一种基于船舶数据监测的故障锁定方法

摘要

本发明公开了一种基于船舶数据监测的故障锁定方法，步骤一：对船舶设备进行实时监测参数，利用布置在设备上的传感器原件对设备的运行工况信息以及故障信号进行获取；步骤二：利用物联网技术建立的监测系统对监测到的数据参数进行状态分析；步骤三：将分析后的状态数据与物联网的故障信号进行对比；设备故障的诊断，再确认船舶设备存在故障后确认具体的故障设备；步骤四：对故障设备的故障类型进行分析，根据船舶设备发送故障的特性来进行分类；步骤五：故障整修；步骤六：设备故障记录，并且利用物联网技术进行数据传输，本发明的有益效果：为船舶机械设备的运行态势监测、故障诊断提供实质的支持，进一步维护了船舶的安全运输行驶。

说明书

技术领域

本发明涉及船舶数据监测技术领域，具体是一种基于船舶数据监测的故障锁定方法。

背景技术

随着现代交通运输的飞速发展下，交通配套的机械设备的诊断技术和故障检修的发展越来越深入和进步。船舶在海上和江河中运输行驶，其有关的机械设备工作情况会直接受到当时的气候特征、自然灾害等的影响，机械故障后直接会引发机械设备的无法正常运行，降低机械的工作质量和工作效率。为此船舶机械设备的故障因素涉及众多方面。如何及时和提前发现船舶机械设备故障和存在的隐患，首先需要引入先进的设备状态监测技术，做到设备故障的预前诊断，分析其故障因素和具体部位，从而及时维修达到船舶机械设备的零故障率或控制故障出现的次数，为船舶的安全运行提供硬性基础，降低设备的检修费用，延长机械的生命周期，做到高效、安全、高质量的船舶机械作业，发挥出诊断技术应有的经济效益。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于船舶数据监测的故障锁定方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于船舶数据监测的故障锁定方法，包括以下步骤：步骤一：对船舶设备进行实时监测参数，利用布置在设备上的传感器原件对设备的运行工况信息以及故障信号进行获取；步骤二：利用物联网技术建立的监测系统对监测到的数据参数进行状态分析；步骤三：将分析后的状态数据与物联网的故障信号进行对比；设备故障的诊断，再确认船舶设备存在故障后确认具体的故障设备；步骤四：对故障设备的故障类型进行分析，根据船舶设备发送故障的特性来进行分类；步骤五：故障整修，利用故障特性分类信息对照物联网技术进行整修；步骤六：设备故障记录，并且利用物联网技术进行数据传输。

作为本发明进一步的方案：在步骤一当中，具体包括对船舶设备的油液进行监测、对各个气缸进行排气温度差监测、压力幅度监测、关键设备震动监测，其中油液监测主要是利用对润滑油的油质种类、磨粒含量、体积、含铁量进行检测。

作为本发明进一步的方案：在步骤二当中，基于互联网技术建立的监测系统由采集层、网络层和应用层构成，所述采集层通过布置在船舶设备上的传感器对船舶设备的运行工况进行故障信号获取，所述网络层包括数据信息的传输、评估和故障信号分类并且将其发送给船舶管理公司，所述应用层主要是面向船舶管理人员和船舶管理公司，通过应用层实现维修计划、维修保养和故障处理方法。

作为本发明进一步的方案：在步骤三当中，通过前期收集的大量船舶设备数据，与本次故障数据进行比对分析，所述故障诊断方法为基于线性和非线性判别函数的模式识别方法、基于概率统计论的时序模型诊断方法、基于距离判据的故障诊断方法、模糊诊断原理、小波分析法、振动监测、瞬时转速监测中的任意一种或任意几种的组合方法。

作为本发明进一步的方案：在步骤四中，对船舶设备的故障类型结合物联网技术进行整合和汇总，区分故障类型的特性，根据故障信号的特性利于帮助修复故障。

作为本发明进一步的方案：在步骤五当中，利用基于互联网技术建立的监测系统，配合远程船舶管理人员和船舶管理公司进行相关的设备维修方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过研究船舶设备状态监测及故障诊断可以确定船舶设备的故障特性、及早发现故障信号、构建船舶设备故障趋势模型，并对船舶设备状态进行综合评估，物联网构建的监测系统含有感知层、网络层以及应用层三级结构，大数据技术进行船舶设备状态监测与故障分析具有时效性，能够在故障发生前进行确认，是一种积极主动的设备检测诊断方法。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明步骤流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明实施例中，一种基于船舶数据监测的故障锁定方法，包括以下步骤：步骤一：对船舶设备进行实时监测参数，利用布置在设备上的传感器原件对设备的运行工况信息以及故障信号进行获取；步骤二：利用物联网技术建立的监测系统对监测到的数据参数进行状态分析；步骤三：将分析后的状态数据与物联网的故障信号进行对比；设备故障的诊断，再确认船舶设备存在故障后确认具体的故障设备；步骤四：对故障设备的故障类型进行分析，根据船舶设备发送故障的特性来进行分类；步骤五：故障整修，利用故障特性分类信息对照物联网技术进行整修；步骤六：设备故障记录，并且利用物联网技术进行数据传输。

值得注意的是，在步骤一当中，具体包括对船舶设备的油液进行监测、对各个气缸进行排气温度差监测、压力幅度监测、关键设备震动监测，其中油液监测主要是利用对润滑油的油质种类、磨粒含量、体积、含铁量进行检测。

值得注意的是，在步骤二当中，基于互联网技术建立的监测系统由采集层、网络层和应用层构成，所述采集层通过布置在船舶设备上的传感器对船舶设备的运行工况进行故障信号获取，所述网络层包括数据信息的传输、评估和故障信号分类并且将其发送给船舶管理公司，所述应用层主要是面向船舶管理人员和船舶管理公司，通过应用层实现维修计划、维修保养和故障处理方法。

值得注意的是，在步骤三当中，通过前期收集的大量船舶设备数据，与本次故障数据进行比对分析，所述故障诊断方法为基于线性和非线性判别函数的模式识别方法、基于概率统计论的时序模型诊断方法、基于距离判据的故障诊断方法、模糊诊断原理、小波分析法、振动监测、瞬时转速监测中的任意一种或任意几种的组合方法。

值得注意的是，在步骤四中，对船舶设备的故障类型结合物联网技术进行整合和汇总，区分故障类型的特性，根据故障信号的特性利于帮助修复故障。

值得注意的是，在步骤五当中，利用基于互联网技术建立的监测系统，配合远程船舶管理人员和船舶管理公司进行相关的设备维修方法。

实施例：

船舶设备工作环境恶劣复杂，需要对其设备工况进行长期检测，并且设备运转时产生的信息较为复杂，含有大量无用信息，智能船舶通过利用物联网技术和信息科学技术，根据设备故障特性与负载变化的解耦和分离最大程度地筛选出有效信息，这样才能最大程度地还原故障特性，为构建合理的设备故障模型打下基础；

物联网技术给予设备状态监测一个新的选择，该项技术可以将信息感知技术、智能运算和网络技术等融合在一起，对设备状态信息进行采集的同时，还可以对数据进行处理，并对所得到的结果做出反应。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。