吉 哲，張松濤，代春明

應用研究

基于機器學習的艦船機電裝備故障診斷

吉 哲，張松濤，代春明

（海軍士官學校二系，安徽蚌埠 233012）

隨著信息技術的發(fā)展，以機器學習、模式識別為代表的人工智能技術在故障診斷領域逐步得到應用。通過對振動噪聲信號的采集，利用時頻分析技術對信號進行分解，并提取故障特征參數，再利用機器學習或模式識別技術對信號進行判別分類，可以實現艦船機電裝備的智能診斷。為了驗證該方法，選擇經驗模態(tài)分解方法進行信號分解，采用支持向量機進行診斷分類。通過實驗表明，該方法有著較高的診斷精度，故障診斷率達到了96.7%，可以對艦船機電裝備常見故障進行準確的智能診斷。

機器學習 機電裝備 經驗模態(tài)分解 支持向量機 故障診斷

0 引言

艦船機電裝備長期在高溫、高鹽、高濕的惡劣環(huán)境中使用，長時間的運行，加之誤差及操作人員失誤等因素，極易出現故障。為了維護其安全運行，避免重大事故，應及時識別運行過程中產生和演變的故障。目前，根據機艙各類監(jiān)控系統(tǒng)提供的數據參數進行故障診斷主要憑借的是維護人員的工作經驗，主觀性較大，對人員素質要求較高，難以滿足應急保障的需要。故障檢查要求停機甚至進行拆卸，影響了裝備的使用效率。研究并應用具有不停機、不解體特點的機電裝備故障智能診斷系統(tǒng)是維護裝備正常運行的重要手段，大大縮短了裝備故障診斷、定位及維修的時間，是艦船遂行使命任務的重要保證，具有重大意義。

本文利用艦船機電裝備的振動噪聲信號建立智能故障診斷系統(tǒng)流程，并通過實驗驗證了經驗模態(tài)分解對信號準確的分析能力和支持向量機在非線性、高維度下的精準判別能力，通過訓練樣本對系統(tǒng)進行訓練，再通過測試樣本驗證系統(tǒng)的準確性。

1 機電裝備振動噪聲信號特征提取

1.1 振動噪聲信號采集

機械設備在運行過程中會不可避免地產生振動和噪聲，它是機械運行的一種屬性，包含著大量反映機械工作狀態(tài)的診斷信息。艦船機電裝備信號采集主要由振動和聲音傳感器組成，負責采集機電裝備的振動和噪聲信號。實際使用時，應根據艦船的不同工況，分別選用不同類型的傳感器，具體見表1所示。

表1 艦船不同工況下設置傳感器情況

艦船在靠岸工況、錨泊工況下受到的沖擊振動較小，不影響振動和聲音傳感器正常工作，因此選用振動和聲音傳感器雙通道進行信號采集，使用多路信號源旨在提高裝備的故障診斷精度。艦船在巡航工況、戰(zhàn)斗工況下由于受到水流、側風等因素的影響，會對裝備造成一定程度的振動，給振動傳感器的信號采集帶來了干擾，從而影響了數據采集的精度。而聲音信號的采集是一種非接觸的采集方式，適用于顛簸振動的場合，因此此時主要以聲音傳感器的信號為診斷依據。

1.2 振動噪聲信號特征提取

由于艙室內部自身噪聲以及其他設備噪聲的影響，信號采集過程中不可避免的會混入噪聲，尤其是高頻噪聲，干擾了信號自身特征，將淹沒有用信息，影響了故障診斷的精度。因此，首先需要將采集到的振動噪聲信號進行去噪處理。在信號處理時，針對時域、頻域分析具有局限性的問題，為了精準地描述隨時間變化的頻率，需要一種能研究變化中信號的方法。目前，時頻分析方法可以滿足這一要求，如小波分解，該方法已在信號處理的各個領域得到廣泛應用。艦船主機、副機等機電裝備的振動噪聲信號是典型的非平穩(wěn)非線性信號。時頻分析方法通過時間和頻率信息聯(lián)合表征信號的特征，可以同時對時間和頻率定位，非常適用于非平穩(wěn)信號的分析。

將經過去噪處理后的振動噪聲信號進行EMD分解，可以得到中心頻率呈降序排列的若干子信號，即IMF分量。但是得到的IMF分量特征分布不明顯，需要將數據進行特征參數提取，從而得到更具有物理意義的數據，以便于進行故障識別。因此，需要選擇合適的幅域信息、時域信息、頻域信息及能量信息等特征指標，對子信號進行特征提取，得到相應的故障診斷特征參數，裝備的狀態(tài)信息在特征參數中得到體現。特征的選擇會對識別分類工作產生很大影響，所以在特征選取上需要進行對比選擇最優(yōu)特征。

能量作為一種常用的特征，它表示物體做功的本領，表達式為：

2 機電裝備故障診斷

2.1 故障判別方法

2.2 故障診斷流程

首先采集艦船機電裝備在不同工況下的振動噪聲信號，并進行分類存儲；再通過濾波的方式對信號進行基本去噪處理，主要是去除信號中的高頻噪聲，提高信號的信噪比；接著對振動噪聲信號進行信號分解，選用經驗模態(tài)分解的方法，得到若干個IMF分量，分別計算各個IMF分量的能量，并以此作為信號的特征參數；最后采用支持向量機對各類信號樣本進行分類，從而實現裝備的智能故障診斷。故障診斷的總體步驟如圖1所示。

3 實驗結果

實驗的研究對象是船用6135D型柴油發(fā)電機組。以艦船巡航工況為例，此時只設置聲音傳感器，在柴油發(fā)電機組氣缸上方50 cm處采集噪聲信號，共采集四種類型的噪聲信號，分別是正常信號和三種故障信號。三種故障信號分別為噴油嘴故障、氣門間隙故障和供油提前角故障。圖2是正常噪聲信號時序圖，圖3是氣門間隙故障噪聲信號時序圖，僅從時序圖上難以區(qū)分信號的種類，需要進一步的分析和判斷。

圖1 故障診斷總體步驟示意圖

圖2 正常噪聲信號時序圖

圖3 氣門間隙故障噪聲信號時序圖

實驗提取10 s左右長度的柴油發(fā)電機組噪聲信號，每種類型的信號選取100個樣本進行分類實驗，在對噪聲信號進行采樣的程序中設置采樣頻率為44.1 kHz，通過對正常信號和三個故障信號進行采樣得到400組樣本。將經過去噪后的6135D型柴油機發(fā)電機組噪聲信號進行EMD分解，得到若干子信號。正常狀態(tài)的信號分解結果如圖4所示。每個信號樣本被分解成了11個IMF分量，每一個IMF分量的中心頻率呈降序排列。

圖4 正常狀態(tài)噪聲信號EMD分解結果

表2 故障診斷結果

從表中可以看出，四種信號類型中正常狀態(tài)和氣門間隙故障狀態(tài)均全部判別正確，噴油嘴故障狀態(tài)和供油提前角故障狀態(tài)也具有較高的故障診斷率，總體達到了96.7%的診斷精度，驗證了該方法在機電裝備故障診斷中的有效性和先進性，可以有效協(xié)助維護人員對艦船柴油發(fā)電機組進行維護檢修。

4 結論

艦船機電裝備在使用過程中難免會出現故障，為了能夠及時準確的找到故障部位，保證動力或電能的不間斷傳輸，需要建立一個完整、高效的故障診斷系統(tǒng)。本文將經驗模態(tài)分解引入機電裝備故障診斷領域，并通過支持向量機的模式識別方法，建立了一套故障智能診斷系統(tǒng)，使機器學習技術在艦船機電裝備故障診斷中發(fā)揮重要作用，具有一定的應用價值。

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Application of artificial intelligence technology in fault diagnosis of marine electromechanical equipment

Ji Zhe, Zhang Songtao, Dai Chunming

(Naval Petty Officer Academy, Bengbu 233012, China)

TP18

A

1003-4862(2022)02-0001-04

2021-07-13

吉哲（1983-），男，副教授。研究方向：艦艇電氣技術、機器學習。E-mail: jizhe@mail.ustc.edu.cn