，通過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；對數據庫依次進行特征變量選取、數據歸一化、數據離散化，以及通過分層隨機抽樣，按照比例劃分訓練集和測試集；故障檢測模型建立：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，得到故障檢測精度，并進行參數優化；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，提取重要規則并運用基于K?means聚類分組矩陣和矢量圖方法進行可視化。本發明縮減了數據的處理時間，提高了系統實時性。

技術領域

本發明涉及的是一種柴油機故障檢測領域的技術，具體是一種基于關聯規則的船舶柴油機故障檢測方法。

背景技術

船用柴油機作為船舶的動力心臟，是船舶安全運行的基本保障，其結構復雜、工作條件惡劣，發生故障的可能性極大，因此，船舶動力系統的狀態監測和故障檢測功能十分重要。隨著船舶智能化的發展，基于數據驅動的智能檢測方法在一定程度上避免了過度依靠專家經驗和復雜的對象模型等缺點，因此受到了日益廣泛的關注。現有的基于數據驅動的船舶柴油機故障檢測方法以黑箱或者灰箱模型為主，雖然精度能夠滿足要求，但是其故障檢測模型的可解釋性較差。

發明內容

本發明針對現有技術存在的上述不足，提出一種基于關聯規則的船舶柴油機故障檢測方法，在滿足檢測精度的基礎上，確定故障。

本發明是通過以下技術方案實現的：

本發明涉及一種基于關聯規則的船舶柴油機故障檢測方法，具體步驟如下：

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。

所述的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。

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。