关键词：机电设备；振动采集系统；故障诊断；机械噪声
引言
机电设备是船舶最为重要的一部分，它的稳定工作为船舶安全行驶、船员正常生活工作提供重要保障，因此对船舶机电设备进行实时监测意义重大。目前，对于船舶机电设备的监测大多采用的是CAN现场总线的方式，然而舱室中的电机、风机、水泵和油泵等机电设备遍布各个舱室，电缆的铺设量大、保养维护难、设备成本高、且易影响人员正常工作。而对船舶机电设备进行巡检，不能及时发现机电设备可能存在的问题，且该监测实施方案耗时长，工作量大。针对以上现象，将无线传感器网络引入到机电设备的振动监测来构建无线、分布式实时振动监测系统成为一种可解决的思路。无线传感器网络自20世纪70年代发展以来，因其全新的信息获取和处理方式，克服了有线监测设备的不足，布置灵活、安装维护方便、成本较低，可以在无人监管的状态下安全稳定工作，目前在工业生产、国防军事、环境监测、卫生医疗和交通管理等领域都有所应用。但是当前无线传感器网络自身发展还有待提高，现有的传感器网络节点大多是监测温度、湿度、压力和光强度等缓慢信号量，针对振动监测设计的节点较少，且主要是针对高楼、桥梁等一些大型建筑物的低频振动监测。市场上现有的无线振动传感器网络节点，专业性不强，且体积偏大，不宜用于船舶上实际布置安装。
1系统设计
船舶机电设备实际工作状态，受到船舶运行状态和周围设备工作状态的影响，船舶机电设备工作状态与船舶工作状态和周围设备工作状态的组合构建了船舶机电设备复杂的环境状态，这就要求用于测量船舶机电设备工作状态的数据采集能够长久工作。船舶机电设备类型繁多，许多设备具有较高的自动化程度或者具有远程的接口，相当数量的设备工作都是处于单独的无人舱室，出于使用安全和不受舱室供电影响的考虑，要求测量机电设备的数据采集装置不能借助于船舶系统的供电而能保持不低于3个月时间的有效工作。船舶机电设备的振动信号按照GJB4058-2000，主要考察从2Hz～2kHz频率范围的振动信号成分。采集得到的振动信号最终服务于产品的设计，所以采集需要记录原始的数据以服务于后续的分析。
2船舶机电设备振动采集系统的故障诊断技术
2.1计算机电设备振动采集系统故障参数
机电设备振动采集系统故障参数计算是为故障诊断提供必要的数据支持，在计算过程中必须清楚2个要点，一是差异数据的来源，二是差异数据代表故障的阈值。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆据常规机电设备振动采集系统执行数据运算的分析，依托X2-统计量判断函数搭建振动采集系统原始数据库，结合期望交叉嫡评估函数，将影响机电设备振动采集系统故障诊断的不相关数据进行剔除。对于一个机电设备振动采集系统故障参数K，E(K)表示其所包含的信息量，影响参数剔除运算如公式（1）所示：式中，m代表影响参数数据的种类，pi代表影响参数在原始数据库中的比率，当影响参数信息量计算结果大于故障诊断影响值时，则该故障诊断影响参数K被剔除。故障诊断影响值ri可表示为：通过剔除故障诊断影响参数，确保机电设备振动采集系统故障参数计算的准确性。完成剔除后，机电设备振动采集系统故障参数计算如公式所示：式中，I（p）代表故障参数出现的次数，pi代表每个故障参数在数据库中的比例，通过上述公式，完成机电设备振动采集系统故障参数的计算。
2.2信号调理系统的电路设计
根据不同的传感器的功能不同，可以监测的信号的类别也不尽相同，主要可以分为数字信号、模拟信号和开关信号。其中数字信号和开关信号经过传感器采集后可以直接进行处理，而模拟信号即电压或电流的信号，则需要经过信号调理器的处理。本系统主要是对机电设备的振动状态进行监测，根据压电式加速度传感器的工作原理，选用STM32片内集成式的模拟数字转换器，同时设计了集成式多功能振动信号采集系统，多路加速度信号采集通道，可以接受传感器输出电流信号为4~20mA和传感器输出电压信号的0~5V。
2.3故障诊断可视化分析
机电设备振动采集系统故障定位后，会生成故障信息，将生成的故障信息通过DL/T860进行传输转换，形成可视化的振动采集系统故障逻辑关系图。在生成的振动采集系统故障逻辑关系图中，对图像进行处理，准确诊断振动采集系统的故障。首先在振动采集系统故障逻辑关系图中，将可能发生的损坏型故障、松脱型故障、失调型故障、失效型故障以及叠加和遗漏型故障分别标记，同时赋予与之相对应的属性。然后利用仿真系统快速仿真，并生成故障代码，根据故障代码判断故障信息。通过计算机电设备振动采集系统故障参数，根据计算结果对故障进行定位，最后进行故障诊断可视化分析，完成了船舶机电设备振动采集系统的故障诊断。
结语
离线船舶机电设备环境观测振动采集仪通过选择合适的时间对供电电路、外围器件进行休眠，并通过采用间断性连续的采集策略，同时将采集到的数据按照二进制源码存储，数据处理和运算采用离线的方式，实现了自主供电情况下采集仪近百天采集任务，同时采集数据的大小限制在8GB以内，离线数据运算和分析表明采集结果准确、可靠，能够满足无人为关注下船舶机电设备振动信号采集的任务。
参考文献
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[3]马子龙.采用智能单片机的智能船舶电力系统故障分析与设计[J].舰船科学技术,2017,39(11A):98-100.
论文作者:周燃
论文发表刊物:《中国电业》2019年20期
论文发表时间:2020/3/10
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