摘 要

当前，船舶电力推进系统的发展已经日趋成熟，但相应的具有针对性的故障诊断方法还有待进一步完善，对于故障诊断方法的研究已急不可待。为了更好地保证船舶电力推进系统的安全稳定运行，研究分析其故障诊断方法是很有意义的。

本文对现阶段常见常用的一些用于检测船舶电力推进系统故障的诊断方法进行了列举并比较分析。在阅读了大量的相关文献之后，将全文中所列出的故障诊断方法分为两大类研究，并相应地对两种类型做出了详解，所得结论对于之后在相关领域做研究的学者具有一定的参考价值。

本文的主要工作如下：首先是阐述船舶电力推进系统结构组成及分类，并简要介绍了每个组件的工作原理。本篇论文的主体部分还是主要详细地阐述了当前针对船舶电力推进系统出现的故障所用的诊断方法，其中包括一些相对比较先进智能的方法，如基于专家系统以及结合了一定人工智能技术的人工神经网络。同时也包括针对船舶电力推进系统主要的一些故障进行逐一分析。

最后，本文在总结概括了当前船舶电力推进故障诊断技术的同时，还结合现有技术发展的趋势对船用的电力推进系统的故障诊断检测的方法手段在未来可能的发展趋势做了一个理性的分析叙述。

关键词：船舶电力推进系统；故障诊断方法；专家系统；人工神经网络

Abstract

At present, the development of marine electric propulsion systems has become increasingly mature, but the corresponding targeted fault diagnosis methods have yet to be further improved. The research on fault diagnosis methods is urgently needed. In order to better ensure the safe and stable operation of the ship's electric propulsion system, it is meaningful to study and analyze its fault diagnosis method.

In this paper, some commonly used diagnostic methods for detecting faults in marine electric propulsion systems are listed and compared. After reading a large amount of relevant literature, the fault diagnosis methods listed in the full text are divided into two categories of research, and the two types are explained in detail. The obtained conclusions are certainly valuable for the scholars who study in related fields later.

In general, this article first provides a structural explanation for the electric propulsion system used on ships, and then briefly describes how each component works. What is more, the main part of this paper mainly elaborates the diagnostic methods used in the current stage for people's faults in the ship's electric propulsion system, including some relatively advanced and intelligent methods, such as methods based on expert systems and artificial neural networks combined with certain artificial intelligence technologies.

Finally, this paper summarizes and sums up all current fault diagnosis techniques, and also uses a small chapter to make a rational analysis of the possible development trends of the ship's electric propulsion system fault diagnosis and detection methods.

Key Words：ship electric propulsion system；fault diagnosis method；expert system；artificial neural networks

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 课题研究的背景及意义 1

1.2 研究目的及研究内容 1

1.2.1 研究目的 2

1.2.2 研究内容 2

1.3 船舶电力推进系统的发展状况 2

1.4 故障诊断技术方法的发展状况 3

1.5 当前船舶电力推进系统故障诊断的主要方法 4

1.5.1 基于专家系统的故障诊断方法 4

1.5.2 基于故障树的故障诊断方法 5

1.5.3 基于人工神经网络的故障诊断方法 6

第2章 船舶电力推进系统的组成及构件的作用 7

2.1 船舶电力推进系统的结构 7

2.1.1 发电与配电模块 7

2.1.2 变频调速装置 7

2.1.3 推进电机 8

2.1.4 控制系统 8

2.1.5 负载 8

2.2 各组件的作用 8

2.3 船舶电力推进系统的工作方案 9

2.4 本章小结 10

第3章 电力推进系统故障诊断分析与方法 11

3.1 船舶电力推进系统的典型故障分析及相应的诊断方法 11

3.1.1 变压器故障分析 11

3.1.2 变频器故障分析 11

3.1.3 推进电机故障分析 12

3.1.4 传感器故障分析 14

3.1.5 机械传动机构故障分析 14

3.1.6 配电系统故障分析 15

3.2 船舶电力推进系统故障诊断系统的结构研究 15

3.3 本章小结 17

第4章 总结及展望 19

参考文献 21

致谢 22

第1章 绪论

1.1 课题研究的背景及意义

作为一种重要的推进形式，电力推进主要依靠自身的发电设备获取电能来驱动船舶运动。这种类型的推进装置具有布置灵活，机动性好，扭矩特性好，响应特性好的优点，已广泛用于海洋工程船舶，军舰和潜艇^[1]。近年来，随着电子技术向高功率化的发展，大功率电机推进装置的成本不断降低，可靠性不断提高，模块化和智能化的发展逐步推进，电力推进系统在船舶中的应用得到了推动。船舶电动推进系统通常采用吊舱式螺旋桨。其是一种新型的电动螺旋桨，于20世纪80年代问世。推进电动机和螺旋桨集成在机舱中并悬挂在船体底部的水下部分中。同时还可以水平旋转，起到舵的作用，可以显着提高船舶的机动性和灵活性^[2]。正是因为船舶电力推进系统相较于传统推进系统具有许多独特的优势，所以是目前国内外船舶行业的研究热点。因此，深入研究船舶电力推进电气系统极具有重要意义。船舶电力推进系统通过柴油机或燃气轮机带动发电机发电，所发电经配电板配电并传输至电力变换单元进行调压、变频、整流、逆变后，最终输送到推进电机及船上其他用电设备，以保证船舶正常航行和船上各用电设备的正常运作。相较于柴油主机推进方式，船舶电力推进系统增加了变频器、能量装换装置及推进电机等，由此带来的系统安全性和可靠性要求也越来越高。

在船舶行业中，采用电力推进系统的船舶在很多方面明显要优于传统机械推进船舶，表现在经济性，环保性，动力性等各个方面：(1)经济性好，综合电力系统维护费用低，油耗较小；(2)因原动机恒速运转，且取消了齿轮箱，故降低了振动噪声；(3)动力稳定性好^[5]。

但与其他推进模式相比，电力推进系统因为自身的结构更为复杂，从而导致发生故障的概率有所增加，且发生的故障通常具有不确定性。当船舶在海上航行时，假如系统发生故障，则会对航行产生较大的影响。这就对一个合适的诊断方法的创立提出了需求。显然通过建立相应的船舶电力推进系统故障诊断系统是可以有效地避免上述现象并解决这一问题的方案。

本文主要针对于应用在船舶电力推进电气系统的故障诊断技术及方法开展研究，归纳总结及分析现有船舶电力推进系统中各组成设备故障诊断与预测技术发展的问题，并将进一步地对研究课题发展的趋势给出一定的自我判断，最终完成论文的撰写。

1.2 研究目的及研究内容

1、结合专业所学的理论知识，开始学习电力推进系统的基础理论知识，并对该领域相关的发展背景有一定的了解。

2、对于故障诊断技术开展初步研究，之后根据研究结果深入分析并做出一个小结。

3、针对电力推进电气系统对象的故障诊断与预测技术发展中存在的问题开展具体深入研究，然后分析总结得出结论。此项为本文的主要内容，需要用大量篇幅来撰述。

1.2.1 研究目的

在当前的时代背景下，船舶已经比起之前有了更为广泛的使用。无论是用于各类商品货物运输或载人旅行的民用船舶，还是守卫护航的军舰，人类对其的要求越来越倾向于先进性。由于能源的不断消耗，在新能源技术还未能得以充分发展的情况下，船舶的经济性也是我们需要考虑的一个要点。电力推进作为一个经济性比起传统机械推进较差的推进方式，更需要其他手段来确保。因而故障诊断这一能降低损失、增加经济效益的技术在船舶电力推进系统中的发展得到了越来越广泛的支持。而国内外对于这个领域的故障诊断技术的研究还是不够充足，故使得我们研究这一课题有了很重要的现实意义和实用价值^[3]。

1.2.2 研究内容

本文的研究内容可以主要概述为以下几个部分：

（1）介绍研究船舶电力推进系统故障诊断技术的背景和意义，以及电力推进系统和故障诊断技术的发展状况。

（2）分别对船舶电力推进系统的组成结构和工作原理进行分析，确定系统各主要部件可能发生的故障(原因和现象均包含在内)。然后，通过分析系统主要组成部分常见故障的特点，进一步确定系统故障诊断所采用的方法。最后再对当前现阶段的故障诊断系统的功能进行分析研究。

（3）对各种不同类型的故障诊断系统的故障诊断效果与能力进行对比分析和总结，结合实例逐一分析。

（4）对所有叙述的内容进行总结，并展望船舶电力推进系统故障诊断方法未来的长远发展。

1.3 船舶电力推进系统的发展状况

1838 年，关于“电力推进”设计的一些理念首次被俄国科学家提出，在同一时期的德国，科研工作者们也在做一些关于电力推进方面的研究。之后进入20世纪，世界上首艘采用直流电力推进的船舶在1908年由美国设计并建造，这表明了船舶电力推进技术在整个人类历史上首次被有效运用于实际之中^[4]。之后的很长一段时间船舶电力推进系统的发展停滞，直到20世纪80年代，船舶的电力推进系统才开始进入一个飞速发展的黄金时期。随着电力电子技术的高速发展以及大功率交流电机变频调速技术日趋成熟，船舶电力推进技术在国内外受到高度重视并得以迅速发展。我国对于这方面的研究起步较晚，到了 20世纪末期，我国为了提升整体的国力，开始关注重视电力推进系统的发展。2006年，电力推进船“烟大号”火车轮渡船的投入运行使用，标志着我国在此领域的新突破。与此同时其他各国也在进一步提升电力推进系统的性能，不断提出新的构想。

其中最为人所熟知的例子是新型船舶综合电力推进系统（Integrated Power System, IPS）。这是由美国国防部及海军提出的一个全新的概念^[3]，下一代的舰船集成系统将基于此理论来设计。这个系统的主要优点在于集成度较高，可以做到把全船的电力能量集中供应于某一个部分，从而使得船舶的整体工作效率大幅度提高。还有一些人正在大力提倡推进船舶永磁同步电机电力推进系统的发展，该系统也能使船舶的整体运行效率大幅上升。根据目前世界各国关于电力推进系统的研发思路，未来的船舶电力推进系统将会主要向着下述几个方面发展^[5]：

（1）采用开放式系统结构，可以显著提高系统的普适性，在最大程度上节约能源，并提高能源的利用效率；

（2）进一步研究局部配电技术，以满足整个船舶大范围的需求；

（3）对于船舶电力系统的功率密度在现有的基础上进行优化加强；

（4）对系统的各组成部分进行模块化处理，并力争实现辅机的电气化。

1.4 故障诊断技术方法的发展状况

在船舶电力推进系统发展的同时，针对电力推进系统的故障诊断技术也开始得以进一步升级。故障诊断是一种主要包含多门学科和新科学技术应用的综合性技术。它指的是在检测出系统发生故障后，确定发生故障的种类、大小以及发生故障的时间与部件。

最初的故障诊断技术停留在基于感官和简单仪表。后来到了20世纪下半叶，美国和其他发达国家开启了一系列针对故障诊断技术的研究计划^[6]。20世纪80年代以来，我国的一些高等院校、科研机构联合企业也对故障诊断技术进行了全面的研究，并取得了一定的突破性成果。

总体来说，故障诊断技术的发展经历了以下四个阶段：

（1）原始故障诊断阶段：在19世纪末期，当时的故障诊断多是直接凭借感官和经验得出结论。

（2）基于设备材料使用寿命分析和评价的故障诊断阶段：在20世纪初期，当时可靠性理论已经被应用到实际生产中。

（3）基于传感器技术、信号分析技术与检测技术的故障诊断阶段：传感器、检测技术及计算机技术的发展使得人类能够快速准确的处理检测到的数据，为这一阶段奠定了基础。

（4）人工智能化故障诊断阶段：随着设备组成结构和工作原理的日益复杂化，传统的故障诊断技术已经不能适应人类在实际工作中的需求，人工智能技术的不断发展促使故障诊断进入智能化阶段。但智能化故障诊断技术的研究才刚起步，还没有达到完善的程度，有待进一步的深入研究。

1.5 当前船舶电力推进系统故障诊断的主要方法

故障诊断的检测技术是一门较为新颖的综合性技术，它跨度很大，包含很多学科领域的知识，而诊断方法都是在检测技术的基础上进行研究以拓展。大体上，我们通常把故障诊断的方法分为传统故障诊断方法和智能故障诊断方法两大类^[7]。

传统意义上的故障诊断方法包括基于信号处理的方法以及基于模型解析的方法，因为已经被应用于实践中许久，所以这几种方法的发展已经到了相当成熟的阶段。

信号处理的方法可以分为以下四种来展开研究：相关分析、谱分析、小波变化、概率密度。在船舶电力推进系统中，每一个微小的信号变化都可能是故障发生的预兆，故对于信号进行处理就能对故障做出诊断。

而对模型进行解析则是最早期被使用的传统故障诊断方法之一。其中包括参数估计、状态估计和等价空间。它的主要特点是对于已有的故障进行建模，再通过比对模型做出解析得出故障类型。

当前的主流趋势是智能故障诊断，这是指采用当前先进的科技去检测故障信号。其中最为典型的方式是基于故障树。随着计算机科学领域的不断深入研究，利用人工神经网络的方法进行设计系统也变得具有可行性。

1.5.1 基于专家系统的故障诊断方法

1965年，斯坦福大学的遗传学家和化学家们共同开发了计算机程序系统DENDRAL。DENDRAL系统的成功开发是第一个人类专家系统诞生的标志。^[8]但是，该系统还存在着很大的局限性。因为它只关注了系统的性能，而忽略了灵活性和其他问题，且性能方面的表现还不成熟。而后，自20世纪70年代以来，专家系统进入了一个快速发展时期，逐渐趋于成熟和稳定。今天，专家系统的应用领域已经变得非常广泛，并且在一些领域，专家系统已经开始与其他智能故障诊断方法相结合。虽然我国在这一方面的研究时间较短，但经过研究人员的不懈努力，理论和实际运用都取得了很大进展。我国也建立了自己研发的故障诊断专家系统。

在船舶电力推进系统的故障诊断过程中，维修人员的经验和掌握的专业知识对于迅速诊断故障起到了决定性的作用。但船舶空间这一特定的环境又限制了许多人员共同进行诊断，因此可以说，基于专家系统的故障诊断系统的建立是很有必要的。它完全可以有效地节省人力，减少船舶空间的使用，同时也降低了对于船舶维修技术人员的要求，进一步提高了船舶安全航行的保障。

电力推进系统故障诊断专家系统由图1.1所示几个部分组成。

图1.1 电力推进系统故障诊断专家系统的结构

现阶段，在“智能船舶”的概念被提出后，人们对于专家系统的保障更为依赖，也提出了更高的需求。考虑到整个系统的复杂程度，专家系统在未来的发展进步，离不开其他技术的升级。

1.5.2 基于故障树的故障诊断方法

通常被我们用作一种分析系统可靠性和安全性的重要方法，故障树分析确实是确保系统安全稳定运行的常用手段。故障树技术起源于美国。在20世纪60年代早期，NASA和国防部开始共同致力于开发基于故障树的分析技术。之后，经过多年的深入研究，这项技术得以迅速发展，人们开始研究并推动故障树分析在核电，航空航天等领域的应用。当前故障树分析已经成为故障诊断和系统可靠性分析领域的不可或缺工具。
回顾故障树分析的发展历程。经历了从简易到复杂，由静到动的渐进过程。故障树分析方法也随着研究对象的日趋复杂，故障类型逐渐增多在不断完善更新。传统的运算已经无法适应于现在的系统，因此故障树分析的软件和程序应用就此诞生。在此领域，美国，日本和德国的发展较为领先^[9]。
与世界上一些发达国家相比，故障树分析技术在我国的研究与应用开始时间较晚。自20世纪70年代我国引入故障树分析方法以来，我国的一些科研机构也不断在这一领域进行学习研究，并取得了一定的建树。经过大量的探索和实验，我国的故障树分析技术正在不断发展。

对故障诊断系统的要求是能够快速准确地判断故障类型并找出发生故障的位置，故针对电力推进系统的先验故障，可以绘制顶层故障树。

1.5.3 基于人工神经网络的故障诊断方法

人工神经网络通常是由大量普通的能够独立进行信息处理的神经元，进行广泛连接所形成的复杂的非线性系统，根据连接方式的不同可以分为层状结构和网状结构。将人工神经网络这一科学技术用于故障诊断可以有效弥补传统故障诊断方法知识不全面和缺乏在线诊断能力的缺陷。通过与其他方法的比较，我们不难发现人工神经网络具有较强的自学习能力，但需要一定的时间去进行学习。运用人工神经网络系统进行故障诊断，可看作是从故障现象到故障类型的映射，即能通过故障征兆找到故障原因。基于人工神经网络技术的故障诊断系统既能评估故障严重性，又可以预防一些未发生的故障。这得益于人工神经网络较强的学习能力，使得诊断系统的自适应能力大幅增强^[10]。

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