[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

摘要

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。智能数据库模块，包含基于SQL的船舶综合电力推进系统数据库，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；数据信息采集模块，包括三轴加速度计和FPGA模块；故障识别模块，包括离线训练部分和在线识别部分；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，并对智能数据库发送操作指令。本发明具有良好人机交互界面，操作简便，诊断过程及结果显示简洁直观，且执行效率和故障诊断精确度高。

主权项

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，包含基于SQL的船舶综合电力推进系统数据库，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；上述各个子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；时域分析与故障特征提取模块；故障识别模块，包括离线训练部分和在线识别部分；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中的知识库中；所述在线识别部分工作时，调用智能数据库中的知识库中的网络结构和权值，结合专家库中的数据，实现故障诊断，并显示在人机交互界面上。