0 引　言

船舶设备作为船舶动力体系的核心设备，承担着全船电能供应与推进功能保障的关键作用，稳定运行直接关系到船舶航行安全性与任务可靠性^[1]。船舶设备故障预警技术对运行状态的实时监测与异常识别，可有效识别早期故障征兆，为维修决策提供数据支撑，避免因突发性故障导致的航行中断或安全事故，显著提升船舶在航率与运维经济性^[2]。

李子睿等^[3]构建卷积自注意力网络作为核心特征提取器，从有限设备振动或声学信号中自动学习深层特征。但该方法中若所引入的先验知识未能准确反映设备实际运行机理，则可能误导模型的特征学习过程，导致其在真实场景下的故障识别准确率下降，甚至产生误报或漏报。刘建男等^[4]将舰船轴承等关键部件的振动信号转换为时频图像，利用离散编码自编码器将其压缩至离散隐空间中以获取代表性特征，借助自回归生成网络从该隐空间中采样合成具有差异性的故障样本，基于增强后的数据集构建诊断模型，不同工况舰船设备振动数据上实施跨域迁移学习，提升变工况条件下适应能力。汪益兵等^[5]运用决策树算法对舰船设备运行参数进行多变量综合分析，有效处理船舶运维过程中产生的大规模监测数据，为设备维护决策提供可视化支持，实现故障预警。若输入变量间存在高度多重共线性，可能导致构建的决策规则出现过拟合现象，进而削弱故障预警模型在船舶复杂运行环境中的能力。姜景强等^[6]建立船舶发电机多物理场耦合模型，构建卷积循环混合神经网络对正常运行状态下的特征序列进行回归预测，根据残差序列的统计分布特征设定动态阈值，依据其偏离程度判断绝缘故障的演化阶段。若仿真模型参数与实船发电机运行特性存在失配，可能导致残差序列无法有效表征初始故障，进而影响预警系统对潜在绝缘劣化过程的及时捕捉与准确判断。

传统单传感器监测方法难以全面捕捉舰船设备在复杂海况下的故障特征，且传统算法模型对多变工况的适应性存在局限。多源数据融合技术通过整合振动、温度等多维信息，结合机器学习算法对非线性特征的强大提取能力，能够有效识别早期微弱故障，显著提升预警系统在船舶特定运行环境下的感知精度。因此，构建多源数据融合与机器学习的舰船设备故障预警体系，成为解决船舶设备故障预警可靠性问题的有效途径。

1 舰船设备故障预警 1.1 舰船设备故障预警模型构建

舰船设备运行状态预警依赖于多源数据采集。为实现对舰船设备关键设备全面监测，需在舰船设备关键点位部署多种传感器，包括振动、温度、压力及转速传感器等，用于构建分布式数据采集网络，预警舰船设备故障，构建的模型如图1所示。模型采用分层架构，在舰船主机、轴系、泵组的关键设备组每个关键设备点部署数据采集单元（多源传感器），通过工业以太网将多源数据实时传输至船舶数据分析管理设备，以进一步实现舰船设备故障分析与预警。

1.2 舰船设备多源数据采集与融合

构建舰船设备传感器网络的数据采集信道模型，依据传感器之间的节点能耗情况，以优化舰船设备传感器数据采集的节点部署，表示为：

$ \max \left( {E{C_a} - E{C_b}} \right) = \ln \left( {E{C_b} + 1} \right) - \delta 。$

(1)

式中：$ \max \left( {E{C_a} - E{C_b}} \right) $为舰船设备传感器节点$ a $；$ b $之间的最大能耗值；$ E{C_a} $、$ E{C_b} $分别为舰船设备传感器节点$ a $、$ b $的基准能耗情况；$ \delta $为传感器路径起点修正系数。依据式(1)进行舰船设备传感器节点位置的调节，从而均衡能耗情况。

确定舰船设备传感器节点的最佳间距情况，计算发生功率值，表示为：

$ P = 1/\left( {E{C_b} + 1 - \delta \mu } \right)。$

(2)

式中：$ \mu $为传感器采集舰船数据过程中的传输因子。

计算传感器在舰船数据采集过程中的响应函数情况，表示为：

$ c\left( t \right) = EC\sum {\xi \left( {t - {l_e}} \right)} 。$

(3)

式中：$ EC $为传感器采集舰船数据过程的能耗情况；$ \xi $为输出能耗系数；$ {l_e} $为扩展能耗；$ t $为时间变量。

依据上述过程实现对舰船设备运行数据采集过程中的传感器部署，最终采集得到的舰船设备数据分布集合为$ {X_t} = {\left\{ {{x_1},{x_2}, \cdots ,{x_a}, \cdots ,{x_A}} \right\}_t} $。式中，$ {x_a} $为第$ a $传感器节点在$ t $时刻获取的舰船设备数据；$ A $为传感器总数量；$ a = 1,2, \cdots ,A $。在获取舰船设备运行的多源数据后；依据嵌入式学习技术实现舰船设备运行多源数据的融合，构建多源数据融合模型，表示为：

$ S = \sum\limits_{a = 1}^A {\left( {{\omega _a}{x_a}} \right)} + \lambda。$

(4)

式中：$ S $为融合后的多源数据；$ {x_a} $为第$ a $传感器采集的多源数据；$ {\omega _a} $为$ {x_a} $对应的权重值；$ \lambda $为线性判别变量，用于修正融合偏差。

$ \lambda $通过量化各传感器数据的信噪比差异，动态调整融合权重，以抑制低质量数据对融合结果的负面影响，提升整体融合数据的可靠性与一致性。其计算公式如下：

$ \lambda = \frac{{\displaystyle\sum_{i = 1}^A {SNR\left( {{x_i}} \right)} }}{{\max \left( {SNR\left( {{x_i}} \right)} \right)A}}。$

(5)

式中：$ SNR\left( {{x_i}} \right) $为第$ i $个传感器数据的信噪比。

1.3 基于机器学习的舰船设备故障预警

为实现舰船设备的故障预警，需构建能够处理时序流数据的机器学习模型。采用由长短期记忆网络特征编码器与多标签分类器组成的诊断模型，实现对多源数据的动态分析与故障分类预警。长短期记忆网络作为机器学习网络中一种能够捕捉时序数据中长期依赖关系的典型模型，能够有效适用于舰船设备时序运行数据中的故障特征编码。设$ {H_{t - 1}} $、$ {L_{t - 1}} $分别为长短期记忆网络模型中$ t - 1 $时刻的隐藏状态、细胞状态，$ {S_t} $为$ t $时刻输入到长短期记忆网络的多源数据融合值。依据长短期记忆网络的舰船设备故障预警模型中的遗忘门对输入的融合值信息进行保留程度判断，表示为：

$ {O_{{f_t}}} = {\rm sigmoid}\left( {{\kappa _f}\left[ {{H_{t - 1}},{S_t}} \right] + {\varphi _f}} \right) 。$

(6)

式中：$ {\kappa _f} $、$ {\varphi _f} $分别为长短期记忆网络的舰船设备故障预警模型遗忘门对应的权重向量、偏置向量；$ {\rm sigmoid}\left( {} \right) $为sigmoid函数。

依据长短期记忆网络的舰船设备故障预警模型中的输入门提取输入的融合值中的有效信息，表示为：

$ {O_{{i_t}}} = {\rm sigmoid}\left( {{\kappa _i}\left[ {{H_{t - 1}},{S_t}} \right] + {\varphi _i}} \right) 。$

(7)

式中：$ {\kappa _i} $、$ {\varphi _i} $分别为长短期记忆网络的舰船设备故障预警模型输入门对应的权重向量、偏置向量。

长短期记忆网络的舰船设备故障预警模型中的细胞状态更新过程表示为：

$ {L_t} = {O_{{f_t}}}{L_{t - 1}} + {O_{{i_t}}}\tanh \left( {{\kappa _L}\left[ {{H_{t - 1}},{S_t}} \right] + {\varphi _L}} \right)。$

(8)

式中：$ {\kappa _L} $、$ {\varphi _L} $分别为长短期记忆网络的舰船设备故障预警模型细胞状态对应的权重向量、偏置向量，$ \tanh \left( {} \right) $为tanh激活函数。

长短期记忆网络舰船设备故障预警模型中的输出门处理后，输出$ t $时刻的融合值特征，表示为：

$ {H_t} = {\rm sigmoid}\left( {{\kappa _H}\left[ {{H_{t - 1}},{S_t}} \right] + {\varphi _H}} \right)\tanh {L_t} 。$

(9)

式中：$ {\kappa _H} $、$ {\varphi _H} $分别为长短期记忆网络的舰船设备故障预警模型输出门对应的权重向量、偏置向量。

依据长短期记忆网络模型，最终能够有效从时序的舰船设备融合多源数据中提取融合多源数据的特征。通过Softmax分类器将式(9)得到的舰船设备多源数据特征向量映射为舰船设备故障类别的概率分布。设$ {Y_t} $为舰船设备故障的真实标签，$ {P_t} $为舰船设备故障为该类别时的概率值，通过交叉熵计算之间的损失函数，表示为：

$ {\log _{{S_t}}}\left( {Y,P} \right) = - \sum\limits_{n = 0}^{N - 1} {\sum\limits_{r = 0}^{R - 1} {{Y_t}\log {P_t}} }。$

(10)

式中：$ N $、$ R $分别为多源数据样本数量、舰船设备故障类别数；$ n \in N $；$ r \in R $。对上述进行求解，最终获得真实舰船设备故障类别及对应的概率结果，实现有效的舰船设备故障预警。

2 实验结果分析

为验证本文方法实现舰船设备故障预警的效果，以海洋探索者号调查船为实验对象，对试验船舶关键设备部署传感器，依据部署的传感器采集舰船设备多源数据，汇总并传输至计算机实现分析，得到最终的故障预警结果通过相应的设备呈现。

依据舰船设备故障预警试验场景，统计式中涉及的硬件设备信息，结果如表1所示。

如表1可知，舰船主机（6S60MC-C）配备的振动传感器（VS-100）具有0～50 g宽量程，捕获从正常运转到严重故障的全频谱振动，采用TS-200型号的特征温度传感器（测量±0.5℃），可敏锐感知缸体过热等早期热异常；转速传感器（RS-400）0～2 000 r/min的宽范围监测为工况识别提供基准参数。试验舰船的主机转速范围为0～1 200 r/min，泵组流量为0～30 m³/h，可模拟从停泊到全速航行的典型工况，振动传感器100 mV/g的高灵敏度特性，适用于捕获轴承微点蚀、齿轮早期断齿等微弱故障的冲击特征，PS～300压力传感器的量程为0～10 MPa，能够有效监测燃油系统阻塞、液压泄漏等渐进性故障的压力波动特征。

为验证本文方法实现舰船设备运行数据采集过程中的传感器部署情况，以试验舰船主机为例，综合考虑传感器之间的节点能耗情况，进行振动传感器、温度传感器、压力传感器的部署，部署结果如图2所示。可知，传感器部署采用三维空间分布式架构，振动传感器优先布置在主机轴承座与齿轮箱壳体等机械应力集中区域，直接捕获结构振动传播路径。温度传感器密集配置于缸套水套、排气总管及润滑回路等热功转换关键节点，建立温度场梯度监测网络。压力传感器则沿燃油喷射系统与增压气路等流体动力学敏感位置分布。传感器部署确保了多源数据在舰船设备物理层面的互补性与协同性，显著提升了后续故障预警模型对特定故障模式的表征能力，大幅降低舰船设备复合故障的误报率。

测试基于式(4)的数据融合过程中的线性判别变量$ \lambda $对融合质量的影响，调整$ \lambda $取值，确定最优融合参数配置，提高后续故障预警的准确性。选取真实舰船设备运行数据集，包含振动（节点1、2）、温度（节点3）、压力（节点4、5）传感器数据，分别研究$ \lambda $取值为0.1、0.5、1、2共4种情况下的传感器信噪比数据，得到的结果如图3所示。可知，线性判别变量取值为0.1时，振动传感器节点（1、2）信噪比达27.2 dB，但温度节点（3）和压力节点（4、5）分别仅为23.5 dB和22.8 dB，呈现出明显的不均衡特征。随着线性判别变量取值增大至1，各节点信噪比趋于均衡（最高27.8 dB，最低25.3 dB），说明适度的特征加权可有效平衡多源数据的质量差异。当线性判别变量继续增大至2时，整体信噪比下降至24.1～25.6 dB区间，表明过度修正反而会削弱有效信号成分。在判别变量取值为1时，取得最佳综合性能，节点间信噪比极差最小，确保了多源数据融合的质量一致性，为高精度故障预警奠定了数据基础。

模拟3种不同的测试工况：工况1为舰船正常航行状态；工况2为舰船在恶劣海况行驶状态；工况3为舰船长时间连续运行状态。对主机、轴系、泵组三类关键设备进行故障预警，通过特征分离度、预警时间裕度、融合数据质量、故障特征稳定性、多源数据协同度共5种指标进行舰船设备故障预警效果评估。其中，特征分离度用于衡量不同故障类别在特征空间中的可区分性，值越高表示分类性能越好；预警时间裕度是从系统发出预警至故障发生的时间间隔，反映预警的及时性；融合数据质量用于评估融合后数据的完整性与一致性；多源数据协同度用于评估不同传感器数据在时序与空间上的一致性；故障特征稳定性表征特征在时序上的波动程度，值越高表示特征越稳定。4种指标的计算公式如下：

$ S = \frac{{\displaystyle\sum_{i = 1}^n {\displaystyle\sum_{j = 1,j \ne i}^n d } ({x_m},{x_j})}}{{n(n - 1)}}，$

(11)

$ Q = \frac{1}{N}\sum\limits_{i = 1}^N {\left( {1 - \frac{{\left\| {{x_i} - {x_i}^\prime } \right\|}}{{\left\| {{x_i}} \right\|}}} \right)} \times 100{\text{%}} ，$

(12)

$ {S_t} = \left( {1 - \frac{\sigma }{\mu }} \right) \times {\text{1}}00{\text{%}}，$

(13)

$ C = \frac{1}{T}\sum\limits_{t = 1}^T {\left( {\frac{{{Cov}\left( {{X_t},{Y_t}} \right)}}{{{\sigma _{{X_t}}} \cdot \sigma {}_{{Y_t}}}}} \right)} \times 100{\text{%}}。$

(14)

式中：$ S $为特征分离度；$ Q $为融合数据质量；$ {S_t} $为故障特征稳定性；$ C $为多源数据协同度；$ n $为样本数量；$ {x}_{m}、{x}_{j} $分别为第m个和第j个样本的特征向量；$ d({x_m},{x_j}) $为2个特征向量之间的距离。$ {x_i} $为原始数据；$ {x_i}^\prime $为融合后数据。$ \sigma $和$ \mu $分别为特征序列的标准差与均值；$ {X}_{t}，{Y}_{t} $为不同传感器在时刻t的数据序列，Cov为协方差。

舰船设备故障预警效果评估结果如表2所示。可知，在正常航行状态下，3类关键设备的融合数据质量均超过91%，式中轴系设备达到95.26%的最高值，表明多源数据融合系统在稳定工况下能有效整合振动、温度、压力等多模态数据。当船舶处于恶劣海况时，系统性能出现预期下降但仍保持良好水平，主机融合数据质量保持在83.69%，验证了本文方法能够有效应对复杂环境干扰。在长时间连续运行条件下，性能介于前两者之间，体现了数据融合系统对设备性能渐进性变化的跟踪能力。轴系设备在3种工况下均表现出最优的预警时间裕度（分别为52.18、41.27、46.85 s）和最佳特征稳定性（分别为93.71%、84.24%、87.42%），为机组安全运行提供了保障。在正常工况下，轴系设备的多源数据协同度达94.95%，相应的特征分离度为91.44%，有效验证了基于多源数据融合与机器学习的故障预警方法在舰船运行环境中的有效性，为智能船舶运维的工程化应用提供重要技术支撑和数据基础。

3 结　语

针对舰船设备故障预警中多源数据异构性与工况动态性耦合难题，提出一种基于多源数据融合与机器学习的舰船设备故障预警方法。依据实验结果分析证明该方法能够通过三维空间分布式传感器部署与线性判别变量优化，实现多源数据的高质量融合，全面提升了复合故障的预警精度。该方法能够为舰船设备智能运维建立高精度、高可靠性的故障预警体系，为海洋探索、船舶运输等场景提供多源数据融合与机器学习驱动的核心支撑。