0 引　言

发动机是船舶核心部件，船舶航行过程中的动力性、可靠性以及经济性均与其发动机相关。发动机的状态可决定船舶是否可以正常航行^[1]，因此对船舶发动机状态进行智能检测意义重大。目前有很多学者研究船舶发动机状态检测方法，胡廷智等^[2]提出激光自准直的发动机在线检测方法，该方法以激光自准直技术为基础，设计船舶发动机的定子轴孔的同轴度检测装置，并利用该装置实现船舶发动机的状态智能检测。但该方法仅从发动机定子轴孔入手，其状态智能检测范围较为狭窄，适用面较小。黄功等^[3]提出了涡轴发动机故障检测方法，该方法通过采集涡轴发动机震动信号后，将其输入到局部密度支持向量机内，通过该支持向量机迭代得到发动机状态检测结果。但该方法在应用过程中，受发动机样本数据距离影响，其归一化效果不佳，导致其检测结果不够准确。传感器信息采集方式是目前应用较为广泛的数据采集途径，该信息采集方式获得的目标数据较为准确，且传感器在传输数据过程中可有效保障数据不存在丢失情况^[4]，采集效果较好。面对当前发动机状态检测中存在的问题，本文以传感器信息采集方式为基础，提出基于传感器采集信息的船舶发动机状态智能检测方法，以提升船舶发动机状态智能检测技术水平。

1 船舶发动机状态智能检测 1.1 基于传感器的船舶发动机信息采集

由于发动机结构复杂，无法用一种传感器采集其不同运行状态信息^[5-6]，在此使用转速传感器、压力传感器、温度传感器等实现船舶发动机运行状态信息。其技术路线如图1所示。

在利用传感器采集船舶发动机信息时，转速传感器、压力传感器、温度传感器、滑油位传感器、震动传感器和声传感器组成传感器阵列。该传感器阵列获得船舶发动机当前的压缩机转速、滑油压力、滑油温度、滑油箱流量、发动机震动信号以及发动机声信号等信息，并将采集到的发动机运行信息经由传感器信号处理电路输入到Kalam滤波算法内，去除发动机运行信息内的干扰噪声后，PCI总线接口电路将无干扰噪声的发动机运行状态信息发送到客户端内备用。

1.2 基于主元分析的船舶发动机状态特征提取

以无干扰噪声的发动机运行状态信息为基础，使用基于核函数的主元分析方法提取发动机运行状态信息内的状态特征，其详细过程如下：

令 $ \sigma :{\beta ^N} \to \sigma $ 表示核函数主元分析的非线性映射函数，发动机运行状态信息的输入空间由 $ {X_{{k}}} $ 表示，其中 $ k = 1,2, \cdots ,M $ 表示发动机运行状态信息总数。利用非线性映射函数将发动机运行状态信息由其输入空间映射到特征空间内，该特征空间由 $ \sigma :H(X_k) $ 表示，在特征空间内进行主元分析。

去除特征空间 $ \sigma :H(X_k) $ 内的均值，其表达公式如下：

$ \sum\limits_{k = 1}^M {\sigma (X_k)} = 0，$

(1)

依据式(1)结果计算特征空间内的协方差矩阵，其表达公式如下：

$ \overline C = \frac{{\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^M {\sigma ({x_i})\sigma {{({x_i})}^{\rm{T}}}} }}{M}，$

(2)

式中， $ {x_i} $ 表示第 $ i $ 个发动机运行状态信息。

以式(5)结果为基础，得到发动机运行状态信息特征方程如下：

$ \lambda R = \overline C R 。$

(3)

式中： $ \lambda $ 表示发动机运行状态信息特征值； $ R $ 表示特征向量，二者满足关系 $ {\lambda _j} > 0 $ ，且 $ {R_j} \in {\beta ^N},R \ne 0 $ 。

对船舶发动机运行状态信息和式(3)结果进行内积处理，其表达公式如下：

$ \lambda (\sigma (X_k)*R) = (\sigma (Xk)*\overline C R)，$

(4)

特征向量计算公式如下：

$ R = \sum\limits_{j = 1}^M {{\alpha _j}\sigma ({x_i})}，$

(5)

式中， $ {\alpha _j} $ 表示相关系数数值。

对式(3)～式(5)进行合并处理，则有：

$ \begin{split} &\lambda \sum\limits_{j = 1}^M {{\alpha _j}} (\sigma (xk)*\sigma (xj)) =\\ &\frac{{\lambda \displaystyle\sum\limits_{j = 1}^M {{\alpha _j}} (\sigma (xk))*\sum\limits_{j = 1}^M {\sigma ({x_i})} (\sigma ({x_i})*\sigma ({x_j}))}}{M} 。\end{split} $

(6)

式中： $ x_k $ 表示输入空间内的发动机运行状态信息； $ {x_j} $ 表示第 $ j $ 个发动机运行状态信息。

令 $ {\boldsymbol{U}} $ 表示 $ M\times M $ 维的矩阵，则发动机运行状态信息 $ i $ 和 $ j $ 在该矩阵内表达公式如下：

$ {K_{ij}} = \sigma ({x_i})*\sigma ({x_j}) 。$

(7)

将式(7)结果代入到式(6)内，并对其进行简化处理，则简化后的表达公式如下：

$ {\boldsymbol{M}}\lambda {\boldsymbol{U}}\alpha = {{\boldsymbol{U}}^2}\alpha，$

(8)

计算式(8)解，其表达公式如下：

$ {\boldsymbol{M}}\lambda \alpha = {{\boldsymbol{U}}^{\rm{T}}} 。$

(9)

对矩阵 $ {\boldsymbol{U}} $ 进行对角化处理，同时使用表示 $ {\lambda _1} < {\lambda _2} < \cdots < {\lambda _m} $ 对角化后的船舶发动机运行状态信息对角矩阵的特征值，使用 $ {u^1} < {u^2} < \cdots < {u^m} $ 表示特征值对应的特征向量。第一个不为0的特征值由 $ {\lambda _p} $ 表示，对特征向量进行归一化处理后得到其标准化结果，其表达公式如下：

$ {R^k}{R^k} = 1，$

(10)

将式(6)结果代入到式(10)内，则有：

$ \begin{split} \sum\limits_{i,j = 1}^M {u_i^ku_j^k} *&\sum\limits_{i,j = 1}^M {\left[ {\sigma ({x_i})*\sigma ({x_j})} \right]} = {u^k}U{u^k} = \\ & {\lambda _k}({u^k}*{u^k}) = 1 ，\end{split} $

(11)

式中， $ {u^k} $ 表示标准化后的第 $ k $ 个特征向量。

计算船舶发动机运行状态信息映射后特征向量 $ {R^k} $ 的投影，其表达公式如下：

$ {R^k}*\sigma (x) = \sum\limits_{j = 1}^M {u_j^k*} \sum\limits_{j = 1}^M {\left[ {\sigma ({x_j})\sigma (x)} \right]}。$

(12)

利用式(11)即可得到船舶发动机运行状态信息映射后特征向量 $ {V^k} $ 的投影，该投影即为船舶发动机运行状态特征。

1.3 基于最小二乘支持向量机的船舶发动机状态智能检测方法

利用获得的船舶发动机运行状态特征建立数据集，使用最小二乘支持向量机实现发动机状态智能检测。依据最小二乘支持向量机理论，其将具备非线性可分特征的船舶发动机状态特征信息映射到高维空间内，并在该空间构建最优超平面。因此使用最小二乘支持向量机检测发动机状态的过程为求解等式约束优化问题。其详细过程如下：构建检测船舶发动机状态的优化目标函数，其表达公式为：

$ J(A,\zeta ) = \frac{{{A^{\rm{T}}}A}}{2} + \frac{{c\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^l {\zeta _i^2} }}{2}。$

(13)

式中： $ \zeta $ 表示经验误差变量； $ c $ 表示惩罚因子； $ A $ 表示高维空间最优超平面。

设置式(13)约束条件为：

$ {y_i}{A^{\rm{T}}}A({x_i}) + {y_i}b = 1 - {\zeta _i}。$

(14)

式中： $ {y_i}( \cdot ) $ 表示最小二乘支持向量机输出函数； $ b $ 表示偏置数值； $ \varphi ( \cdot ) $ 表示映射函数。

利用式(13)和式(14)结果，建立拉格朗日函数，其表达公式为：

$ \begin{split} L(A,b,\zeta ,\phi ) =& J(A,\zeta ) - \\ & \sum\limits_{i = 1}^l {{\phi _i}} *\sum\limits_{i = 1}^l {\left\{ {{y_i}\left[ {{A^T}\varphi ({x_i}) + b} \right] - 1 + {\zeta _i}} \right\}} ，\end{split} $

(15)

式中， $ \phi $ 表示拉格朗日乘子。

设置式(14)约束条件如下：

$ \left\{ \begin{gathered} \frac{\partial L}{\partial A} = 0 ，\\ \frac{\partial L}{\partial b} = 0，\\ \frac{ \partial L}{\partial \zeta} = 0，\\ \frac{\partial L}{\partial \phi} = 0。\\ \end{gathered} \right. $

(16)

依据式(16)约束条件，则优化求解的线性表达公式为：

$ \left[ \begin{array}{ll} 0& {Q^{\rm{T}}} \\ Q& P{P^{\rm{T}}} + {c^{ - 1}}I \end{array} \right]*\left[ \begin{array}{ll} b \\ \phi \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{ll} 0 \\ 1 \end{array} \right] 。$

(17)

式中： $ P = \left[ {\varphi {{({x_1})}^{\rm{T}}}{y_1}, \cdots ,\varphi {{({x_i})}^{\rm{T}}}{y_i}} \right] $ ； $ Q = [ {y_1}, \cdots , {y_i} ]^{\rm{T}} $ 。

利用式(17)可计算拉格朗日乘子和偏置数值，然后依据二者建立最小二乘支持向量机检测输出函数，其表达公式如下：

$ f(x) = \sum\limits_{i = 1}^l {{\phi _i}} \sum\limits_{i = 1}^l {K({x_i},x)} + b。$

(18)

式中， $ K({x_i},x) $ 表示核函数。

利用式(16)即可输出船舶发动机状态检测数值，其区间为[1,18]。数字1-8，分别对应发动机不平衡、不对中、温度过高、油箱流量异常、转速骤变、震动故障、声响异常、油压异常。

2 实验结果与分析

以某大型货轮为实验对象，使用本文方法对该货轮发动机状态进行智能检测，该发动机具备5缸2个冲程，转速最高为11800 r/min，功率为2.36万千瓦左右。

2.1 传感器信息采集测试

验证本文方法使用传感器采集船舶发动机信息能力。使用本文方法采集该船舶发动机运行时的震动状态数据，并分别选取最大数值和最小数值与其实际数值做对比分析，结果如图2所示。

分析图2可知，该发动机的震动信息呈现有规律波动趋势，而本文方法采集其震动信息时的最大数值与最小数值均与其实际震动信息数值最大与最小完全吻合。说明本文方法采集船舶发动机运行状态信息能力较强，也从侧面说明本文方法对发动机运行状态检测能力较强。

2.2 状态信息特征提取测试

以一组发动机声信号作为实验对象，使用本文方法提取该声信号的子带频谱特征和谱能量特征，结果如图3所示。分析图3可知，该发动机声信号的子带能量特征呈现较大幅度波动趋势，说明此时发动机震动所发出的声音时大时小，发动机声音不规律，存在故障风险。而本文方法提取的发动机声信号的子带能量特征和谱能量特征曲线重合度较高，说明本文方法提取发动机声信号特征较为精准。

2.3 船舶发动机状态智能检测测试

以特征空间投影形式呈现本文方法检测船舶发动机状态能力。以滑油流量异常信息、滑油压力异常信息、压缩机转速异常信息和发动机正常运行信息为实验对象，使用本文方法将其映射到高维空间内，分析不同发动机运行状态信息的投影，结果如图4所示。分析图4可知，使用本文方法将滑油流量异常信息、滑油压力异常信息、压缩机转速异常信息和发动机正常运行信息映射到高维空间后，同类型的发动机状态信息分布较为集中，但不同类型的状态信息之间分布较为稀疏，尤其是正常状态信息与滑油流量异常信息、滑油压力异常信息、压缩机转速异常信息在高维空间分布较远。该现象说明：本文方法可有效检测船舶发动机在不同状态时的情况，具备较好的船舶发动机状态智能检测能力。

3 结　语

本文研究基于传感器采集信息的船舶发动机状态智能检测方法，并以实际船舶发动机为实验对象对本文方法进行验证。验证结果说明：本文方法具备较精准的船舶发动机信息采集能力、特征提取能力以及不同类型故障检测能力，当船舶发动机出现故障时，可有效对其进行智能检测，具备较好的应用效果。