舰船电力系统故障诊断综述

刘华龙

（海军驻四二六厂军事代表室,辽宁 大连 116000）

舰船电力系统故障诊断综述

刘华龙

（海军驻四二六厂军事代表室,辽宁 大连 116000）

摘要：舰船电气系统的故障诊断对于舰船安全保障以及战斗效能发挥着重要的作用，一旦舰船文献问题可以及时的解决，确保舰船系统有序运行的状态，本文从舰船电力系统故障诊断进行了分析。

关键词：舰船电力系统；故障诊断；分析

0　引言

船舶行业的不断发，对于船舶电力系统质量要求更为严格，对于系统的故障检测和故障诊断的技术要求很高，故障检测是系统存在故障，故障诊断是对故障检测的内容进行诊断定义，这是广义的诊断，狭义的是指对电力系统出现的各种故障种类、大小、时间、具体部位进行确定，对船舶电力系统进行故障诊断是保障系统稳定、安全运行的技术保障，不断的提升电力系统的故障诊断技术，电力监控系统要不断的将其性能完善，推进电力系统工作效率，确保船舶系统的正常、高效运行。

1　电力推进控制系统结构与功能模型

故障诊断功能模型框图与控制系统功能模型框图。船舶电力推进系统故障诊断的建立与容错控制模型的建立，需要做的第一步是找出影响电力推进系统影响外部海况的因素，还有需要分析找出电力推进系统内部故障的类型，从而对系统故障的检测和诊断提供依据；同时对系统运行中各种状态在操作过程出现的互斥性进行分析，一旦出现错误诊断，可以提供依据。其中，可以及时发现测量系统中存在或是发生传感器故障就是信号校验模块，这是它的基本任务，将故障中受到污染的数据进行处理，测量出实际真实的数据，为系统控制以及人工操作提供有效的数据支持。通过处理后的信号，更加的有利于电力系统分析干扰能力的推进，同时可以提升工况故障的诊断准确性。校验后的测量信号是扰动分析模块估计系统主扰动变量，从而可以提供必要的扰动控制信息。

预定的工况分析可以对系统当前所处的工况进行准确的分析，包括正常工况、异常工况、应急工况。工况分析的结果可以被决策支持模块接受，在对当前的自动识别系统运行和操作中，决策支持模块可以为操作人员提供信息决策的信息，提升操作的准确性。为了避免在操作中，操作人员错误的设置操作阻断模块，此系统只允许为正确的操作进入系统，利用软件对于错误操作的提示，阻断并且提示错误的操作。应急控制方案的执行显现，是通过应急控制模块将系统处于临界紧急状态，从而进入应急工况。作为一个备用的控制方案，容错控制目的是在系统处理异常工况，即非临界紧急工况的时候，可以对某些指标指数仍然可以降低，确保系统在一定的时间内安全运行，对于系统中出现的不同因素的故障和运行工况，通常来说，可以采用控制系统重组或重构的方法调整控制系统的结构或参数。

2　舰船电力系统故障诊断基本方法

2.1基于数学模型的方法

使用这种方法需要建立精确的数学模型，这类诊断的代表方法就是使用状态估计法和过程参数估计法。模型的选择要根据适合的模型诊断，或是根据过程参数的变化进行选择。在大型船舶发电机转子线圈匝间短路故障发生时，有其机械特征和电磁特征，利用数学模型可以对故障进行处理分析，提出对称分量法的分析和诊断匝间短路故障的方法，同时,这种分析方法也可以对电流故障（中性点接地系统在发生常见短路故障时）、电压（瞬态变化）进行分析，可以及时准确的分析出故障类型和部位，最大程度上减少故障给电力系统带来的损失。数学模型的方法在舰船结构模型已知的情况下或是动态可建模时都是可以使用的，并且有很大的优势。数学模型的方法可以对舰船运动的动态性和实时诊断深入的进行反映，不过受到当前我国舰船系统中电力设备不具备通用型，多为专研结构，因此在工程应用中建立的数学模型很难精确，在工程中使用的范围也不是很广泛。

2.2基于故障树的诊断方法

故障树分析方法是将舰船电力系统故障分为几个大项的事件，一旦故障出现，要逐级的排出对故障事件进行排除，最后找到故障原因。一旦系统出现故障，沿着故障树不断提问“为什么出现这种现象？”对故障树采取启发模式进行故障的搜索，利用人类的思维模式，因而这样的方法是容易理解和接受的，在使用故障树分析法之前，要对这种方法诊断故障存在的不足之处要了解和掌握：其一，应用这种方法的使用时间长，使用难度大，建树的过程是复杂的，因而遗漏和错误是容易发生的；其二，在系统建立时，局部的正确和失误都是存在的，因而误差的产生不可避免。

2.3基于神经网络的诊断方法

人工神经网络的特点是卡可以和其他诊断方法结合，对于解决舰船系统中复杂的设备诊断取的了很好的效果：自适应遗传算法用于优化BP神经网络的权值和阈值，并结合船舶主机轴系故障诊断的实例，能有效克服BP神经网络容易陷入局部极小点和收敛速度慢等缺陷，计算速度也明显改善。基于人工神经网络的诊断方法主要是避免了专家系统故障诊断所面临的知识库构造等难题，不需要推理机的构造。

2.4基于数据融合技术的诊断方法

在舰船电力诊断故障系统中，将基于数据融合技术在数据模型的检测层提出自适应加权数据融合算法；在特征层提出基于灰色优势分析的数据融合算法；在决策层提出基于D-S证据理论的数据融合算法。这些算法的出现，对于传统电力系统故障中一些数据的处理问题，可以有效的解决避免，对于舰船电力系统诊断的特殊性有着较高的适应性，对于系统中存在的不稳定性因素可以有效的消除，确保系统出现故障可以精确可靠的诊断出来。这种方法的的瓶颈就是如何保证推理机制的正确性，降低系统的使用难度和人为影响诊断结果的影响，提升信息的准确性。

3　结 语

做好舰船电气系统故障诊断，要建立相关的故障诊断系统，同时要有专业的故障维修人员，一旦故障即将发生，系统会出现提示，维修人员及时解决，确保舰船在一个有序高效的环境下运行，因此，选择一个适合的电力系统故障的处理方法是非常重要的，本文详细的分析了几个解决电力系统故障的方法，要根据故障的不同选择适合的处理方法，保障电力系统安全、稳定的运行。

参考文献：

[1] 周炼，廖瑛，曹登刚，李磊.组合故障诊断技术在船舶柴油发电机组上的研究[J].电脑应用技术,2007（01）.

[2]陈佳，王建华，张冰，朱志宇.船舶电站故障诊断中的数据融合算法[J].电力自动化设备,2006（03）.