船舶存在故障时，事故发生率提升^[1]，船舶故障的高效诊断极为重要。船舶组成系统复杂性较高，采用普通的故障诊断方法无法精准诊断船舶故障^[2]，高效的船舶故障诊断方法是航海领域极为重视的部分。

案例推理（case-based reasoning，CBR）方法目前广泛应用于故障诊断中提升船舶故障诊断速度^[3]，保证船舶在高安全性状态下行驶。CBR方法通过案例库存储大量的故障案例，船舶发生故障时，访问案例库内的案例，获取故障诊断结果，依据案例库内相关案例获取船舶故障案例解决策略^[4]。CBR方法从案例库内搜索相似的船舶故障案例，是决策领域的重要方法。船舶发生故障时，CBR方法标准化处理故障，标准化处理后的故障与案例库内的实际故障案例匹配计算，输出最佳的船舶故障诊断结果。船舶故障案例为案例库内不存在的新故障时，将该故障加入故障案例库中。该方法有效避免故障诊断浪费大量时间^[5]，无法提取故障规则的情况，船舶故障诊断速度有所提升^[6]。

目前针对船舶故障诊断的研究较多，刘国强等^[7]人针对船舶主机故障，利用粗糙集算法实现故障诊断；宫文峰等^[8]针对船舶旋转机械，利用改进的LSTM-SVM方法实现故障的快速诊断。以上2种方法可以有效诊断船舶主机以及旋转机械故障，但是无法应用于无规则船舶故障诊断中，针对以上2种方法诊断船舶故障时存在的缺陷，研究基于CBR的船舶故障诊断方法。

基于CBR的船舶故障诊断方法总体结构图如图1所示。

图 1 船舶故障诊断总体结构图 Fig. 1 Overall structure of ship fault diagnosis

CBR方法的推理机从案例库内快速检索船舶故障相关案例，实现船舶故障的高效诊断。CBR方法从案例库内搜索船舶故障时，检索的案例数量应该尽可能少，同时需要保证检索的船舶故障案例与此案例具有较高的相似性。选取分级检索机制实现CBR方法对于船舶故障诊断中案例库的检索。分级检索机制包括两级检索，通过分级检索机制搜寻案例库内与船舶故障具有最高相似性的案例。

用户通过应用接口在故障诊断窗口中输入船舶故障征兆，推理机在船舶故障案例库内依据预先设定的相似度阈值 $ \theta $ ，采用分级检索算法搜索与所输入的船舶故障征兆相近的案例，搜索是否存在与船舶故障案例匹配的案例。若匹配失败，说明船舶故障案例库内不存在与该案例相近的船舶故障案例，该船舶故障为新案例，需要重新学习该船舶故障案例，将该船舶故障案例存储至失败案例库内；采用分级检索算法成功匹配时，表示存在相似的船舶故障案例，通过分层检索算法，依据事先设定的相似度阈值，获取具有最高相似度的船舶故障指导案例，将检索获取的船舶故障案例输出，通过应用接口展示至用户，用户依据案例库内案例的修改原则，获取最终船舶故障诊断结果。采用以上过程无法成功诊断船舶故障时，返回失败报告，将船舶故障诊断的失败原因仔细检查后，获取失败原因。将失败原因展示至用户，将该故障诊断案例加入失败案例库内。诊断成功后，将船舶故障成功诊断的报告输出，用户获取船舶故障诊断结果，同时将船舶故障成功诊断案例加入案例库中，供后续船舶故障诊断时采用。

图 2 船舶故障诊断流程 Fig. 2 Ship fault diagnosis process

为了验证本文方法对船舶故障的诊断性能，选取某次航行编号为C0095的船舶作为研究对象，采用Matlab软件模拟船舶运行时的全部数据。该船舶载重吨数为9585 tm，箱位数量为485TEU。

本文方法采用CBR方法诊断船舶故障。船舶空调系统存在无法启动制冷功能的故障时，在用户显示界面输入空调系统无法启动制冷功能。统计不同相似度阈值时，采用本文方法获取的不同船舶故障案例相似度，统计结果如图3所示。可以看出，采用本文方法诊断船舶故障，输入空调系统无法启动制冷功能后，CBR方法从船舶故障案例库内检索与该故障相似的船舶故障案例。相似度阈值为0.7以及0.8时，船舶故障案例库内的案例15与输入的船舶故障案例具有较高的相似度，选取船舶案例15作为故障诊断的参考案例。

图 3 案例相似度 Fig. 3 Case similarity

采用本文方法诊断船舶空调系统故障，生成的指导信息列表结果如表1所示。可以看出，船舶故障案例库内的案例15与所输入的空调系统无法启动制冷功能的故障征兆相似度高达0.88，船舶故障检修人员可以依据案例库内案例15的故障解决方法解决船舶空调系统故障。

表 1(Tab. 1)

表 1 空调系统故障诊断结果 Tab. 1 Fault diagnosis results of air-conditioning system 项目名称 结果 案例号 15 故障位置 空调系统 故障征兆1 可以正常开机 故障征兆2 无法启动制冷功能 故障原因 膨胀阀冰塞 故障解决对策1 清除膨胀阀的冰塞状况 故障解决对策2 清洗冷凝器 故障解决对策3 检查排气阀是否泄露 相似度 0.88

表 1 空调系统故障诊断结果 Tab.1 Fault diagnosis results of air-conditioning system

船舶故障维修人员依据案例15的故障解决对策处理空调故障，完成3个步骤的故障解决对策操作后，船舶空调系统运行状况如图4所示。可以看出，故障诊断前，船舶空调系统的舱内空气温度、冷却水进水温度等参数均高于空调系统正常运行时的期望温度。采用本文方法诊断船舶空调系统故障后，依据案例15对船舶空调系统故障的解决对策，解决当前发生的船舶故障，船舶空调系统的故障得到有效解决。本文方法诊断并解决船舶空调系统故障后，船舶空调系统的舱内空气温度、冷却水进水温度等参数与期望温度较为接近，可以满足船舶空调系统的应用需求。图4实验结果验证本文方法不仅可以有效诊断船舶故障，同时可以依据案例库内案例解决办法，及时解决船舶空调系统故障，令故障解决后的船舶空调系统恢复正常使用状态。

图 4 故障诊断前后空调系统运行状况 Fig. 4 The operating status of the air conditioning system before and after fault diagnosis

采用本文方法诊断船舶发电机转子偏心故障，生成的指导信息列表结果如表2所示。可以看出，采用本文方法可以有效诊断船舶发动机的转子偏心故障。案例库中的51号案例与此次船舶发动机转子偏心故障相似度较高。表2实验结果验证采用本文方法可以有效诊断不同类型的船舶故障，获取案例库内案例故障的解决策略。

表 2(Tab. 2)

表 2 发电机转子偏心故障诊断结果 Tab. 2 Fault diagnosis results of generator rotor eccentricity 参数名称 结果 案例号 51 故障位置 发电机 故障征兆1 发电机无法正常运行 故障征兆2 转子偏心40% 故障原因 喷油器卡死 故障解决对策1 清理喷油器 故障解决对策2 更换喷油器弹簧 故障解决对策3 降低发动机开启压力 相似度 0.75

表 2 发电机转子偏心故障诊断结果 Tab.2 Fault diagnosis results of generator rotor eccentricity

采用本文方法诊断船舶发动机故障前后，船舶发动机运行状态变化结果如图5所示。可以看出，采用本文方法可以有效诊断船舶发动机故障，依据案例库内的船舶故障案例解决策略，解决船舶故障。船舶发动机存在故障时，船舶的时域信号存在较大波动，影响发动机正常运行；船舶发动机故障解决后，船舶发动机可以以正常状态良好运行。实验结果验证本文方法可以有效诊断船舶不同部位以及不同类型的故障，依据案例库内的故障解决策略实现故障的高效解决，令船舶维持良好的运行状态。

图 5 船舶发动机运行信号变化 Fig. 5 Changes of ship engine running signal

统计采用本文方法对此次船舶运行时的10个船舶故障进行诊断，设置相似度阈值为0.8，统计10个船舶故障诊断结果如表3所示。可以看出，采用本文方法可以依据输入的船舶故障征兆，从案例库内检索船舶故障。采用本文方法诊断船舶故障，实际船舶故障与获取的指导船舶故障案例的相似度均高于0.7，说明本文方法可以从案例库内搜索与输入船舶故障征兆相似度最高的指导案例。本文方法可以获取较高的故障诊断结果，通过高效的案例匹配精度，提升故障诊断性能。

表 3(Tab. 3)

表 3 代表案例故障诊断结果 Tab. 3 Representative case fault diagnosis results 船舶故障序号 案例库内检索案例 指导案例 指导案例相似度 1 5,12,16,24,27 12 0.865 2 1,2,6,8,16,29,35,42 6 0.911 3 3,11,19,34,58,67,71 19 0.854 4 4,7,10,18,23,85 23 0.745 5 13,17,29,34,91 34 0.832 6 9,13,18,25,44,49 25 0.784 7 16,18,29,31,32,77 18 0.823 8 9,16,26,37,49,58 16 0.795 9 21,37,59,67,68,69 67 0.815 10 11,16,18,22,23,33,34 33 0.766

表 3 代表案例故障诊断结果 Tab.3 Representative case fault diagnosis results

将CBR方法应用于船舶故障诊断中，依据所建立的船舶故障案例库，计算案例库内的船舶故障案例与实际故障的相似度。通过相似度结果搜寻与实际故障相似的历史故障数据与维修数据，作为船舶检修人员检修与维护船舶故障的重要依据。该方法不仅可以依据用户输入的故障征兆在案例库内匹配精准的案例，并且可以为用户提供故障解决策略等指导信息，通过实例分析验证该方法可以有效诊断船舶故障，实用性高。