船舶电气自动化系统的故障检测与恢复研究

李磊峰 张炯 余士有

摘要：传统化故障检测办法存在效率低、精度低的缺陷，为提升故障检测效果，缩短故障恢复时间，可利用自动化系统编写故障检测程序。基于此，本文首先阐述了船舶电气自动化设备传统化故障排除方法，基于船舶电气自动化系统，展开故障检测、故障恢复分析，旨在借助自动化技术对船舶故障实现快速检测与定位，有针对性地进行故障恢复，降低故障对船舶的干扰。

Abstract： Traditional fault detection methods have defects with low efficiency and low accuracy. In order to improve the fault detection effect and shorten the fault recovery time， fault detection procedures can be written using the automatic system.Based on this， this paper first expounds the conventional troubleshooting method of ship electrical automation equipment， based on the ship electrical automation system， launch fault detection and fault recovery analysis， aiming to achieve rapid detection and positioning of ship faults with the help of automation technology， targeted fault recovery， and reduce the fault interference to the ship.

關键词：船舶;电气自动化系统;故障检测;故障恢复

Key words： ship;electrical automation system;fault detection;fault recovery

中图分类号：U66                                           文献标识码：A                                  文章编号：1674-957X（2021）23-0146-02

0  引言

船舶行业在新时代背景下发展迅速，船舶各系统均趋向自动化发展，为保障船舶稳定运行，需各系统相互协作，若某系统发生故障，船舶则无法稳定航行，而电气自动化系统关乎船舶电力供应情况，其故障影响程度更大，且可对船舶其他系统造成干扰，因此为降低故障问题的不利影响，需进一步缩短电气自动化系统故障检测与恢复时间。

1  船舶电气自动化设备传统化故障排除方法

1.1 直观分析法

直观分析法为最传统的船舶电气自动化系统故障检测排除办法，通过触感、嗅觉、听觉、观感四种直观化手段判断故障位置，该技术需故障检测人员具有丰富经验，因此采用该方法存在不稳定性。直观分析法的应用方式如下：

①通过触摸电气自动化设备，检查该设备是否存在高温情况;

②通过嗅觉，判断船舶电气自动化设备是否存在异味;

③运行待检测设备，通过观察设备运行声音，判断该设备是否运行正常;

④通过观察船舶电气自动化设备是否存在异常颜色变化或松动情况进行故障判断。

1.2 对比分析法

相较于直观分析法，对比分析法的故障处理更为快速，要求故障检测人员初步判断故障源大致所在部位，将存在故障隐患的构件均进行替换，完成构件更换后运行设备，若此时船舶电气自动化设备并未显示出故障问题，则证明已替换的构件为故障源，若已全部替换存在故障隐患的构件仍未解决故障问题，则需由专业技术人员进行详细判定。

1.3 短路分析法

非专业技术人员可通过直观分析法与对比分析法进行故障诊断与恢复，但却无法通过短路分析法完成故障处理。短路分析法需由专业技术人员判断船舶电气自动化设备内可疑触电位置，对该触电位置进行专项检测，根据检测结果判断是否存在故障问题。

2  船舶电气自动化系统故障检测

结合以往经验来看，短路故障、电路接触故障为船舶电气自动化系统内最常见的问题，因此本次故障检测与恢复分析，均以船舶电气自动化系统电路故障为研究对象。

2.1 获取数据源

船舶电气自动化系统功能的实现依托于电路衔接与耦合，使不同电气设备连接为整体，并在电气自动化系统数据传输功能下深化各电气设备间的联系，确保数据接收传输效果，以此完成电气系统的自动化控制[1]。图1为船舶电气自动化系统故障检测与定位流程图，为保障故障检测与定位准确，为故障恢复提供依据，需获得真实故障源信息。故障数据源信息是否真实完整关乎故障检测质量与恢复效率，本次提出仿真验算方式，获得船舶电气自动化系统内故障原始数据，将所得数据存储为差分网格剖分算法（CSDF）文件，将CSDF文件内有效数据整合提取，将原始数据进行参数化处理，以此得出故障源数据特征，将故障源数据特征运用方式展开线性转化，线性转化公式如式（1）所示：

■（1）

式（1）中，Xnorm、X、Xmax、Xmin分别为标准化故障数据、原数据、原数据最大值、原数据最小值。完成数据转化后，将获得故障标准特征数据集，此时可运用“二分K均值聚类”方式合并标准特征数据集，获得类数据集[2]。

2.2 编写检测程序

通过“二分K均值聚类”方式获得类数据集后，以类数据集为依据编写船舶电气自动化系统故障检测程序。在本次故障检测研究中，运用“聚类-重建”方式编写故障检测程序[3]。将故障检测程序内目标类、非目标类分别设为O0、O1，同时将标准值设为F。采用故障检测程序进行船舶电气自动化系统故障检测的步骤如下：

①从目标类O0中提取样本，样本数量为M1，从非目标类O1中提取样本，样本数量为M2，其中有M1≥M2的关系;

②将M1、M2组成数据样本集，样本N维向量为■;

③对数据样本集进行分为A、B、C三类，其中A样本集仅可覆盖目标类O0，B、C样本集需同时覆盖目标类O0及非目标类O1;

④将A样本集聚类处理，此时有：

■（2）

其中D、m分别为故障类分布、类数目，将上述关系式再次聚类处理，得出：

■（3）

其中Dc代表故障分布中心，在此基础上可计算出各样本数据与故障分布中心间的距离，记作类距离d，计算公式如下：

■（4）

当类距离d小于标准值F，则可判定，该样本位置存在故障问题，若类距离d大于或等于标准值F，则说明该样本位置无故障问题，可正确稳定运行。通过上述故障检测程序及计算机算法运行，可准确高效地完成船舶电气自动化系统故障检测，可为故障处理与恢复提供依据。

2.3 故障精准定位

通过式（4）计算后得出了各样本点位到故障分布中心的距离，此时可进一步根据式（4）计算结果，对船舶电气自动化系统故障位置进行准确定位，使故障恢复更为准确，极大缩短故障恢复时间。故障定位为故障高效处理恢复的基础，因此需在现有故障数据基础上，对故障问题进行准确定位，确保故障问题可在较短时间内恢复，使船舶电气自动化系统正常运行。在故障精准定位期间，需采用以下公式进行故障位置的详细计算：

■（5）

式（5）中，Xx为故障所在位置的横坐标;Xy为故障所在位置的纵坐标;Dcx为故障分布中心的横坐标，Dcy为故障分布中心的纵坐标;dx为类距离横坐标;dy为类距离纵坐标。通过式（5）运算即可准确得出船舶电气自动化系统故障位置的准确坐标，此时相关技术人员可通过建立的坐标系完成故障定位，可为故障处理恢复提供依据，使故障恢复更具针对性。

3  船舶電气自动化系统故障恢复

通过上述步骤可完成船舶电气自动化系统故障的快速检测与定位工作，可极大缩短故障恢复时间，通过该方式进行的故障处理更为科学合理。船舶电气自动化系统内存在诸多电气设备及子系统，具有复杂化特征，因此，船舶电气自动化系统故障恢复同样复杂，且故障恢复过程存在较多约束，系统内各电路位置均与其他子系统或电路存在连接关系，同时各电路位置上分段开关、联络开关的数量较多，若电气自动化系统在船舶航行期间出现故障，故障求解空间将呈现出宽泛巨大的特征，为保障电气自动化系统故障处理效果，需在故障恢复期间注意电荷调控，由此不难看出，船舶电气自动化系统的故障恢复难度较高。

对本次船舶电气自动化系统故障检测与恢复过程进行总结，具体如下：

①当船舶电气自动化系统出现故障隐患后，所编写的故障检测程序将及时获取故障源信息，并对故障问题展开全面检测，获得相关样本数据集后，借助算法公式进一步进行样本处理，在此基础上计算故障源具体位置，以此完成故障定位。②获得船舶电气自动化系统故障信息后，该故障信息将自动传输至基础配置电气配置器，完成信息数据接收后即可组织故障修复工作。③基础配置电气配置器下发故障修复指令，关闭故障周围的分段开关及联络开关，起到隔绝故障源的效果。

4  结束语

综上所述，直观分析法、对比分析法、短路分析法为传统化故障排除办法，在船舶运行及故障处理中应用广泛。在当前背景下，为提升故障检测精度与效率，快速解决故障问题，可采用智能程序与算法精准获取故障源信息，并编写故障检测程序，在智能化程序帮助下进行故障快速检测与定位，以此为依据替换故障源，继而实现快速恢复电气自动化系统的效果，降低故障问题的不利影响。

参考文献：

[1]王君君.船舶电气自动化的发展与故障排除分析[J].数字通信世界，2021（06）：141-142.

[2]张爱丽.船舶电气自动化的发展及其设备故障的排除研究[J].科技创新导报，2020，17（14）：97，99.

[3]王金.船舶电气自动化的发展及其设备故障的排除探讨[J].科技风，2020（01）：148-149.