节能导向的船舶轮机管系自护控制模式创新研究

船舶轮机管系属于船舶动力系统里极为关键的部分，它承担着船舶动力产生的任务，同时也负责动力的传输以及合理分配，其具体的运行状况会实实在在地影响到船舶在能源利用方面的效率以及航行期间的安全性。传统针对船舶轮机管系的管理模式，大多依靠人工所积累的经验，并且结合定期开展的维护工作来实施，如此一来便存在着诸如监测方面不够及时、故障诊断往往不够精确、控制策略也显得较为单一等一系列问题，这些问题的存在使得其很难契合现代船舶对于实现高效运转、达成节能目标以及保障安全运行等方面的需求。因此，深入研究一种以节能为导向的船舶轮机管系自护控制模式，这在当下有着不容忽视的现实意义。

一、船舶轮机管系的组成与工作原理

船舶轮机管系主要涵盖动力系统、燃油系统、润滑系统、冷却系统以及排气系统等多个部分。其中，动力系统属于船舶轮机管系极为关键的核心，它的主要职责在于把燃油所蕴含的化学能转变成机械能，进而为船舶给予推进动力以及电力方面的供给。燃油系统负责对燃油加以储存、输送并进行供应，以此来保障动力系统能够正常且顺畅地运行。润滑系统的作用是降低机械设备相互之间存在的摩擦与磨损情况，从而促使设备的使用寿命得以提升。冷却系统会借助循环流动的冷却介质，将机械设备在运转过程中所产生的热量给带离出去，进而确保设备能够在正常的温度范围之内开展运行活动。排气系统的主要任务是将动力系统在燃烧操作中所产生的废气予以排出，以此来减少其对周围环境造成的污染状况。

二、节能导向的船舶轮机管系自护控制模式设计

2.1 系统架构设计

船舶轮机管系自护控制模式是以节能为导向来开展相关工作的，其架构属于分层分布式类型，主要涵盖数据采集层、数据传输层、数据处理与决策层以及执行控制层几个部分。数据采集层的主要职责是借助各式各样的传感器来采集轮机管系在运行过程当中的各项参数，如温度、压力、流量、转速等等参数都在采集范围内，并且要把采集所得的数据先进行初步处理以及相应的转换操作。数据传输层运用的是无线通信方面的技术，把数据采集层所采集到的数据及时地传送到数据处理与决策层。数据处理与决策层在整个系统当中占据着核心的地位，其负责针对从传输层面传过来的数据展开较为深入细致的分析以及处理工作，依靠智能算法达成对轮机管系故障的诊断以及对其运行状态的评估，并且依据评估所得到的结果去制订与之相对应的控制策略。执行控制层会依照数据处理与决策层所下达的控制指令，对轮机管系里的各个执行机构实施控制操作，从而实现对轮机管系运行参数的优化调整。

2.2 数据采集与传输

就数据采集而言，为了达成对轮机管系运行状态的全方位监测目的，在那些关键设备以及部位处安装了精度颇高的各类传感器，如温度传感器、压力传感器、流量传感器、振动传感器等等。这些传感器可实时抓取轮机管系的各项运行参数，而后把采集所得的数据借助信号调理模块展开一系列诸如放大、滤波以及模数转换等处理操作，最终将其传送到数据采集器。在数据传输层面，运用无线传感器网络（WSN）技术来达成数据的稳定传输。WSN 由诸多传感器节点构成，这些节点凭借自组织的形式构建起网络，把采集到的数据以多跳的形式传输到汇聚节点。汇聚节点接着依靠无线通信模块，比如 Wi-Fi、蓝牙、ZigBee 等，把这些数据传输至数据处理与决策层。为了保障数据传输的安全性以及可靠性，会采用加密算法针对传输中的数据实施加密处理，并且借助数据校验以及重传机制来确保数据的完整无缺。

2.3 故障诊断与预测

故障诊断以及预测，在船舶轮机管系自护控制模式当中，属于极为重要的功能之一。借助对轮机管系运行数据展开实时监测与深入分析这样的方式，可及时察觉到设备所存在的潜在故障隐患，并且能够对故障的发生时间以及发展趋势加以预测，进而为设备后续的维护工作以及管理工作给予相应的依据。就故障诊断来讲，运用的是基于多源信息融合的故障诊断方法。此方法会把源自不同传感器的运行数据汇聚起来进行处理，依靠数据挖掘以及机器学习技术来提取出故障特征，接着凭借故障诊断模型来判定设备的故障类型以及故障程度。在故障诊断领域里，常见的故障诊断模型有神经网络、支持向量机、贝叶斯网络等等。而在故障预测这则采用的是基于时间序列分析以及机器学习的故障预测方法。这种方法通过对历史运行数据展开分析，去构建设备的故障预测模型，随后依据实时监测数据来对设备的剩余使用寿命做出预测。常用的时间序列分析方法包含 ARIMA 模型、灰色预测模型等等，常用的机器学习方法则有随机森林、梯度提升树等等。

2.4 自适应控制策略

要实现船舶轮机管系节能运行这一目标，运用自适应控制策略来对轮机管系的运行参数加以优化调整。自适应控制策略可依据船舶的航行工况、负载变化以及设备运行状态等实时信息，自行调整控制参数，让轮机管系一直处在最佳工况下运行，进而提升能源利用效率。就自适应控制算法而言，选用的是模型预测控制（MPC）算法。MPC 算法属于一种基于模型的优化控制算法，其借助构建轮机管系的数学模型，预测系统未来会处于怎样的运行状态，并且依照预测得出的结果以及所设定的性能指标，去求得最优控制序列，达成对轮机管系的优化控制目的。在实际的应用情况中，鉴于船舶轮机管系存在复杂性与不确定性，运用在线辨识技术针对模型参数展开实时更新操作，以此提升模型的准确性以及适应能力。

此外，为了进一步增强自适应控制策略的鲁棒性，还结合了智能控制方法，如模糊逻辑控制（FLC）和神经网络控制（NNC）。模糊逻辑控制利用模糊集合理论来处理轮机管系中那些难以精确描述的变量，通过专家经验构建的模糊规则库，实现对轮机管系的智能调节。而神经网络控制则凭借其强大的自学习和非线性映射能力，能够逼近轮机管系的复杂动态特性，从而提高控制精度和响应速度。

在自适应控制策略的实施过程中，还注重了与其他船舶系统的协同控制，如主机、辅机、舵机等，确保整个船舶动力系统的协调运行。通过集成控制策略，实现了轮机管系与船舶其他系统之间的信息共享和协同优化，进一步提升了船舶的整体能效。

结论

本文着眼于船舶轮机管系的节能需求，提出了一种依据节能导向来创新船舶轮机管系自护控制模式的方法。通过深入剖析船舶轮机管系的工作原理展开分析，进而设计出一种呈分层分布式特点的自护控制模式架构，此架构涵盖数据采集层、数据传输层、数据处理与决策层以及执行控制层等不同层级。就数据采集与传输这一环节而言，运用高精度传感器以及无线传感器网络技术，以此达成数据的实时采集目的，并且确保数据能够可靠地进行传输。在故障诊断与预测方面，采用将多源信息融合起来的故障诊断办法，同时结合基于时间序列分析以及机器学习所形成的故障预测方法，如此一来便使得故障诊断以及预测的准确性得到了提升。至于自适应控制策略方面，则是采用了模型预测控制算法，借此实现了对轮机管系运行参数加以优化调整的效果，进而促使能源利用效率得以提高。

参考文献：

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