谈船舶电子设备故障诊断思想 本文关键词：电子设备，船舶，故障诊断，思想
谈船舶电子设备故障诊断思想 本文简介：摘要:当前船舶电子设备故障诊断方法无法准确表达船舶电子设备故障变化特点，船舶电子设备故障诊断成功率低，出现了大量错误的船舶电子设备故障诊断结果，同时船舶电子设备故障诊断实时性差，为此设计了基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断模型。首先分析当前船舶电子设备故障诊断模型存在缺陷的原因，通过数字信号
谈船舶电子设备故障诊断思想 本文内容：
摘要:当前船舶电子设备故障诊断方法无法准确表达船舶电子设备故障变化特点，船舶电子设备故障诊断成功率低，出现了大量错误的船舶电子设备故障诊断结果，同时船舶电子设备故障诊断实时性差，为此设计了基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断模型。首先分析当前船舶电子设备故障诊断模型存在缺陷的原因，通过数字信号处理技术采集船舶电子设备工作状态信号，并从信号中提取船舶电子设备故障特征向量，然后将船舶电子设备故障特征向量作为极限学习机的输入，通过确定极限学习参数建立船舶电子设备故障诊断模型，最后在Matlab2016平台上进行了船舶电子设备故障诊断仿真模拟测试。结果表明，本文模型可以提取描述船舶电子设备工作状态的信号，提取特征向量可以很好描述船舶电子设备故障类型，使得船舶电子设备故障诊断成功率得到提高，故障诊断的错误率降低，有利于船舶电子设备故障处理。
关键词：船舶电子设备；数字信号处理技术；工作状态认号；极限学习机；诊断成功率
随着电子技术的不断成熟，船舶电子设备的集成度越来越高，工作原理也越来越复杂，发生故障的概率也越来越高。如果出现一些小故障，会影响船舶电子设备的正常工作，如果出现比较严重的故障则可能会导致船舶无法正常运转，而船舶电子设备故障诊断可以帮助工作人员对故障进行定位，分析船舶电子设备故障的类型，因此船舶电子设备故障诊断的研究具有重要的意义[1]。多年来，船舶电子设备故障诊断问题一直受到人们的高度关注，最初采用人工方式实现船舶电子设备故障诊断，一些有经验的专业人员根据自己的知识对船舶电子设备故障出现的部位进行分析，指出船舶电子设备故障类型，该方法十分耗时，而且无法实现船舶电子设备故障的自动诊断[2]。随着计算机技术和自动化技术的不断发展，出现了许多船舶电子设备故障自动诊断模型，最初为船舶电子设备故障诊断的专家系统，通过采集一些专家的意见建立船舶电子设备故障诊断的专家知识库，对于待诊断的船舶电子设备故障，其与专家知识库的一些特征进行匹配，实现船舶电子设备故障诊断，该方法的船舶电子设备故障诊断精度与专家知识库密切相关，对于新的船舶电子设备故障无法实现准确识别[3–4]。随后出现了基于模式识别的船舶电子设备故障模型，如有学者引入神经网络、粒子群优化算法等设计船舶电子设备故障诊断的分类器[5]，船舶电子设备故障诊断效果要明显优于专家系统。但是在船舶电子设备故障过程中，船舶电子设备的状态信息采集十分关键，同时船舶电子设备状态信号存在一定的噪声，因此船舶电子设备故障诊断有待进一步研究。为了解决当前船舶电子设备故障诊断成功率低，错误诊断结果概率高、故障诊断实时性差等不足，设计了基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断模型，最后在Matlab2016平台上进行了船舶电子设备故障诊断仿真模拟测试。
1基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断思想
基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断思想为：1）通过数字信号处理技术采集船舶电子设备工作状态信号，采用对船舶电子设备工作状态信号进行去噪处理；2）从去噪后信号中提取船舶电子设备故障特征向量；3）将船舶电子设备故障特征向量作为极限学习机的输入，通过确定极限学习参数建立船舶电子设备故障诊断模型，具体如图1所示。
2基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断模型
2.1数字信号处理技术采集船舶电子设备的状态信号根据船舶电子设备的状态信号采集相关数据，并利用数字信号处理技术对收集的数据进行处理。首先利用数字信号处理系统通过传感器对集船舶电子设备的状态信号进行采集，将采集的信号经过数模转换模型变成为数字信号，然后将数字信号存入到存储单元中，最后通过控制模块将信号输出，具体过程如图2所示。2.2船舶电子设备的状态信号去噪设采集的船舶电子设备原始状态信号为：(1)式中，n（t）为船舶电子设备信号中的噪声。由于船舶电子设备工作状态信号中的噪声对后续特征提取产生干扰，为此引入傅里叶变换对船舶电子设备工作状态信号进行去噪处理，提高船舶电子设备工作状态信号质量。2.3船舶电子设备故障特征提取采用小波包分析算法对去噪后的船舶电子设备工作状态信号进行分解，得到不同频率的子带信号（Sij），不同子带信号的能量特征不相同，当船舶电子设备发生故障时，其信号的频率就会发生改变，那么能量特征值也同样会发生变化，信号Sij对应的能量（Eij）计算公式为：(2)式中，N表示船舶电子设备工作状态信号的度。2.4船舶电子设备故障诊断的分类器设计{(xj,tj}kj=1设船舶电子设备故障诊断训练样本为：船舶电子设备故障诊断诊断模型为：
3仿真测试
为了分析基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断模型的有效性，在Matlab2016的平台下进行仿真测试，船舶电子设备故障共4种类型，样本数量分布如表1所示。选择文献[5]的电子设备故障诊断模型进行对比测试，统计它们的电子设备故障诊断正确率，结果如图3所示。从图3的电子设备故障诊断正确率可以看出，基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断正确率高于95%，而文献[5]的船舶电子设备故障诊断正确率小于90%，由此可见，基于数字信号处理技术减少了船舶电子设备故障诊断的错误概率。船舶电子设备故障诊断时间如表2所示，可知，基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断模型所需时间更少，速度更快，具有较好的船舶电子设备故障诊断实时性。
4结语
设计了基于数字信号处理技术的船舶电子设备故障诊断模型，仿真模拟测试，结果表明，本文模型的船舶电子设备故障诊断成功率高，船舶电子设备故障诊断的错误率低，可以满足船舶电子设备故障处理的实时性要求。
作者：李艳 廖俊东 单位：四川工业科技学院 电子信息与计算机工程学院
谈船舶电子设备故障诊断思想 来源：网络整理
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