分布式資源環(huán)境下船舶動力設備診斷系統(tǒng)的關鍵技術研究.pdf

1、船舶動力設備是船舶的關鍵部件，對其進行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷受到國內外學者和研究機構的廣泛關注。在船舶動力設備的故障診斷中，判據(jù)知識欠缺一直是制約其發(fā)展的一個關鍵因素，為此非常需要構建一個分布式的船舶動力設備故障診斷的資源環(huán)境，在這個資源環(huán)境下能共享診斷數(shù)據(jù)、案例和知識，并利用數(shù)據(jù)挖掘等技術從中提煉出新的診斷判據(jù)。
　　 針對目前船舶動力設備故障診斷研究領域的研究工作基本處于相互分離狀態(tài)的現(xiàn)狀，論述了構建船舶動力設備狀態(tài)監(jiān)測和故障診

2、斷分布式資源環(huán)境的重要意義；分析了構造分布式資源環(huán)境的幾個關鍵問題，定義了分布式資源環(huán)境中的角色分類和角色功能，論述了資源的分類特征和表述方法；給出了分布式資源環(huán)境體系結構和創(chuàng)建步驟，為推動船舶動力設備故障診斷系統(tǒng)真正走向實用建立堅實基礎。
　　 對狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷中的儀器設備特征分類進行深入分析，實現(xiàn)了串口類型儀器數(shù)據(jù)的自動高效采集集成，同時利用文件夾監(jiān)控方式和消息通信方式實現(xiàn)了自帶電腦型儀器的網絡化數(shù)據(jù)集成；在此基礎上構建

3、了監(jiān)測分析實驗中心的自動化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，經實際運行驗證，取得良好效果；提出并實現(xiàn)了基于聚類相似度分析的分析儀器數(shù)據(jù)格式分析算法，為對加密型儀器設備數(shù)據(jù)進一步利用奠定了很好的基礎；針對船舶移動工況，論述了在狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷中集成機務維護信息的必要性，利用程序腳本代碼自動生成技術方便高效的解決了機務維護信息修改后的集成問題；這些技術的運用，提高了檢測信息的集成度，為更好地在分布式資源環(huán)境下利用這些數(shù)據(jù)建立堅實的基礎。
　　 獲取判

4、據(jù)知識一直是設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷中的難點。傳統(tǒng)的獲取方式是依靠不斷總結專家的經驗，但所形成的診斷知識不一定準確和高效。借助于網絡環(huán)境，將擁有相同設備的不同公司、用戶組織成一個整體，將各自在實際監(jiān)測診斷中收集的原始數(shù)據(jù)和形成的診斷判據(jù)知識共享，借助于知識挖掘、信息融合等方法，可形成準確度更高的判據(jù)知識。文中討論了在船舶動力設備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷領域中應用數(shù)據(jù)挖掘方法來獲得診斷知識的途徑；針對數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法，提出并實現(xiàn)了一種新的譜系

5、圖生成算法；分析了傳統(tǒng)正態(tài)分布方法獲取監(jiān)測數(shù)據(jù)基線的不足，介紹了用最大熵方法計算判據(jù)基線值的過程，通過.net編程語言實現(xiàn)了最大熵算法程序，分析了最大熵方法的應用要求，針對柴油機臺架試驗數(shù)據(jù)用最大熵方法和正態(tài)分布方法分別計算了油液光譜分析元素濃度絕對值的判據(jù)和變化率判據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行了分析，得出了最大熵方法挖掘判據(jù)基線的前提條件要求；針對目前數(shù)據(jù)挖掘方法發(fā)展變化非常迅速的特點，提出了用反射技術來構建可擴展式數(shù)據(jù)挖掘應用系統(tǒng)的方法，對分布

6、式資源環(huán)境的創(chuàng)建有非常重要的意義。
　　 分析了船舶動力設備故障診斷知識的特征，提出了用數(shù)據(jù)庫技術來保存產生式規(guī)則知識的體系，研究了相應的存儲結構，提出了一種方便靈活的動態(tài)知識匹配診斷方法。針對目前故障診斷中，有些知識是模糊性的，還無法表示為規(guī)則，只存在相應案例樣本的情況，實現(xiàn)用神經網絡來保存該類型知識，并編程實現(xiàn)了神經網絡的構造、訓練、保存、加載和診斷，對分布式資源環(huán)境提供了有力的支持。
　　 論述了知識服務的概念和意