[发明专利]一种基于LabVIEW的船舶综合电力推进系统智能故障诊断系统

权利要求书

1.一种基于LabVIEW的船舶综合电力推进系统智能故障诊断系统，包括智能数据库模块、数据信息采集模块、时域分析与故障特征提取模块、故障识别模块和人机交互界面；其特征在于，

智能数据库模块，为基于SQL的船舶综合电力推进系统数据库，智能数据库模块包括电机智能数据库、传感器智能数据库、变频器智能数据库、逆变器智能数据库和螺旋桨智能数据库；上述各个智能数据库分别包括设备运行数据库、知识库、历史故障信息库、特征库、专家经验库；

数据信息采集模块，包括三轴加速度计和FPGA模块；

数据信息采集模块的三轴加速度计安装至船舶综合电力推进系统，将实时采集得到数据传输至FPGA模块；数据经FPGA模块处理后，传输至智能数据库模块；

人机交互界面与智能数据库模块连接，显示智能数据库模块发送的数据，并对智能数据库模块发送操作指令；所述操作指令包括数据库名称查询、时间节点查询、添加数据和删除数据；

时域分析与故障特征提取模块与智能数据库模块连接，处理智能数据库模块发送的数据，得到数据的时域参数和故障特征向量，并存储至智能数据库模块；所述数据的时域参数包括均值、方差、均方值、峰值、峰度、裕度因子、脉冲因子；

故障识别模块，包括离线训练部分和在线识别部分；所述离线训练部分的训练流程包括如下子步骤：(1)创建神经网络模型；(2)使用样本数据训练神经网络，调节神经网络参数，更改网络结构，直到达到误差阈值；(3)将训练好的神经网络的权值存入智能数据库模块中的知识库中；所述在线识别部分工作时，调用智能数据库模块中的知识库中的网络结构和权值，结合专家经验库中的数据，实现故障诊断，并显示在人机交互界面上；

所述故障特征向量的计算方法为:

首先采用经验模态分解方法对采集的振动信号进行分解，将信号分解为n组IMF分量和残余函数，表示为

其中，x₀(t)表示所采集的振动信号，c_i表示第i个IMF分量，Res为残余函数，接着，分别按下式求取n阶IMF分量c₁,c₂,…,c_n和残余函数Res的能量矩，表达式为

E_i＝∫t|c_i|²dt，i＝1,2,...,n

E_R＝∫t|Res|²dt

式中，E_i为c_i的能量矩；E_R为残余函数Res的能量矩；

最后，将{E₁,E₂,...,E_n,E_R}归一化，并存放于特征库中。