數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)艦船液壓系統(tǒng)故障分析

前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)艦船液壓系統(tǒng)故障分析范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

摘要:艦船應(yīng)用對起錨機液壓系統(tǒng)的性能提出了更高要求，針對當前艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析過程中存在的速度慢、工作過程復(fù)雜、誤差等局限性，以提高艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析精度為目標，設(shè)計了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析方法。首先采用多傳感器對艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障信息進行采集，并采用主成分分析法提取艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析特征，然后引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析模型，最后在Matlab2018平臺上與傳統(tǒng)艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析方法進行了仿真對比測試。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析精度超過94%，而傳統(tǒng)方法的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析精度低于88%，同時艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析速度也得到了改善。

關(guān)鍵詞：艦船；起錨機液壓系統(tǒng)；故障分析；仿真測試

引言

起錨機液壓系統(tǒng)廣泛應(yīng)于現(xiàn)代艦船中，是其重要組成部分。近年來，由于艦船自動化程度不斷提高，艦船工作的環(huán)境越來越惡劣，人們對起錨機液壓系統(tǒng)性能要求越來越高。艦船起錨機液壓系統(tǒng)的各個組成部分均在密封環(huán)境中工作，相比于其它系統(tǒng)，故障發(fā)生有自身的特殊性，具體表現(xiàn)在隨機性、隱蔽性、多樣性等，使得艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障診斷難度更大，因此艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析研究已經(jīng)引起了人們的廣泛關(guān)注和高度重視[1]。艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析是一門綜合技術(shù)，集成了自動控制、人工智能、機械等理論。人們對其研究已經(jīng)有了一段歷史，最早借助一些工具或者儀器以及自身的經(jīng)驗對艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障進行分析，發(fā)現(xiàn)故障產(chǎn)生的原因，這種方法屬于主觀診斷法，簡單，成本低，對工作人員的經(jīng)驗要求高。艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析結(jié)果的主觀性強，不能對復(fù)雜的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障進行分析，缺陷十分明顯[2]。隨后出現(xiàn)基于信號處理技術(shù)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析方法，通過一些設(shè)備，如傳感器采集艦船起錨機液壓系統(tǒng)工作狀態(tài)信號，并建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型，然后通過數(shù)學模型分析艦船起錨機液壓系統(tǒng)的輸入和輸出之間的變化，掌握艦船起錨機液壓系統(tǒng)的信號變化情況，找到艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障的位置。該類方法只適應(yīng)非平穩(wěn)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)信號，故障信號極易被噪聲干擾，難以建立準確描述艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障變化的數(shù)學模型，易出現(xiàn)故障誤判現(xiàn)象[3]。最后出現(xiàn)了基于人工智能技術(shù)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析方法，該類方法不需要建立精確的數(shù)學模型，適合于復(fù)雜信號的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析，通過模擬人的大腦進行工作，主要有模糊數(shù)學法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。在實際應(yīng)用中，均存在一定的不足，如模糊數(shù)學法的計算量大、學習能力差，艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析誤差大；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析結(jié)果的可解釋性差，經(jīng)常出現(xiàn)一些誤分析結(jié)果[4]。針對當前艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析存在的速度慢、工作過程復(fù)雜、誤差等局限性，設(shè)計了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析方法，Mat-lab平臺上的仿真對比測試結(jié)果表明，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析精度高分析速度快。

1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析方法

1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析原理

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析原理為：首先采用多傳感器對艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障信息進行采集，然后采用主成分分析法提取艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析特征，最后引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析模型，具體如圖1所示。

1.2多傳感器采集艦船起錨機液壓系統(tǒng)狀態(tài)信號

艦船起錨機液壓系統(tǒng)狀態(tài)復(fù)雜多樣，使得艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障十分復(fù)雜，當前主要采用單傳感器對艦船起錨機液壓系統(tǒng)的工作狀態(tài)信息進行采集，難以準確描述艦船起錨機液壓系統(tǒng)變化特點，為了克服單傳感器采集信息的局限性，本文采用多個傳感器同時對艦船起錨機液壓系統(tǒng)的工作狀態(tài)信息進行采集，并對采集后的信息進行處理和融合，得到更準確、更全面的艦船起錨機液壓系統(tǒng)信息，便于艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析特征的提取。

1.3提取艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析特征

特征提取是艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析的重要一步，主成份分析法是一種艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析特征提取技術(shù)，可以提取最優(yōu)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障特征，減少艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障特征維數(shù)，可以降低艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析的計算量，提升艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析效率。x表示均值為0的m維艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障信號向量，則有x向m維艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障向量進行投影操作，得到根據(jù)Cx的最大特征值對應(yīng)的特征向量，得到艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析特征。

1.4建立數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析

模型(x1,y1),•••,(xl,yl)lH:w∗x+b=0設(shè)艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析樣本為：，表示樣本的數(shù)量，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的支持向量機對樣本進行學習，建立一種輸入和輸出數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，產(chǎn)生一個分類超平面，從而實現(xiàn)艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析，分類超平面構(gòu)造過程如圖2所示在圖2的分類超平面中，邊界線上的樣本點稱之為支持向量，艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析的決策函數(shù)為：式中，S為支持向量的數(shù)量。

2艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析方法的性能測試

2.1測試平臺

為了分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析方法的有效性，選擇RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學理論的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析方法進行對比實驗，測試平臺如表1所示。艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障類型包括：球頭松動、松靴故障、泄漏、軸承磨損共4種，分別采集它們的狀態(tài)信號，通過主成分分析法提取特征，故障類型采用“1～4”進行標記，每一種故障采集20個樣本數(shù)據(jù)。

2.2艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析結(jié)果與分析

采用10個樣本作為艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析的測試樣本，其它作為訓練樣本進行仿真測試，統(tǒng)計所有方法的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析精度，結(jié)果如圖3所示。從圖3可以看出，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析精度超過94%，而對比方法的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析精度低于88%。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)減少了艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析錯誤，體現(xiàn)了本文方法的優(yōu)越性。統(tǒng)計所有方法的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析時間，具體如表2所示。從表2可以看出，相對于傳統(tǒng)方法，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析速度得到明顯的改善。

3結(jié)語

艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析研究具有重要的意義，為了解決艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析過程的難題，設(shè)計了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析方法。仿真對比測試結(jié)明，本文提出了一種精度高、效率高的艦船起錨機液壓系統(tǒng)故障分析方法，具有一定的應(yīng)用前景。

參考文獻：

田文國.船舶起錨機液壓系統(tǒng)故障問題之探討[J].航海技術(shù),2000(1):65–67.

[1]任鳳娟.多傳感器信息融合技術(shù)在液壓系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用[J].液壓氣動與密封,2019,39(7):52–55.

[2]張捍東,陶劉送.粒子群優(yōu)化BP算法在液壓系統(tǒng)故障診斷中應(yīng)用[J].系統(tǒng)仿真學報,2016,28(5):1186–1190.

[3]馮文潔,李萬莉,嘉紅霞.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變幅液壓系統(tǒng)故障診斷[J].計算機工程與應(yīng)用,2014,50(11):241–245.[4]

作者：李海濤 張良貴 單位：河北機電職業(yè)技術(shù)學院