基于数据处理的船舶柴油机监测预警方法及系统与流程

本发明涉及柴油机状态监测领域，尤其涉及基于数据处理的船舶柴油机监测预警方法及系统。

背景技术：

1、船舶柴油机监测预警是指利用各种传感器和监测技术，对船舶柴油机的运行状态进行实时监控，通过数据分析和处理，及时发现潜在的故障和异常，从而提前预警并采取相应的维护措施，以确保柴油机的可靠运行和船舶的安全航行的过程，船舶柴油机监测预警系统能够提高船舶的安全性和经济性，减少因故障导致的航行中断和维修成本，随着全球贸易的发展和海洋经济的壮大，船舶作为重要的运输工具越来越受到关注，船舶柴油机作为船舶的主要动力装置，其运行状态对船舶的安全和经济运行至关重要。

2、现有技术中，对船舶柴油机监测预警的方法主要是采用智能算法学习大量柴油机故障特征，通过对故障特征的详细分类，在柴油机发生故障后，定位柴油机的故障源，但该方法不能在故障未发生前就给相关人员发出预警提示，导致船舶柴油机缺乏故障预测能力，容易在运行过程中出现停机风险，给船舶航行带来严重风险。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提供了基于数据处理的船舶柴油机监测预警方法及系统，可以提前预测船舶柴油机的故障风险，并做出相应调整，提高船舶航行的安全性。

2、第一方面，本发明提供了基于数据处理的船舶柴油机监测预警方法，包括：

3、获取待监测的船舶柴油机及其对应的输出设备，分析所述输出设备的数据传播路径，识别出所述数据传播路径的数据传输端口，设置所述数据传输端口的数据感应节点，并设置所述数据感应节点的数据处理接口，结合所述数据传输端口、所述数据感应节点和所述数据处理接口，配置所述船舶柴油机的数据监测设备；

4、查询所述船舶柴油机的历史工况参数，并识别出所述历史工况参数的参数类型，计算所述参数类型之间的相关系数，基于所述参数类型和所述相关系数，识别所述船舶柴油机的关联参数组合，提取所述关联参数组合中的关键监测参数，对所述关键监测参数进行时间序列分析，得到时间序列分析结果；

5、分析所述关键监测参数在所述时间序列分析结果下的变化趋势，设置所述变化趋势的正常阈值，并根据所述正常阈值，识别出所述关键监测参数的异变参数，基于所述异变参数，分析所述船舶柴油机的故障征兆，识别所述故障征兆对应的故障类型，提取所述关键监测参数在所述故障类型下的故障参数特性，基于所述时间序列分析结果和所述故障参数特性，确定所述船舶柴油机的故障预测模型；

6、基于所述数据监测设备，采集所述船舶柴油机的实时工作参数，提取所述实时工作参数中的实时关键参数，并设置所述实时关键参数的报警阈值，根据所述报警阈值，定位所述船舶柴油机的实时故障源，结合所述故障预测模型和所述实时关键参数，识别所述船舶柴油机的潜在故障源，基于所述实时故障源，计算所述潜在故障源的偏差指数，根据所述偏差指数，设置所述故障预测模型的自适应机制；

7、识别所述船舶柴油机的潜在故障类型，并分析所述船舶柴油机的潜在故障程度，根据所述潜在故障类型和所述潜在故障程度，设置所述船舶柴油机的故障诊断规则，并设置所述故障诊断规则的预警机制，结合所述故障预测模型、所述自适应机制和所述预警机制，设定所述船舶柴油机的可视化交互界面。

8、在第一方面的一种可能实现方式中，分析所述输出设备的数据传播路径，包括：

9、识别所述输出设备的输出参数；

10、分析所述输出参数的参数属性，并根据所述参数属性，识别所述输出参数的输出方式；

11、基于所述输出方式，分析所述输出参数的传输链路，并确定所述传输链路的通信方式；

12、根据所述传输链路和所述通信方式，识别所述输出参数的输出结果；

13、结合所述输出方式和所述输出结果，分析所述输出设备的数据传播路径。

14、在第一方面的一种可能实现方式中，提取所述关联参数组合中的关键监测参数，包括：

15、识别出所述关联参数组合中的组合类型；

16、基于所述关联参数组合，识别所述组合类型的参数类型；

17、利用下述公式计算出所述参数类型在所述关联参数组合中对应的贡献率：

18、；

19、其中，表示第i个参数类型在关联参数组合中的贡献率，n表示参数类型的评价指标总数，a表示所有的参数类型，表示所有参数类型中，第i个参数类型在第q次评价中的评价结果值，表示所有参数类型在第q次评价中的评价结果总值，q表示参数类型的评价的索引，i表示参数类型的索引；

20、根据所述贡献率，提取所述关联参数组合中的关键监测参数。

21、在第一方面的一种可能实现方式中，根据所述正常阈值，识别出所述关键监测参数的异变参数，包括：

22、定位所述关键监测参数的参数输出设备；

23、基于所述参数输出设备，识别所述关键监测参数的参数类型；

24、分析所述参数输出设备的当前运行条件；

25、根据所述正常阈值和所述当前运行条件，识别所述参数类型的可接受异变范围；

26、基于所述正常阈值和所述可接受异变范围，设置所述关键监测参数的异变标准；

27、基于所述异变标准，识别出所述关键监测参数的异变参数。

28、在第一方面的一种可能实现方式中，基于所述异变参数，分析所述船舶柴油机的故障征兆，包括：

29、分析所述异变参数的影响因素；

30、基于所述影响因素，识别所述异变参数的异变范围；

31、根据所述异变范围，分析所述船舶柴油机的运行轨迹；

32、分析所述船舶柴油机在所述运行轨迹下的风险状态；

33、根据所述风险状态，分析所述船舶柴油机的故障征兆。

34、在第一方面的一种可能实现方式中，识别所述故障征兆对应的故障类型，包括：

35、识别所述故障征兆的表现形式；

36、根据所述表现形式，提取所述故障征兆对应的设备运行数据；

37、识别所述设备运行数据的异常成分，并根据所述异常成分，分析所述故障征兆的影响范围；

38、分析所述异常成分的影响因子，并根据所述影响因子，定位所述异常成分的输出来源；

39、结合所述表现形式、所述影响范围和所述输出来源，识别所述故障征兆对应的故障类型。

40、在第一方面的一种可能实现方式中，基于所述时间序列分析结果和所述故障参数特性，确定所述船舶柴油机的故障预测模型，包括：

41、基于所述时间序列分析结果，提取所述船舶柴油机的历史运行数据，并提取所述历史运行数据的历史参数特征；

42、识别所述历史参数特征与所述故障参数特性的特征级别；

43、根据所述特征级别和所述故障参数特性，识别出所述历史参数特征的相关特征；

44、对所述相关特征进行降维处理，得到目标故障特征集；

45、基于所述时间序列分析结果和所述目标故障特征集，确定所述船舶柴油机的故障预测网络；

46、基于所述历史运行数据和所述目标故障特征集，对所述故障预测网络进行预测训练，得到预测结果；

47、根据所述故障预测网络和所述预测结果，确定所述船舶柴油机的故障预测模型。

48、在第一方面的一种可能实现方式中，根据所述报警阈值，定位所述船舶柴油机的实时故障源，包括：

49、根据所述报警阈值，识别所述船舶柴油机的报警类型；

50、查询所述报警类型对应的参数类型；

51、基于所述参数类型，分析所述船舶柴油机的报警原因；

52、根据所述参数类型和所述报警原因，定位所述船舶柴油机的实时故障源。

53、在第一方面的一种可能实现方式中，结合所述故障预测模型和所述实时关键参数，识别所述船舶柴油机的潜在故障源，包括：

54、将所述实时关键参数输入至所述故障预测模型，并提取所述实时关键参数的参数特征；识别所述参数特征的时间序列变化趋势；

55、基于所述时间序列变化趋势，识别所述实时关键参数的动态特性；

56、根据所述动态特性和所述时间序列变化趋势，确定所述船舶柴油机的故障类型；

57、根据所述故障概率和所述故障类型，识别所述船舶柴油机的潜在故障源。

58、在第一方面的一种可能实现方式中，根据所述偏差指数，设置所述故障预测模型的自适应机制，包括:

59、根据所述偏差指数，识别所述故障预测模型的预测偏差对象；

60、定位所述预测偏差对象的输出位置，并识别所述输出位置的输出类型；

61、提取所述输出类型的正常输出标准，根据所述正常输出标准，设置所述故障预测模型的动态调整范围；

62、基于所述动态调整范围，设置所述故障预测模型的自适应机制。

63、第二方面，本发明提供的基于数据处理的船舶柴油机监测预警系统，所述系统包括：

64、数据监测模块，用于获取待监测的船舶柴油机及其对应的输出设备，分析所述输出设备的数据传播路径，识别出所述数据传播路径的数据传输端口，设置所述数据传输端口的数据感应节点，并设置所述数据感应节点的数据处理接口，结合所述数据传输端口、所述数据感应节点和所述数据处理接口，配置所述船舶柴油机的数据监测设备；

65、关键参数提取模块，用于查询所述船舶柴油机的历史工况参数，并识别出所述历史工况参数的参数类型，计算所述参数类型之间的相关系数，基于所述参数类型和所述相关系数，识别所述船舶柴油机的关联参数组合，提取所述关联参数组合中的关键监测参数，对所述关键监测参数进行时间序列分析，得到时间序列分析结果；

66、故障预测模块，用于分析所述关键监测参数在所述时间序列分析结果下的变化趋势，设置所述变化趋势的正常阈值，并根据所述正常阈值，识别出所述关键监测参数的异变参数，基于所述异变参数，分析所述船舶柴油机的故障征兆，识别所述故障征兆对应的故障类型，提取所述关键监测参数在所述故障类型下的故障参数特性，基于所述时间序列分析结果和所述故障参数特性，确定所述船舶柴油机的故障预测模型；

67、故障自适应模块，用于基于所述数据监测设备，采集所述船舶柴油机的实时工作参数，提取所述实时工作参数中的实时关键参数，并设置所述实时关键参数的报警阈值，根据所述报警阈值，定位所述船舶柴油机的实时故障源，结合所述故障预测模型和所述实时关键参数，识别所述船舶柴油机的潜在故障源，基于所述实时故障源，计算所述潜在故障源的偏差指数，根据所述偏差指数，设置所述故障预测模型的自适应机制；

68、结果可视化模块，用于识别所述船舶柴油机的潜在故障类型，并分析所述船舶柴油机的潜在故障程度，根据所述潜在故障类型和所述潜在故障程度，设置所述船舶柴油机的故障诊断规则，并设置所述故障诊断规则的预警机制，结合所述故障预测模型、所述自适应机制和所述预警机制，设定所述船舶柴油机的可视化交互界面。

69、与现有技术相比，本方案的技术原理及有益效果在于：

70、本发明先获取待监测的船舶柴油机及其对应的输出设备，分析所述输出设备的数据传播路径，识别出所述数据传播路径的数据传输端口，设置所述数据传输端口的数据感应节点，并设置所述数据感应节点的数据处理接口，结合所述数据传输端口、所述数据感应节点和所述数据处理接口，配置所述船舶柴油机的数据监测设备，可以更好地规划和分配用于监测的资源，确保监测覆盖了所有需要关注的柴油机及其输出设备，有助于保证收集到的数据完整性和准确性，从而提高船舶柴油机的监测质量；进一步地，查询所述船舶柴油机的历史工况参数，并识别出所述历史工况参数的参数类型，计算所述参数类型之间的相关系数，基于所述参数类型和所述相关系数，识别所述船舶柴油机的关联参数组合，提取所述关联参数组合中的关键监测参数，对所述关键监测参数进行时间序列分析，得到时间序列分析结果，可以获取柴油机在不同时间段内的运行数据，并识别出对柴油机运行状态最具影响的关键参数，减少监测系统的复杂性，专注于监控最重要的参数，通过分析船舶柴油机的关键监测参数随时间变化的趋势和模式，预测柴油机未来的行为，并诊断柴油机发生的问题；此外，通过分析所述关键监测参数在所述时间序列分析结果下的变化趋势，设置所述变化趋势的正常阈值，并根据所述正常阈值，识别出所述关键监测参数的异变参数，基于所述异变参数，分析所述船舶柴油机的故障征兆，识别所述故障征兆对应的故障类型，提取所述关键监测参数在所述故障类型下的故障参数特性，基于所述时间序列分析结果和所述故障参数特性，确定所述船舶柴油机的故障预测模型，可以预测未来一段时间内可能出现的故障类型和严重程度，并及时发出预警信号，提醒操作人员及时采取措施，避免故障发生或减轻故障后果，降低事故风险；进一步地，基于所述数据监测设备，采集所述船舶柴油机的实时工作参数，提取所述实时工作参数中的实时关键参数，并设置所述实时关键参数的报警阈值，根据所述报警阈值，定位所述船舶柴油机的实时故障源，结合所述故障预测模型和所述实时关键参数，识别所述船舶柴油机的潜在故障源，基于所述实时故障源，计算所述潜在故障源的偏差指数，根据所述偏差指数，设置所述故障预测模型的自适应机制，可以及时发现并定位可能存在的故障源头，提高模型的预测精度和适应性，使其能够更好地应对不断变化的工况和环境条件；通过识别所述船舶柴油机的潜在故障类型，并分析所述船舶柴油机的潜在故障程度，根据所述潜在故障类型和所述潜在故障程度，设置所述船舶柴油机的故障诊断规则，并设置所述故障诊断规则的预警机制，结合所述故障预测模型、所述自适应机制和所述预警机制，设定所述船舶柴油机的可视化交互界面，可以精确地诊断柴油机的实际问题，减少误判和漏判，提高船舶柴油机的可靠性和寿命，并提供一个直观、高效的监控和管理平台，使操作人员能够实时了解柴油机的状态，从而及时采取相应的预防措施，提高船舶柴油机的运行效率和健康状况。因此本发明提出的基于数据处理的船舶柴油机监测预警方法，可以提前预测船舶柴油机的故障风险，并做出相应调整，提高船舶航行的安全性。

技术特征：

1.一种基于数据处理的船舶柴油机监测预警方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分析所述输出设备的数据传播路径，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述关联参数组合中的关键监测参数，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述正常阈值，识别出所述关键监测参数的异变参数，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别所述故障征兆对应的故障类型，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述时间序列分析结果和所述故障参数特性，确定所述船舶柴油机的故障预测模型，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述报警阈值，定位所述船舶柴油机的实时故障源，包括：

8.根据权利要求1所述的方法，识别所述船舶柴油机的潜在故障源，包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述偏差指数，设置所述故障预测模型的自适应机制，包括:

10.基于数据处理的船舶柴油机监测预警的系统，其特征在于，所述系统包括：

技术总结
本发明涉及柴油机状态监测领域，公开了一种基于数据处理的船舶柴油机监测预警方法，包括：配置船舶柴油机的数据监测设备，采集船舶柴油机的实时运行参数，提取船舶柴油机的历史工况参数，根据历史工况参数，提取船舶柴油机的关键监测参数，并根据关键监测参数的时间序列分析结果，识别关键监测参数的异变参数，确定船舶柴油机的故障预测模型，根据故障预测模型的偏差指数，设置故障预测模型的自适应机制，设置船舶柴油机的故障诊断规则和预警机制，根据故障检测模型、自适应机制和预警机制，设定船舶柴油机的可视化交互界面。本发明可以提前预测船舶柴油机的故障风险，并做出相应调整，提高船舶航行的安全性。

技术研发人员：李文华,袁祥林,卢嘉恩,罗金胜
受保护的技术使用者：广州中海电信有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5