一种燃油流量异常识别方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种燃油流量异常识别方法、装置及电子设备，其中，该方法包括：获取船舶在航的流量数据；其中，流量数据包括船舶的柴油机燃油进口流量速率和出口流量速率；将流量数据输入至预先训练好的偏差故障识别模型，通过偏差故障识别模型对流量数据进行重构，并输出流量数据对应的重构数据；计算流量数据与重构数据的偏差值；如果偏差值超出预先设置的偏差阈值，则确定船舶的柴油机出现偏差故障，无需建立复杂的机理模型，也无需建立专家知识库，可以快速准确的识别流量计的偏差故障，简单有效，识别效率高，并且可以实时在线监测流量计偏差故障。偏差故障。偏差故障。

【技术实现步骤摘要】
一种燃油流量异常识别方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及流量监测
，尤其是涉及一种燃油流量异常识别方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]当船舶在航时，船舶柴油机在一定负荷下运行，柴油机需要持续消耗定量燃油输出功率，维持船舶航行。此时，柴油机流量计记录着柴油机燃油进出口流量。柴油机流量计在持续的运行中，常常会产生偏差故障。由于柴油机持续消耗定量燃油，在船舶航行时，柴油机流量计燃油进口速率通常都大于出口速率，因此，很难识别流量计偏差故障。
[0003]常用的方法是选择船舶停航时，比较柴油机负荷为零时流量计进出口速率的偏差，当偏差值超过设定值时，流量计出现偏差故障。然而，该种方法存在明显的缺陷。船舶停航的时间不确定，如果船舶在航时柴油机流量计出现偏差故障，会严重影响柴油机耗油量计算，给船员造成不必要的误判，造成经济损失。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种燃油流量异常识别方法、装置及电子设备，避免依赖于机理模型的精度，可以仅仅利用船舶柴油流量计的历史样本就可以快速准确的识别流量计的偏差故障。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种燃油流量异常识别方法，其中，该方法包括：获取船舶在航的流量数据；其中，流量数据包括船舶的柴油机燃油进口流量速率和出口流量速率；将流量数据输入至预先训练好的偏差故障识别模型，通过偏差故障识别模型对流量数据进行重构，并输出流量数据对应的重构数据；计算流量数据与重构数据的偏差值；如果偏差值超出预先设置的偏差阈值，则确定船舶的柴油机出现偏差故障。
[0006]进一步地，其中，偏差故障识别模型包括依次连接的编码器、隐层表示层和解码器。
[0007]进一步地，其中，该方法还包括：初始化预先建立的偏差故障识别模型；获取预先构建的训练样本，按照下述迭代过程训练偏差故障识别模型，直至满足预设的训练停止条件：将训练样本输入至初始化完成的偏差故障识别模型的编码器，并将训练样本映射至隐层表示层对应的潜在空间；通过解码器对训练样本进行重构，并输出训练用本对应的重构样本；计算训练样本与重构样本的损失函数；其中，训练停止条件包括以下条件至少之一：迭代过程的次数达到预设次数，或者，损失函数收敛。
[0008]进一步地，其中，该方法还包括：获取船舶在航的历史流量数据，历史流量数据包括船舶的柴油机的历史燃油进口流量速率和历史燃油出口流量速率；对历史流量数据进行预处理，得到训练样本，其中，预处理过程至少包括数据清洗和数据归一化处理。
[0009]进一步地，其中，该方法还包括：计算训练样本和重构样本的残差值；对残差值进行核密度分析，找出用于表征训练样本的正常与差异的偏差阈值。
[0010]进一步地，其中，该方法包括：该方法还包括：利用如下公式将训练样本映射至隐层表示层对应的潜在空间：
[0011]h＝f(wx+b)
[0012]其中，f(wx+b)为编码传递函数，x为训练样本，w为编码传递函数的编码权值，h为隐层表示层的特征值，b为编码传递函数的偏置参数。
[0013]进一步地，其中，该方法包括：解码器利用如下公式对训练样本进行重构，并输出训练用本对应的重构样本：
[0014]x'＝g(vh+b')
[0015]其中，g(vh+b')为解码传递函数，x'为重构样本，v为解码传递函数的解码权值，h为隐层表示层的特征值，b'为解码传递函数的偏置参数。
[0016]进一步地，其中，损失函数表示为如下公式：
[0017]L＝||x
‑
x'||2[0018]其中，x为训练样本，x'为重构样本，L为损失函数。
[0019]第二方面，本专利技术实施例提供了一种燃油流量异常识别装置，其中，该装置包括：获取模块，用于获取船舶在航的流量数据；其中，流量数据包括船舶的柴油机燃油进口流量速率和出口流量速率；训练模块，用于将流量数据输入至预先训练好的偏差故障识别模型，通过偏差故障识别模型对流量数据进行重构，并输出流量数据对应的重构数据；计算模块，用于计算流量数据与重构数据的偏差值；确定模块，用于如果偏差值超出预先设置的偏差阈值，则确定船舶的柴油机出现偏差故障。
[0020]第三方面，专利技术实施例提供了一种电子设备，其中，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令，处理器执行计算机可执行指令以实现上述任一项方法。
[0021]本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。
[0022]为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0024]图1为本专利技术实施例提供的一种燃油流量异常识别方法的流程图；
[0025]图2为本专利技术实施例提供的另一种燃油流量异常识别方法的流程图；
[0026]图3为本专利技术实施例提供的一种偏差故障识别模型的结构图；
[0027]图4为本专利技术实施例提供的一种燃油流量异常识别装置的结构示意图；
[0028]图5为本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
[0029]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0030]目前，柴油机流量计可以记录着柴油机燃油进出口流量。柴油机流量计在持续的运行中，常常会产生偏差故障，由于柴油机持续消耗定量燃油，在船舶航行时，柴油机流量计燃油进口速率通常都大于出口速率，因此，很难识别流量计偏差故障。常用的方法是选择船舶停航时，比较柴油机负荷为零时流量计进出口速率的偏差，当偏差值超过设定值时，流量计出现偏差故障。基于此，本专利技术实施例提供的一种燃油流量异常识别方法、装置及电子设备，可以利用船舶柴油流量计历史正常数据训练自动编码器，重构正常数据样本，计算残差，利用核密度估计并设定偏差故障阈值。本申请能够在线识别柴油机偏差故障，当正常流量数据输入到偏差故障识别模型得到的偏差小于预设阈值，则可以确定船舶的柴油机出现偏差故障。
[0031]为便于对本实施例进行理解，首先对本专利技术实施例所公开的一种燃油流量异常识别方法进行详细介绍。
[0032]本专利技术实施例提供了一种燃油流量异常识别方法，图1为本专利技术实施例提供的一种燃油流量异常识别方法的流程图，如本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种燃油流量异常识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取船舶在航的流量数据；其中，所述流量数据包括所述船舶的柴油机燃油进口流量速率和出口流量速率；将所述流量数据输入至预先训练好的偏差故障识别模型，通过所述偏差故障识别模型对所述流量数据进行重构，并输出所述流量数据对应的重构数据；计算所述流量数据与所述重构数据的偏差值；如果所述偏差值超出预先设置的偏差阈值，则确定所述船舶的柴油机出现偏差故障。2.根据权利要求1所述的燃油流量异常识别方法，其特征在于，所述偏差故障识别模型包括依次连接的编码器、隐层表示层和解码器。3.根据权利要求2所述的燃油流量异常识别方法，其特征在于，所述方法还包括：初始化预先建立的偏差故障识别模型；获取预先构建的训练样本，按照下述迭代过程训练所述偏差故障识别模型，直至满足预设的训练停止条件：将所述训练样本输入至初始化完成的所述偏差故障识别模型的编码器，并将所述训练样本映射至所述隐层表示层对应的潜在空间；通过所述解码器对所述训练样本进行重构，并输出所述训练用本对应的重构样本；计算所述训练样本与所述重构样本的损失函数；其中，所述训练停止条件包括以下条件至少之一：迭代过程的次数达到预设次数，或者，所述损失函数收敛。4.根据权利要求3所述的燃油流量异常识别方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述船舶在航的历史流量数据，所述历史流量数据包括所述船舶的柴油机的历史燃油进口流量速率和历史燃油出口流量速率；对所述历史流量数据进行预处理，得到所述训练样本，其中，所述预处理的过程至少包括数据清洗和数据归一化处理。5.根据权利要求3所述的燃油流量异常识别方法，其特征在于，所述方法还包括：计算所述训练样本和所述重构样本的残差值；对所述残差值进行核密度分析，找出用于表征所述训练样本的...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯良生，汤瑾璟，李鑫，顾一清，刘梦园，陈立，高文，
申请(专利权)人：上海船舶研究设计院中国船舶工业集团公司第六零四研究院，
类型：发明
国别省市：