船舶電站柴油發(fā)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計與研究.pdf

1、柴油發(fā)電機(jī)組是船舶電力系統(tǒng)的重要組成部分，不但結(jié)構(gòu)復(fù)雜、造價昂貴而且故障種類繁多。不同于陸上發(fā)電設(shè)備的是，一旦其在船舶進(jìn)行遠(yuǎn)海航行期間出現(xiàn)故障的話，僅依靠船舶上現(xiàn)有的技術(shù)力量和技術(shù)手段往往難以迅速準(zhǔn)確的定位并排除故障。因此建設(shè)和完善船舶發(fā)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)是提高船舶經(jīng)濟(jì)性和安全性的重要保障。
　　發(fā)電機(jī)組在故障狀態(tài)下，設(shè)備的故障與設(shè)備監(jiān)控測點參數(shù)取值范圍的分布具有關(guān)聯(lián)性。如果將這種關(guān)聯(lián)性作為機(jī)組是否處于故障狀態(tài)的判斷標(biāo)準(zhǔn)，那么當(dāng)機(jī)

2、組運行參數(shù)的取值范圍符合上述故障規(guī)則時，則意味著機(jī)組設(shè)備發(fā)生了對應(yīng)的故障。本文利用經(jīng)過預(yù)處理的某船柴油發(fā)電機(jī)組故障歷史數(shù)據(jù)，通過多維關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法進(jìn)行了研究和分析，建立了基于OLAP(Online Analytical Processing)的多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng)模型，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合專家系統(tǒng)的診斷方法，設(shè)計并實現(xiàn)了船舶柴油發(fā)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)。本文主要做了以下幾方面的工作：
　　首先,在研究并分析了柴油發(fā)電機(jī)組的故障特點及常

3、用的故障診斷方法，在對柴油發(fā)電機(jī)組故障進(jìn)行概念分層的基礎(chǔ)上，給出了發(fā)電機(jī)組的分層診斷模型。結(jié)合該模型進(jìn)行設(shè)備故障和設(shè)備監(jiān)控測點的概念分層，并以此為基礎(chǔ)利用存儲在電站監(jiān)控系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)庫中的設(shè)備歷史數(shù)據(jù)和設(shè)備故障數(shù)據(jù)，建立了以設(shè)備故障為主題的數(shù)據(jù)倉庫。以設(shè)備各個監(jiān)控測點信號和設(shè)備歷史故障信息為不同維度創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)立方體，利用聯(lián)機(jī)分析處理技(OLAP)將數(shù)據(jù)倉庫中的設(shè)備監(jiān)控信息和故障信息以多維數(shù)據(jù)立方體的方式進(jìn)行存儲和展示，并對相關(guān)的度量值進(jìn)

4、行聚合計算，以減小后續(xù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程的計算量，提高故障規(guī)則挖掘的效率。
　　其次,利用多維關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)對立方體表中的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行故障規(guī)則的挖掘，找出設(shè)備監(jiān)測信息在離散化后的區(qū)間分布情況和設(shè)備某故障之間的規(guī)則，將結(jié)果評估后得到的知識添加至專家系統(tǒng)故障規(guī)則庫中，結(jié)合這些規(guī)則知識利用專家系統(tǒng)對設(shè)備當(dāng)前的狀態(tài)進(jìn)行故障的定位和診斷。
　　進(jìn)一步的，針對故障規(guī)則庫中規(guī)則形式的特點，通過對多維關(guān)聯(lián)規(guī)則相關(guān)算法的研究和分析，對基于多維立方

5、體的FP-growth算法進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)，提出了基于故障維后件約束的FP-growth算法，在算法運行期間簡化結(jié)果集，縮短了在FP-tree上進(jìn)行路徑回溯的過程，提高了故障規(guī)則挖掘的效率。
　　最后,在以上研究內(nèi)容的基礎(chǔ)上，利用基于故障維后件約束的FP-growth算法結(jié)合設(shè)備故障數(shù)據(jù)倉庫和OLAP工具以及CLIPS專家系統(tǒng)工具設(shè)計并實現(xiàn)了柴油發(fā)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)，并對其各個功能模塊進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計說明。在論文的最后,利用某船柴油發(fā)