柴燃联合动力装置状态监测系统数据存储策略研究

高建华 刘永葆，2

1海军工程大学 船舶与动力学院，湖北 武汉 430033

2华中科技大学能源与动力工程学院，湖北武汉 430074

柴燃联合动力装置状态监测系统数据存储策略研究

高建华1刘永葆1，2

1海军工程大学 船舶与动力学院，湖北 武汉 430033

2华中科技大学能源与动力工程学院，湖北武汉 430074

研究柴燃联合动力装置状态监测系统的组成及基本体系结构，针对其测点多、数据采集量大的特点，引入一种新的数据存储优化策略，在保证数据存储的安全性和有效性的同时，节约存储空间，为动力装置的故障诊断和技术状态评估提供依据。

柴燃联合动力装置；状态监测系统；数据库；数据存储；故障诊断；

1 引言

柴燃联合动力装置充分发挥了柴油机经济性好和燃气轮机功率大、比重量小等优点。典型的舰用柴燃联合动力装置主要由燃气轮机、柴油机、离合器、齿轮箱、轴系、调距桨和大量的附属系统构成。在低工况时装置采用柴油机推进，可以避免燃气轮机在低工况时油耗过高的问题，同时该装置还具有起动快、备航时间短、机动性好等优点［1-2］。目前，柴燃联合动力装置已日益成为各国海军护卫舰和驱逐舰的主要动力形式。与此同时，发达国家的柴燃联合动力装置的自动化程度越来越高，其状态监测系统已将控制、监测、运行管理、故障诊断、维修结合起来，形成多层次、全寿命周期的综合监测、诊断和评估平台［3－7］。

近年来，我国采用柴燃联合动力装置的舰船也越来越多，但总体说来，这种类型动力装置的运行管理、状态监测、故障诊断、维修的经验还处于积累阶段。要准确评估柴燃联合动力装置的技术状态、预先发现故障并提出科学合理的维修决策方案，必须对大量的动力装置运行历史数据进行科学分析，并以此结果作为决策的依据，这是现代舰船科学管理的基本要求。舰用柴燃联合动力装置的测点非常多，单位时间产生的数据量非常大，在现有条件下将动力装置运行时的所有监测数据全部保存下来不太现实。因此，有必要开展数据存储策略的研究，使得在剔除大量冗余数据的同时，又能够保留有用的数据供分析之用。

2 柴燃联合动力装置状态监测系统

柴燃联合动力装置状态监测的技术目标主要包括：实时故障监测和报警、趋势分析和预测、离线技术状态分析［8-9］。通过对舰船燃气轮机和柴油机有效的状态监测是充分发挥燃气轮机和柴油机性能的重要途径。

通过将状态监测技术与全寿命周期的一体化控制技术、故障诊断技术的有效融合，广泛应用网络技术，将其与现有的分布式控制系统技术相结合，将使联合动力装置的控制与监测系统达到高度的信息集成，从而在整个动力系统的全寿命周期里，实现基于运行优化、寿命管理，以及运行安全可靠性、故障分析与诊断等的一体化控制与状态监测技术的应用。新型舰船联合动力装置状态监测系统采用多层次的状态管理体系结构。这种结构以计算机快速网络技术为支撑，集成状态监测和状态评估，为舰船现场操作和维修人员提供状态特征、状态变化趋势以及故障诊断方法，也为离线技术分析提供必要的信息，并全面补充和协助舰船燃气轮机和柴油机的故障诊断、检测和维修决策。

舰船柴燃联合动力装置状态监测系统基本体系结构如图1所示。从图中可以看出，数据存储子系统在整个状态监测系统中扮演着一个非常重要的角色，无论是在线状态监测还是离线状态监测都离不开它。

图1 状态监测系统体系结构图

3 数据智能存储优化策略

某型舰柴燃联合动力装置状态监测系统约有1 000个左右的测点需要监视。各测点通过RS422总线与状态监测系统中央站相连，并按一定策略轮流向中央站发送数据。数据的主要内容包括节点位置号、节点名称、测点当前工作状态、测点目前测得的数据及数据测得的时间等，每个测点单次发送的数据量一般为几百个字节，正常情况下系统运行24 h产生的数据约为6 G。因此，1个160 G的硬盘若不采用一定的存储策略大约只能存储28天左右的数据。

为解决数据存储的容量瓶颈问题，提高数据库的检索效率，同时确保数据存储的有效性和安全性，这里引入了一种新的智能化数据存储优化策略，主要包括以下几个方面的内容。

3.1 采集数据预处理

为提高检索速度同时避免数据量过大造成数据溢出，应减小保存的数据量。但为了分析和决策，又不能遗漏有价值的数据，需对采集的数据进行分析，有选择地进行存储。因而，必须根据状态监测的需要，分析哪些数据不需要保存，哪些数据需要短时间保存，哪些数据需要长期保存等，最后根据分析结果将需要保存的数据导入数据库［10］。

对于舰船联合动力装置而言，由于齿轮箱的减速比是一定的，因此无论是工作在柴油机模式下还是工作在燃气轮机模式下，两种机型均是在一个工况变化比较大的情况下运行。对于燃气轮机而言，在升工况过程中可能会发生燃气发生器超温、压气机喘振以及动力涡轮超速等多种危险情况。对柴油机而言，它的大部分故障也往往是发生在工况剧烈变化的过程中。针对这一情况，如果采用通常的采集数据存储的方法，即采用按照给定时间间隔保存数据或分段间隔的数据库入库方案，则需要保存的数据量较大，而且容易出现有效数据丢失以及数据检索性能不稳定等现象。

考虑到舰船主要是通过车钟来控制其航速，其实质就是通过改变燃气轮机或者柴油机的工况来增加或减小螺旋桨的转速达到控制航速的目的。这里采用的数据预处理技术主要原理如下：

1）如果舰船的车钟命令不变，且实际连续一段时间测得的参数仅在极小的范围内变化，则采集到的数据送往数据库的频度将自动降低；

2）如果车钟命令改变，如由“两进三”变为“两进四”，则这个变化过程中的数据必须送往数据库；

3）虽然车钟命令保持不变，但被测参数（例如振动情况、燃气轮机动力涡轮前温度等）发生可以感知的变化，则采集数据送往数据库的频度自动增加；

4）燃气轮机及柴油机在以前很少运行的工况下（如110%工况），数据库中这个工况的数据量很少，则采集数据送往数据库的频度自动增加。

3.2 多层数据库存储机制

由于系统记录的数据量非常大，数据种类繁多，包括动态车钟信息、近1 200个测点的循环变化的运行参数值、报警信息、系统故障信息数据。为保证数据的存储可靠性、存取速度和查询效率，设置了多层数据库机制，将数据库分为访问层、计算层和操作层，该结构如图2所示。采用这种三层数据库结构可明确地进行数据库分割，使其在逻辑上各自独立，在硬件实现放于同一计算机上。操作人员通过表示层上的用户接口与应用程序交互，完成数据的存储和访问功能，通过这种结构既提高了数据存取速度又提高了查询效率［11］。

其中，访问层主要负责与用户会话的交互，需要为用户提供强劲的数据检索和管理功能，设计时需同时考虑在线状态监测和离线状态监测两种需求的前台图形用户交互形式，处理用户输入的验证和向应用服务器提出检索请求。

中间层是整个系统设计的核心，它一方面为客户端提供共享服务；另一方面也是进行数据库物理位置定位，为数据库提供透明访问，进行性能调整等。它包括4个方面：第一，提供安全认证，用户与密码验证，数字认证等；第二，负责平衡同一时间的大量负载请求和性能调整；第三，编制各种业务逻辑；第四，负责数据库的物理定位，为数据库提供透明访问。

基础数据库设计的重点在于设计数据表及其之间的相关关系。由于系统数据量大，如果建立单一数据库体系，检索查询和数据分析实时性能将得不到满足，因此在设计基础数据库时采用分库保存的策略改善其性能。根据数据源类型的划分，基础数据库主要由5个子数据库构成：监测参数数据库、报警记录数据库、车钟信息数据库、故障信息和历史数据数据库，其中前4个子数据库主要是供舰上人员在线状态监测使用，而历史数据库则主要供基地级离线状态评估使用。历史数据库记录的数据来源前面4个数据库，它将一些对机组性能评价和趋势分析有价值的数据入库。历史数据库主要用来从动力装置装舰使用开始的整个生命周期来综合评价其性能和对动力装置未来情况做出中长期趋势分析。

4 应用实例

文中所讨论的数据存储策略已在装舰使用的“某型舰动力装置数据采集与分析系统”中进行了应用。该系统能够完成对CODOG动力装置和电力系统运行过程中的所有机电状态参数、监控系统的状态、辅助系统设备的运行状态、损管设备的运行状态、车钟命令、故障报警信息进行全方位的采集与存储，可以便捷地调阅任意参数的历史数据，对重要参数自动进行历史数据对比分析。同时还可以对故障信息进行统计管理，分析相关故障的发生概率。系统的结构框图如图3所示。

该系统通过采用包括数据预处理技术和数据库优化设计技术在内的智能存储优化策略，大大减少了硬盘上保存的数据量，提高了数据检索能力。试验表明：动力装置运行一段时间后，在工况变化频度较小的情况下，例如，某舰由北海某港口出发，航行数10 h后到达南海某海域，整个航行过程中，采用智能存储优化策略后可节约70%左右的存储空间，大大缓解了存储容量的瓶颈问题。图4为系统采用数据存储策略前后占用硬盘空间的对比示意图。

5 结束语

本文以舰用柴燃联合动力装置状态监测系统为研究对象，针对其测点多、数据采集量大的特点，提出了一种新的数据采集存储优化策略，并成功应用于海军某型装备，对于准确评估舰用柴燃联合动力装置的技术状态、预先发现故障具有重要的意义。

该数据存储优化策略对于采用汽轮机、燃气轮机发电的电厂状态监测系统及其它旋转机械的状态监测系统同样具有一定的参考价值。

［1］ 李淑英，李杨，孙聿峰.柴—燃联合动力装置的实验研究［J］.燃气轮机技术，2007，20（1）：58-62.

［2］ 张仁兴，贺星，刘永葆，等.舰船柴燃联合推进系统的可靠性分析［J］.船舶工程，2006，28（6）：18-20.

［3］ KACPRZYNSKIG J.Poseidon：t he USNavy＇s c omprehensive h ealth m anagement s oftware for LM2500 MCTs［C］//Proceedings of ASME／IGTIT urbo E xpo Conference， June 16-19，2003，Atlanda，Georgia. USA：International Gas Turbine Institute，2003，3：483-488.

［4］ KACPRZYNSKIG J.Roemer，h ealth m anagement s ystem d esign，d evelopment， s imulation and c ost／b enefit o ptimization［C］//IEEE， Big Sky， MT，2004.

［5］ BYINGTON C S，ROIMER M J，KACPRZYNSKI G J，etal.Prognostic e nhancements to d iagnostic s ystems for i mproved c ondition-b ased m aintenance ［C］//2002，IEEE，Aerospace Conterence Proceedings，Vol.6.Big Sky，MT：US.9-16 Mar.2002.

［6］ BYINGTON C S.Prognostic Enhancements to g as t urbine d iagnostic s ystem［C］//Proceedings of IEEE，2003.

［7］ BYINGTON C S，ROEMER M J，WATSON M J.Prognostic e nhancements to d iagnostic s ystems （PEDS） a pplied to s hipboard p ower g eneration s ystems ［C］//Proceedings of the ASME／IGTI Turbo Expo 2004：Power for Land， Sea，and Air June 14-17，2004，Vienna Austria.International Gas Turbine Institute， 2004.

［8］ 田颖，孙聿峰，李淑英.舰船CODOG实验台监控系统研究［J］.哈尔滨工程大学学报，2002，23（4）：29-32.

［9］ 刘九七.一种新的舰船燃气轮机状态监测系统［J］.燃气轮机技术，2005，18（2）：27-30.

［10］李陶深，苏一丹，李劲.一种基于分布式技术的工程数据存储管理策略［J］.广西科学，2003，6（3）：181-183.

［11］陈波，马孝江.故障诊断专家系统中的数据库子系统设计［J］.机械工程学报，2006，38（4）：186-189.

Data Storage Method of Condition Monitoring System for CODOG Power Plant

Gao Jian－hua1 Liu Yong－bao1，2
1 College of Naval Architecture and Power，Naval Univ ersity of Engineering，Wuhan 430033，China 2 College of Energy and Power Engineering， Huazhong Univ ersity of Science and Technology，Wuhan 430074，China

The compone nt and architecture of CODOG power plantmonitoring system were studied in this paper.For the power plant has a large amount ofmeasure points and collected data， a new data storage method was introduced，which ensures the safety and effectiveness for data storage，saves a great deal of storage space， and provides the basis for fault diagnosis and technicalassessmentof power plant.

CODOG power plant； condition monitoring system； data base； data storage； fault diagnosis

TP391.9

A

1673－3185（2010）04－44－03

10.3969/j.issn.1673-3185.2010.04.010

2009－06-11

国防预研基金项目（10101020103）

高建华（1982－），男，讲师，博士研究生。研究方向：船舶动力装置故障诊断与控制运行。E-mail：conj e wa＠ 163.com

刘永葆（1967－），男，副教授，博士研究生。研究方向：船舶动力装置状态监测及故障诊断