【摘 要】
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在“工业4.0”以及“中国制造2025”的时代背景之下,船舶智能化已成为当今航运业发展的必然趋势,这也对船舶系统和设备的安全性和可靠性提出了更高的要求。其中,海水冷却系统作为船舶主动力系统的重要组成部分,承担着整个主动力系统的冷却作用,一旦发生故障就会妨碍整个主动力系统的正常运行。而管壳式换热器作为船舶海水冷却系统中核心设备,长期与富含微生物等杂质且腐蚀性较强的海水直接接触,易造成管道堵塞,不及时
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在“工业4.0”以及“中国制造2025”的时代背景之下,船舶智能化已成为当今航运业发展的必然趋势,这也对船舶系统和设备的安全性和可靠性提出了更高的要求。其中,海水冷却系统作为船舶主动力系统的重要组成部分,承担着整个主动力系统的冷却作用,一旦发生故障就会妨碍整个主动力系统的正常运行。而管壳式换热器作为船舶海水冷却系统中核心设备,长期与富含微生物等杂质且腐蚀性较强的海水直接接触,易造成管道堵塞,不及时清理则会对换热器换热性能产生严重影响,进而对船舶安全运行构成威胁。若能够实现对船舶管壳式换热器堵塞状态的预测,便可以避免因换热器堵塞而造成的系统或设备故障的发生,同时也为轮机管理人员制定维修决策提供依据,对确保船舶安全航行有着十分重要的意义。因此,本文结合船用管壳式换热器堵塞状态参数特点,提出了一种基于ARIMA-KF的船舶管壳式换热器堵塞状态预测模型。本文主要研究内容如下:（1）ARIMA-KF预测模型的构建。本文针对管壳式换热器堵塞参数变化趋势明显、非平稳等特点,对比分析了几种常用的状态预测方法,选用了ARIMA模型来构建船用管壳式换热器状态参数预测模型。考虑到单一模型精度较低的问题,利用卡尔曼滤波（KF）强大迭代计算能力对ARIMA模型参数进行估计,通过最大化对数似然函数的期望来实现对模型参数和噪声协方差的估计,反复迭代直到得到最优的估计参数,获得ARIMA-KF预测模型,提高了模型预测精度。（2）搭建管壳式换热器堵塞状态模拟实验台,获取模型验证实验数据。考虑到实船中换热器故障数据难以获取,本文根据海水冷却系统多工况变流量调节特点和换热器堵塞特点,搭建了管壳式换热器堵塞状态模拟实验台。为了排除船舶工况变化对实验结果的影响,本文基于控制变量法原则,分别进行了节流调节模式下和变速调节模式下两组实验,获取了不同工况下,不同堵塞状态下换热器状态参数实验数据。（3）基于ARIMA-KF模型船舶管壳式换热器堵塞状态预测。为排除预测步长对模型预测精度的影响,增强模型的实用性,首先利用单一的ARIMA模型对不同工况下压降数据分别进行多步预测和单步预测。结果表明ARIMA模型单步预测比多步预测具有更高的准确率,且随着预测步数增加,单步预测的准确率变化波动并不明显,更适用于换热器压降参数的预测。在此结论的基础上,采用经参数优化的ARIMA-KF模型分别对不同工况下换热器压降进行单步预测,并与ARIMA模型单步预测结果进行误差对比,结果表明ARIMA-KF模型预测精度更高,预测效果更好,进一步验证了ARIMAKF模型的有效性和可靠性。
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