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摘 要：简述了故障诊断的原理、推理模型及诊断过程.针对船舶仪表与控制系统工作过程中的故障，研究了船舶动力装置仪表与控制系统的故障诊断系统，并给出了诊断实例。
船舶动力装置仪表与控制系统（以下简称仪表系统）的功能是监测和控制动力装置的状态。仪表系统本身正常与否直接关系到动力装置能否正常运行，因此一旦仪表系统出现故障，应立即排除。
关键词：船舶；故障诊断；设计
一、绪论
（一）课题的来源及意义
船舶是水上运输，作业和保卫国防的工具。船舶动力装置是船舶上的机电设备和系统的总称，一般由主推进装置，辅助供能装置，保证船舶生命力和安全的设备及保证船上人员正常生活所必需的设备和环境保护设备等组成。船舶动力装置是船舶的重要组成部分，它是为船舶的正常航行，作业，战斗和其他需要提供推进动力和各种二次能源的一套复杂的机电设备。船舶动力装置的工作性能和效果是船舶整体性能的一个重要方面，它反映了造船技术和设计艺术的水平。
由于船舶动力装置设计工作的复杂性，作为未来的船舶动力装置设计工程师和科学工作者必须具有正确的设计思想和观点，掌握船舶动力装置设计的基本原理，基本内容和方法，此外应适应设计现代化的要求，掌握船舶动力装置计算机辅助设计的基本理论和方法，包括最优化设计的基本概念，本课程是一门专业设计课程，是实践性和综合性均较强的课程，因此我们重视加强在设计能力的培养。
二、船舶动力装置仪表诊断方法的选择
（一）诊断系统的功能与原理
1、系统功能。系统具有以下功能：（1）仪表系统的故障诊断；（2）仪表系统的故障分析和处理意见；（3）诊断知识的自完善及记录；（4）有关信息的打印。2、基于层次的诊断模型。该故障诊断系统采用层次诊断模型。层次诊断方法是基于知识的分类方法。先利用系统结构分级原理将复杂系统分为系统级、子系统级和功能单元级等几个层次，然后对不同的层次分别采用与其相适应的诊断方法逐层确定故障的部位和原因，直至达到预定层次并获得相应结果为止。3、诊断推理过程。针对某系统故障的诊断是采用推理的形式对其故障进行诊断的方法，诊断时，先输入初始征兆（如故障现象等），然后假设故障子系统（或功能单元）并根据相应征兆进行推理，最后得到诊断结果，并询问有关维修纪录，进行维修处理。
（二）诊断系统组成
故障诊断系统主要由故障检测模块、故障诊断知识库、故障诊断推理机、知识库管理模块及诊断结果及处理模块等部分组成。
故障检测模块的主要任务是通过人机交互和某些检测来推断其故障类型；知识库管理模块是对各知识库中内容实行增删、显示、特性处理和修改等工作。
（三）船舶动力装置空调压缩机能量调节装置故障分析
船舶航行于各个海域，气象条件复杂多变。为了能在舱室内创造出一个适宜的人工气候，以便为船员、旅客提供一个舒适的工作和生活环境，现代船舶大都装设有空气调节装置。对空调制冷装置来说，压缩机一般都设有能量调节装置，使用期间一般处于运转状态.在空调装置按降温工况运行时，当外界气温升高或降低时，空调制冷压缩机上的能量调节装置就会使压缩机自动地增缸或减缸工作，直至空调制冷装置由舱室带出的净显热量及净温量与舱室的显热负荷及湿负荷处于平衡状态。这样，空调舱室的温度就可基本保持稳定。
三、控制系统设计
（一）控制系统设计
控制系统设计是一个很大的工程。由于涡轮增压器的影响，涡轮增压柴油机的时间延迟更大，非线性特征也更加强烈。而现在柴油机控制一般是根据不同的工作点设计多个控制器，然后根据实际工况进行调度.但在工作点快速变化的情况下，这一控制方案不能保证系统的稳定性和性能指標。因此，需要寻找基于模型的优化控制算法和用于控制器设计的数学模型.近年发展起来的鲁棒增益调度算法可以解决这个问题，但需要线性变参数（LPV） 状态空间模型作为算法设计的基础。
（二）船舶动力装置与柴油机的关系
以柴油机优化控制为目标，通过简化柴油机平均值模型，得到以柴油机转速、扫气箱压力、排气管压力和压气机功率为状态变量的四阶线性变参数状态空间模型。以6S60MC 型船用柴油主机为例，进行了仿真计算，并与平均值模型进行了对比分析。结果表明：（1）同平均值模型相比，尽管在简化时忽略了很多非线性因素，LPV 模型在动态和稳态过程中仍具有较好的准确性。（2）LPV模型可直接用于基于模型的现代控制算法，如鲁棒控制的设计分析和系统仿真。采用LPV 模型，可以设计既控制柴油机转速也调节空气流量的控制算法，从而可在满足转速要求的情况下，将过量空气系数维持在最佳范围。
四、总结
（1）船舶动力装置仪表故障诊断维修系统可对仪表和控制的某系统进行故障诊断。（2）该诊断系统不仅能查出引起该系统故障的原因和找出该系统故障的功能单元，而且可获得故障处理方法和建议。（3）具有解释功能，可用来快速培训维修人员，并能积累故障诊断经验。
该诊断系统可应用推广到诊断其它系统的故障。若要获得更好的诊断效果，可把数据库管理方法、神经网络以及模糊推理决策等技术结合起来形成集成诊断系统，以实现仪表系统故障的自动诊断。
参考文献：
[1]李赣湘，王增寿，严加民.小波分析在信号检测、控制系统故障诊断及非线形分析中的应用浅析[J].导弹与航天运载技术，2000（1）：38-42.
[2]何建军，任震，黄雯莹.电力系统实时检测的一种实时小波算法[J].中国科学（E辑），2000，30（1）：79-84.
船舶动力装置仪表与控制系统（以下简称仪表系统）的功能是监测和控制动力装置的状态。仪表系统本身正常与否直接关系到动力装置能否正常运行，因此一旦仪表系统出现故障，应立即排除。
关键词：船舶；故障诊断；设计
一、绪论
（一）课题的来源及意义
船舶是水上运输，作业和保卫国防的工具。船舶动力装置是船舶上的机电设备和系统的总称，一般由主推进装置，辅助供能装置，保证船舶生命力和安全的设备及保证船上人员正常生活所必需的设备和环境保护设备等组成。船舶动力装置是船舶的重要组成部分，它是为船舶的正常航行，作业，战斗和其他需要提供推进动力和各种二次能源的一套复杂的机电设备。船舶动力装置的工作性能和效果是船舶整体性能的一个重要方面，它反映了造船技术和设计艺术的水平。
由于船舶动力装置设计工作的复杂性，作为未来的船舶动力装置设计工程师和科学工作者必须具有正确的设计思想和观点，掌握船舶动力装置设计的基本原理，基本内容和方法，此外应适应设计现代化的要求，掌握船舶动力装置计算机辅助设计的基本理论和方法，包括最优化设计的基本概念，本课程是一门专业设计课程，是实践性和综合性均较强的课程，因此我们重视加强在设计能力的培养。
二、船舶动力装置仪表诊断方法的选择
（一）诊断系统的功能与原理
1、系统功能。系统具有以下功能：（1）仪表系统的故障诊断；（2）仪表系统的故障分析和处理意见；（3）诊断知识的自完善及记录；（4）有关信息的打印。2、基于层次的诊断模型。该故障诊断系统采用层次诊断模型。层次诊断方法是基于知识的分类方法。先利用系统结构分级原理将复杂系统分为系统级、子系统级和功能单元级等几个层次，然后对不同的层次分别采用与其相适应的诊断方法逐层确定故障的部位和原因，直至达到预定层次并获得相应结果为止。3、诊断推理过程。针对某系统故障的诊断是采用推理的形式对其故障进行诊断的方法，诊断时，先输入初始征兆（如故障现象等），然后假设故障子系统（或功能单元）并根据相应征兆进行推理，最后得到诊断结果，并询问有关维修纪录，进行维修处理。
（二）诊断系统组成
故障诊断系统主要由故障检测模块、故障诊断知识库、故障诊断推理机、知识库管理模块及诊断结果及处理模块等部分组成。
故障检测模块的主要任务是通过人机交互和某些检测来推断其故障类型；知识库管理模块是对各知识库中内容实行增删、显示、特性处理和修改等工作。
（三）船舶动力装置空调压缩机能量调节装置故障分析
船舶航行于各个海域，气象条件复杂多变。为了能在舱室内创造出一个适宜的人工气候，以便为船员、旅客提供一个舒适的工作和生活环境，现代船舶大都装设有空气调节装置。对空调制冷装置来说，压缩机一般都设有能量调节装置，使用期间一般处于运转状态.在空调装置按降温工况运行时，当外界气温升高或降低时，空调制冷压缩机上的能量调节装置就会使压缩机自动地增缸或减缸工作，直至空调制冷装置由舱室带出的净显热量及净温量与舱室的显热负荷及湿负荷处于平衡状态。这样，空调舱室的温度就可基本保持稳定。
三、控制系统设计
（一）控制系统设计
控制系统设计是一个很大的工程。由于涡轮增压器的影响，涡轮增压柴油机的时间延迟更大，非线性特征也更加强烈。而现在柴油机控制一般是根据不同的工作点设计多个控制器，然后根据实际工况进行调度.但在工作点快速变化的情况下，这一控制方案不能保证系统的稳定性和性能指標。因此，需要寻找基于模型的优化控制算法和用于控制器设计的数学模型.近年发展起来的鲁棒增益调度算法可以解决这个问题，但需要线性变参数（LPV） 状态空间模型作为算法设计的基础。
（二）船舶动力装置与柴油机的关系
以柴油机优化控制为目标，通过简化柴油机平均值模型，得到以柴油机转速、扫气箱压力、排气管压力和压气机功率为状态变量的四阶线性变参数状态空间模型。以6S60MC 型船用柴油主机为例，进行了仿真计算，并与平均值模型进行了对比分析。结果表明：（1）同平均值模型相比，尽管在简化时忽略了很多非线性因素，LPV 模型在动态和稳态过程中仍具有较好的准确性。（2）LPV模型可直接用于基于模型的现代控制算法，如鲁棒控制的设计分析和系统仿真。采用LPV 模型，可以设计既控制柴油机转速也调节空气流量的控制算法，从而可在满足转速要求的情况下，将过量空气系数维持在最佳范围。
四、总结
（1）船舶动力装置仪表故障诊断维修系统可对仪表和控制的某系统进行故障诊断。（2）该诊断系统不仅能查出引起该系统故障的原因和找出该系统故障的功能单元，而且可获得故障处理方法和建议。（3）具有解释功能，可用来快速培训维修人员，并能积累故障诊断经验。
该诊断系统可应用推广到诊断其它系统的故障。若要获得更好的诊断效果，可把数据库管理方法、神经网络以及模糊推理决策等技术结合起来形成集成诊断系统，以实现仪表系统故障的自动诊断。
参考文献：
[1]李赣湘，王增寿，严加民.小波分析在信号检测、控制系统故障诊断及非线形分析中的应用浅析[J].导弹与航天运载技术，2000（1）：38-42.
[2]何建军，任震，黄雯莹.电力系统实时检测的一种实时小波算法[J].中国科学（E辑），2000，30（1）：79-84.