中 国航海
NAVIGATIONOF CHINA V241N〇.lMar. 2018
文章编号：1〇〇〇 -4653(2018)01 -0019 -05
基于主成分分析的船舶柴油机故障监测方法
尚前明，杨安声，陈辉，唐新飞
(武汉理工大学能源与动力工程学院，武汉430063)
摘要:为研究船舶柴油机运行状态与热工参数之间的联系，通过监测热工参数的变化来判断船舶柴油机当前的 状态。以12K98ME-C柴油机为研究对象，采用主成分分析法对其12种热工参数进行分析，揭示柴油机性能各热力 参数之间存在很大的内在联系。在样本数据中加人异常点，采用O统计量和H统计量对故障点进行检测分析，进 而验证该方法对故障监测的有效性。研究发现柴油机热工参数之间的相关性非常强，采用该方法可达到很好的降 维效果，能准确识别出柴油机的异常状态。
关键词:柴油机;主成分分析;热工参数;统计量;故障监测 中图分类号:U664. 121;U672.2
文献标志码:A
Fault Diagnosis of Marine Diesel Engine Based on
Principal Component Analysis
SHANG Qianming， YANGAnsheng， CHENHui， TANGXinfei
(School of Energy and Power Engineering& Wuhan University of Technology，Wuhan 430063 & China)
Abstract ： In order to study the relationship between the marine diesel engine operating state and the thermal parameters
and judge the status of marine diesel engine by monitoring the change of the thermal parameters，taking the 12K98ME-Cdiesel engine as the research object，the 12 kinds of tliermal parameters are analyzed by the PrincijDal Component Analysis
(PCA)，and the inherent relationship between the thermodynamic parameters of the diesel engine is revealed. Then outliers
are added into the sample data，and the fault points are detected and analyzed by T2 statistics and that the correlation between the the dimension and can
thermal parameters
of
the of
diesel the
accurately identify the
abnormal state
Q statistics. It is found
engine diesel
is engine.
very
s
Key words： diesel engine； PCA； thermal parameter； statistic； fault monitor
与柴油机工作过程有关的热力参数蕴含有大量 的信息，这些信息具有外界干扰小、质量好、诊断范 围广和可用性强的特点，具有很高的监测和诊断应 用价值。这里以MAN B&W的12K98ME-C智能柴 油机为研究对象，运用主成分分析(Principal Component Analysis，PCA) 法处理其台架试验数据， 对数据 加入异常点，通过判断统计量的数值是否超限对异 常点进行识别。利用该算法分析直接反映柴油机经 济性和动力性的热工参数，对了解柴油机性能故障 与热工参数之间的内在联系具有指导意义。
1 PCA故障监测过程
PCA用于故障检测的基本方法为:根据在正常 工况下采集的数据，按一定的算法流程找出能表达 正常工况下过程变量之间的因果关系的低维主成分 (即主元模型），一旦过程的实时测量数据的统计量 超过建立的主元模型的统计量，即可判断过程中已 有故障发生，具体算法流程见图1。
2原型机及其热工参数
原型机为东方海外“OOCL 1720”主机
收稿日期:2017-12-08
基金项目：国家自然科学基金面上项目（51579200)作者简介：尚前明（1974—），男，四川广安人，副教授，研究方向为主要动力设备故障诊断。E-mail:568857508@qq4Om 通信作者:杨安声（1989—），男，河南信阳人，助理实验师，研究方向为轮机仿真及自动控制。E-mail:779666590@qq.cm
20
_训练^羊本数据|
丨数据令处理丨[¥1~相关 1 系数矩阵|
丨计算相关系数矩阵+特征值与特征向量丨
|计算主成分一计贡•献豕1
中国航海
2018年第1期
11 000 r/min，最高温度580 °C。测试时所使用燃油 的参数为:黏度在40 °C时为7. 9 cSt，密度在15°C时 为0. 914 7 g/cm3，硫含量为0. 23 j。柴油机的气缸 常数为4. 102 2,冷却水的浓度为0.115q。在这些 参数下，柴油机在不同负荷下运转，测得所研究的
12种热工参数。[19]
在测试台架上（虽然测试台架与实船环境有一 定的差异，但在主机性能测试方面相似度很高），测 得主机分别在25 j，50 j，75 j，85 j和100 j等5 种负荷下的一系列热工参数，测量结果见表1，该数 据是主机在相应负荷下平稳运彳了一*段时间之后选取 某工作循环的热工数据。
[Tf 算
图
矩
|计算测试样本数据的统计^
1
主成分分析法用于故障监测的一般过程
(12K98ME-C)二冲程增压柴油机，其额定功率下的 最大转速为104 r/min。该船配用MHI公司生产的 MET83SE型涡轮增压器，其参数为：最大转速
表1
柴油机负荷百分比3
不同负荷下柴油机的热工参数
/j2562.52 49617 360.18137.816 670285.40.0340.02572.24 00321.8
5082.53 96234 720.36132.869 130305.30.1030.08773.86 94424.5
7594.55 19152 080.54129.6412 130320.90.1880.16775.38 70631.0
8598.55 64359 023.12129.5913 370331.80.2200.19675.89 21335.5
100104.06 28969 440.72133.3514 010370.50.2680.24576.910 00041.5
透平压气机转速）/( r/min)
柴油机负载36/kN柴油机有效功率G/kW柴油机油耗B
/(/(kW • h))
爆压UMPa排气温度〇/°C进气压力U@MPa排气压力U
/MPa/( r/min)
缸套冷却水出口温度〇w/°C透平压气机转速）
中冷器出口空气温度〇/°C
注:〇i为中冷器出口空气温度(4个中冷器出口温度的平均值）
3主元模型建立
为使主元模型能更加真实地反映出系统的所有
法首先定义一个移动窗口，其长度为A。设4/为 第〖时刻变量的测量值，用〖到〖+A时刻的移动窗 口内的样本平均值来代替4 /的观测值，从而达到 消除测量噪声的目的。其降噪的过程可描述为
4(/ < %4(特征，可任意选取一组合适的样本进行建模，同时训 练样本数据质量的好坏直接决定主元模型的精确程 度。由于样本数据在实测中会受到噪声的干扰，虽
然PCA本身对噪声有一定的处理能力，但噪声过大 仍会破坏各变量之间的相关性，影响主元模型之间 的精度，因此只有对样本数据进行降噪处理才能确 保主元模型的精确度。这里以25 j负荷工况（该工 况下主机转速>50 r/min，鼓风机处于关闭状态）下 的热工参数作为样本参数，介绍PCA用于故障监测 的一 过 。
3.1数据预处理
jVC
(1)
为研究各热力参数^性能故障的内在联系，对 由多组热力参数组成的样本矩阵E进行主成分分
析，每组样本包含12种参数。
(11， （12， * +， (1)
^(r1， (r2， ***，(式(2)中:R为样本点个数;）=12。
腿采用滑动平均值法对样本数据进行降噪。该方对样本数据进行标准化处理和相关分析，得到
尚前明，等!基于主成分分析的船舶柴油机故障监测方法
21
标准化样本矩阵。@ 2
计算相关系数矩阵
带噪声的相关矩阵\"为
1 000 0
-0.004 9 0.025 1 -0.064 5 0.037 9 0. 039 3 0.023 3 0. 029 3 0.020 6 -0.074 6 - 0. 027 0 0.029 8
1.000 0
- 0.051 6 1.000 0
0.030 9 0.053 2 1.000 0
- 0.005 0 - 0.037 7 -0.069 7 1.000 0
- 0. 007 7 - 0. 001 6 0. 026 4 - 0.013 0 1. 000 0
- 0.039 4 0.044 8 0.002 6 0.006 7 0.062 1 1.000 0
0. 057 4 0. 025 6 - 0. 024 1 - 0. 070 3 - 0. 030 5 - 0. 032 0 1. 000 0- 0.034 3 - 0.009 5 -0.011 2 0.030 9 - 0.010 1 0.017 6 0.009 7- 0.049 7 0.035 1 -0.003 7 0.066 7 - 0.013 2 0.023 5 -0.001 70. 024 0 - 0. 010 8 - 0. 008 7 0. 039 9 - 0. 044 0 - 0. 056 8 0. 024 80.004 4 0.036 6 0.060 6 - 0. 004 8 - 0. 028 0 0. 021 5 -0.018 1
1 . 000 0
0. 049 5 1. 000 0
0. 037 7 -0. 041 5 1. 000 0
-0. 007 3- 0.010 5 -0.025 3 1.000 0\"
降噪之后的相关矩阵\"为
r 1.000 00.998 5 0.998 9 0.998 8 0.999 0 0. 998 7 \"=\\
0. 998 8 0. 998 1 0. 997 9 0. 998 9 0. 998 5 ^0. 998 1
1.000 0
0.999 6 1.000 00.999 7 0.999 7 0.999 6 0.999 6 0. 999 7 0. 999 8 0. 999 5 0. 999 7 0. 999 4 0. 999 7 0. 999 0 0. 999 1 0. 999 5 0. 999 6 0. 999 6 0. 999 5 0. 998 7 0. 999 1
1.000 00.999 7 0. 999 8 0. 999 8 0. 999 5 0. 999 1 0. 999 6 0. 999 6 0. 999 2
1.000 00. 999 6 0. 999 6 0. 999 3 0. 999 1 0. 999 7 0. 999 5 0. 998 8
1. 000 00. 999 80. 999 60. 999 10. 999 60. 999 60. 999 0
1 000 00 999 5 0 999 2 0 999 5 0 999 5 0 999 1
的监
1 000 00 999 0 1 0 999 2 0 0 999 4 0 0 998 9 0
。
000 0
998 8 1 000 0
999 2 0 999 4 1 000 0
997 6 0 999 0 0 998 6 1 000 0
对比相关系数矩阵\"与\"可知&带噪声样本的 各变量之间的相关性非常小，直接将带噪声的样本 用于主成分分析起不到明显的降维效果。对样本数 据进行降噪之后样本各变量之间的相关性明显増 强，因此降维效果也非常明显。
特征值与特征向量
为进一步分析样本中各变量之间的关系及样本 的总体特征，需计算该矩阵对应的特征向量和特征 值及主成分的累计贡献率[3](选取的主成分特征值 之和与所有成分特征值之和的比值），计算结果见 表2。利用累计贡献率来确定主元个数，累计贡献 率的大小直接反映主元模型的监测精度，一般根据 经验，只要其值>85%即可满足精度要求。[47]为进 一步提高监测精度，将该指标定在95%以上。
由表2可知:根据降噪前的样本数据计算出的 前8个主成分的累计贡献率只有70. 78%，并没有 达到95%，数据降维效果不佳;根据降噪之后的样 本数据计算出的第一主成分的贡献率达到99.93%，超过95%，不仅降维效果非常明显，而且具有很高
4 PCA故障监测
从统计学的角度来讲，要检测数据中是否包含 故障信息，可通过建立统计量进行假设检验，并根据 统计量的值是否超过控制限来检测故障。这里引入 O统计量和H统计量作为检测统计量。
4.1 %2统计量和g统计量
Hotelling O和H统计量[3,8]的定义如下。1)〇统计量的计算式为
O
=
p
-P (3)
式⑶中:'„ = Viag(%1，…，Aa)为前a个主元的特 征值矩阵。O统计量服从自由度为《和）-(的 F分布（）为训练样本集合的样本点个数，（为主元 个数）。O统计量的实质是检测样本4在主元空间 的投影向量的长度。当显著性水平为a时，可得到 O统计量的控制限为
1)
a( (，^ - a)- a)；
⑷
22
表2
中国航海
特征向量与特征值计算结果
2018年第1期
降噪前特征向量
参数
降噪后 特征向量
3)
O-0.357 5
0. 264 6-0.263 1
O0. 054 2
0.177 90. 049 8
OOOO-0.075 3-0.545 2-0.177 3-0.093 7
0.453 40.127 9
0.024 90.536 8
0.521 80.079 20.575 30.202 20.069 50.431 20.227 80.079 11.054 38.7946.34
0.252 90.010 10.002 40-0.071 50.507 3-0.484 10.046 60.476 10.020 90.382 71.005 78.3854.72
O0.083 9OO
-0.411 0-0.007 5
0.089 10.443 0-0.402 70.161 5-0.410 70.543 7-0.020 411.992 099.9399.93
-0.233 7-0.024 9-0.010 3
-0.360 7-0.059 50.264 60.256 50.223 5-0.077 00.192 00.999 78.3363.05
0.269 1-0.021 70.121 70.317 80.938 57.8270.87
3
P
-0.086 8-0.627 7-0.034 10.536 10-0.438 100.046 0
-0.081 3-0.371 8
-0.334 7-0.183 1-0.234 2-0.033 4-0.377 4-0.424 60.018 40. 089 50.260 4-0.517 31.172 79.779.77
0.132 50.458 3-0.466 30. 245 41.149 99.6219.39
-0.274 8-0.107 8
0.072 70.551 00.473 90.092 80.304 5-0.050 91.113 99.2828.67
-0.233 10.161 4-0.022 90.166 11.065 48.8837.55
0.227 90-0.378 30-0.246 90-0.014 90.146 55
pO
ppOy
-0.292 1-0.053 6
-0.138 8-0.396 6-0.029 0-0.146 0-0.036 1-0.581 3-0.157 8
-0.084 9-0.298 7-0.248 2-0.211 9
O
特征值贡献率/%累计贡献率/%
显著性水平是指误检的概率，一般用#来表 •，用1 -#来表•置丨旨度。
2$ H统计量的计算式为
=4(/-gG)(/-gG)t4t <
=3&2 ;-#为正态分布在显著性水平为#时的临界值。
对于一个新的检测样本，其Q统计量或O统 计量的值应在控制限之内为正常状态，超出控制限 为故障状态。通常定义# =0. 05时的控制限为警戒
xpm_a(xpm_y
1
+0
⑶控制限，#=0.01时的控制限为动作控制限。为提 高置信度，这里取#=0.01。
图2图5为带噪声和降噪后的训练样本的O
〜
当显著性水平T #时，H统计量控制限(SPE控 制限)为
Ql < &i
V2&2+0
&1
. &2+0(+0 - #$
(<$ -2&1 &3 /
统计量和Q统计量，并给出对应统计量的控制限。
从图2〜图5中可看出：训练样本对O统计量 不敏感，O统计量的最大值比其控制限要小很多， 因此降噪前和降噪后的样本均没有超过O统计量
式(<$ 中：& < %
oo
f0H1，2，3 ； +〇
5o
coin 卜 on —
一
一
—
寸
—
寸
卜 样本点
— mm 卜 0's —
寸
卜 a — — m
卜卜卜卜卜
<图2带噪声训练样本的O统计量
样本点
图3
带噪声训练样本的Q统计量
尚前明，等!基于主成分分析的船舶柴油机故障监测方法
23
f0Hcn
寸
^ooc — — — coi— n — 卜 ocn —
寸
^〇〇〇〇
…co 卜 m a ^， co 样本点
—min
寸
'sOococNin
卜 —
on
卜
a
—
--------r2统计量
...........r2控制限卜 m — 卜^oooocN
on
寸卜
图4降噪后训练样本的O统计量
I^^(N--'〇'^^^
j
rm
寸卜
s
—
N
in
o
c
^^--〇〇'〇>(^
H
rco
卜 〇〜 寸
N
oc
^^--〇^>
H
r
co
oo
卜
cN
寸 寸寸寸
oc
寸^
^^^>〇
H
t
m卜卜卜 卜
样本点
图5
降噪后训练样本的H统计量
控制限;训练样本对H统计量比较敏感，由于带噪 声的缘故，部分样本的H统计量超过了其控制限， 而降噪后的样本均没有超过H统计量控制限，说明
降噪可剔除一部分异常点。4.2故障监测
为测试PCA的故障监测能力，选取缸套冷却水 温度高、气缸排气温度高和透平压气机转速偏低等 3种异常现象，每种现象设置3种异常程度。具体 异常点设置情况见表3。
表3
异常点设置情况异常程度
偏移率/ 异常点
较大的参数可采用O2统计量作为监测指标，对于波 动范围较小的参数可采用H统计量作为监测指标，
这样就可降低误检的概率，从而提高监测的准确性。
60 _ 40
…-r2控制限
.|
J
_ r2统计量
I20
；.
寸
omocm 卜—
^n^H(NCNmm 寸寸
样本点
寸
卜
图6测试样本的O统计量
参数正常值异常值
%2.4910.8019.111.615.118.62-2.57-12.57-25.06
位置
8 000,,6 000_^ 2 000
_ -SPE控制限
本 4 000
1
〇y〇p
7480862903003103 9003 5003 000
100130160300330360500530560
72.2231
am 卜—
图7
______j-——-1-
00(^卜0^^〇〇1^0\"\\寸00(^1 卜—^>〇〇 寸
寸寸 卜卜——(NCNrnmm
—
样本点
测试样本的H统计量
〇/Oc285.4231
5结束语
1)本文介绍PCA用于故障监测的一般过程，以
)t/( r/min)4 00323
ME智能柴油机为研究实例分析其热工参数的特
， 降噪 的 常 ，
适合采用该方法对样本数据进行降维处理。2$本文采用O2统计量和H统计量作为检测统
计量，对ME智能柴油机的热工参数进行检测，发现 H统计量要比〇统计量敏感，在参数偏移率较小时 就会超过控制限针对该特性，即可根据不同的参数 特性选择不同的监测指标。
3
行动态工况监测。另外，可在故障监测的基础上与 模式识别算法相结合进行故障诊断。
(下转第33页）
表3中，异常程度的大小可用偏移率的绝对值 来衡量。当偏移率较低时可能只是普通的异常现 象，当偏移率超过一定限度时可能就是故障现象，这 需通过2种不同的控制限来分析。测试样本的O 统计量见图<。
由图6,图7和表3可知:对于当前工况，O统 计量在参数偏移率较大时才会超过控制限，H统计 量在参数偏移率较小时就会超过控制限，因此主机 在某一确定工况下正常运行过程中，对于波动范围
$本文只对稳态工况进行监测，后续可尝试
汤旭晶，等:基于虚拟同步发电机的船舶光伏并网逆变控制策略
稳定在104 kW(负荷率69.33%，承担变动负荷部分 48. 05% );同步发电机组输出功率在该暂态过程中 先陡增至630 kW左右，之后在3 s内逐步提高并稳 定在650 kW(负荷率67.71%，承担变动负荷部分 51.95%)。在第20 s时，逆变器并网功率骤减至 50 kW，随后逐渐提升并稳定在68 kW(负荷率 45. 33%，承担变动负荷部分46. 15% );同步发电机 组输出功率在该暂态过程中先陡降至628 kW，随后 在2 s内逐步降低并稳定在608 kW左右（负荷率 63.33%，承担变动负荷部分53.85%)。
3)在2种控制策略下，并网逆变器无功功率输 出始终为零，系统无功功率变化均由同步发电机组
。
[2]
33
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4结束语
本文针对采用PQ控制策略的并网逆变器无法
实现并网功率自动调节、惯性小和阻尼低的特性，提 出一种基于虚拟同步发电机的逆变并网控制策略， 通过在控制环节中引入虚拟惯量功率模拟同步发电 机组的负荷调节特性，通过采用基于功-频有差特性 的下垂控制算法实现系统负荷变化时光伏并网功率 的自动调节。研究结果表明：
1)
[10]
在电网有功负荷突变过程中，光伏并网逆变
[11]
徐湘楚.基于虚拟同步发电机的光伏并网发电控策
器采用VSG控制策略对电网频率波动和静态偏差 的抑制作用要优于采用PQ控制策略，对电网电压 波动和稳定时间的控制效果与PQ控制策略相当。
2)
网
过
过
过
王思耕.基于虚拟同步发电机的光伏并网发电控制
裴庆磊.大功率并网型光伏逆变器控制策略的研究
后，基于下垂特性的VS,逆变器能通过静态有 差调节实现按比例分担电网变动负荷，与采用PQ 控制策略的并网逆变器相比动态调节特性更好。
参考文献
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(上接第23页）
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