一种基于重要度的船舶装备智能健康监测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于重要度的船舶装备智能健康监测系统，包括：船舶装备系统模块、装备关重件重要度评估模块、状态监测模块、健康评估模块和诊断决策模块；船舶装备系统模块用于提供船舶装备系统的基础信息；装备关重件重要度评估模块通过船舶装备系统模块信息进行系统零部件重要度评估，根据重要度确定关重件；状态监测模块用于对关重件进行状态监测，得到关重件特征状态信息；健康评估模块通过状态监测模块的关重件特征状态信息对关重件进行健康评估；诊断决策模块通过根据健康度提供关重件的维护决策。本发明专利技术可有效提高船舶装备保障工作效率，科学合理地使装备周期寿命得到延长与效益最大化。延长与效益最大化。延长与效益最大化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于重要度的船舶装备智能健康监测系统及方法


[0001]本专利技术属于船舶装备智能健康监测领域，具体涉及一种基于重要度的船舶装备智能健康监测系统及方法。

技术介绍

[0002]现如今，在船舶的运行过程中，为提高船舶装备的利用率，降低维护成本，以致船舶装备的状态监测技术越发重要。这对建立健康运行模型，识别异常数据的能力要求也变高了。为提升被监控装备系统的可靠性，降低故障率，减少被监测装备的维护成本。采用对装备关键重要部件进行监控的方式，其优势非常明显。这可让装备的经济性和利用率得到提高。
[0003]船舶发动机、电力系统等大型装备，结构极为复杂，不仅包含轴承等机械传动结构，还包括复杂的电力网络、气体和液体输送管道结构。这些复杂特点致使发动机和电力系统等船舶装备的故障点会有很多，故障信息包含在振动、压力、温度、速度等信号有着丰富的运行状态信息。因此，船用发动机等船舶装备运行状态需要针对不同部件和不同类型的数据进行状态监测。为了保障监测数据信号能够包含和反应船用发动机等船舶装备整体的运行状态信息，通常需要很多的传感器用于采集各个子系统及其部件的振动、压力、温度和功率等信息数据。实施对船舶发动机等船舶装备的状态监测，并且进行健康评估，以保证整体装备处于正常健康状态，提高机械维修品质和效率，船舶发动机等船舶装备在结构和运营有复杂性和往复性，因此船舶装备的状态监测判断健康度非常困难。
[0004]鉴于以上问题，建立一种基于重要度的船舶装备智能健康监测系统及方法来进行子系统及部件等重要度分析，是确定船用发动机运行期间的关重件的前提。从而保障船用发动机运行过程及后期运行维护中，优先将有限的人力物力投入到最重要的系统运行调试中。通过对某些特定的信号进行监测、传递、分析处理、显示并存储，对装备进行健康状态评估。对装置实施测试与判断，发现故障前兆，及时进行修理和维护提供依据。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的不足，本专利技术提供了一种基于重要度的船舶装备智能健康监测系统及方法，以解决现有技术中对船舶重要装备系统零部件运行状态不能准确掌握，不能获得准确的异常状态信息数据的技术问题。
[0006]本专利技术提供了一种基于重要度的船舶装备智能健康监测系统，包括：船舶装备系统模块、装备关重件重要度评估模块、状态监测模块、健康评估模块和诊断决策模块；
[0007]所述船舶装备系统模块分别与所述装备关重件重要度评估模块和状态监测模块连接；所述装备关重件重要度评估模块与所述状态监测模块连接；所述状态监测模块与所述健康评估模块连接；所述健康评估模块与所述诊断决策模块连接；
[0008]船舶装备系统模块用于提供船舶装备系统的基础信息；
[0009]所述装备关重件重要度评估模块通过船舶装备系统模块信息进行系统零部件重
要度评估，根据重要度确定关重件；
[0010]所述状态监测模块用于对关重件进行状态监测，得到关重件特征状态信息；
[0011]所述健康评估模块通过所述状态监测模块的关重件特征状态信息对关重件进行健康评估；
[0012]所述诊断决策模块通过根据健康度提供关重件的维护决策。
[0013]进一步地，所述装备关重件重要度评估模块通过对装备系统先进行结构分解，对零部件重要度评估，再进行重要度排序，得出关重件。
[0014]进一步地，所述状态监测模块通过获取布局在关重件上的传感器数据，对数据进行特征提取与特征向量降维，来对关重件进行状态监测。
[0015]进一步地，所述健康评估模块进行健康状态划分，根据状态监测数据计算小波信息熵和劣化度，得到健康度，判断当前关重件的健康状态。
[0016]本专利技术的技术方案为一种基于重要度船舶装备健康状态监测方法，适用于上述基于重要度船舶装备健康状态监测系统，具体步骤如下：
[0017]步骤1：对船舶装备的每个系统通过WBS工作结构分解流程进行约定层次分解，获得从根节点起依次为整机级、系统级、部件级、零件级的结构树；
[0018]步骤2：获取需要健康度评估的船舶装备系统对应的系统级，获取当前系统级下每个子节点的重要度，对重要度进行排序，获取当前系统级中的数个关重件；
[0019]步骤3：采集数个关重件的状态数据，对状态数据进行小波包分解，得到频带能量特征、表征状态特征；
[0020]步骤4：通过频带能量特征计算小波信息熵；通过表征状态特征计算劣化度，通过小波信息熵与劣化度计算健康度；
[0021]步骤5：根据健康度反馈当前船舶装备系统的健康状态，并给出维护策略。
[0022]进一步地，所述步骤2中，通过评价指标体系获取子节点的重要度的具体步骤如下：
[0023]步骤21：将评价指标体系输出的判断矩阵转化为属性判断矩阵：
[0024][0025]式中，b
ij
为相对属性；a
ij
为两个指标之间的相对重要性比例标度；k为转换中间值；
[0026]步骤22：通过属性判断矩阵计算指标层中各指标的相对属性权重：
[0027][0028]式中，n为同一个所属同一准则层属性的子指标个数；
[0029]步骤23：通过COPRAS方法对指标层中的各指标进行相对重要性评价，得到相对重要性评价矩阵；
[0030]步骤24：通过相对属性权重对相对重要性评价矩阵进行标准化处理，得到标准化评价矩阵：
[0031][0032]式中，f
nm
为评价矩阵F行列值；
[0033]步骤25：通过COPRAS方法根据标准化评价矩阵获得相对重要度优先指标，将相对重要度优先指标作为重要度。
[0034]进一步地，所述步骤2中，评价指标体系的准则层包括：影响性、维护性、经济性、监测性；影响性对应的指标层包括：对系统运行影响程度、对部件运行影响程度、复杂程度；维护性对应的指标层包括：故障频率、修复难易；经济性对应的指标层包括：维修成本、停机维修损失；监测性对应的指标层包括：可监测性、监测要求。
[0035]进一步地，所述步骤4中，通过表征状态特征计算劣化度的方法为：先将表征状态特征向量通过多维尺度分析方法进行降维，得到低维空间矩阵，再通过低维空间矩阵计算劣化度。
[0036]进一步地，通过低维空间矩阵计算劣化度的计算公式为：
[0037][0038]式中，为时刻t时，指标参数的实际测量值任意两个变量之间的距离；Z
ij
为该指标的标准值任意两个变量之间的距离；V
ij
为该指标的状态阈值任意两个变量之间的距离；k是反映该指标参数与装备健康状态的关系，是一个经验指标，一般故障情况下取值2，劣化度取值范围为(0,1)。。
[0039]进一步地，所述步骤4中，通过小波信息熵与劣化度计算健康度的计算公式为：
[0040][0041]式中，I(e)为小波信息熵。
[0042]本专利技术的有益效果：
[0043]本专利技术可有效提高船舶装本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于重要度的船舶装备智能健康监测系统，其特征在于，包括：船舶装备系统模块、装备关重件重要度评估模块、状态监测模块、健康评估模块和诊断决策模块；所述船舶装备系统模块分别与所述装备关重件重要度评估模块和状态监测模块连接；所述装备关重件重要度评估模块与所述状态监测模块连接；所述状态监测模块与所述健康评估模块连接；所述健康评估模块与所述诊断决策模块连接；船舶装备系统模块用于提供船舶装备系统的基础信息；所述装备关重件重要度评估模块通过船舶装备系统模块信息进行系统零部件重要度评估，根据重要度确定关重件；所述状态监测模块用于对关重件进行状态监测，得到关重件特征状态信息；所述健康评估模块通过所述状态监测模块的关重件特征状态信息对关重件进行健康评估；所述诊断决策模块通过根据健康度提供关重件的维护决策。2.如权利要求1所述的基于重要度的船舶装备智能健康监测系统，其特征在于，所述装备关重件重要度评估模块通过对装备系统先进行结构分解，对零部件重要度评估，再进行重要度排序，得出关重件。3.如权利要求1所述的基于重要度的船舶装备智能健康监测系统，其特征在于，所述状态监测模块通过获取布局在关重件上的传感器数据，对数据进行特征提取与特征向量降维，来对关重件进行状态监测。4.如权利要求1所述的基于重要度的船舶装备智能健康监测系统，其特征在于，所述健康评估模块进行健康状态划分，根据状态监测数据计算小波信息熵和劣化度，得到健康度，判断当前关重件的健康状态。5.一种基于重要度船舶装备健康状态监测方法，适用于如权利要求1
‑
4中任一所述的基于重要度船舶装备健康状态监测系统，其特征在于，所述基于重要度船舶装备健康状态监测方法的具体步骤如下：步骤1：对船舶装备的每个系统通过WBS工作结构分解流程进行约定层次分解，获得从根节点起依次为整机级、系统级、部件级、零件级的结构树；步骤2：获取需要健康度评估的船舶装备系统对应的系统级，获取当前系统级下每个子节点的重要度，对重要度进行排序，获取当前系统级中的数个关重件；步骤3：采集数个关重件的状态数据，对状态数据进行小波包分解，得到频带能量特征、表征状态特征；步骤4：通过频带能量特征计算小波信息熵；通过表征状态特征计算劣化度，通过小波信息熵与劣化度计算健康度；步骤5：根据健康度反馈当前船舶装备系统的健康状态，并给出维护策略。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：何祖军，吴杨，杨奕飞，袁伟，苏贞，朱彬，李成义，
申请(专利权)人：江苏大津重工有限公司，
类型：发明
国别省市：