王德民，王 恒，王起碩，劉海洋

（1. 海軍駐上海地區(qū)第3 軍事代表室，上海 200031；2. 上海船舶設(shè)備研究所，上海 200031）

0 引言

近年來(lái)，柴油發(fā)電機(jī)組（以下簡(jiǎn)稱“機(jī)組”）成為船上使用最為普遍的電力來(lái)源，其可靠性是 全船及船上設(shè)備正常運(yùn)行的基礎(chǔ)。目前，船舶對(duì)于機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)大多較為簡(jiǎn)單和原始，僅在控制屏幕上顯示全部的監(jiān)測(cè)參數(shù)，如果某一參 數(shù)達(dá)到報(bào)警限值，則會(huì)發(fā)生報(bào)警。這樣的狀態(tài)控制方式不直觀，因?yàn)闄C(jī)組控制參數(shù)眾多，各參數(shù)的運(yùn)行范圍和單位不一，船員只能依靠個(gè)人經(jīng)驗(yàn)選擇主要參數(shù)觀測(cè)并對(duì)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，這樣的評(píng)估主觀性強(qiáng)且較依賴于船員的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)，目前的機(jī)組一般采用事后維修和定期檢修的方式，易存在維修不及時(shí)和過(guò)度維修的情況，給機(jī)組的運(yùn)行帶來(lái)一定的安全隱患和資源浪費(fèi)。因此，對(duì)機(jī)組運(yùn)行性能準(zhǔn)確、方便、有效的評(píng)估，有助于船員更便捷地掌握機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)，判斷機(jī)組的運(yùn)行趨勢(shì)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)機(jī)組潛在的運(yùn)行故障。與此同時(shí)，也有助于機(jī)組責(zé)任單位開(kāi)展視情維修和智能保養(yǎng)，提高機(jī)組可靠性，降低經(jīng)濟(jì)成本。

王術(shù)新等[1]建立了船用柴油機(jī)維修保障效能評(píng)估指標(biāo)體系及評(píng)估模型，采用層次分析法對(duì)其進(jìn)行評(píng)估與驗(yàn)證，為柴油機(jī)維修策略和保障方案的制定提供了理論依據(jù)。李煒等[2]基于層次分析法和多屬性效用理論，構(gòu)建了指標(biāo)體系的層次結(jié)構(gòu)，并建立了高性能船性能綜合評(píng)估方法，為高性能船舶應(yīng)用中的選型決策提供了技術(shù)支撐。但目前針對(duì)船用柴油發(fā)電機(jī)組運(yùn)行綜合性能評(píng)估研究的文獻(xiàn)還相對(duì)欠缺。

本文首先介紹了層析分析法[3]，而后將機(jī)組的監(jiān)測(cè)參數(shù)分為上限型、下限型和中間型參數(shù)，并以此在模糊綜合評(píng)判方法的基礎(chǔ)上引入了劣化度、健康值的概念，更準(zhǔn)確地對(duì)機(jī)組的狀態(tài)進(jìn)行了描述，最后為了能合理兼顧對(duì)機(jī)組正常運(yùn)行和故障運(yùn)行等各種狀態(tài)進(jìn)行的準(zhǔn)確評(píng)估，在利用判斷矩陣確定各參數(shù)權(quán)重的同時(shí)，利用均衡函數(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)惡劣參數(shù)的變權(quán)處理。從算例來(lái)看，本文實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的綜合健康評(píng)估，對(duì)正常運(yùn)行和故障運(yùn)行等工況均合理有效，能對(duì)船用柴發(fā)機(jī)組進(jìn)行有效評(píng)估。

1 層次分析法

層次分析法是將一個(gè)由多因素影響和決定的目標(biāo)決策問(wèn)題分解為多個(gè)層次及多個(gè)指標(biāo)，并將各項(xiàng)指標(biāo)統(tǒng)一量化，根據(jù)不同指標(biāo)對(duì)決策目標(biāo)的影響程度和實(shí)際情況來(lái)分配權(quán)重，從而對(duì)目標(biāo)作出綜合性分析和決策的方法。

設(shè)待決策的目標(biāo)事件為G，與G直接相關(guān)的因素或項(xiàng)目有m個(gè)，記作U＝[u1,u2, ···,um]，稱為因素集，如果U 中任一因素ui(i＝1, 2, ···,m)又可分解為l個(gè)相關(guān)子因素，記作Ui＝[ui1,ui2,···,uil]，則為子因素集，以此類推。

設(shè)所有可能出現(xiàn)的評(píng)判結(jié)果有n個(gè)，記作V＝[v1,v2, ···,vn]，稱為評(píng)語(yǔ)集。因素集U和評(píng)語(yǔ)集V之間的模糊關(guān)系用評(píng)估矩陣R來(lái)表示：

它由所有單因素評(píng)判的模糊集組成，其中rij表示目標(biāo)G從因素ui單方面來(lái)看，被評(píng)為vj等級(jí)的隸屬程度。

各因素的權(quán)重分配可視為U上的模糊集，記為W＝[w1,w2, ···,wm]，其中wi為第i個(gè)因素ui對(duì)于目標(biāo)G的權(quán)重，滿足歸一化條件。利用矩陣運(yùn)算法則可以得到目標(biāo)G的綜合評(píng)判矩陣A。

2 劣化度、健康值與隸屬度

2.1 劣化度

劣化度表征機(jī)組及其組成部件實(shí)際狀態(tài)與故障狀態(tài)相比的相對(duì)劣化程度，其取值范圍為[0, 1][4]。柴油發(fā)電機(jī)組是一個(gè)較多零部件組成的復(fù)雜機(jī)電設(shè)備，運(yùn)行參數(shù)較多，可按其特性分為3 類，即上限型參數(shù)、下限型參數(shù)和中間型參數(shù)。

2.1.1 上限型參數(shù)

上限型參數(shù)有明顯的參數(shù)上限，超過(guò)上限值會(huì)給機(jī)組帶來(lái)?yè)p傷或引發(fā)故障停機(jī)等現(xiàn)象，如機(jī)組轉(zhuǎn)速、柴油機(jī)冷卻水溫度、發(fā)電機(jī)軸承溫度等。此類設(shè)備參數(shù)的劣化度計(jì)算如式（3）

3 權(quán)重及變權(quán)的確定

3.1 確定權(quán)重

為了得到機(jī)組綜合運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)，除了得到表征隸屬度的評(píng)估矩陣R外，還需要得到各部件參數(shù)對(duì)機(jī)組整體運(yùn)行狀態(tài)的貢獻(xiàn)度，即權(quán)重W。權(quán)重的分配是模糊評(píng)判模型的難點(diǎn)，一般根據(jù)專家、工程師等專業(yè)人員的經(jīng)驗(yàn)給出，但帶有強(qiáng)烈的主觀性。此外，權(quán)重的確定方法還有頻數(shù)統(tǒng)計(jì)法、主成分分析法、層次分析法、模糊逆方程法等，本文采用層次分析法進(jìn)行權(quán)重的確定。

層次分析法是系統(tǒng)工程中對(duì)非定量事件做定量分析的一種簡(jiǎn)便方法，是人們對(duì)主觀判斷做客觀描述的有效方法。利用層次分析法確定權(quán)重的關(guān)鍵在于確定判斷矩陣P，ui表示與目標(biāo)G或父因素相關(guān)的第i個(gè)因素，Pij表示ui相對(duì)于uj的重要程度，Pij的取值及含義見(jiàn)表1。

表1 判斷矩陣標(biāo)度及含義

則G-U之間的判斷矩陣可以寫為

計(jì)算判斷矩陣P的特征值和特征向量，將最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行歸一化后即得到各因素的權(quán)重分布。以上得到的權(quán)重分布是否合理還需通過(guò)判斷矩陣P的一致性檢驗(yàn)，即P的一致性比率CR應(yīng)滿足CR＜0.1，否則應(yīng)該重新設(shè)置判斷矩陣，直到一致性檢驗(yàn)通過(guò)為止。

3.2 確定變權(quán)

機(jī)組運(yùn)行時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)這樣的情況：個(gè)別部件運(yùn)行參數(shù)發(fā)生劣化，朝著報(bào)警限值變化，甚至接近于報(bào)警限值，但是機(jī)組的綜合評(píng)價(jià)是由眾多運(yùn)行參數(shù)共同決定的，所以即便該參數(shù)評(píng)分很低也可能被平均掉，從機(jī)組綜合評(píng)估結(jié)果上無(wú)法直觀反映出該的劣化度甚至可能觸及報(bào)警值的潛在危機(jī)。

基于此，本文的權(quán)重分配采用隨劣化度變化的動(dòng)態(tài)權(quán)重，當(dāng)一運(yùn)行參數(shù)完全健康運(yùn)行，即劣化度為0 時(shí)，其權(quán)重＝其初始權(quán)重，即判斷矩陣計(jì)算得出的權(quán)重；當(dāng)一參數(shù)運(yùn)行狀況惡劣時(shí)，其權(quán)重不斷增加，當(dāng)其值觸及報(bào)警限值時(shí)，其分配權(quán)重為1，能直觀地從機(jī)組綜合評(píng)估結(jié)果反映出任一參數(shù)的不良運(yùn)行情況；同時(shí)，權(quán)重一開(kāi)始時(shí)變化較小，當(dāng)劣化度較大時(shí)，若劣化度g＞0.6，權(quán)重劇烈變化，迅速增長(zhǎng)為1。

根據(jù)以上分析動(dòng)態(tài)權(quán)重值是初始權(quán)重值和參數(shù)劣化度的函數(shù)，本文采用均衡函數(shù)進(jìn)行參數(shù)的變權(quán)處理：

4 某機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)分析

柴油發(fā)電機(jī)組的評(píng)估指標(biāo)體系應(yīng)該系統(tǒng)、客觀，盡可能全面地反應(yīng)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)。機(jī)組運(yùn)行監(jiān)測(cè)的指標(biāo)眾多，在進(jìn)行機(jī)組整體運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估時(shí)，無(wú)需將所有運(yùn)行參數(shù)均考慮進(jìn)去，應(yīng)客觀分析各參數(shù)對(duì)機(jī)組運(yùn)行的重要性，合理選擇最能反應(yīng)運(yùn)行狀態(tài)的指標(biāo)。指標(biāo)選取時(shí)應(yīng)遵循科學(xué)客觀、系統(tǒng)全面、實(shí)用有效、具有可比性的原則。本文中對(duì)柴發(fā)機(jī)組進(jìn)行狀態(tài)評(píng)估采用的指標(biāo)如圖2 所示。

根據(jù)柴油發(fā)電機(jī)組的功能及工作原理，將機(jī)組參數(shù)分成3 大塊，即柴油機(jī)、發(fā)電機(jī)和輸出電能品質(zhì)，每一塊根據(jù)上述原則選取若干具有代表性的指標(biāo)組成機(jī)組運(yùn)行綜合評(píng)判的因素，其中柴油機(jī)氣缸排溫又包含了相應(yīng)的子項(xiàng)目。

為了驗(yàn)證機(jī)組健康值綜合評(píng)估算法里的變參數(shù)特性，在其他參數(shù)不變的情況下，調(diào)整滑油溫度，使其健康值在60～100 范圍內(nèi)連續(xù)變化，并觀察隨著滑油健康值的變化機(jī)組綜合健康值變化情況，如圖4 所示。由圖4 可知，隨著滑油健康值的降低，機(jī)組綜合健康值也不斷下降；當(dāng)滑油健康值從100 降到80 時(shí)，機(jī)組綜合健康值僅從93 降到了88，下降比例4∶1；當(dāng)滑油健康值從80 降到64 時(shí)，機(jī)組健康值從88 降到66，下降比例0.73∶1。由此可見(jiàn)，當(dāng)滑油健康值較高時(shí)，其變化對(duì)機(jī)組綜合健康值的影響較小，而當(dāng)滑油健康值惡化時(shí)，其變化將給機(jī)組的綜合健康值帶來(lái)顯著影響，實(shí)現(xiàn)了前文預(yù)期的目的。表2 是機(jī)組在不同運(yùn)行狀態(tài)下評(píng)估結(jié)果。

表2 機(jī)組不同狀態(tài)下評(píng)估結(jié)果

圖4 機(jī)組綜合健康值隨滑油溫度健康值的變化曲線

5 結(jié)論

為了對(duì)柴油發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行綜合健康狀況評(píng)估，本文采用層次分析法對(duì)機(jī)組運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行了層次劃分，將各參數(shù)進(jìn)行了無(wú)量鋼化統(tǒng)一處理，并引入劣化度和健康值的概念，最后為兼顧參數(shù)運(yùn)行惡化的情況，采用了權(quán)重實(shí)時(shí)變化的處理。結(jié)果表明，本文提出的機(jī)組運(yùn)行健康評(píng)估方法能夠準(zhǔn)確有效地評(píng)估機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)；在參數(shù)惡化時(shí)，能及時(shí)有效地根據(jù)機(jī)組綜合健康值反映其惡化情況。