謝志豪 鄭超 顧佳磊 段文利

中國船舶及海洋工程設計研究院

1 引言

船用冷水機組是船舶空調(diào)系統(tǒng)中的重要設備，目前主要有活塞式冷水機組和螺桿式冷水機組兩種形式。活塞式冷水機組熱效率高、高速、多缸、能量可調(diào)，但結(jié)構(gòu)復雜，易損件多，常用于中、小制冷量場合。螺桿式冷水機組結(jié)構(gòu)簡單，沒有往復運動部件和吸氣、排氣閥等，轉(zhuǎn)速較高，適用于中等以上制冷量場合[1]。

相較于陸用冷水機組，船用冷水機組工作環(huán)境惡劣，更易發(fā)生故障，一旦故障，會對整個制冷系統(tǒng)造成巨大影響[2]。筆者以螺桿式冷水機組為研究對象，提出引入先進的健康管理技術(shù)運用于機組管理，通過編譯健康管理軟件嵌入機組控制管理系統(tǒng)或研制獨立的健康管理設備，實現(xiàn)對機組的健康評估及預警，對常見故障進行診斷，為管理使用人員提供了健康的輔助決策。

2 健康管理的功能

2.1 冷水機組健康評估及預警

冷水機組的制冷循環(huán)由壓縮、放熱（冷凝）、節(jié)流和吸熱（蒸發(fā)）四個主要熱力過程組成[3]。機組運行過程中，一旦某個或幾個運行參數(shù)超出正常閾值，都會導致其他很多運行參數(shù)發(fā)生變化，可以預示冷水機組自身運行狀態(tài)變化趨勢。為了幫助船員實時掌握機組運行情況，冷水機組健康管理應具備對冷水機組健康情況評估及預警功能。

通過連接冷水機組自帶傳感器或配備額外傳感器采集機組運行參數(shù)，并對參數(shù)進行儲存、處理、分析、評價，實現(xiàn)機組運行狀態(tài)自檢評估，對機組故障提前預警。具體采集參數(shù)可參考表1。

表1 機組采集數(shù)據(jù)表

可將冷水機組健康情況按健康、預警、故障分為三級，對采集運行參數(shù)進行分析，按照固定標準對機組健康性進行評估，供船員掌握整機的使用情況，具體評估情況可參考表2。

表2 機組健康情況評估表

2.2 冷水機組健康輔助決策

冷水機組故障主要可分為電氣故障、熱力故障、機械故障三大類。目前常見的維修方式是定期對設備進行檢修，但各種故障發(fā)生時間難以確定，所以健康管理需要具備對冷水機組進行常見三大類故障進行檢測診斷的功能，并將對應故障診斷結(jié)果鏈接到相應的維修信息管理庫，指導船員進行維修，實現(xiàn)為冷水機組提供健康輔助決策功能。同時設置定時提醒，提醒船員定期對機組進行預防性檢修。

2.2.1 電氣故障檢測診斷

冷水機組常見電氣故障主要有傳感器掉線故障、固定偏差故障和電子膨脹閥執(zhí)行器固定偏差故障。一旦機組中傳感器發(fā)生故障，則機組采集的參數(shù)便無法真實反應機組的運行情況，使機組的控制系統(tǒng)做出錯誤調(diào)節(jié)，影響機組正常運行[4]。

傳感器掉線故障是指無論運行參數(shù)實際值怎么變化，其傳感器顯示值都保持一個固定的讀數(shù)而不再改變。固定偏差故障是指顯示值和真實值相差某一固定常數(shù)，其系統(tǒng)誤差是一個常數(shù)[4]。重要位置的傳感器故障將直接影響機組的自動運行。

冷水機組的電動執(zhí)行器有三個位置，干燥過濾器后的供液電子膨脹閥執(zhí)行器、熱氣旁通管路上的電子膨脹閥執(zhí)行器、冷卻水進出口管路上的電動三通水量調(diào)節(jié)閥執(zhí)行器。對于電子膨脹閥執(zhí)行器故障，其故障檢測可通過機組開機前自檢進行。機組開機前，電動執(zhí)行器通過modbus485 通訊發(fā)出信號，得到閥位反饋信號，通過將電流信號與閥位信號進行對應，可由此來判斷執(zhí)行器是否存在卡死或動作不暢等現(xiàn)象。

電氣故障檢測邏輯可參考圖1。

圖1 電氣故障檢測邏輯

2.2.2 熱力故障檢測診斷

冷水機組常見熱力故障有干燥過濾器臟堵、冷凝器水側(cè)臟堵、蒸發(fā)器水側(cè)臟堵、制冷劑充注不足等?？梢酝ㄟ^對冷凝器逼近溫度、冷凝器水側(cè)壓差、蒸發(fā)器水側(cè)壓差和過冷度等故障特征進行判斷是否存在故障。

1）干燥過濾器臟堵

干燥過濾器臟堵大多是由管路焊接時產(chǎn)生氧化皮雜質(zhì)所導致。一般輕微的堵塞對系統(tǒng)的性能影響較小，嚴重的堵塞則對系統(tǒng)的性能影響較大。管路阻塞會使高壓升高、低壓降低。

可通過試驗模擬干燥過濾器臟堵，調(diào)節(jié)安裝在過濾器前的截止閥的開度，逐步關(guān)小，相當于在制冷劑進入膨脹閥前先進行了一次節(jié)流，記錄機組運行數(shù)據(jù)。

2）冷凝器水側(cè)臟堵

冷凝器是冷水機組重要組件，是機組制冷循環(huán)中的冷源，其將壓縮機排出的過熱制冷劑蒸氣進行冷凝，變?yōu)橐簯B(tài)制冷劑。在機組長時間運行后，冷凝器水側(cè)表面往往會出現(xiàn)結(jié)垢，導致管壁增厚。如不及時清洗冷凝器水垢，導致熱阻增大，冷凝效果下降，冷凝溫度/壓力升高，機組功率增大，冷卻水進出口阻力變大。

可通過試驗模擬冷凝器水側(cè)臟堵故障，手動調(diào)節(jié)冷卻水出水閥門開度，逐步降低冷卻水流量，從而模擬冷凝器水管路阻塞工況，計算不同流量情況下冷卻水進出口壓差[3]。

3）蒸發(fā)器水側(cè)臟堵

蒸發(fā)器結(jié)垢會對換熱性能產(chǎn)生不良影響，冷媒水進出口阻力變大，蒸發(fā)效果差，蒸發(fā)壓力低，吸氣過熱度減小。

可通過試驗模擬蒸發(fā)器水側(cè)臟堵故障，手動調(diào)節(jié)冷媒水出水閥門開度，減小冷媒水流量，從而逐步降低模擬冷媒水側(cè)阻塞，計算出不同流量情況下進出口壓差。

4）制冷劑充注不足

目前船用的制冷劑大多滲透性較強，在機組制冷循環(huán)中一旦制冷劑發(fā)生泄露，會造成蒸發(fā)器供液不足，導致制冷量和蒸發(fā)溫度下降，壓縮機吸氣溫度升高，電流減小，功率下降。蒸發(fā)器缺液也可能是膨脹閥開度太小。進入膨脹閥的液體含有氣體。膨脹閥兩端壓差減小。換熱管存在泄漏點等。

可通過試驗模擬制冷劑充注不足故障，先將系統(tǒng)抽真空，手動改變制冷劑充注量，先模擬制冷劑嚴重不足的工況，如制冷劑充注量比正常值小50%，然后逐步增加充注量，模擬其他工況，記錄各種充注量工況下冷水機組的運行數(shù)據(jù)。

2.2.3 壓縮機故障檢測診斷

壓縮機是機組重要部件，壓縮機常見故障主要包括轉(zhuǎn)子故障，螺桿嚙合不良和軸承故障等，需要對與這些故障相關(guān)的振動特征信號進行檢測，判斷其是否超過閾值以便進行及時預警。

壓縮機軸承座直接承受機器基本動載荷，是決定壓縮機運行狀態(tài)的關(guān)鍵部位?？梢栽谂c軸承座直接相連的機體側(cè)排氣法蘭上安裝加速度測量傳感器，對壓縮機振動參數(shù)進行采集分析，從而實現(xiàn)壓縮機故障檢測診斷。

2.2.4 預防性維修輔助決策

在機組運行中常需要對機組部件進行定期進行預防性維修，并對損耗部件進行更換，如定期將冷凝器端蓋上的防蝕塊進行換新。清洗冷凝器傳熱管。清洗干燥過濾器并更換干燥過濾器濾芯。檢查機組控制箱內(nèi)外部接線盒數(shù)據(jù)顯示控制功能等。

通過預防性維修，可減少機組故障率，且相對于故障修理難度較小，適合船員日常航行中完成。健康管理應具備定時提醒船員進行預防性修理的功能，并自動連接到預防性維修信息庫，通過視頻教程或文字教程等方式指導船員進行預防性修理。

2.2.5 故障維修輔助決策

當健康管理診斷出機組故障時，應及時進行機組健康性報警，并自動將故障鏈接到到相應的維修信息管理庫，針對不同故障信息提供不同的維修輔助決策，通過視頻教程或文字教程等方式指導船員或維修人員進行相應維修操作，排除故障。

具體故障維修決策表見可參考表3。

表3 故障維修決策表

2.3 自我學習更新功能

機組健康輔助決策是健康管理的其核心功能，即使是相同型號冷水機組因其所在船只的使用情況不同，實際運行情況也會有明顯差異。在航行過程中機組運行數(shù)據(jù)不斷累積，健康管理需要具備對這些歷史數(shù)據(jù)自我學習的功能，進一步優(yōu)化修正自身輔助決策模型，實現(xiàn)自我學習更新。

可由船員設置輔助決策模型更新周期，在機組停止運行時，選擇、讀取數(shù)據(jù)庫中歷史數(shù)據(jù)進行自我學習更新，學習結(jié)果保存到模型文件，再次運行時就使用經(jīng)過自我學習的新模型，根據(jù)實時數(shù)據(jù)調(diào)用新模型進行診斷及預測。

3 技術(shù)重難點分析

冷水機組系統(tǒng)較為復雜，具有控制點多、控制參數(shù)多的特點，診斷過程易受到很多干擾，為實現(xiàn)精確的機組健康輔助決策，需要攻克穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)判別優(yōu)化和故障檢測診斷模型優(yōu)化這兩個技術(shù)重難點。

3.1 穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)判別優(yōu)化

在對機組進行健康管理時，首先需要對采集的機組運行數(shù)據(jù)進行穩(wěn)態(tài)判別，剔除其中異常的測量信息。自動排除開停機時機組未達到穩(wěn)定時的運行數(shù)據(jù)。剔除由于控制的變化，導致的機組瞬態(tài)變化較大的運行數(shù)據(jù)。

通過穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)的判別優(yōu)化，可以保留系統(tǒng)運行達到穩(wěn)定時的數(shù)據(jù)，作為健康管理的有效輸入。換言之，系統(tǒng)的瞬態(tài)數(shù)據(jù)不能作為健康管理的可靠輸入，易導致健康管理在對機組進行健康評估和故障檢測中出現(xiàn)誤診斷、漏檢測等錯誤的判斷。所以需要開發(fā)穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)判別模型，提高健康管理的效率和正確率。

可以參考常用的穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)判別方法Moving-Window 法，其過程如圖2。

圖2 穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)判別步驟

第一步：通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)得到冷水機組運行狀態(tài)的原始參數(shù)。

1）選取其中重要運行參數(shù)。

2）將重要物理參數(shù)的測量值作為穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)判別的有效輸入。

第二步：穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)判別。

采用Moving-Window 統(tǒng)計數(shù)學模型，完成以下的內(nèi)容：

1）讀取冷水機組當前的運行參數(shù)。

2）模型計算出當前一段時間內(nèi)的統(tǒng)計指標：均值、方差等。

3）采用Moving-Window 模型，計算判斷當前時刻的參數(shù)是否含有瞬態(tài)數(shù)據(jù)。

4）若含有瞬態(tài)數(shù)據(jù)，則剔除該數(shù)據(jù)，等待下一個采樣時刻。

第三步：獲得處理完畢的數(shù)據(jù)，等待診斷。

1）第二步模型的輸出作為穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)，作為后續(xù)健康管理模型的輸入。

2）根據(jù)篩選及其預處理數(shù)據(jù)進行機組健康評估與故障檢測。

3.2 故障檢測診斷模型優(yōu)化

健康管理需要能在船舶航行時對機組實時穩(wěn)態(tài)參數(shù)進行分析，通過故障檢測診斷模型實現(xiàn)輔助決策功能。

過去幾十年，很多專家學者的研究已經(jīng)取得了顯著成果，眾多研究者將主元分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、支持向量數(shù)據(jù)描述等技術(shù)應用于冷水機組故障檢測與診斷領(lǐng)域[5]。關(guān)于建立機組故障檢測診斷模型，不斷細分各故障判斷方法和具體診斷邏輯，可參考陸用冷水機組故障診斷策略相關(guān)文獻資料，或與在冷水機組故障檢測診斷方面有較好成果的企業(yè)、高校、科研機構(gòu)聯(lián)合研究開發(fā)船用冷水機組故障檢測診斷模型，攻克技術(shù)難點。

4 展望

隨著現(xiàn)代船舶技術(shù)發(fā)展，船舶系統(tǒng)設備更新速度加快。本文對健康管理技術(shù)在船用冷水機組的應用提出了功能要求和初步技術(shù)路線，對今后實船冷水機組健康管理設備研制有一定的參考意義。目前智能船舶是船舶設備研究發(fā)展的重要方向[6]，將健康管理等先進技術(shù)運用于船舶空調(diào)、冷藏、通風等領(lǐng)域，可以將艦船裝備研究、設計提高到新水平。