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摘 要：我国经济实力的提升以及科技的快速发展，有力推动了我国船舶制造业的发展。机电设备作为船舶部件中的重要组成部分，在船舶运行的过程中发挥着十分重要的作用，其性能的优劣会在一定程度上影响船舶运行的稳定性以及安全性。一般对于船舶机电设备而言，其具有复杂性以及多样性，为了确保船舶的安全稳定地运行，必须要加强机电设备故障检测工作，提高机电设备的使用年限，有效预防安全事故的发生，促进船舶事业的可持续发展。本文就对船舶机电设备故障诊断的具体方法进行深入分析和探讨。
关键词：船舶；机电设备；故障诊断；具体方法
一、船舶机电设备故障诊断方法概述
对于船舶机电设备故障检测方法而言，其主要是将数据分析、信息采集以及计算机处理等方式加以有机融合，并对设备故障加以检测，确定故障的位置，获取相关的运行参数，确保设备运行的稳定性和安全性。一般而言，在对机电设备的故障进行检测时，可以从两个方面加以考虑，分别是设备故障部件定位以及运行状态的检测。采用检测系统对设备故障进行检测，能够有效估计和诊断故障，提高检测的可靠性和准确性[2]。此外，检测船舶机电设备故障时，可以采用最小二乘支持向量机模型，制定运行规则，对设备运行状态时的数据加以采集和管理，从而为检测提供参考依据，确保运行的可靠性和稳定性。
二、船舶机电设备故障诊断的具体方法分析
（一）有效管理船舶机电设备故障数据
在检测船舶机电设备故障时，应对故障数据进行采集和管理，这样才能确保检测结果的真实性和可靠性。首先要分类处理好船舶的运行数据，有效建立数据库，确保数据的实效性和完整性；其次录入和归档设备的运行参数，从而提供准确的数据。此外，在设计故障检测方法时，必须要确保设备运行状态与相关的规则保持一致，并有效管理这些规则，保证这些规则具有规范性和合理性。一般在检测设备故障时，其主要的参数形式包括逻辑关系、文字以及数值[3]。如果运行参数属于数值形式，则要将数值设置为不同的区间，保证设备状态值能与每个区间数值具有一致性，并对参数类型加以判别，再结合其类型对应相应地规则，有效估计故障。如果运行参数属于文字形式，则要将规则与文字相对应。
船舶机电设备故障具有动态性，因此需要及时采集与分析整理相关的运行数据，选择具有意义和影响的数据，并检测设备的运行情况，合理管理和设置运行状态的规则。在设置运行规则时，必须要计算设备的权值系数以及运行参数，并有效融合运行状态。由于机电设备种类不同，在对权值系数进行计算时，可以设备之间的从属关系为依据，遵循相关的参数规则形式加以计算。
（二）有效计算设备故障空间位置
在建立船舶机电设备故障检测模型时，可以有效利用最小二乘支持向量机方法，这样能够满足检测的相关要求，确保获取的检测信号具有可靠性和稳定性。一般模型的描述可以采用以下公式，其中q和n分别表示输出与输入的数据阶数，Zn（L）表示的是设备估计的故障参数，Zq（L）表示的是设备实际输出的故障参数，v（L）表示的是故障检测控制参数。
在故障进行检测的过程中，可以利用检测结果形成判别结构。在该结构中，信号在进行数据传递时，可以按照统一的方向进行，因此信号传递具有较强的传递性。对于非线性变换机电设备而言，这种判别结构能够准确估计设备运行情况，有效保证检测结果的可靠性和准确性。此外，在模型中有效引入故障检测结果，对于不同的情况，其能够增强模型的适应能力，从而促进模型鲁棒性能的提升[4]。但值得注意的是，在设备故障的检测过程中，不能对全部设备进行在线检测，否则将会出现故障漏检现象。因此必须要对设备的运行参数区间进行正确设置，对指定区间内的数据进行有效采集，并对采集的赝样本数据进行训练和在线检测，计算出实际输出与估算的差值，从而对设备故障进行有效检测。
对于在线检测过程而言，其无法对模型的相关参数进行调整，因此难以结合系统的实际需求，对模型检测的参数进行有效改变。即便机电设备没有出现故障，在检测过程中也会出现误差，导致检测结果存在一定的误差，从而出现错误的检测结果。要想促进模型适应性以及鲁棒性的提升，必须要有效训练采集的样本数据，充分利用最小二乘支持向量机的方法。一般利用该方法建模的输入数据是Zq（L—1），…，Zq（L—p 以及v（L—1），…，v（L—n）时，可以得出以下公式：
同时能够建立如下故障检测模型： ，其中c表示为误差参数，x表示为权值系数， φ表示非线性变换函数。建模原理框图如下所示：
图1：建模原理示意图
对于船舶机电设备运行状态而言，其可发生非线性变化，因此需要通过最小二乘支持向量机方法建模，并分析相关数据，同时要采取在线估算方法，对模型输出的实际结果Zq（L）以及估计结果Zn（L）的差值加以计算，从而获取模型估计残差系数。此外，对故障检测阈值加以设定，若阈值小于残差系数，则设备存在故障，否则设备不存在故障
在检测船舶机电设备故障时，可以建立局部和全局这两种故障检测模型，并用下表1描述出模型输出与输入数据间的联系。其中局部故障检测能够对制定区间内的故障进行准确检测，并能有效结合全局故障检测模型的相关数据，从而计算出设备故障的空间位置[5]。而全局故障检测模型能够有效检测全部机电设备，并准确检测出设备是否存在故障。这些方法能够有效管理相关数据，并促使数据能够以规则和类别为依据进行分类，确保数据检测结果的可靠性与稳定性，促进船舶安全稳定的运行。
结束语：
就现阶段而言，在对船舶机电设备的故障进行诊断时，其检测方法往往会对设备装置的管理水平以及运行状态等方面的差异加以忽视，难以有效统一检测环境，导致故障诊断和检测的实效性和准确性不高。因此在检测船舶机电设备故障的过程中，可以充分利用最小二乘支持向量机方法。这样能够为机电设备运行数据提供具有统一的检测环境，确保设备运行时故障诊断、状态评估以及数据管理等环节的有序完成，有效满足检测的相关要求，提高检测结果的可靠性和稳定性。
参考文献
[1]覃冕，李小波. 浅谈船舶机电设备智能故障诊断系统[J]. 中小企业管理与科技（中旬刊），2014，08：240-241.
[2]霍英杰. 基于故障树船舶同步发电机故障诊断方法探讨[J]. 机电技术，2014，04：73-76.
[3]李文星. 船舶机电设备故障诊断方法研究[J]. 计算机测量与控制，2013，08：2093-2095.
[4]欧礼坚. 船舶螺旋桨及推进装置故障诊断关键技术研究与应用[D].华南理工大学，2010.
[5]曾宪民. 船用柴油机故障分析及辅助诊断系统[D].大连理工大学，2013.
关键词：船舶；机电设备；故障诊断；具体方法
一、船舶机电设备故障诊断方法概述
对于船舶机电设备故障检测方法而言，其主要是将数据分析、信息采集以及计算机处理等方式加以有机融合，并对设备故障加以检测，确定故障的位置，获取相关的运行参数，确保设备运行的稳定性和安全性。一般而言，在对机电设备的故障进行检测时，可以从两个方面加以考虑，分别是设备故障部件定位以及运行状态的检测。采用检测系统对设备故障进行检测，能够有效估计和诊断故障，提高检测的可靠性和准确性[2]。此外，检测船舶机电设备故障时，可以采用最小二乘支持向量机模型，制定运行规则，对设备运行状态时的数据加以采集和管理，从而为检测提供参考依据，确保运行的可靠性和稳定性。
二、船舶机电设备故障诊断的具体方法分析
（一）有效管理船舶机电设备故障数据
在检测船舶机电设备故障时，应对故障数据进行采集和管理，这样才能确保检测结果的真实性和可靠性。首先要分类处理好船舶的运行数据，有效建立数据库，确保数据的实效性和完整性；其次录入和归档设备的运行参数，从而提供准确的数据。此外，在设计故障检测方法时，必须要确保设备运行状态与相关的规则保持一致，并有效管理这些规则，保证这些规则具有规范性和合理性。一般在检测设备故障时，其主要的参数形式包括逻辑关系、文字以及数值[3]。如果运行参数属于数值形式，则要将数值设置为不同的区间，保证设备状态值能与每个区间数值具有一致性，并对参数类型加以判别，再结合其类型对应相应地规则，有效估计故障。如果运行参数属于文字形式，则要将规则与文字相对应。
船舶机电设备故障具有动态性，因此需要及时采集与分析整理相关的运行数据，选择具有意义和影响的数据，并检测设备的运行情况，合理管理和设置运行状态的规则。在设置运行规则时，必须要计算设备的权值系数以及运行参数，并有效融合运行状态。由于机电设备种类不同，在对权值系数进行计算时，可以设备之间的从属关系为依据，遵循相关的参数规则形式加以计算。
（二）有效计算设备故障空间位置
在建立船舶机电设备故障检测模型时，可以有效利用最小二乘支持向量机方法，这样能够满足检测的相关要求，确保获取的检测信号具有可靠性和稳定性。一般模型的描述可以采用以下公式，其中q和n分别表示输出与输入的数据阶数，Zn（L）表示的是设备估计的故障参数，Zq（L）表示的是设备实际输出的故障参数，v（L）表示的是故障检测控制参数。
在故障进行检测的过程中，可以利用检测结果形成判别结构。在该结构中，信号在进行数据传递时，可以按照统一的方向进行，因此信号传递具有较强的传递性。对于非线性变换机电设备而言，这种判别结构能够准确估计设备运行情况，有效保证检测结果的可靠性和准确性。此外，在模型中有效引入故障检测结果，对于不同的情况，其能够增强模型的适应能力，从而促进模型鲁棒性能的提升[4]。但值得注意的是，在设备故障的检测过程中，不能对全部设备进行在线检测，否则将会出现故障漏检现象。因此必须要对设备的运行参数区间进行正确设置，对指定区间内的数据进行有效采集，并对采集的赝样本数据进行训练和在线检测，计算出实际输出与估算的差值，从而对设备故障进行有效检测。
对于在线检测过程而言，其无法对模型的相关参数进行调整，因此难以结合系统的实际需求，对模型检测的参数进行有效改变。即便机电设备没有出现故障，在检测过程中也会出现误差，导致检测结果存在一定的误差，从而出现错误的检测结果。要想促进模型适应性以及鲁棒性的提升，必须要有效训练采集的样本数据，充分利用最小二乘支持向量机的方法。一般利用该方法建模的输入数据是Zq（L—1），…，Zq（L—p 以及v（L—1），…，v（L—n）时，可以得出以下公式：
同时能够建立如下故障检测模型： ，其中c表示为误差参数，x表示为权值系数， φ表示非线性变换函数。建模原理框图如下所示：
图1：建模原理示意图
对于船舶机电设备运行状态而言，其可发生非线性变化，因此需要通过最小二乘支持向量机方法建模，并分析相关数据，同时要采取在线估算方法，对模型输出的实际结果Zq（L）以及估计结果Zn（L）的差值加以计算，从而获取模型估计残差系数。此外，对故障检测阈值加以设定，若阈值小于残差系数，则设备存在故障，否则设备不存在故障
在检测船舶机电设备故障时，可以建立局部和全局这两种故障检测模型，并用下表1描述出模型输出与输入数据间的联系。其中局部故障检测能够对制定区间内的故障进行准确检测，并能有效结合全局故障检测模型的相关数据，从而计算出设备故障的空间位置[5]。而全局故障检测模型能够有效检测全部机电设备，并准确检测出设备是否存在故障。这些方法能够有效管理相关数据，并促使数据能够以规则和类别为依据进行分类，确保数据检测结果的可靠性与稳定性，促进船舶安全稳定的运行。
结束语：
就现阶段而言，在对船舶机电设备的故障进行诊断时，其检测方法往往会对设备装置的管理水平以及运行状态等方面的差异加以忽视，难以有效统一检测环境，导致故障诊断和检测的实效性和准确性不高。因此在检测船舶机电设备故障的过程中，可以充分利用最小二乘支持向量机方法。这样能够为机电设备运行数据提供具有统一的检测环境，确保设备运行时故障诊断、状态评估以及数据管理等环节的有序完成，有效满足检测的相关要求，提高检测结果的可靠性和稳定性。
参考文献
[1]覃冕，李小波. 浅谈船舶机电设备智能故障诊断系统[J]. 中小企业管理与科技（中旬刊），2014，08：240-241.
[2]霍英杰. 基于故障树船舶同步发电机故障诊断方法探讨[J]. 机电技术，2014，04：73-76.
[3]李文星. 船舶机电设备故障诊断方法研究[J]. 计算机测量与控制，2013，08：2093-2095.
[4]欧礼坚. 船舶螺旋桨及推进装置故障诊断关键技术研究与应用[D].华南理工大学，2010.
[5]曾宪民. 船用柴油机故障分析及辅助诊断系统[D].大连理工大学，2013.