船舶舵机系统全寿命周期智能化及其理论体系

孙玉伟，程凯，袁成清，白秀琴，汤敏

(武汉理工大学 a.能源与动力工程学院；b.国家水运安全工程技术研究中心可靠性工程研究所；c.交通部船舶动力工程技术交通行业重点实验室，武汉 430063)

当前船舶向着大型化和智能化的方向发展，船舶舵机系统愈加庞大和复杂，针对提高舵机可靠性、减少重量以及提高舵效方面，从全寿命周期的维度提出舵机智能化的理论体系具有重要意义。为此，从船舶舵机发展历程入手，分析当前船舶舵机系统的现状和面临的挑战，并从体系架构和技术路线两个方面分析船舶舵机系统智能化发展理论体系及关键技术。

1 船舶舵机系统技术发展现状与挑战

1.1 船舶舵机系统发展现状

1.1.1 舵机传动方式

在船舶舵机的发展过程中，其传动方式主要经历了从蒸汽到电气再到液压的转变。自1990年代至今，各舵机生产厂家开始尝试各种手段不断提高舵机产品的总体性能，包括：设置油箱液位报警开关、自动或人工隔离系统、提高阀控型舵机的功率应用范围，减小泵控型舵机液压管路中压力；半闭式系统的应用逐渐增加等。

1.1.2 舵机遥控系统

舵机的遥控系统可分为机械式、电气式、液压式。由于液压式遥控机构反应迟钝、对温度变化敏感、成本高等缺点，已不适应现代船舶舵机系统，逐渐被淘汰；机械式遥控系统则更多的应用于小型船舶；电气式遥控系统由于其灵敏性高、故障率低的优点，广泛应用于现代船舶舵机系统中[2]。

1.1.3 舵机自动控制系统

20世纪80年代开始，智能控制算法不断发展完善，包括模糊PID控制、神经网络算法等各种新型自动控制算法被应用到船舶控制中，即智能自动舵[3]。

1.2 船舶舵机系统面临的挑战

舵机设备作为船舶配套典型产品类型，是智能船舶发展必不可少的组成部分。当前船舶设备的智能化发展水平不平衡，舵机设备的智能化发展仅停留在系统控制层面，在可靠性方面尚缺乏智能化的自决策和自适应功能，无法最大程度兼顾全寿命周期内经济性和可靠性的要求[4]。

在经济性方面，船舶运营成本之所以逐年上涨，主要因素在于船员的工资和设备的维修方面。智能化船舶要求减少人员配置甚至实现船舶无人化运维，一方面舵机的运行离不开人的参与，另一方面诸如液压缸漏油、密封圈失效等故障时有发生，这就需要船员对其进行不定期的检查与维修。随着船舶智能化水平的提升，故障自诊断技术、舵机操作维护的无人化发展可有力推动人力成本的降低[5]。

在可靠性方面，船舶一旦发生事故，可能会造成人员伤亡、污染品泄露等事故。当船舶在某些恶劣海况下航行或在港内航行时，前者舵机工作需要克服的负载力会变大，后者对舵机的灵敏性是很大考验。这就要求舵机在提高可靠性的同时，还要对舵可靠性进行实时监测，另一方面在舵机可靠性降低导致发生故障时，可以实现远程故障诊断、设备预测性维护，以保证智能船舶在航行过程中的安全性[6]。

2 舵机系统智能化体系架构

根据船舶舵机系统的物理结构，构建舵机智能化功能架构见图1。

图1 智能化舵机体系架构

船舶舵机智能化系统物理架构包括：舵机系统层、设备层，以及数据采集层，每一层在舵机智能化技术应用中承担不同的功能。舵机系统层指的是舵机智能集成管控平台，其智能化功能包括设备集中智能化管理、设备智能化控制以及设备间的智能化协同工作等；设备层是实现控制船舶航向功能的执行机构，主要是指船舶舵机系统设备，其智能化特点指的是寿命预测设备故障诊断、可靠性评估及预测、无人操控等；数据采集层主要由传感器、信号采集设备，以及信号传输设备组成，其智能化特点包括信号的识别、数据的采集等。针对所划分舵机体系结构，各功能层研究重点如下。

1)舵机系统层。通过对机电液设备智能化关键技术的研究，搭建系统级智能管理网络，为系统的工作提供智能决策、自动控制、数据集成与分析、智能能效管理等技术支撑，提升设备间互相联通协同工作的能力，降低系统工作成本，提高系统的可靠性与工作效率。

2)设备层。针对舵机设备智能化发展需求，对设备运行状态的实时监测数据实时存储，将历史数据与存储的状态监测数据进行对比，根据推理规则进行故障的智能诊断同时实现设备的自动化控制，实现设备的智能化，提高设备的可靠性。

3)数据采集层。这一功能层主要包括传感器，舵机系统智能化需要大量的基础数据的采集，这就要求传感器可以采集设备性能参数、测点震动参数以及压力参数等状态信息，同时在现有基础上提升灵敏度，将所采集信号识别处理后通过CAN总线发送到上位机进行监控处理，满足设备智能化所要求的数据采集能力。

除此之外，舵机智能化还需要智能化工业网络、通信技术、云平台和数据处理等技术及其标准体系的支撑，包括:数据标准、智能化通用技术标准、安全标准等。

3 舵机系统智能化技术路线

舵机系统智能化技术主要采用分布式智能化的基本思想，即：在系统设计阶段即考虑用户对舵机系统智能化的技术需求，通过各设备并行发展实现系统级智能化，进而实现对智能船舶实现诸多智能化功能的有力支撑。其技术路线主要涵盖用户智能化需求分析、系统级设计、实验调试以及智能运维管理等4个阶段，见图2。

图2 船舶舵机智能化技术路线

1)用户智能化需求分析。针对用户对舵机智能化需求，在保证舵机功能的前提下，同时关注系统的可监测性、可靠性、全寿命周期智能运营管理。对于系统的可监测性，用户需要舵机系统实现故障诊断、故障报警和显示等功能，要明确监测目标，针对不同的监测目标制定不同监测策略，同时要兼顾监测元件的选择和部署；对于系统的可靠性，将舵机分为机械、液压、电气3个系统，根据甲板机械FMECA规范、甲板机械FTA规范，做好故障分析，充分利用分析结果做好各系统零部件的可靠性分配，最后制定一套智能化舵机可靠性评价方案；对于用户在舵机全寿命周期的运营管理，要以节约人力成本为目标，聚焦舵机设备故障的智能诊断与预测、远程运维、远程操控等。

2)系统级设计。对于舵机的系统级设计，除了要满足甲板机械功能需求和设计规范外，还要考虑到以可靠性为代表的智能化需求，在设计阶段首先将舵机设备分为机械、液压、电气3个单元来进行，根据需求分析所做的设备监测性设计原则，选择合适的传感器，布置在合适的测点。对于机械单元，可在Proe软件或SolidWorks软件等制图软件中做出系统结构图，导入Admas或ANSYS软件中作为机械单元的可靠性模型；对于液压单元，采用冗余设计和降频设计的方法提高系统可靠性，之后对其进行蒙特卡洛仿真分析，将分析结果作系统设计阶段的依据[7]；对于电气单元，采用解析法对电气单元进行可靠性评估，对电气控制系统进行暂态响应仿真分析，将分析结果作为可靠性设计参考[8]。此外，针对舵机系统机械、电气、液压3个单元，可分别使用Admas、Simulink、AMESim软件在同一平台下建立联合仿真模型。在需要监控的节点布置规定型号的传感器，重点关注需求分析中的故障高发区，将采集到的信号同时发送到联合仿真模型以及上位机监控处理，发送到仿真模型中的信号可以实时模拟舵机运行的状态，当有数据存在异常时，预测舵机可能发生的故障，并且通过建立的数据库对比历史故障进行自动排除；上位机接收到信号经过处理后，可以对舵机下达合适的动作命令。

3)实验调试。这一阶段分为舵机系统整机实验、舵机子系统可靠性实验、监测单元实验三步进行。舵机整机实验指的是测试舵机设备实现用户功能需求的能力；舵机子系统可靠性实验是指分别对舵机的机械单元、液压单元、电气单元以及软件单元的可靠性进行实验测试；监测单元的实验包括传感器灵敏度试验、传感器精度试验、传感器可靠性实验三部分，确保传感器可以实现设计阶段规定的监测功能。最后将实验中存在的问题反馈到系统设计阶段，进行系统的设计矫正，直到舵机成品满足其设计规范。

4)智能运维管理。系统全寿命周期的智能运营管理包括智能诊断系统、自主决策系统和智能化人机交互。智能诊断系统是指利用包含备份的历史数据和监测单元所测系统实时数据的事实库及包含故障模式表、诊断规则,以及专家系统的推理规则库进行故障诊断，系统由设备的可靠性分析模型、故障早期预警模型、故障发展趋势预测模型以及风险预报与评级模型组成。自主决策系统是根据环境因素,以及航行需要，控制舵机设备自主做出相应动作。智能化人机交互包括舵机运行状态显示、能效水平评估、故障预警与等级评估、风险预报与等级评估、故障报警与定位、故障应对策略。此外，还应具备远程通信及历史数据备份的功能。

4 舵机智能化关键技术分析

1)基于智能集成平台的数据采集技术。由于集成平台需要接入多个子系统，不同系统间的数据接口类型需采取不同的传输协议。硬件设备直接通讯时需采用Modbus等协议来进行数据采集；与需长连接的应用系统通讯时，采用传输控制协议(transmission control protocol,TCP)；以文件形式存储的数据需通过文件传输协议(file transfer protocol,FTP)传递；对数据库的访问，需通过数据库连接(jave date base connectivity,JDBC)协议。针对多协议异构系统整合的问题，可采用面向服务的软件架构(service oriendted architecture,SOA)，SOA可以兼容当前已有的数据和接口标准，从而解决异构服务接口之间的互联互通问题。在该架构下采用企业服务总线(enterprise service bus,ESB)作为连接服务的中枢，各项服务之间可不直接进行交互，而是通过ESB交互[9]。

2)故障诊断与健康管理技术。船舶舵机系统的故障预测技术尚不成熟，其健康状态评估完全依靠先验知识，这是主观的且缺乏通用性，无法精确定位故障设备及其退化程度。在硬件部分，智能化舵机要求研制适合故障诊断的新型集成化传感器，用以解决离线检测的时滞问题，同时综合利用各种各样的状态参数，对大量信息进行多源信息融合和综合利用，从而解决单一的状态参数选择造成数据获取和诊断结果的局限性。在诊断策略方面，要继续加大算法研究，先实现基于大数据的智能化故障诊断，最终实现基于机器自学习的故障自诊断。

3)设备自决策、自配置技术。自决策、自配置是指根据需求，通过相应调控策略达到资源调控的目的。智能化舵机要求面向设备实现自决策、无人操作的需求，需要根据船舶航行状态生成调控策略，根据方案控制舵机系统中阀件、设备的动作，实现舵机运行无需人工参与。

5 结论

提高舵机设备的可靠性、降低其运营成本是舵机发展的大方向；智能化舵机的研制要从其全寿命周期的角度考虑，包括设计、制造、运维三方面，重点突破集成化数据采集平台、设备故障自诊断、设备自决策技术；后期可考虑将该理论体系拓展至各类船舶机电设备的智能化，为船舶设备智能化发展提供理论参考。