摘 要

永磁同步电机的飞速发展，和各项技术的不断进步，推动了船舶电力推进系统快速发展。电力推进能否正常运行对船舶安全意义重大，如果在行驶中遇到故障，如何能够快速定位并解决就成了重要课题之一，本文以船舶电力推进系统中常见故障为例，在Simulink平台上搭建仿真并提取故障模型数据，以“烟大轮”作为母型船，模拟经济航速下船舶各项启动数据。

在此基础上，对常见的故障机理分析并搭建不同故障模型，例如逆变器开关开路故障，推进电机相间短路及单相接地故障，用小波变化和小波包原理提取故障特征模型。

利用前文的数据，通过研究BP神经网络和支持向量机算法的原理，在Matlab搭建模型，模拟比对数据进行分析，找出其中的优缺点。

关键词：船舶电力推进系统;故障诊断；小波包原理；BP神经网络；支持向量机算法

Abstract

The rapid development of PMSM and the continuous progress of various technologies have promoted the rapid development of marine electric propulsion system. Whether electric propulsion can operate normally is of great significance to the safety of ships. If there is a fault in the operation, how to locate and solve it quickly becomes one of the important topics. This paper takes the common faults in the electric propulsion system of ships as an example, builds simulation and extracts the fault model data on the Simulink platform, and takes "Yantai large ship" as the carrier ship to simulate the start of ships under the economic speed Dynamic data.

On this basis, the common fault mechanism is analyzed and different fault models are built, such as inverter switch open circuit fault, propulsion motor inter phase short circuit and single-phase ground fault. The fault feature model is extracted by wavelet change and wavelet packet principle.

Using the previous data, by studying the principle of BP neural network and support vector machine algorithm, build a model in MATLAB, simulate and compare the data, find out the advantages and disadvantages.

Key words：Marine electric propulsion system; fault diagnosis; wavelet packet theory; BP neural network; support vector machine algorithm.

目录

摘 要 I

Abstract II

目录 1

第一章 绪论 3

1.1研究目的和意义 3

1.2国际上研究现状 4

1.2.1船舶电力推进系统发展现状 4

1.2.2故障诊断技术研究发展现状 4

1.2.3电力推进系统故障诊断技术现状 5

1.3本文采用的方法 6

第二章 船舶电力推进系统 7

2.1船舶电力推进系统基本构成 7

2.2永磁同步电机的数学模型 8

2.2.1三相静止坐标系下永磁同步电机模型 8

2.2.2永磁同步电机的坐标变换 10

2.2.3同步旋转坐标系下永磁同步电机模型 11

2.3船桨数学模型 12

2.3.1船舶阻力特性 12

2.3.2螺旋桨数学模型 13

2.3.3船桨动态数学模型 13

2.4船舶电力推进系统仿真建模 14

第三章 船舶电力推进系统故障特征提取 20

3.1故障机理分析 20

3.1.1逆变器的IGBT开路故障 20

3.1.2永磁同步推进电机单相、相间电气故障 24

3.2小波包原理 29

3.2.1小波变换 29

3.2.2小波包变换 30

3.3基于小波包的船舶电力推进系统故障特征提取 32

第四章 基于数据驱动的电力推进系统故障诊断研究 36

4.1 BP神经网络 36

4.1.1 BP神经网络基本结构 36

4.1.2 BP神经网络算法原理 37

4.1.3基于BP神经网络的电力推进系统故障诊断设计 38

4.2 SVM算法 40

4.2.1 SVM算法介绍 40

4.2.2基于SVM的电力推进系统故障诊断方法设计 40

4.3 SVM与BP神经网络仿真实验对比分析 41

第五章 总结与展望 42

5.1总结 42

5.2展望 42

致谢 44

参考文献 45

第一章 绪论

1.1研究目的和意义

船舶电力推进系统自上个世纪以来被广泛应用，可是在技术和理论知识方面影响下，它的发展比较缓慢，实用范围十分狭窄。各种技术的不断发展为电力推进技术的精进提供了契机。包括电子技术和集成电路技术还有自控理论在内的种种研究。一齐推动了技术的进步。同时永磁电机在第三代永磁材料的研制成功，超导技术和燃料电池方面也取得很大的研究进展^[1]。以上的种种突破无不预示着船舶电力推进系统的进步已是必然。不再和以前一样，如今这些技术在各种商业或军事用途的船只上都获得了广泛的使用，突出体现了其拥有的价值和背后可挖掘的前景。

据统计，近些年新建或在建的船舶中，超过了30%的推进装置应用到电力推进系统^[2]，电力推进在船舶中的广阔前景是毋庸置疑的。

相比于传统的常规机械推进，电力推进优点如下 ^[3][4][5]：首先船只上的设备可以自由布置，可以对轮船的运行进行降噪，其次可以节能减排，降低能耗，而且相比较传统运行方式电力推进的操作性大大降低，最重要的是节约了人力的成本，更多人员可以去到更有价值的行业和岗位，从另一方面也使物尽其用，实现自己的意义。

电力推进系统的可靠性于船只生产运营息息相关，密不可分，若故障可以快速并且精准的被发现，实行行之有效的修理将会大大减少损失。那么有效并且及时的找到故障，并且进行故障修理与后续维护，成为了所有进行这方面研究的共同难题。