船艇供配電智能檢測系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了船艇供配電智能檢測系統(tǒng)，包括通斷檢測模塊、電量采集模塊、工業(yè)控制器、電源模塊和CAN總線，所述電量采集模塊包括三相智能電度表和電流采集模塊，通過通斷檢測模塊和電參量檢測模塊對主配電板的各條輸電線路的電參量、斷路器和熔斷器的通斷狀態(tài)、繼電器和接觸器的閉合情況、控制開關的觸頭位置進行檢測，所采集數(shù)據(jù)經(jīng)CAN總線上傳至工業(yè)控制器，工業(yè)控制器經(jīng)基于連續(xù)隱馬爾可夫模型的電路故障診斷軟件分析判斷，同時工業(yè)控制器經(jīng)基于灰色模型的預測機制對船艇的供配電系統(tǒng)進行短期狀態(tài)預測；本發(fā)明的有益效果：模塊化設計可移植性強，通用性好；故障點精確定位到故障器件，提高了檢測精度；灰色模型預測機制具有自適應性。
【專利說明】船艇供配電智能檢測系統(tǒng)
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及檢測系統(tǒng)，尤其涉及一種船艇供配電智能檢測系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002]由于艦船上的舵機、輔機、武備、電子、照明、通風、消磁等都需要使用電力，供配電系統(tǒng)的可靠性和供電的連續(xù)性對艦船的作戰(zhàn)效能的發(fā)揮起著決定性作用。069型船艇采用不接地的配電系統(tǒng)，也就是采用三相三線絕緣的配電系統(tǒng)，雖然這種配電制有著諸多優(yōu)點，但在實際運行中存在產(chǎn)生過電壓、故障定位困難等不足。就069船艇本身組成及結(jié)構(gòu)而言，存在以下問題:(1)器件數(shù)量多，故障檢測及排除時間長；(2)缺乏檢測設備及手段，故障原因排除困難；(3)器件老化，使用壽命及可靠性存在不確定因素。
[0003]我國在故障預診斷與健康管理(PHM)方面的研究才剛剛起步，2005年北京航空航天大學曾聲奎作了 PHM技術的研究現(xiàn)狀綜述，2006年國防科技大學木志高設計了 PHM系統(tǒng)的大體結(jié)構(gòu)，提出采用分布式結(jié)構(gòu)，利用故障診斷預測模塊接收異常狀態(tài)信息并進行判斷，故障趨勢預測模塊接收趨勢信息，將診斷和預測結(jié)果供給分析決策模塊以提供維修需求信息；2008年哈爾濱工業(yè)大學張嘉鐘分析了國外航空設備的PHM系統(tǒng)，指出該系統(tǒng)包括設備的狀態(tài)檢測、狀態(tài)預報、故障診斷、故障評估及故障處理等；沈陽航空工業(yè)學院王瑞芳針對機器人維護的特點研究了基于統(tǒng)計過程控制的機器人系統(tǒng)的故障預測；空軍工程大學張亮針對新一代作戰(zhàn)飛機的技術特點以及在維修保障方面的需求，提出了機載PHM系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，設計了 3種分離的推理機:異常檢測推理機、故障診斷推理機和故障預測推理機。目前我國的PHM技術主要應用在民航，如COMPASS，ECM，ADEPT等，主要是飛機或發(fā)動機的性能狀態(tài)監(jiān)控的軟件系統(tǒng)，但功能很有限，PHM核心技術的研究更談不上成熟。
[0004]現(xiàn)有技術大多是針對各類電子系統(tǒng)開展故障診斷的研究，很少涉及到系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測與健康管理研究。就艦船供配電系統(tǒng)系統(tǒng)而言，在運行過程中更需要的是能夠?qū)ο到y(tǒng)進行在線狀態(tài)監(jiān)測，密切關注系統(tǒng)的健康狀況變化，以便能夠根據(jù)供配電系統(tǒng)的實際健康狀況來決定維修與否(即視情維修)。在系統(tǒng)出現(xiàn)早期故障時，通常由于故障信號的微弱變化很難直接檢測出來，如何把不易檢測的早期故障信號轉(zhuǎn)變?yōu)槿菀子^測到的信息，評價當前狀態(tài)偏離正常態(tài)的程度并估計系統(tǒng)的健康狀況，給視情維修提供依據(jù)，是項目研究的核心內(nèi)容。由于早期故障信號的微弱性，僅以一個時間點上的觀測信號來估計系統(tǒng)的健康狀況是遠遠不夠的，應當對供配電系統(tǒng)進行多次信號檢測并以此來估計系統(tǒng)的健康狀態(tài)。
[0005]在視情維修的情況下，需對供配電系統(tǒng)的早期故障進行監(jiān)測與識別，以便在系統(tǒng)出現(xiàn)故障之前就及時發(fā)現(xiàn)和替換這些潛在的早期故障元件，而早期故障特征的微弱性大大增加了故障診斷的難度。因此如何有效地辨別出故障元件顯得尤為重要，特征提取的研究是故障診斷技術中非常重要的步驟，尤其是在早期故障的診斷過程中。由于單類特征包含的信息總是有限的，不同類型的特征包含了供配電系統(tǒng)不同角度的狀態(tài)信息。因此，當采集到供配電系統(tǒng)不同類型的特征時，如何實現(xiàn)對這些特征的有效融合，充分挖掘出其中的有用信息，以期望能夠提高故障識別率。[0006]狀態(tài)監(jiān)測與早期故障診斷是基于監(jiān)測點瞬時數(shù)據(jù)來實現(xiàn)的，但是很難了解系統(tǒng)的行為特征，實際中還需利用供配電系統(tǒng)的歷史信息和動態(tài)信息，實現(xiàn)對供配電系統(tǒng)未來的運行狀態(tài)和發(fā)展趨勢做出估計，防止災難性故障的發(fā)生，因此需要有效的預測模型來監(jiān)督供配電系統(tǒng)劣化的變化趨勢。狀態(tài)預測以當前系統(tǒng)的狀態(tài)為起點，結(jié)合被預測對象的近期監(jiān)測數(shù)據(jù)及歷史數(shù)據(jù)，通過相應的預測算法對被監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析，對系統(tǒng)未來時刻的運行狀態(tài)進行預測、分析與決策，以便及時在故障發(fā)生之前采取有效措施保證系統(tǒng)的順利運行，實現(xiàn)對故障的提前預警，以便及早采取相應的措施，為系統(tǒng)后續(xù)的正常運行爭取時間，其次也增加了系統(tǒng)的故障預測能力，對裝備在未來時刻中可能出現(xiàn)的故障進行預測，以便進行預防維修。配電系統(tǒng)中各類電器在使用過程中的某些部件老化、磨損、疲勞等性能逐漸下降，最終超出允許值而發(fā)生的故障，這類故障占有相當大的比重，具有一定的規(guī)律性，能夠通過早期的狀態(tài)運行數(shù)據(jù)進行預測和防止。
[0007]綜上所述，對主配電板的工作狀態(tài)進行實時監(jiān)測、對各個低壓電器進行健康管理、對供配電系統(tǒng)進行故障檢測與預測是提高艦船工作可靠性、保障作戰(zhàn)效能的重要手段。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]針對上述現(xiàn)有技術，本發(fā)明提供一種船艇供配電智能檢測系統(tǒng)，它具有故障檢測范圍廣、檢測精度高、故障預測準、操作簡便靈活等優(yōu)點。
[0009]本發(fā)明是通過以下技術方案實現(xiàn)的:
[0010]船艇供配電智能檢測系統(tǒng)，包括15個通斷檢測模塊、10個電量采集模塊、I臺工業(yè)控制器、電源模塊和CAN總線，所述電量采集模塊包括三相智能電度表和電流采集模塊，通過通斷檢測模塊、電參量檢測模塊對主配電板的各條輸電線路的電參量、斷路器和熔斷器的通斷狀態(tài)、繼電器和接觸器的閉合情況、控制開關的觸頭位置進行檢測，所采集數(shù)據(jù)經(jīng)CAN總線上傳至工業(yè)控制器，工業(yè)控制器經(jīng)基于連續(xù)隱馬爾可夫模型的電路故障診斷軟件分析判斷，同時工業(yè)控制器經(jīng)基于灰色模型的預測機制對船艇的供配電系統(tǒng)進行短期狀態(tài)預測。
[0011]所述通斷檢測模塊電路包括各采集通道相互對立且靈活組合的信號采集部分、信號處理部分、CAN通訊部分和電源及接口，CAN通訊部分包括CAN協(xié)議棧芯片MCP2510、電平轉(zhuǎn)換芯片TJA1050和外圍電路，TJA1050將在CAN總線上接收到的CAN數(shù)據(jù)幀電平轉(zhuǎn)換后，傳遞給MCP2510，MCP2510將接收到的數(shù)據(jù)進行幀ID匹配，然后MCP2510通過SPI接口與信號處理部分的單片機進行通訊。
[0012]所述通斷檢測模塊的檢測流程為:首先通斷檢測模塊完成模塊初始化，對各個I/
O口進行設置，然后通過SPI接口對MCP2510進行CAN通訊參數(shù)的設置，設置屏蔽濾波器只接收工業(yè)控制器的數(shù)據(jù),根據(jù)數(shù)據(jù)采集口的數(shù)據(jù)組合CAN數(shù)據(jù)幀，并傳輸給MCP2510，當接收到工業(yè)控制器發(fā)來的數(shù)據(jù)發(fā)送命令后，通斷檢測模塊進行命令判定，當工業(yè)控制器發(fā)來的命令字與本模塊ID相符后，單片機向MCP2510發(fā)出數(shù)據(jù)傳輸命令，包含采集信息的數(shù)據(jù)幀傳輸?shù)紺AN總線。
[0013]所述電流采集模塊采用芯片ATT7022B。
[0014]所述連續(xù)隱馬爾可夫模型結(jié)構(gòu)，如下:
[0015](I)供配電系統(tǒng)在初始工作或投入運行時總是處于正常工作狀態(tài)，模型參數(shù)中的初始狀態(tài)概率參數(shù)設為:π =[1000]；
[0016](2)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為:
【權利要求】
1.船艇供配電智能檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括通斷檢測模塊、電量采集模塊、工業(yè)控制器、電源模塊和CAN總線，所述電量采集模塊包括三相智能電度表和電流采集模塊，通過通斷檢測模塊和電參量檢測模塊對主配電板的各條輸電線路的電參量、斷路器和熔斷器的通斷狀態(tài)、繼電器和接觸器的閉合情況、控制開關的觸頭位置進行檢測，所采集數(shù)據(jù)經(jīng)CAN總線上傳至工業(yè)控制器，工業(yè)控制器經(jīng)基于連續(xù)隱馬爾可夫模型的電路故障診斷軟件分析判斷，同時工業(yè)控制器經(jīng)基于灰色模型的預測機制對船艇的供配電系統(tǒng)進行短期狀態(tài)預測。
2.如權利要求1所述的船艇供配電智能檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述通斷檢測模塊電路包括各采集通道相互對立且靈活組合的信號采集部分、信號處理部分、CAN通訊部分和電源及接口，CAN通訊部分包括CAN協(xié)議棧芯片MCP2510、電平轉(zhuǎn)換芯片TJA1050和外圍電路，TJA1050將在CAN總線上接收到的CAN數(shù)據(jù)幀電平轉(zhuǎn)換后，傳遞給MCP2510，MCP2510將接收到的數(shù)據(jù)進行幀ID匹配，然后MCP2510通過SPI接口與信號處理部分的單片機進行通訊。
3.如權利要求1所述的船艇供配電智能檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述通斷檢測模塊的檢測流程為:首先通斷檢測模塊完成模塊初始化，對各個I/o 口進行設置，然后通過SPI接口對MCP2510進行CAN通訊參數(shù)的設置，設置屏蔽濾波器只接收工業(yè)控制器的數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)采集口的數(shù)據(jù)組合CAN數(shù)據(jù)幀，并傳輸給MCP2510，當接收到工業(yè)控制器發(fā)來的數(shù)據(jù)發(fā)送命令后，通斷檢測模塊進行命令判定，當工業(yè)控制器發(fā)來的命令字與本模塊ID相符后，單片機向MCP2510發(fā)出數(shù)據(jù)傳輸命令，包含采集信息的數(shù)據(jù)幀傳輸?shù)紺AN總線。
4.如權利要求1所述的船艇供配電智能檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述電流采集模塊采用芯片ATT7022B。
5.如權利要求1所述的船艇供配電智能檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述連續(xù)隱馬爾可夫模型結(jié)構(gòu)，如下: (1)供配電系統(tǒng)在初始工作或投入運行時總是處于正常工作狀態(tài)，模型參數(shù)中的初始狀態(tài)概率參數(shù)設為:π =[1000]； (2)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為:
6.如權利要求1所述的船艇供配電智能檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述連續(xù)隱馬爾可夫模型實時檢測供配電系統(tǒng)的工作狀態(tài)，提取故障特征值，與正常態(tài)特征比較，進行KL距離計算，根據(jù)KL距離計算值的大小判斷系統(tǒng)是否存在突發(fā)性故障，并對系統(tǒng)的工作狀態(tài)進行健康估計。
7.如權利要求6所述的船艇供配電智能檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述KL距離表示P和q之間的接近程度，
8.如權利要求1所述的船艇供配電智能檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述采用連續(xù)隱馬爾可夫模型實現(xiàn)對供配電系統(tǒng)的的故障診斷，包括訓練過程和測試過程，其中訓練過程如下: a.對電路系統(tǒng)的測點信號進行采集，獲得N個原始信號； b.設置各類故障，采用合適的特征提取方法從原始信號上進行提取，獲得不同電路狀態(tài)條件下的N個特征向量； c.對每類電路狀態(tài)條件下的特征向量，任意選擇L個特征向量構(gòu)成一組觀測序列，從而獲得M組觀測序列，其中M=N/L，L稱為觀測序列長度； d.將觀測序列歸一化到[-1,1]區(qū)間，設Q為輸入數(shù)據(jù)，I是歸一化后的數(shù)據(jù)，則兩者的關系如下:
9.如權利要求1所述的船艇供配電智能檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述灰色模型，采用新陳代謝法對GM (I，I)進行改進，使得模型參數(shù)(a，b )是在線自適應改變: 首先給出灰色模型的有關定義: GM (1，I)模型的定義: 設檢測到的電壓或電流數(shù)列X (0) = {X (0) (i)≥O，1，...!!}，對序列做一次累加生成:

10.如權利要求9所述的船艇供配電智能檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述灰色模型具體操作如下: 給定預測維數(shù)m，選擇數(shù)據(jù)序列{x(°)(l)，…，X(°)(m)}建立GM(1，I)預測出數(shù)據(jù)X，(m+1);再選擇數(shù)據(jù)序列{χω (2)，…，x(°)(m+l)}建立GM(1，1)預測x’(m+2)，依次類推，這樣每預測一次數(shù)據(jù)就要建立 新的模型，使得模型參數(shù)是在線可變，具有一定的自適應性。
【文檔編號】G01R31/00GK103809058SQ201410063100
【公開日】2014年5月21日 申請日期:2014年2月24日 優(yōu)先權日:2014年2月24日
【發(fā)明者】尹忠和, 金勇
申請人:尹忠和