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人工智能技术在船舶电力系统故障诊断中的应用
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摘要：0 引言 作为装载量最大的水上交通工具，船舶有着运输、巡航、科学研究、水上水下作业等重要作用。特别是在世界各国日益强调海洋权益的背景下，船舶越造吨位越大、自动化程度不
0 引言
作为装载量最大的水上交通工具，船舶有着运输、巡航、科学研究、水上水下作业等重要作用。特别是在世界各国日益强调海洋权益的背景下，船舶越造吨位越大、自动化程度不断提升，电力系统复杂程度也越来越高[1-2]，其安全性和可靠性将直接影响船舶的安全航行[3]。特别是在狭水道航行、进出港口、靠离泊时，若不能快速诊断船舶电力系统故障、并及时排除，就很可能导致船舶失控、碰撞、搁浅、火灾等各种重大事故，造成直接影响生命和财产损失的严重后果。因此，准确抓取设备的故障信息，已成为船舶电力系统故障诊断的研究热点[4-5]。也正是基于上述原因，本文将着重介绍人工智能技术在船舶电力系统故障诊断中的应用，以期为船员及相关维修人员快速诊断、排除船舶电力系统故障提供应有的帮助。
1 人工智能技术与船舶电力系统故障概述
1.1 人工智能技术概述
随着社会的进步，人工智能技术开始大范围替代人的劳动，帮助人们解决复杂问题。但是作为一门综合性学科，至今没有统一定义。国外有学者认为，人工智能就是研究如何用计算机去做过去只有人类才能完成的智能的工作。也有学者认为，人工智能就是一门研究如何表示知识、如何获取知识以及如何使用知识科学。我国学者蒋新松指出，人工智能就是用计算机去模拟人的智能行为。朱祝武指出，人工智能就是在计算机上模拟、实现和扩展人类的智能活动。综上，虽然国内外学者关于人工智能技术的定义各不相同，但是都指向了一个核心问题，即人工智能主要是研究人的活动规律，并利用计算机模拟和实现人类智能行为的一门科学。在计算机技术的指导下人工智能具有一定的学习力[6]，可以对人类大脑、具体思维运作模式进行效仿，帮助人类解决各个复杂化领域中的问题。当前人工智能技术在我国很多领域，特别是故障诊断方面已经得到广泛应用。
1.2 船舶电力系统短路故障概述
随着船舶吨位增大和电气化程度提高，船舶电力系统的性能比过去有了明显提升。电站容量也逐年增加，设备性能日益提高。与此同时，区域供电方式在现代船舶中得以广泛使用，与岸基电力系统相比，具有许多特有的性质。第一，船舶电力系统都是独立电网，发电容量小、电能储备少，电力供应的唯一来源就是船舶电站；第二，由于空间的限制，船舶电力网络往往输电距离较短，电气设备相对集中，一般只设置过载及外部短路保护，而且电网和发电机通常共享一套保护装置，发生故障时对整个网络冲击较大，容易引发多个故障；第三，船舶工况复杂、变动频繁、用电负荷类型众多、电子设备精良，对电力中断和电能质量十分敏感，对故障重构的时间要求苛刻；第四，现代船舶电力设备负荷跟较大，个别设备的最大负荷与发电机的单机容量相差无几，投切过程对整个电网冲击较大，对整个电力系统的稳定性要求较高。第五，船舶工作环境恶劣，湿度高、盐度大、振动强，整个设备绝缘部件老化快、金属部件腐蚀快，性能降低快并容易诱发故障。
2 人工智能在船舶电力系统故障诊断中的应用
鉴于供电连续性、可靠性以及供电品质直接影响船舶的航行安全，因而船舶电力系统设计中的主要目标就是最大限度地不间断地为船舶供电。所以，如何准确、及时、科学地诊断船舶电力系统故障，对船舶电力系统中的各层次保护装置进行管理，并在相关装置出现故障时进行及时报警，迅速检测出船舶电力系统运行下的各种异常指标，直接关系到船舶电力系统保护装置的运行安全。在传统诊断模式下，船舶电力系统故障主要是通过管理人员根据自身的专业知识和累积经验进行识别和逐个排除，不仅工作效率低下而且无法做到故障分析的全面性和准确性。但是自二十世纪七十年代以来，人工智能技术已被积极推出并加以应用，不仅大大降低了船舶电力系统故障的检测成本，而且可以优化船舶电力系统故障诊断流程、提高船舶电力系统故障诊断准确性。当前，人工智能技术在船舶电力系统故障诊断中的具体应用主要体现在以下五个方面。
2.1 模糊理论诊断方法
模糊理论亦称为模糊数学，由美国控制专家 提出的模糊集合概念发展而来，其根本出发点就是以模糊集合的方法取代经典集合，通过量化手段研究模糊现象，可解决电力系统故障与保护、 保护与断路器之间存在的不确定性[7],具有较强的容错性。由于船舶电力系统故障固有的模糊性，在客观上决定了在船舶电力系统故障诊断中不能以简单的、常规的“非此即彼”的方法去解决相关问题，而需要以整体的、宏观的思维去看待整个船舶电力系统所产生的故障[8]，并以以往故障的全部参考数据来判断新产生的故障类型。因此，在船舶电力系统故障诊断过程当中，模糊理论诊断方法主要由模糊知识库与模糊推理机，包括人机界面构成。当船舶电力系统出现不确定的故障问题时，维修人员可以将模糊理论诊断法与其他诊断法相结合，进一步提升故障诊断的合理性与准确性。但是鉴于船舶电力系统故障征兆与故障排除具有不确定性特点，概念描述也较为模糊，非常容易导致故障诊断结果准确性较低。选择和提取故障特征就成了故障分析的关键。[9]在船舶电力系统故障诊断期间，维修人员必须了解故障的相关征兆和故障排除之间的联系，提前做好相应的鉴别工作，方能取得良好的诊断效果。
文章来源：《电力系统装备》 网址: http://www.dlxtzbzz.cn/qikandaodu/2021/0121/715.html
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