（轮机工程专业论文）人工免疫算法及其在船舶柴油机智能故障诊断中的应用研究.pdf

中文摘要 摘要 本文在系统研究人工免疫算法基础上，从工程实际应用的角度出发，将人工免疫算 法与计算智能诊断方法相结合，对船舶柴油主机的智能故障诊断进行了深入的研究。完 成如下的研究工作： ( 1 ) 讨论了生物免疫系统的一些基本概念、功能和原理；分析了人工免疫算法的基 本理论以及常用免疫算法的基本结构和流程。在分析o p t - a i n e t 算法原理和性能的基础 上，引入山谷搜索法作为新的网络抑制方法，提出并实现一种多峰函数优化免疫算法。 ( 2 ) 为了在聚类数不确定的情况下实现聚类分析，通过借鉴生物免疫系统中的克隆 选择原理并结合聚类有效性分析，提出一种基于快速免疫动态聚类算法。用以根据样本 数据自动确定聚类数及中心位置，并且克服了传统聚类算法容易陷入局部极小值的缺 点。同时，通过引入新算子及适当选取聚类的初始中心，明显提高算法的收敛速度。 ( 3 ) 在系统研究r b f 神经网络原理和学习算法的基础上，提出一种用快速免疫动念 聚类算法自动求解网络中心，再用递推最d , - 乘法求解网络权值的新学习算法。给出了 基于神经网络进行故障诊断的基本原理，并以此为依据对船用柴油机进行故障诊断。 ( 4 ) 在介绍粗糙集理论核心内容的基础上，提出了一种基于免疫优化的新型粗糙集 属性约简算法。算法设计的重点在于将分类精度和约简中所含属性个数集成为一个统一 的亲合度成熟目标，并通过抗体更新和抗体相似性抑制来维持群体的多样性，以获得多 个符合分类质量要求的属性约简集。 ( 5 ) 在所求得的多个属性约简集中，根据专家经验优选最佳约简集，对反映柴油机 运行工况的特征参数进行简化，并通过r b f 网络实现对船舶柴油机故障的自动分类和 诊断。以此混合智能诊断模型为基础，设计并实现了船用柴油机状态监测及故障诊断系 统。 关键词：人工免疫算法；聚类分析；r b f 网络；粗糙集；故障诊断 英文摘要 a b s t r a c t i nt h i sd i s s e r t a t i o n ，at h o r o u g hs t u d yo na r t i f i c i a li m r l u n ea l g o r i t h m ( a l ) i sg i v e n _ b y c o m b i n i n ga i aa n dc o m p u t a t i o n a li n t e l l i g e n c ef a u l td i a g n o s i sa p p r o a c h , a l li n t e l l i g e n t d i a g n o s i sm e t h o df o rm a r i n ed i e s e le n g i n ei sd e e p l yr e s e a r c h e d t h em a i na c h i e v e m e n t sa r e i n c l u d e da sf o l l o w s ： ( 1 ) f i r s t , s o m eb a s i cc o n c e p t s ，f u n c t i o n sa n dp r i n c i p l e so f t h eb i o l o g i c a li m m u n es y s t e m a r ed i s c u s s e d t h e nt h eb a s i ct h e o r y , s t r u c t u r ea n dp r o c e s so f t h ea i aa r ea n a l y z e d b a s e do n t h ea n a l y s i so no p t - a i n e ta l g o r i t h m s t h e o r ya n dp e r f o r m a n c e ，a ni m p r o v e di m m u n e a l g o r i t h mf o rm u l t i - m o d a lf u n c t i o n so p t i m i z a t i o ni sp r o p o s e dt h r o u g han e wn e t w o r k s u p p r e s sm e t h o dn a m e da sv a l l e ys e a r c h i n g ( 2 ) i no r d e rt oa c h i e v ec l u s t e ra n a l y s i sw i t hr n k n o w rn u m b e ro f c l u s t e r s ，af a s ti l n l n u n e d y n a m i cc l u s t e r i n ga l g o r i t h n li sp u tf o r w o r d ，w h i c hi s 妇p i r e db yt h ec l o n es e l e c t i o np r i n c i p l e o ft h ev e r t e b r a t ei m m u n es y s t e ma n dc o m b i n e st h ec l u s t e rv a l i d i t ya n a l y s i s nn o to n l y a d a p t i v e l yd e t e r m i n e st h ea m o u n ta n dt h ec e n t e r sp o s i t i o n so fc l u s t e r i n g ，b u ta l s oa v o i d st h e l o c a lo p t i m a t h ec o n v e r g e n c es p e e do ft h i sa l g o r i t h mi s i m p r o v e do b v i o u s l yt h r o u g h i n t r o d u c i n gan e ws e a r c ho p e r a t i o na n ds e l e c t i n ga p p r o p r i a t ei n i t i a lc l a s t e d n gc e n t e r ( 3 ) b a s eo nt h o r o u g hs t u d yo np r i n c i p l ea n dm e t h o do f r b fn e u r a ln e t w o r k , ar l e ws t u d y a l g o r i t h mi sp r o p o s e d ，w h i c hc a na u t o m a t i c a l l yd e t e r m i n et h en u m b e ra n dp o s i t i o n so f h i d d e n l a y e rr b fc e n t e r sb yt h ef a s ti i i l l l l u n ed y n a m i cc l u s t e r i n ga l g o r i t h m , a n dt h ew e i g h t so f o u t p u tl a y e ra r ed e c i d e db yt h er e c u r s i v el e a s ts q u a r e sa l g o r i t h m ab a s i cp r i n c i p l eo ff a u l t d i a g n o s i sn e u r a ln e t w o r k - b a s e di sg i v e n ，a n df a u l td i a g n o s i sf o rm a r i n ed i e s e le n g i n ei s a c h i e v e d ( 4 ) t h ec o r ec o n t e n to fr o u g hs e t st h e o r yi si n t r o d u c e da n dan o v e la t t r i b u t er e d u c t i o n a l g o r i t h mo fr o u g hs e tb a s e do nt h ei m m u n eo p t i m i z a t i o ni sp r o p o s e d t h ek e yo ft h i s a l g o r i t h mi st oi n t e g r a t ed i s c e m i b l ea b i l i t ya n dt h ee l e m e n t si nt h ec o n d i t i o na t t r i b u t es e ti n t o o n eu n i f i e da f f i n i t ym a t u r a t i o no b j e c t i o n ，a n dt om a i n t a i nt h ed i v e r s i t yo f a n t i b o d yp o p u l a t i o n w i t hr e n e w a lo fa n t i b o d ya n ds i m i l a ra n t i b o d i e ss u p p r e s s i o n s ot h ed i f f e r e n ta t t r i b u t e r e d u c t i o ns e t sc a r tb ef o u n d , w h i c hc a r lm a i n t a i nt h ea b i l i t yo f c l a s s i f i c a t i o n 英文摘要 ( 5 ) t h i sr e d u c t i o na l g o r i t h mi su s e dt os i m p l i f ya t t r i b u t ep a r a m e t e rr e f l e c t i n go p e r a t i n g c o n d i t i o n so fd i e s e le n g i n eb a s e do ns p e c i a l i s te x p e r i e n c e s ，a n dr b fn e w w o r ki su s e dt o r e a l i z ea u t o m a t i cf a u l tc l a s s i f i c a t i o na n df a u l td i a g n o s i s f i n a l l y ，t h em a r i n ed i e s e le n g i n e c o n d i t i o nm o n i t o r i n ga n df a u l td i a g n o s i ss y s t e ma l ed e s i g n e da n di m p l e m e n t e db a s e do nt h i s h y b r i di n t e l l i g e mf a u l td i a g n o s i sm o d e l k e yw o r d s ：a r t i f i c i a li m m u n ea l g o r i t h m ；c l u s t e ra n a l y s i s ；r b fn e t w o r k ；r o u g hs e t s ； f a u l td i a g n o s i s 大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重声明：本论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，撰写成 博士硕士学位论文 ：厶王鱼瘥簋选区基在墅堕苤澶扭蟹能丝隆途匦生的廛旦盟塞：。 除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文 中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表 或未公开发表的成果。 本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名：貌叼髦。2 棚沟：5 月矽同 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解“大连海事大学研究生学位论文提交、版权使 用管理办法”，同意大连海事大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件 和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连海事大学可以将本学位论文的全部或 部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编 学位论文。 保密口，在年解密后适用本授权书。 本学位论文属于：保密口 不保密囱( 请在以上方框内打“4 ”) 论文作者签名：方2 父口毪 导师签名： 日期：卿年3 月 创新点摘要 创新点摘要 本论文对于人工免疫算法及其在船舶柴油机智能故障诊断中的应用课题进行了系 统的研究，完成了以下具有创新性的研究工作： 1 将克隆选择算法应用到聚类分析当中，并结合聚类有效性分析准则及适当选择初 始聚类中心，提出一种快速免疫动念聚类算法。 2 给出一种用快速免疫动态聚类算法求取r b f 网络初始中心，用递推最小二乘法 求取网络输出权值的r b f 网络学习算法。 3 利用人工免疫算法的多模态优化性能，提出一种基于免疫原理的聿只糙集条件属性 约简算法，用以获得多个符合分类质量要求的属性约筒集，进而可以根掘实际情况进行 最小约简的优化选择。 4 提出一种基于人工免疫一粗糙集- r b f 神经网络的船用柴油机混合智能故障诊断 集成方案；设计并实现了船用柴油机状态监测及故障诊断系统。 人工免疫算法及其在船舶柴油机智能故障诊断中的应片j 研究 第1 章绪论 1 1 课题研究的目的和意义 船舶柴油主机是船舶动力装置的关键设备，如发生故障，将会影响船舶营运，并可 能直接或间接造成巨大的经济损失，甚至造成关键设备损坏，危机人身安全。对于船舶 柴油机的故障诊断，以前大多数是凭轮机员的经验来进行检测和判断的，由于没有特殊 的仪器设备对柴油机的故障进行预测和诊断，所以一旦发生故障就很难及时排除。因此， 如何在机舱管理中，迅速判断故障发生的原因，并进而有效地排除故障，保证船舶动力 装置的正常运行具有特别重要的意义。同时，随着造船技术的进步和远洋运输事业的快 速发展，为满足航运企业低成本、高效率的要求，远洋船舶正只益大型化和智能化且船 员配置趋于减少，船舶安全航行更显重要。由于船用柴油机智能程度的提高，机器的维 护保养和检修工作越来越复杂，对管理水平的要求也随之越来越高。当船舶动力装置发 生故障时，如何快速而准确地进行故障诊断定位，使之迅速恢复动力性，是保证船舶在 海上安全航行的必备条件。因此，丌展对柴油机状态检测和故障诊断技术的研究，无论 从柴油机本身还是从整个船舶来说，都具有十分重大的意义。 开展柴油机故障诊断技术研究，不仅能够帮助我们发现故障、防止事故发生，同时 能够带来潜在的巨大的经济效益和社会效益。具体表现在： ( 1 ) 可实现趋势预报，防止发生故障。实现趋势预报，早期预测故障，查找原因， 排除主观估计，减少查找故障原因的时间，以提高设备的可靠性和使用效率，增大修理 间隔期，提高易损件利用率，延长寿命，降低使用经费。并可降低船舶轮机人员的劳动 强度。 ( 2 ) 可减少船舶备件费用，且可降低约5 4 0 的维修费用。 ( 3 ) 可保证柴油机始终在最佳状态下运行。利用诊断技术可对柴油机运转状态进行 判断。控制和改善柴油机排气污染，满足日益严格的船舶运输规范和环境保护的要求。 船用柴油机故障诊断，就是在主机运行状态下或者不解体的情况下，对柴油机的运 行状态做出判断【1 】。本论文以中远集团第五代超巴拿马型5 4 4 6 t e u 系列集装箱船装备的 m a n b & w1 0 l 9 0 m c 型船用柴油主机为研究对象，在系统研究人工免疫算法基础上， 第1 章绪论 探索人工免疫算法与其它智能算法( 如神经网络等) 的有效结合方式。从工程实际应用的 角度出发，对实船现有监测信号的进行分类筛选，通过多信息的有效融合，在不增加新 检测手段的情况下，实现船舶柴油主机准确、高效、简单的智能化故障诊断。 1 2 柴油机故障诊断常用方法及其特点 机械故障诊断学是6 0 年代开始形成并在近二十年来取得迅速发展的一门学科。它 的研究内容是机器或机组运行状态的变化在诊断信息中的反映，是识别机械运行状态的 科学。由于不断吸收近代科学技术发展的最新成就，诊断理论和应用技术都有了长足的 进步。目前已发展为一门集数学、物理、力学、化学、计算机与微电子技术、信息处理 技术、人工智能等多种专业学科于一体的新兴交叉学科。研究表明，柴油机系统为非线 性系统，激励和响应都具非平稳性，且系统故障的产生是由许多因素造成的【2 】。从系统 论的观点看，柴油机系统中包含多个子系统，且各子系统间相互影响，关系复杂。柴油 机系统在工作过程中，其零部件由于磨损、疲劳、老化等因素都会引起系统结构上的劣 化与失效及各子系统因果关系的变化，使得系统故障特征在传播过程中受到一定的扭 曲，再加上传播路径也不止一条等因素，从而造成一个原始故障源可能表现为多个子系 统故障。因此故障源与故障的表现形式并不是一对一的简单映射关系，它不仅存在一个 故障源多个故障表现形式( 一因多果) 现象，也存在多个故障源一个故障表现形式( 多因一 果) 现象，还存在多个故障源多个故障表现形式相互交叉耦合的现象( 多因多果) 。总而言 之，柴油机故障的复杂性主要表现在以下几个方面【3 】【4 胴。 ( 1 ) 故障的多层次性。显然柴油机系统的结构是层次性的，这种层次性决定了故障 的产生会对应系统的不同层次而表现层次性，这要求人们在故障分析时应从多方面，深 入每个层次分析。 ( 2 ) 故障的模糊性。柴油机作为一种复杂往复机械，系统运行状态就具有一定的模 糊性，再者人们在状态检测中也包含一些模糊概念，从而造成故障分析的困难。 ( 3 ) 故障的未确知性。在柴油机故障诊断技术的不完善条件下，人为主观上的认识 受到了一定的限制。当系统故障产生后，不能准确的说明故障发生的部位与原因，只能 靠一种经验或思维定势来判断分析。 人工免疫算法及其在船舶柴油机智能故障诊断中的应用研究 ( 4 ) 故障的相对性和相关性。柴油机系统故障与一定的条件和环境有关，不同条件 和环境下的故障表现形式存在不一致性，如不同的故障诊断方法对相同故障的程度描述 总是出现一定的差别。另外，由于组成柴油机系统的各子系统相互关联而成一体，因此 某一子系统的故障又可能影响其它相关子系统的工作状态。 ( 5 ) 多故障并发性。由于结构零部件繁多。柴油机工作过程中不可避免地存在多个 故障同时存在的可能。通过有效方法把各个故障的特征准确地表达出来，是耳自i 柴油机 故障诊断技术的“瓶颈”。在多故障模式的故障诊断中，由于故障类型的多样性，故障 特征向量的复杂性，故应建立多种故障模式下的判别原则和判断标准，掌握多个故障模 式问的向量关系。然后综合分析多故障模式下的征兆和状态，弄清设备故障性质、程度、 类别、部位及产生的原因。 一般来说，旋转机械故障诊断的对象比较单一，如轴、轴承、齿轮、转子等，且各 零部件故障特征信息相互间干扰较小，甚至相互独立。而对于柴油机来说，故障诊断对 象多而复杂，且各诊断对象间的故障特征信息可能相互干扰、彼此耦合。这就要求人们 不仅要努力探索适用于柴油机故障诊断的方法，还要研究状态信号收集时的测试方法手 段和工f 确地选择测点位置，使得收集到的状态信号尽可能多的包含故障源信息。 对于柴油机这一复杂的机械系统来说，每一个零部件发生故障都可能影响柴油机的 正常工作，因此造成故障种类繁多，这也要求我们探讨更多的故障诊断方法来准确地定 位故障源。柴油机系统在实现其特定功能一将热能转变为机械能时，直接输出扭矩、功 率等，称为功能性输出，同时还伴随产生一些中间输出和附加输出，如排气温度、气缸 压力、振动、噪声、油液污染、尾气排放和瞬时转速等，在柴油机的状态检测与故障诊 断中，直接利用其功能输出来判断系统的运行状态和设备状态虽然是一种较简捷、直观 的方法，但是对于故障部位和故障类型的确定却十分困难。研究表明利用柴油机中间输 出和附加输出对柴油机进行不解体故障诊断更具有方便性和普遍性。目前国内外对柴油 机故障特征提取的研究一般基于这些中间输出信息。在机械设备故障诊断领域，柴油机 状态监测与故障诊断技术的研究相对起步较晚，其具体采用的方法主要有性能参数法、 振动分析法、油液分析法、瞬时转速法、人工智能法等几种，下面分别介绍【6 】【7 】【8 1 1 9 1 ： ( 1 ) 性能参数法 第1 章绪论 性能参数的变化直接反映柴油机工作状念的变化川【l o 】。在柴油机产品投入市场前该 设备的一些技术性能参数经过了测试，并形成了一系列技术参数指标，一般有额定工作 压力、功率、油压、温度、扭矩、尾气排放指标等。故可根据实际测定参数值与标准值 的差异判定故障或工作状态。这种状态监测与故障诊断方法是最原始、最直观的，但受 到测试环境和测试条件的影响，比较适用于工况稳定的固定设备及实验室测试，如柴油 机发电机组、船舶柴油机、内燃机车等，目自u 基于这种监测与诊断方法的在线监测系统 己得到广泛应用，并在逐步改善。 利用气缸气体压力对柴油机进行故障诊断是该类诊断方法的代表方法。气缸工作时 的气体压力变化描述了柴油机的动力性能，它综合反映了柴油机中热能向机械能的转换 过程，因此通过气缸内气体压力的变化可对柴油机的一些故障做出有效的判断。然而在 工程实际中柴油机的气缸压力信号的直接测量比较困难，故利用这种方法进行柴油机故 障诊断受到了很大的限制，目前它主要适用于具有示功通道的大型机器上和实验室研究 中。近年来，随着气缸压力识别方法的研究【“一2 1 ，人们开始用识别的气缸压力来判断柴 油机的工作性能，或在气缸压力识别的过程中诊断故障。 柴油机尾气排放的检测主要用于柴油机性能分析和性能优化以及强制法规达标的 检测，利用相关测量仪器获得柴油机排放气体中各物质( 如n o x ，h c ，c o 等) 的含量，也 可以反推柴油机相关部件的工作状态 1 3 】。 ( 2 ) 振动分析法 柴油机工作时必然会产生振动，其内部零部件的性能状态信息通过一定的传递途径 反映到表面振动信号中【1 4 1 ”1 ，柴油机故障特征提取的依据是振动信号中包含着振源信息 及系统状态等信息f 吲。故利用振动信号对柴油机进行不解体故障诊断是行之有效的方 法，也是目前投入精力最大的研究方向。 利用表面振动信号进行柴油机故障诊断的出发点是建立在机械动力特性分析、信号 特征分析的基础上，进而研究柴油机的工作性能。一般包括时域分析法、频域分析法、 时频分析法、时序分析法、非线性动力学分析等方法。 时域分析：由于柴油机运行时各执行机构的动作有一定的相位关系和周期性，故表 人工免疫算法及其在船舶柴油机智能故障诊断中的应用研究 面振动信号具有一定的时域特性，结合其工作原理，从时域波形上可以对设备的运行状 态做出粗略的判断，这也是利用振动信号对柴油机进行状态监测与故障诊断的早期方 法。为了提高诊断的可靠性，应尽可能多地提取反映振动幅值大小的参数，如最大值、 最小值、均值、均方根值等，以及一些表达波形变化的无量纲指标，如波形因子、峰值 因子、脉冲因子、峭度因子、裕度因子等。 频域分析：频域分析是目前信号分析中较常见的一种方法，它借助于f o u r i e r 变换 把错综复杂的时域信号转换到频域中，然后根掘信号的频域分布特征和变化趋势来判断 故障类型和故障程度。这种方法在特定条件下或对某一类故障有一定的效果，但是不适 用于整体性能的判断【 】。由于其理论基础为f o u r i e r 变换，只适用于平稳信号的分析， 对于柴油机表面非平稳振动信号的分析存在较大的局限性。为了解决这个问题，通常对 柴油机表面信号采用加窗处理，认为窗内信号近似为平稳信号，这就是时频分析方法的 理论基础【i “。频域分析除了频谱分析外，还包括倒谱分析、包络分析、共振解调、细化 谱分析、相干分析及局域波边界谱分析等多种分析。 时频分析：理论上讲，时域分析对信号来说时间分辨率是无穷的，但对频率的分辨 率为零：而频域分析的频率分辨率是无穷的，但时间分辨率为零，因此时域分析、频域 分析都不适合于对突变、非平稳、时变信号的分析处理。在信号分析中，一般情况下人 们想要了解的不仅仅是信号的频率成分，还要了解某频率出现的时刻。在以柴油机振动 信号为状态变量进行状态检测与故障诊断时，由于设各运行转速的不稳定、负荷的变化、 设备故障产生的冲击、摩擦导致了表面振动信号的非平稳性，从而使得基于平稳过程和 线性系统的传统信号处理理论难以发挥作用，这种情况下，人们就需要适用于非平稳信 号分析的数据处理方法。于是，人们提出了对时间和频率分辨率均衡的时频分析方法， 如短时傅立叶分析、w i g n c r 分布、小波分析及局域波时频分析。目前人们对小波分析的 研究较多，由于小波变换的时间和频率分辨率随着尺度变化，即对信号高频部分具有较 高的时间分辨率，对低频部分具有较低的频率分辨率，是柴油机表面非平稳信号分析处 理的一种较有效的工到1 8 l 。局域波时频分析方法是一种全新的信号分析方法，尤其适用 于非平稳信号的分析处理【1 9 】和其它方法相比具有较突出的优点，因此探索和丌拓该方法 在柴油机故障诊断中的应用具有一定的应用前景。 第1 章绪论 时间序列分析【2 0 1 ：它是从先后有序的信号数据中提取有用信息的一种分析方法。同 时它作为- - f 7 学科是数理统计学的一个分支，在其发展过程中，形成了自身的一套理论 和方法，并具有一定的特色和优点。如以自回归( a u t o r e g r e s s i v e ，a r ) 模型为基础的现代 谱分析，具有谱峰尖锐、频率定位准确、对采样点数没有严格限制等优点。最具特色的 一点就是通过少量数据可以建立起系统的数学模型，并且可以用此模型进行系统状态预 测。不过时间序列分析的理论基础是序列的平稳性，因此在柴油机故障诊断应用中受到 了一定的限制。 ( 3 ) 油液分析法 铁谱和光谱分析已成为机械故障诊断和工况监测的一种有效手段，在诸多柴油机状 态监测手段中润滑油的铁谱和光谱分析是可行而又有效的方法【2 1 盈】以往的试验和经验 表明，铁谱和光谱由于其本身的特点，在监测功能上有各自的优势和不足，这是因为柴 油机运动件含有多种材料的摩擦副，而每一对摩擦副又会出现各种不同的磨损状态，产 生于不同摩擦副的磨粒是以不溶的颗粒形式存在于润滑油中的，光谱可以准确地测定润 滑油中磨损元素的含量，但不能了解其存在的形状，而且其监测灵敏度又受到磨粒本身 粒度的影响，因此无法判断磨损的类型。铁诺可以直观地了解磨粒的形状、大小、成份 等重要的磨损信息，但对有色金属就不具有与铁系磨粒相同的灵敏度，而且分辨能力不 如光谱分析仪。所以联合采用铁谱和光谱技术，可以获得取长补短、相得益彰的效果。 此外，由于利用铁谱及光谱监测的数据多，各个指标数据的重要程度也不相同，致使诊 断结果可信度较低。为达到柴油机综合监测的目的，人们一直在探索一种既方便又实用 的方法，目前已有人在利用铁谱及光谱技术获得的数据基础上，应用多元统计分析的动 态聚类和判断分析方法、模糊聚类分析方法、灰色关联分析方法等对柴油机磨损情况和 润滑油质量进行分析，并取得了一些有益的结论。 在多对摩擦副情况下，铁谱及光谱分析法无法定位有问题的摩擦副，且不易实现实 时在线监测，光谱诊断设备的价格昂贵，铁谱技术手动操作较多，速度慢，分析判断和 识别要求有丰富经验的技术人员，标准谱图积累需时较长等，使其应用受到一定限制。 ( 4 ) 瞬时转速法 人工免疫算法及其在船舶柴油机智能故障诊断中的应用研究 对于多缸柴油机来说，柴油机曲轴的瞬时转速波动信号能反映机器各缸的工作状 态，因此通过对瞬时转速波动信号的分析可以得到机器运行状态和相关故障的丰富信息 p 3 , 2 4 1 。正常情况下，各缸的动力性能基本一致，柴油机运转平稳，各缸瞬时转速波动虽 有差异，但总在一个不大的范围内，并呈现某种规律性；但当某个气缸由于故障引起工 作不正常时，动力的一致性遭到破坏，柴油机运转平稳性交差，瞬时转速波动信号就会 产生变形，据此可以判断柴油机缸内工作过程的好坏。但是这种方法存在着以下不足。 利用瞬时转速波动虽然能够确定工作不正常的缸位，但不能确定造成故障的原 因。例如缸内压力降低造成曲轴瞬时转速变化，可能是活塞环或者缸套磨损引起气密性 变差所致，也可能是燃油系统故障造成燃烧不充分所致等等。 缸数较多时，特别是缸数达到十六缸时，瞬时转速不能准确地诊断发动机是否 有故障及故障缸的确定均存在困难。由于单缸对转速影响情况在循环瞬时转速波形中所 占曲柄转角较小，相邻缸之间作功的重复曲柄转角较大，要提取单缸作功能力的信息比 较困难。 ( 5 ) 人工智能法 人工智能是一个范围广范的研究领域，专家系统是其中一个活跃的研究方向。专家 系统能够将设备管理和维修人员的实际经验以及专家的思维方法同计算机强大的运算 能力和巨大的存贮容量相结合，同时还具有知识的扩充以及分析方法的自我学习等功 能，从而对机械设备具有十分有效的诊断能力。专家系统的核心内容包括：知识库、知 识获取、推理机和解释部分。专家系统按其知识表达方式的不同可分为基于规则的和基 于框架的专家系统；按其推理方式的不同可分为正向推理和逆向推理。 在知识表达方面，利用产生式规则进行知识表达，一方面得益于现有人工智能语言， 如l i s p ；另一方面是它的表达合乎人的心理逻辑，便于进行知识获取，利于人们接受。 利用框架进行知识表达得到了越来越多的应用，这主要得益于以c 语言为代表的面向对 象的编程技术的兴起及普及，c 语言对面向对象的数据结构极为支持，而框架讵是一种 面向对象的数据结构。 在诊断推理方，主要表现在对推理逻辑和推理模型的研究上。在人工智能领域，存 在着许多推理逻辑，模糊逻辑作为一种降低系统复杂性的方法，近期在专家系统的推理 第l 章绪论 逻辑中得到了广泛应用。较成熟的有z a d e h 的近似推理方法、d e m p s t e r 和s h a r e r 针对贝 叶斯概率理论中先验概率难以获取而提出的证据理论等，国内的许多专家系统也对模糊 逻辑进行了发展；对推理模型的研究则表现在如何对推理的知识进行划分及控制，从而 使推理过程更为有效。最近有学者提出基于模型的知识库理论，这使推理机制发生了根 本改变，如神经网络模型、定性物理模型、可视觉模型等，这无疑给人工智能领域注入 了新的活力。 近年来，人工智能的另一领域，神经网络的研究工作取得了很大进展。神经网络具 有自学习功能，使之不受专家知识和编程者个人能力的局限，能够不断增强判断能力， 因而能提高设备诊断的准确率，并能对运行状态做出预报。神经网络在柴油机故障诊断 中的应用主要有： 神经网络直接用于故障诊断，通过选择关键参数作为网络的输入层，故障类型 在输出层给出。b p 神经网络由于具有较强的非线性映射能力而被广泛应用于故障诊断 领域。它通过对故障实例的训练和学习，用分布在神经网络中的连接权值来表达所学习 的故障诊断知识，具有对故障的联想记忆、模式匹配和相似归纳的能力，可以实现故障 和征兆间的复杂的非线性映射关系。但是，基本b p 算法存在着局部极值和收敛速度慢 等缺点。在神经网络中引入模拟退火法和遗传算法，可以有效地解决局部极值问题，提 高算法的收敛速度。 自适应神经网络模式识别。传统模式识别过程在特征提取上具有很大的盲目性， 效率低。而自适应神经网络利用神经网络分布式信息存储和并行处理，避丌了模式识别 中建模和特征提取的麻烦，从而消除了模式不符和特征提取不当所带来的影响，使故障 状态易于识别。 模糊神经网络在故障诊断应用中具有广阔的前景。由于柴油机状态信号传播路 径复杂、故障与特征参数的映射关系模糊，再加上边界条件的不确定性、运行工况的多 变性，使故障征兆和故障原因之间难以建立准确的对应关系。模糊神经网络应用模糊集 合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理柬模拟人的模糊思维方法，采用多层前向网络结构， 结合人们的先验知识进行模糊推理，使之具有准确的非线性拟合和学习能力。由于权值 人工免疫算法及其在船舶柴油机智能故障诊断申的应用研究 初始化可根据先验知识人为选择，因此，网络的学习速度大大加快，并在一定程度上回 避了梯度下降法存在的局部极值闯题。 神经网络与专家系统相结合。主要有两种策略：一是将专家系统构成神经网络， 把传统专家系统的基于符号的推理变成基于数值运算的推理，以提高专家系统的执行效 率并利用其学习能力解决专家系统的学习问题；二是将神经网络视为类知识源的表达 和处理模型，与其它知识表达模型一起去表达领域令家的知识。实践证明，神经网络和 专家系统结合，互补长短，克服了神经网络存在的诊断推理不清楚、诊断解释机制不强 以及专家系统的知识“瓶颈问题”等缺陷，达到一种较完美的组合。 此外。粗糙集( r o u g hs e t s ) 理论方法用于研究不精确知识的表达、学习和归纳十分有 效。用粗糙集理论优化条件属性和决策属性，再用神经网络对属性进行聚类分析，可以 有效减少神经网络的输入节点数，提高学习效率。 应该指出，上述各种方法在实际应用中并不是孤立使用的。往往是相互交叉，互为 补充的。例如在模糊诊断中使用了聚类分析，在专家系统中采用模糊推理和神经网络等。 各种方法的综合运用，可以充分利用信号的全部信息，提高诊断的准确性。 1 3 国内外的研究现状、存在问题及发展趋势 1 3 1 人工免疫算法的研究现状及发展方向 生物免疫系统与神经系统一样具有高度的智能性。其中蕴含着丰富的信息处理机 理。受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统正逐渐成为智能计算领域中的研究热 点。生物免疫系统( i m m u n es y s t e m ) 是一个分布式、自组织和具有动态平衡能力的自适应 复杂系统。免疫系统对外界入侵的抗原( a n t i g e n ) ，可产生相应的抗体( a n t i b o d y ) ，抗体 上有特定的物质，可以结合、粘附或消除入侵的微生物( 即抗原) ，以维持免疫平衡。受 免疫系统启发而建立的人工系统称为人工免疫系统。基于免疫系统的免疫算法属于一种 启发式算法，它可以很好地保持多样性，防止“早熟”现象。 1 9 7 4 年，美国诺贝尔奖获得者j e m e 提出了免疫网络理论而引起人们的关注，之后 f a r m e r ，p e r e l s o n ，b e r s i n i ，v a r e l a 等理论免疫学者分别在1 9 8 6 年、1 9 8 9 年和1 9 9 0 年发表 了有关论文，在免疫系统启发、实际工程应用方面做出了突出贡献，他们的研究工作为 第1 章绪论 建立有效的基于免疫原理的计算系统和智能系统的发展开辟了道路。自1 9 9 8 年w c c i 第一次在美国召开人工免疫系统专题会议后。研究者对免疫系统的兴趣不断增加。 目前人工免疫系统研究主要集中在这三个方面：人工免疫系统( a r t i f i c i a li m _ r m l r l e s y s t e m ，a i s ) n 络模型，免疫算法，免疫多样性。( 1 ) a i s 网络模型。目前有很多的a i s 网络模型，最著名最早提出的是1 9 7 3 年j e m e 。提出的独特性网络模型( i d i o t y p i c n e t w o r k ) 。独特型网络能很好解释免疫初次反应，二次反应、免疫记忆。该模型作为一 种菲线性动力学系统，被广泛用于自适应控制，机器学习和故障诊断等领域。( 2 ) 免疫算 法。免疫算法主要是借鉴免疫原理柬优化和学习的算法。目前提出的算法有；f o r r e s t 于1 9 9 4 年提出的阴性选择算法( n e g a t i v e s e l e c t i o n a l g o r i t h m ) 。该算法模拟免疫系统中的 “自我”和“非我”，定义一组“自我集”和“监视集”，通过按概率检测系统异常， 能够实现故障检测。该算法被用于网络安全监测。1 9 9 7 年c h u n 等人将免疫理论和遗传 算法相结合，提出一种免疫遗传算法( i m m u n eg e n e t i ca l g o r i t h m ) 。该算法通过在遗传算 法过程中添加个体浓度控制机制，控制了高适应度的超级个体在群体中的扩散速度，从 而有助于解决遗传算法的早熟阀题，具有较强的全局优化能力。2 0 0 0 年d ec a s t r o 提出 一种克隆选择算法c l o n a l g ( c l o n i n gs e l e c t i o na l g o r i t h m ) 。该算法以b 细胞的克隆选 择理论为基础，将抗原对应成求解的问题，抗体对应成问题的结果，通过模拟b 细胞的 克隆变异过程完成全局最优解的搜索，该算法适用于求解复杂函数优化问题。( 3 ) 免疫多 样性。主要研究成果有：1 9 9 6 年p e r e l s o n 等人提出了形状空间理论，通过用二进制编码 表示抗体和抗原，用码位互补表示抗体对抗原的识别。h i g h t o w e r 等人以形状空间理论 为基础，对抗体基因库的形成机理做出了进一步的研究。1 9 9 8 年o p e r a 用二迸制抗体模 型研究了免疫系统多样性原理和进化意义。 人工免疫系统己经用于解决许多不同的工程问题。日本学者i s h i d a 在1 9 9 0 年利用 免疫系统解决传感器网络故障诊断问题，是目i i 可查的最早的免疫系统在工程领域的研 究成果。美国学者f o r r e s t 在1 9 9 4 年将免疫系统理论用于计算机安全和病毒检测。目i i i 世界上绝大多数人工免疫系统研究成果出自美国、英国、日本。国内对于免疫系统的研 究较国外迟。1 9 9 8 年西安电子科技大学的王磊、焦李成等在i c s p 9 8 上首先提出了一种 人工免疫算法及其在船舶柴油机智能故障诊断中的应用研究 免疫遗传算法并应用于一种典型的优化问题t s p 的求解中【1 5 ”。2 0 0 0 年，东华大学的 丁永生等在查阅大量文献的基础上发表了有关人工免疫系统研究的综述文章【3 s 】，这是这 方面国内科学界的第一篇较为全面和实用的介绍文章。同年，丁永生等在同本学者 t a k a y u k iy a m a d a 研究的基础上，提出了基于免疫反馈定理和模糊集概念的非线性p i d 控制器模型并用于组织温度控制中一这是目前国内第一个免疫控制器模型。2 0 0 2 年末， 哈尔滨工程大学的莫宏伟在总结了国内外以及自己的研究成果之后，出版了人工免疫 系统原理与应用【3 9 】一书，这是国内首部人工免疫系统图书。 1 3 2 柴油机故障诊断的研究现状 在国外，美国是最早开展故障诊断技术研究的国家之一，早在1 9 6 1 年美国就成立 了国家机械故障诊断研究所，1 9 6 7 年在美国宇航局的倡导下，成立了机械故障预防小组， 从事故障机理、检测诊断技术、可靠性分析的研究以及耐久性评价等工作。2 0 世纪8 0 年代中期，美国就己研制出机车、船舶柴油机故障诊断专家系统。近年束，w a v e b o o k 公司开发了一套适于内燃机振动和噪声信号分析的软件包，正推广应用到全世界内燃机 研制和开发较强的知名企业。2 0 世纪7 0 年代初，英国成立了机械保健与状念检测协会 ( m h m g & c m a ) ，该协会奠定了故障诊断技术在英国的普及与发展。 在船用柴油机方面，7 0 年代中期以后开发研制的柴油机工况诊断系统，它是传统监 测系统的扩展，增加了发动机内部参数的自动监测。即利用计算机技术、传感器技术和 动态测试技术为基础，以对柴油机各热工参数的分析为手段，将所有监测信号输入计算 机进行分析计算，早期预测不正常状态，作一些趋势分析，为轮机员维修工作提供资料， 这是目前应用比较成熟的手段。典型系统有：s u l z c r 公司的发动机诊断系统( s e d s 系 统) e 2 s j 。s e d s 系统是一个在线诊断系统，除常规的压力、温度、转速等传感器外还有燃 烧压力、喷油压力、活塞环损坏、缸套磨损等传感器进行连续的监测，并用计算机对有 关参数作趋势分析记录，早期诊断故障。系统操作简单，船员不需特别的培训。实践证 明s e d s 系统可提供精确、准同步测量和大量基本参数计算，这是一般测量设备无法获 得的，使轮机管理人员对发动机的技术状态有更透彻的了解，因此是一个可行的有用的 工具。m a nb & w 公司二冲程柴油机工况检查系统( c c l o 系统) 【2 们。该系统与s e d s 系统类似，用于k g f 系列低速二冲程柴油机，也是自动采集各种传感器信息，输入计 第l 章绪论 算机进行处理，每天自动进行一次趋势计算与分析，可以显示最重要工况参数及相关信 息，可给出有故障工况参数的报警显示，同时给出供诊断用的有关影响参数的数据和消 除故障的建议。挪威d e tm o r s k ev e r t t a s 公司研制的c m s 系统。该系统采用了 故障树分析法这一简单而有效的工具。 8 0 年代中期以来开发的柴油机智能诊断系统，除了采用更先进计算机网络技术、电 子通讯技术外，主要采用计算机智能程序末代替人的部分智能活动的一种人机处理系 统，应用了日益成熟的柴油机工作过程模拟计算技术、模糊逻辑技术、多媒体技术等等 使柴油机故障诊断技术水平大大提高。包括从信息的检测到特征抽取、状态识别到故障 分析等都实现知识的引导，其实质是知识的应用和处理过程，可见，智能诊断技术关键 在于诊断专家系统的知识数量和质量。例如同本三菱重工开发中速柴油机s u p e ra s o s 系统( m i t s u b i s h is u p e ra d v a n c e ds h i po p e r a t i o ns u p p o r ts y s t e m ) 【27 1 。它可以连续监测和 收集主机工况数据如活塞环剖面、燃烧压力、喷油压力等，