摘要：全球经济的进一步发展促进了航运业的发展。人们逐渐使用越来越高的标准来要求船舶技术。船舶的核心部件是船舶动力装置，其性能和质量直接影响船舶的整体性能和质量。目前，随着科学技术的发展，船舶动力系统不断更新换代，新型动力系统在船舶工业中得到了广泛的应用。本文就船动力装置故障诊断进行了探讨。
关键词：舰船；动力装置；故障诊断
前言
船舶的推进力主要是由船舶动力装置来提供的，其中蒸汽轮机动力装置和氢燃料内燃机等几种都是船舶动力装置的组成部分。当前在船舶动力装置中占据重要比例的仍然是柴油机动力装置，但是随着科技的不断发展和创新，船舶动力装置的主流追求的是经济性和环保性。所以具体研究船舶动力装置的发展具有非常重要的现实意义。
1 船舶动力装置简介
船舶动力装置主要是指为船舶行驶而提供动力的装置，通过消耗能源来转化能量，并为船舶运行提供动力。船舶动力装置是保证船舶顺利航行，产生、传递、消耗能源的重要机械设备。船舶动力装置主要包括主动装置、辅助动力装置和其他辅机及设备。目前，常见的船舶动力装置的主机一般是以油气资源、核能、蒸汽等能源作为主要动力，人们根据动力装置所消耗的能源不同将其命名为蒸汽机、燃气机、柴油机以及核动力装置等。
2 船舶动力系统的现状
2.1 柴油机动力系统
柴油机动力系统的优势非常明显，比如说：运行安全系数高、功率大等，基于这些优点，我国当前的船舶动力系统主要以柴油机动力系统为主，并且柴油机也作为了船舶主机。一般情况下，将船舶的动力系统按照驱动形式进行划分可以分成2 种：二冲程柴油机和四冲程柴油机。从本质上来说，二冲程柴油机和四冲程柴油机的区别就在于转速不同。二冲程柴油机的转速比较低，二冲程柴油机在应用到动力系统中时一般是采取直接驱动螺旋桨的方式，由于二冲程柴油机的转速低经济性好，可以将它应用在大型远洋船舶上。四冲程柴油机与二冲程柴油机相比，转速要高一些。因此四冲程柴油机一般应用于小型船舶，四冲程柴油机转速高须经过齿轮箱的降速之后，再驱动螺旋桨。当前，柴油机动力系统在我国船舶中的应用比较广泛，我国对柴油机动力系统的研发和操作人员的技术要求也比较高，从柴油机动力系统的应用情况来看，柴油机动力系统在我国的船舶动力系统中具有比较高的核心价值。
2.2 燃汽轮机动力系统
燃汽轮机动力系统的应用在船舶动力系统中。也具有非常大的优势。与柴油机动力系统相比，优势主要体现在燃汽轮机的整体质量和尺寸上。另外，燃汽轮机还具备非常好的加速性能，也给很多的高速客船带来了福利，使其在高速客船中的应用更加广泛。但是燃汽轮机也有着非常明显的缺点，其中最主要的缺点就是燃汽轮机不能实现燃油的充分燃烧。一般的燃汽轮机都需要使用更加清洁的蒸馏油，而且蒸馏油的价格昂贵，如果燃汽轮机不能做到燃油的充分燃烧，那么船舶的耗油量就会提升，船舶的运行成本也会增加。基于这一原因，燃汽轮机也不能被大多数的船舶公司所应用。但是，燃汽轮机的整体质量比较小、重量轻，如果在船舶中装备柴油机组合装置，那么就可以充分发挥燃汽轮机的真正价值，也可以扩大燃汽轮机的适用范围。
3舰船动力装置的智能诊断
舰船动力装置囊括了热力，信号检测，机械，安全防护等多个领域，而且其工作状态与子系统密切相关包括冷却，燃油，润滑等。所以需要从不同的角度来综合研究故障诊断问题。我们根据以往的研究成果，从人工神经网络的方法、模糊逻辑方法、专家系统的方法几个方面进行分析和研究。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆
3.1 关于人工神经网络方法
Artificial Neural Networks（人工神经网络）是最近几年发展起来的一个学科，因为神经网络具有很强的高速寻找优化解的能力、自学习功能和联想储存能力，非常适合应用在解决故障诊断类问题上。舰船的动力装置就好比是舰船的“心脏”他包含了蒸汽动力装置、燃气轮机动力装置、柴油动力装置以及以上装置的组合等，所以其故障诊断尤为复杂，而人工神经网络为舰船动力装置的故障诊断，指出了一个崭新的技术方向。舰船动力装置故障包括机械故障和性能故障，对于机械故障，可以通过两个子神经网络进行诊断，分别输入转数分析信息和振声信号形成集合神经网路诊断系统。用一个子神经网络可以实现对性能故障的诊断，输入一个性能参数，比如：水温，转速，功率等。现阶段的人工神经网络的诊断主要受到提取稳态特性参数的限制，只能针对某个操作点。
3.2 关于模糊逻辑方法
动力装置故障的原因与故障表现特征以及特征参数值用图像表现发现其呈现非常复杂的非线性对应关系。这种模糊的关系是由于故障与故障表现特征之间的不确定，还有故障与故障表现特征的概念形容不精确造成的。所以某种故障是否存在并没有清楚的界限，而是符合某种隶属度分布。模糊逻辑故障诊断恰巧利用了这个特性，它根据当前的故障表现特征，在模糊规则库中与规则进行匹配处理，表达模糊信息，进行合理的不确定性推理，最后得出对应的故障诊断结果。
3.3 关于专家系统方法
专家系统是人工智能的一个重要分支，它是一种通过模拟专家的思维过程，能够运用专家积累多年的经验和专业知识解决问题的系统。在1986 年费根鲍姆等人成功研制出第一个专家系统后，专家系统开始快速发展，被应用在各个化工、军事等领域中，诊断型专家系统可以根据观察分析舰船故障的表现特征，在知识库中获得资料，推理出出现故障特征的原因以及解决故障的方法。美国，法国等航运业发达的国家也在热参数诊断方面先后开发了船舶柴油机性能诊断系统，我国部分学校也做了相关研究，但可靠实用的设备较少。
4监测诊断技术的应用
4.1监测诊断与使用管理
运用监测诊断技术可以保证机器设备的正常使用，避免发生意外事故，例如，在对xx舰船的燃气轮机动力装置进行油液检测时，通过光谱测试发现滑油中Cu(铜元素)磨粒浓度超过正常标准，最高达到165ppm。分析诊断后认为，是燃气轮机动力装置中推力轴承自由端的推力瓦问题，需进行拆检。拆开检查发现推力轴瓦有线性划损，推力轴瓦背面的销钉孔有变形损坏的情况，相应的定位销也出现同样情况，且有松动痕迹，监测诊断部位准确。通过及时维修，燃气轮机动力装置能够继续正常使用，保障了舰船的正常运作。
4.2监测诊断与舰船维修
舰船都有计划修检，按照相关规定对部分设备进行拆检，但是如果设备运行良好，对设备进行拆检不但影响了典型故障曲线，增加了机器设备的磨合期，还浪费了人力、物力和财力；相反，如果按照规定修检，本次不包含在内的设备，实际上已经存在隐患了，那么，本次修检就出现了遗漏，容易引发安全事故。监测诊断技术可以通过监测、分析数据找出故障问题，给出修检意见就可以避免过修检或者遗漏修检的情况，为计划修检提供了科学的依据。
结束语
监测诊断技术，实际上就是预测机器设备的可靠性，通过掌握设备的运作状态来确定其整体或者部分是否正常，并对其部位，原因、危险程度等进行辨别和评估，来预报故障，避免了发生危险事故，造成不必要的经济损失，提高了生产效率的同时也节约了成本，它除了可以在舰船动力装置上使用，也适用与各个工业领域。
参考文献
[1]刘峻华，孟清正，杨涛，等．船舶动力装置可组态智能故障诊断系统设[J], 中国舰船研究，2017，06(2)：77-80．
[2]刘峻华，孟清正，杨涛，张聘亭．船舶动力装置可组态智能故障诊断系统设计[J]，中国舰船研究，2017,02：77-80．
论文作者:刘金波
论文发表刊物:《基层建设》2019年第7期
论文发表时间:2019/6/25
标签：动力论文; 船舶论文; 装置论文; 舰船论文; 机动力论文; 柴油机论文; 系统论文; 《基层建设》2019年第7期论文;