船用某型电源及惯导部件故障预测系统研制

发布时间：2020-05-26 16:55

【摘要】：船用电源及惯导部件是船舶在海上安全、可靠航行的重要保障,一旦发生故障很可能带来巨大的安全隐患。对船用电源及惯导部件进行故障预测,及早发现潜在故障,做到“视情维修”,对船舶航行的安全具有重要意义。本文以船用某型电源及惯导部件为对象,围绕其故障预测技术,开展了包括故障模式分析、特征参数提取、状态评估、参数预测等技术的研究工作;并以此为基础构建了某船用电源及惯导部件的故障预测系统。主要研究内容如下:分析了船用电源的故障模式,针对电源早期故障难以被发现的问题,采用小波分析提取特征参数,利用隐马尔科夫模型(HMM)与KL距离相结合的方法进行状态评估,将变化微弱的早期电源状态特征转化为明显的KL距离,以发现电源早期退化趋势,实现电源的状态评估。当电源健康状态出现一定偏离,但没有发生故障时,应密切关注此时电源的未来状态,针对这类状态预测问题,提出了基于极限学习机(ELM)与HMM相结合的状态预测方法,实现对电源的状态预测。结合实际数据验证了方法有效性。分析了船用惯导系统中的陀螺仪的故障模式,提出将随机漂移数据作为故障特征参数。针对随机漂移数据的随机性、非线性、非平稳性、弱时变性特点,提出基于灰色相关向量机(AGO-RVM)的故障预测方法,提高随机漂移的预测精度。针对相关向量机(RVM)长期趋势预测精度差的问题,提出利用灰色关联分析对RVM模型进行动态更新,实现对随机漂移的长期趋势预测。结合实际数据验证了方法有效性。分析了船用电源及惯导部件故障预测系统的需求,提出了基于联合试验平台架构的故障预测系统总体方案。采用本文提出的状态评估方法、故障预测方法,开发了可运行于联合试验平台的针对船用某型电源及陀螺仪的数据采集组件、数据预处理组件、状态评估组件及故障预测组件。利用联合试验平台工具集成了船用某型电源及惯导部件故障预测系统,对相关的硬件设备进行选型,将故障预测系统运行于硬件平台上。在联合试验平台上构建测试方案,完成故障预测系统系统集成测试。利用本项目合作单位提供的数据完成了系统功能验证试验,验证结果验证了本文研制成果的有效性。
【图文】：

图 2-1 输出电压波形图对应不同退化状态，由于输出电压信号受外界因素干扰弱的早期故障信号常常会淹没在噪声中，同时电源输出响，直接利用非线性、非平稳的电压数据难以对电源的测。为了挖掘更多故障信息，应采取适当的特征提取方

图 2-7 状态评估曲线从图中可以看出，随着退化程度的加深，KL 距离值单调增加，且趋势明显。因此，，本文将船用某型电源的输出电压提取小波包能量作为特征参数，利用 CHMM 模型与 KL 距离相结合的方法能够实现对该类型电源状态的评估，且易于观测到电源早期的退化趋势。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U672

【参考文献】

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本文编号：2682140