一种船舶设备运行状态监测与故障诊断的方法及系统与流程

本技术涉及设备监控，具体是涉及一种船舶设备运行状态监测与故障诊断的方法及系统。

背景技术：

1、船舶机电设备主要包括船舶动力装置、船用泵及阀件、甲板机械、船舶副机、辅机以及电力、电气控制及其他相关设备，作为推动船舶航行、维持船舶性能、结构完整性和人员生活服务的重要装置。

2、船舶机电设备的运行状态关乎船舶整体的正常运行，一旦船舶机电发生故障将带来不可预估的损害。因此，一旦发现船舶机电设备出现故障，需要提供能够快速诊断出发生故障位置以及发生故障原因，从而及时采取有针对性的维修措施，提高船舶机电设备维修效率，减少船舶发生故障的概率。但由于船舶机电设备较为且较为复杂，现有技术中，大部分围绕着部分船舶机电设备，如动力装置建立有独立的运行状态监测与故障诊断的系统，无法全面获取船舶机电设备的故障内容，且无法做到精准的故障定位。

技术实现思路

1、为了全方面获取船舶机电设备的故障内容与精准故障定位，本技术提供一种船舶设备运行状态监测与故障诊断的方法及系统。

2、第一方面，本发明提供一种船舶设备运行状态监测与故障诊断的方法，包括：

3、采集船舶机电设备运行数据与船舶机电设备信息并进行对应关联处理；所述设备信息包括机电设备种类、机电设备唯一标识与机电设备位置；

4、根据机电设备种类信息对分别属于不同种类的船舶机电设备的运行数据进行分类处理；

5、针对每种类型的船舶机电设备构建故障诊断模型库，每种类型故障诊断模型库包括若干该种类型的船舶机电设备典型故障诊断模型；按照机电设备唯一标识逐个将每种类型的船舶机电设备的运行数据输入对应类型的故障诊断模型库中进行故障诊断，获取每个船舶机电设备的故障诊断结果；

6、根据每个船舶机电设备的故障诊断结果筛选出故障的船舶机电设备，显示故障的船舶机电设备的位置与故障内容。

7、通过采用上述方案，利用每个机电设备的设备编号等唯一标识以及机电设备的位置对应关联运行数据，一旦通过运行数据诊断出故障机电设备，即可根据关联关系获取精准的故障位置；利用构建的每种类型的船舶机电设备的故障诊断模型库对分类处理的船舶机电设备进行故障诊断，全方面获取船舶机电设备的具体的故障内容。

8、优选的，还包括：

9、根据机电设备位置对分别属于不同舱室的船舶机电设备的运行数据进行分类处理；

10、所述按照机电设备唯一标识逐个将每种类型的船舶机电设备的运行数据输入对应类型的故障诊断模型库中进行故障诊断包括：按照机电设备唯一标识逐个将每种类型每个舱室的船舶机电设备的运行数据输入对应类型对应舱室的故障诊断模型库中进行故障诊断，每个舱室都设有相同的故障诊断模型库。

11、通过采用上述方案，考虑到船舶机电设备较多，针对不同舱室的船舶分别进行故障诊断，便于快速获取各船舶机电的故障诊断结果。

12、优选的，还包括：

13、当出现多个同属于一种类型的船舶机电设备连续时间内出现故障诊断失败，则后续时刻选择对应类型备用故障诊断模型库代替对应类型的故障诊断模型库进行故障诊断；每种类型备用故障诊断模型库包括采用不同于每种类型故障诊断模型库的智能算法构建的若干该种类型的船舶机电设备典型故障诊断模型；

14、当出现某种类型单个船舶机电设备连续时间内出现故障诊断失败，则后续时刻更换采集装置采集单个船舶机电设备运行数据。

15、通过采用上述方案，针对多个同属于一种类型的船舶机电设备出现故障诊断失败，则很大可能程度上说明当前故障诊断模型库存在问题，选用备用的选用不同的智能算法构建的故障诊断模型库完成诊断，避免造成诊断不及时的后果；针对某种类型单个船舶机电设备连续时间内出现故障诊断失败，则很大程度上说明当前故障诊断模型库不存在问题，但对应船舶机电设备采集装置存在问题，更换其他采集装置完成对应船舶机电设备运行数据的采集，避免造成对应船舶机电设备诊断不及时的后果。

16、优选的，还包括：

17、根据每种类型的船舶机电设备历史诊断信息确定每种类型的船舶机电设备故障诊断平均时长；

18、当出现多个同属于一种类型的船舶机电设备连续时间内出现预设次数的故障诊断超时，则后续时刻选择对应类型备用故障诊断模型库代替对应类型的故障诊断模型库进行故障诊断；当出现某种类型单个船舶机电设备连续时间内出现预设次数的故障诊断超时，则后续时刻更换采集装置采集单个船舶机电设备运行数据。

19、通过采用上述方案，针对多个同属于一种类型的船舶机电设备连续时间内出现预设次数的故障诊断超时，则说明很大可能程度上当前故障诊断模型库存在问题，为了避免对后续故障判断的影响，选用备用的选用不同的智能算法的故障诊断模型库完成诊断，避免影响后续故障诊断，未及时发现故障；针对某种类型单个船舶机电设备连续时间内出现预设次数的故障诊断超时，则很大程度上说明对应船舶机电设备采集装置存在问题，更换其他采集装置完成对应船舶机电设备运行数据的采集，避免出现对应船舶机电设备诊断不及时的后果。

20、优选的，还包括：

21、根据船舶机电设备知识图谱获取存在关联关系的各类船舶机电设备；

22、获取存在关联关系且处于同一舱室的各类船舶机电设备的历史故障信息，确定存在关联关系的各类船舶机电设备之间的故障间隔时长；

23、针对当前故障诊断结果为故障的船舶机电设备，在对应故障间隔时长后检测存在关联关系且处于同一舱室的其他船舶机电设备的故障诊断结果是否为故障，若未故障，则在后续时刻选择存在关联关系且处于同一舱室的其他船舶机电设备对应类型备用故障诊断模型库代替存在关联关系且处于同一舱室的其他船舶机电设备对应类型的故障诊断模型库进行故障诊断。

24、通过采用上述方案，考虑到各类船舶机电设备之间具有关联关系，当某个船舶机电设备发生故障时会影响其他船舶机电设备的正常运行，利用故障间隔时长与诊断结果判断是否出现未及时诊断出故障结果的情况，选用备用故障诊断模型库完成及时诊断。

25、优选的，还包括：

26、根据每个船舶机电设备的故障诊断结果筛选出当前未故障的船舶机电设备；

27、针对每种类型的船舶机电设备构建故障预测模型库，每种类型故障预测模型库包括：若干该种类型的船舶机电设备典型故障预测模型；按照机电设备唯一标识逐个将未故障每种类型的船舶机电设备的运行数据输入对应类型的故障风险预测模型库中进行故障风险预测，获取每个船舶机电设备的故障风险预测结果；所述故障风险预测结果包括无风险、低风险、中风险以及高风险；

28、根据每个船舶机电设备的故障预测结果筛选出高风险的船舶机电设备，判断当前时刻起特定时间内待保养的船舶机电设备文档中是否存在筛选出的高风险的船舶机电设备，若存在，则无需进行任何操作；否则，将高风险的船舶机电设备设置添加至待保养的船舶机电设备文档中且待保养的时间处于当前时刻起特定时间内。

29、通过采用上述方案，针对每种类型的船舶机电设备建立故障预测模型库对该种类型未发生故障的船舶机电设备进行风险预测，针对高风险的船舶机电设备进行设备保养与检查，避免发生故障造成损害。

30、优选的，还包括：

31、根据专家意见与建议获取各种类型船舶机电设备典型故障抢修时间；

32、检查根据每个船舶机电设备的故障诊断结果筛选出故障的船舶机电设备离对应故障抢修时间距离预设时间的故障诊断结果，若故障诊断结果仍未故障机电设备，则高亮显示故障的船舶机电设备的位置与故障内容。

33、通过采用上述方案，根据故障诊断结果实时监测是否在故障抢修时间内完成故障修复，若未完成以高亮的显示警示，便于催促完成故障修复。

34、第二方面，本技术提供一种船舶设备运行状态监测与故障诊断的系统，包括：

35、船舶机电设备数据采集模块，用于采集船舶机电设备运行数据与船舶机电设备信息并进行对应关联处理；所述设备信息包括机电设备种类、机电设备唯一标识与机电设备位置；

36、船舶机电设备数据分类模块，用于根据机电设备种类信息对分别属于不同种类的船舶机电设备的运行数据进行分类处理；

37、船舶机电设备故障诊断模块，用于针对每种类型的船舶机电设备构建故障诊断模型库，每种类型故障诊断模型库包括若干该种类型的船舶机电设备典型故障诊断模型；按照机电设备唯一标识逐个将每种类型的船舶机电设备的运行数据输入对应类型的故障诊断模型库中进行故障诊断，获取每个船舶机电设备的故障诊断结果；

38、船舶机电设备故障显示模块，用于根据每个船舶机电设备的故障诊断结果筛选出故障的船舶机电设备，显示故障的船舶机电设备的位置与故障内容。

39、通过采用上述方案，能够全面且快速诊断出发生故障位置以及发生故障原因， 便于及时抢修，减少损失。

40、第三方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述的方法。

41、第四方面，本技术提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器及在所述存储器上存储并可运行的程序，所述程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。

42、综上，本技术具有以下有益效果为：

43、1、通过构建每种类型的船舶机电设备的故障诊断模型库，针对每个船舶机电设备完成全面的故障诊断；通过关联船舶机电设备的位置信息、唯一标识信息与运行数据信息，及时快速的完成故障船舶机电设备的定位；由此实现全面且快速的完成故障诊断与定位，从而及时采取有针对性的维修措施，提高船舶机电设备维修效率，减少船舶发生故障的概率；

44、2、于连续时间内出现故障诊断失败或故障诊断超时情况下，利用备用船舶机电设备的故障诊断模型库进行替换，避免发生故障诊断不及时造成损失；

45、3、结合船舶机电设备的知识图谱，对于具有关联关系的船舶机电设备在故障间隔时长内监测故障诊断结果，及时更换备用船舶机电设备的故障诊断模型库，避免故障诊断不及时的情况发生。