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申请/专利权人：广东海洋大学

摘要：本发明公开了一种应用于船舶动力系统的故障模拟分析系统及方法，其中系统包括：数据采集模块、动力系统模拟模块、数据库与分析模块；所述数据采集模块用于将船舶真实运行数据传输至所述动力系统模拟模块，并采集所述动力系统模拟模块的模拟运行数据；所述动力系统模拟模块用于模拟真实船舶动力系统，并基于所述船舶真实运行数据进行模拟运行；所述数据库用于存储所述船舶真实运行数据以及所述模拟运行数据；所述分析模块用于基于所述模拟运行数据进行计算，得到所述动力系统模拟模块运行状况，并基于所述运行状况进行状态预警。本发明分别对不同结构单元实时进行数据进行采集，构建模型，同步分析，解决了数据数量庞大，计算缓慢的问题。

主权项：1.一种应用于船舶动力系统的故障模拟分析系统，其特征在于，包括：数据采集模块、动力系统模拟模块、数据库与分析模块；所述数据采集模块用于将船舶真实运行数据传输至所述动力系统模拟模块，并采集所述动力系统模拟模块的模拟运行数据；所述动力系统模拟模块用于模拟真实船舶动力系统，并基于所述船舶真实运行数据进行模拟运行；所述动力系统模拟模块包括：主动力机组运行单元和辅机运行单元；所述主动力机组运行单元用于模拟船舶主动力机组运行状态；所述辅机运行单元用于模拟船舶辅机运行状态；所述主动力机组运行单元包括：主推进机组运行子单元和柴油机运行子单元；所述主推进机组运行子单元用于模拟船舶轴系与推进器运行状态；所述柴油机运行子单元用于模拟船舶柴油机组运行状态；所述辅机运行单元包括：发电机组运行子单元、锅炉运行子单元；所述发电机组运行子单元用于模拟备用发电机组运行状况；所述锅炉运行子单元用于模拟蒸汽锅炉运行状况；所述数据库用于存储所述船舶真实运行数据以及所述模拟运行数据；所述分析模块用于基于所述模拟运行数据进行计算，得到所述动力系统模拟模块运行状况，并基于所述运行状况进行状态预警；所述数据采集模块包括：采集单元、显示单元、异常报警单元；所述采集单元用于采集所述船舶真实运行数据与所述模拟运行数据；所述显示单元用于实时显示所述模拟运行数据；所述异常报警单元用于基于所述模拟运行数据以及预设极限值进行报警；所述分析模块包括：主分析单元和若干子分析单元；若干所述子分析单元与所述采集单元连接，分别对所述动力系统模拟模块采集的数据进行处理分析，得到子单元分析结果；4个子分析单元：第一子分析单元、第二子分析单元、第三子分析单元和第四子分析单元，分别用于对主推进机组运行子单元、柴油机运行子单元、发电机组运行子单元和锅炉运行子单元采集的运行数据进行分析；第一子分析单元的工作过程包括：首先对主推进器进行健康监测：对设备健康表征参数统计分布检验：分布检验选择克尔莫格洛夫检测法，当有一个以上的分布形式用过检验时，选择分布的似然比检验方法，选择出最符合的分布形式；确定健康表征参数在各个工况下的健康控制限：在已经判断出设备处于工况稳定状态时，根据健康表征参数统计分布检验结果及运行工况信息，确定对应工况下的健康表征参数控制限；根据健康控制限以及健康监测数据进行分析：分别进行超限分析、偏移分析和趋势分析；然后对主推进器进行健康评估：采用设备的健康特征值波动的大小来描述健康程度，计算方法如下：A＝6σ式中，σ表示健康特征值的标准差，A表示主推进器的健康程度；基于健康程度来计算健康程度： 式中，LMAX表示健康控制上限，LMIN表示健康控制下限，C表示健康程度；第二子分析单元用于对柴油机运行子单元的运行数据进行计算分析，方法包括：获取采集单元对柴油机采集故障时的振动信号、瞬时转速信号、温度信号、压力信号，并统一转换为时域信号；获取上述信号的特征向量，具体的：将上述信号进行EMD分解，取得其中的前三阶IMF分量；基于前三阶得到的IMF分量，求出偏度值和峰度值；求出前三阶IMF分量的边际谱，并在10kHZ将频段进行划分，进行计算得到归一化能量；并构建特征向量；通过计算重心频率值和重心幅值来构建特征向量，其中，重心频率计算方法包括： 式中，fi表示频率点，Gfi表示频率点的能量；重心幅值计算方法包括： 利用BP神经网络对柴油机故障进行识别、诊断和分析：输入层节点数设置为27、隐藏层节点数设置为28，输出层节点数设置为4；通过选取训练样本，对BP神经网络进行训练，优化；基于优化后的BP神经网络对故障进行诊断；第三子分析单元用于对采集的发电机组运行子单元的运行数据进行计算分析；采用基于蚂蚁算法优化训练神经网络的方法对故障进行诊断分析；蚂蚁算法优化训练BP神经网络的具体方法包括：设置初始化条件：令时间t＝0和迭代次数NC＝0，设置最大迭代次数NCmax，蚂蚁的数目为K，令集合Ipi1≤i≤M中的元素j的信息素τjIpi0＝C，且ΔτjIpi＝0,将全部蚂蚁置于蚁巢；启动所有蚂蚁，每只蚂蚁从第1个集合开始，按照路径选择规则依次在每个集合中选择一个元素；路径选择规则：对于集合Ipi，任意一只蚂蚁根据下式计算的概率随机地选择它的第j个元素； 直到蚁群全部到达食物源；当所有蚂蚁在每个集合中都选择了一个元素，并按照原路径返回蚁巢，该过程经历的时间为n个时间单位，所选择的元素的信息素做相应调节：τjIpit+n＝ρτjIpit+ΔτjIpi 式中，ρ表示信息素的持久性,表示第k只蚂蚁在本次循环中，在集合Ipi的第j个元素上留的信息素，其中 式中，Q为常数，ek是将第k个蚂蚁选择的一组权值和阈值作为神经网络的权值和阈值的输出误差，ek＝|On-Op|；On与Op分别表示神经网络的实际输出和期望输出；重复上述步骤，直到所有蚂蚁全部收敛到一条路径或达到最大迭代次数NCmax，输出最优解，则循环结束；最后，基于优化后的神经网络对故障进行检测；神经网络的输入层神经元个数设置为6个，输出层神经元个数设置为2个，隐藏层神经元个数设置为8个；第四子分析单元用于对采集的锅炉运行子单元的运行数据进行计算分析；通过构建混合神经网络，对锅炉系统进行故障检测、分析；混合神经网络基于SOM神经网络和BP神经网络构建；首先将采集的数据输入至SOM神经网络中，对采集的数据进行初步分类，将初步分类结果作为BP神经网络的输入，训练优化网络，直至混合神经网络得到最优准确率，将其作为最终混合神经网络模型，对故障进行诊断，得出诊断结果；混合神经网络包括输入层、竞争层、隐含层和输出层；输入层节点个数设置为7个；竞争层的节点数量设置为25，竞争层的拓扑结构采用六角形拓扑结构；隐含层设计为单个隐含层；输出层神经元节点数设置为9；隐含层激活函数设置为Logsig函数，输出层激活函数设置为Perelin函数；所述主分析单元用于对所述子单元分析结果进行综合评估，得到所述动力系统模拟模块运行状况，并基于所述运行状况进行状态预警。

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