毕业答辩基于FTA的船舶冷藏集装箱故障远程监控、预警及诊断研究

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1、基于FTA的船舶冷藏集装箱 故障远程监控、预警及诊断研究制冷及低温工程XXX 指导教师：XXX 副教授一、论文的结构第一章 绪 论第二章 冷藏集装箱制冷系统及故障诊断分析第三章 基于FTA的冷藏集装箱远程故障诊断研究第四章 船舶冷藏集装箱故障库的建立第五章 冷藏集装箱远程故障诊断系统的开发二、所做的工作1 通过对冷藏集装箱制冷系统四大部件进行分析，并建立起数学 模型。2 通过对故障树分析法的原理进行分析，建立冷藏集装箱几种常 见故障的故障树模型。3 分析冷藏集装箱的制冷系统，利用上海海事大学冷藏集装箱实 验平台进行实验，查阅大量资料，收集码头和船舶上的冷藏集 装箱的故障信息，建立较为齐全的船舶

2、冷藏集装箱的故障库。4 利用VB软件开发冷藏集装箱故障远程监控、预警及诊断系统， 建立冷藏集装箱的实时Bay位图，对冷藏集装箱进行监控 ，并对冷藏集装箱的故障进行故障诊断分析。三、故障树分析法（FTA）原理分析1、 故障树简介故障树分析法(Fault Tree Analysis，FTA)是安全系统工程 中最重要的分析方法之一。它在安全管理方面即安全性分析和 评价方面，被广泛应用于分析事故的原因和评价事故风险。故 障树是一种表示导致灾害事故的各种因素之间的因果及逻辑关 系图。也就是在现有生产系统和工程中或设计过程中，通过对 可能造成系统故障或导致灾难后果的各种因素(包括硬件、软件 、人、环境等)

3、进行分析，并依据工艺流程、先后次序和因果关 系，用固定的逻辑符号，从整体到部分，自上而下的按树枝状 结构逐层细化，从而绘出的树状逻辑关系图(即故障树)。通过 故障树分析，我们可以确定系统故障原因的各种可能组合方式 及其发生概率，进而计算出系统故障发生概率。工程设计及操 作人员可以据此采取相应的修正措施，以便提高系统的安全性 和可靠性。2、故障树的建造故障树的建造是FTA中最基本、最关键的环节，故障树建造 的完善程度将直接影响定性分析与定量分析的准确性。建树通常 是一个反复深入、逐步完善的过程，应广泛吸取和掌握设计、使 用、维护等各方面的资料、知识和经验，对系统行仔细、透彻地 分析，多次讨论、修

4、改，将会使建造的故障树更加完善。现在常见的故障树生成方法有演绎法和合成法两种。演绎法 主要用于人工建树，合成法主要用于计算机辅助建树。目前通常 采用演绎法建树，又称手动建树法，它通过人的思考去分析顶事 件是怎样发生的，再由顶事件出发循序渐进的寻找每层事件发生 的所有可能的直接原因，一直分解到基本的底事件为止。然后， 把各级事件用相应的符号和适合于它们之间逻辑关系的逻辑门与 顶端事件相连接，就建成了一棵以顶事件为根，中间事件为节， 底事件为叶的具有若干级的倒置故障树。故障树建树方法3、 定性分析定性分析的主要目的是通过对系统输入输出，内部结构、原理以 及信号传输关系等知识的了解和分析过程，根据某

5、一既定的方式对系 统状态的定性判断。例如正常、存在异常、出现故障等。而对故障树 进行定性分析的主要依据它的所有最小割集和最小路集。因此，这里 主要以寻找最小割集为目的进行算法分析。对于最小割集的确定和计算，目前的所使用的方法有很多 ，其中，最常用的便是Fussel-Vesely算法，即人们常说的下行 法。其基本原理是根据故障树中的“或”门增加割集数目，“与“门 增大割集容量。定性分析定性分析实例：故障树模型定性分析步骤4、定量分析底事件Mi在t时刻发生的概率等于随机事件 的期望值：顶事件T在t时刻发生的概率PT是描述顶事件的随机变量T的期望值:设底事件的发生概率为xi（1in)，则事件与事件积

6、的概率 p(xi)(1in)的计算方法如下： （1）当n个事件相互独立时，则(2)当n个事件相斥时，则（3）当n个事件相容时，则以上3种情况是处理故障树底事件时所需要考虑的。四、船舶冷藏集装箱制冷系统的故障调查与分析 通过调查中远集装箱运输有限公司“高河”轮、“普河”轮及“民河”轮等10余 条大型集装箱船舶上的故障维修报告以及其集装箱维修中心的维修报告 ，总结出了冷藏集装箱制冷系统的故障分布情况。将其故障分为8大类 ，30个细目。通过对维修报告进行统计和处理，我们可以总结出下面的维修费用分布 图。 系列1：压缩机维修费用； 系列2：蒸发器、冷凝器等系列维修费用 ； 系列3：控制电路元件维修费用

7、 ； 系列4：温度记录显示装置维修费用； 系列5：电源电路维修费用； 系列6：膨胀阀等维修费用；系列7：管路、加液等维修费用； 系列8：其它维修费用。五、故障树分析法的应用冷藏集装箱远程监测、预报及诊断系统示意图冷藏集装箱远程监测、预报及诊断系统示意图七 、故障树分析法的应用 故障树分析方法是从分析失效因果关系中的顶部事件开始直 到底部事件，由果到因、自上而下地进行分析。 它是一种图形演绎方法，一个故障树就是一个逻辑图，该图 描绘了由于其他事件的发生而使得某些事件一定按照次序发 生。将压缩机主要故障模式进行整理，通过故障树来图显示。如下图其中： A压缩机故障 B热力性能故障模式 C机械功能故障

8、模式1.排气量不足 2.压力不正常 3.温度异常 4.过热 5.异常振动 6.异常响 压缩机过热的故障树A 气缸过热：1 冷却不足；2 活塞环与活塞B 轴承过热：1 轴瓦与轴承间隙；2 轴瓦变形；3 瓦背接触面小；4 轴瓦 或曲轴弯曲；5 润滑不良C 曲轴端盖发热：1 轴承咬住；2 联轴器间隙不当D 十字头发热：1 润滑不良；2 材质不配E 活塞杆过热：1 润滑不良；2 填料间隙过小；3 活塞杆弯曲八、船舶冷藏集装箱故障样本的采集 故障样本的选取 将选取以下十一种故障：（1） 通过冷凝器的风量减小；（2） 制冷剂不足；（3） 压缩机吸、排气阀泄漏；（4） 冷藏箱负荷过大；（5） 制冷系统管道阻

9、塞；（6） 系统中有空气或其它不凝性气体；（7） 膨胀阀开度过大；（8） 制冷剂充注过量；（9） 蒸发器传热效果差；（10） 膨胀阀开度过小；（11） 冷凝器传热效果差。为了分析系统参数的变化情况，根据需要，本文选取如下表 所示的监测物理参数： 理论和实验证明，这10个物理参数构成的测量集的准稳态值 对需实现的11种故障模式构成的描述对象空间已具备完备性 。 序号参数名称1蒸发温度（Tev）2吸气温度(Tsk)3冷凝温度(Tcon)4过冷温度(Ts)5排气温度(Td)6冷凝器前后空气温差（Tco）7蒸发器前后空气温差(Te)8吸气压力(Pc)9排气压力(Pd)10箱内温度(T0)九、系统软件的

10、实现1、系统主界面 从这个主界面我们可以看到，左边共有5个按钮（网络训练、数据监控 、预警区域、故障分析及退出），单击这些按钮的时候可以进入相应的 界面之中。2、神经网络训练界面 3、数据监测界面 进入界面后，我们可以看到很多种可以对应的按钮（时间查询、箱号设 定等），点击箱号设定，可以进行冷藏集装箱箱号的选择，然后点击查 询按钮，就可以对相应的序号的冷藏集装箱的各种参数进行实时查询。 因为屏幕可以显示的参数数目有限，可以通过左移或右移的按钮来查看 其它的参数值。还可以对各参数值进行录入标准值。4、故障预警界面该界面由四部分（报警、报警确认、报警值设置和优先值设组成。 首先根据货物的实际情况对

11、各序号的冷藏集装箱进行报警值设置，对比 较重要的参数（如蒸发温度、冷凝温度等）进行优先值设定；一旦实际 运行的冷藏集装箱某参数在设定范围之外系统就会自动进行报警，在报 警状态表上可以显示报警箱号、报警变量名、报警时间、报警事件类型 和时间。5、故障诊断分析界面 故障预警界面分析得到的结果往往不能指明故障的直接原因。当机 组故障出现或监测到数据不正常出现报警时，管理人员可以根据故障数 据库上的指导对冷藏集装箱进行故障分析及诊断。在主界面上单击故障分析按钮就能进入故障诊断分析界面，如下图 在上图中要查询相关的故障原因及解决办法只需双击左 边的项目，如双击压缩机不启动将得到下图的所示界面。单 击小箭

12、头所指的返回按钮，系统将返回如上图界面 十、结论和展望1、结论随着科学技术的进步，人们对船舶冷藏集装箱制冷系统要求也越来越 严格。而信息技术的发展为处于复杂环境的船舶冷藏集装箱的可靠运 行和故障出现后的及时诊断维修提供了途经。通过查阅大量的参考文 献和外文资料的翻译以及调研，实验等方式，通过对远程故障诊断技 术的分析和研究，本文作者尝试构建了船舶冷藏集装箱制冷系统远程 故障诊断系统，取得了以下的主要成果：（1） 通过对神经网络的原理进行分析，基于BP神经网络建立神经网 络远程故障诊断数学模型。（2） 通过对故障远程监控、预警及诊断的概念进行理论分析，建立 了船舶冷藏集装箱故障远程监控、预警及诊

13、断系统的结构。（3） 通过分析冷藏集装箱的制冷系统，利用上海海事大学冷藏集装 箱实验平台进行实验，查阅大量资料和收集码头和船舶上的冷藏集装 箱的故障信息，建立了较为齐全的船舶冷藏集装箱的故障数据库。（4） 利用组态王6.51开发出了冷藏集装箱故障远程监控、预警及诊 断系统。2、展望随着海、陆、空的运输业不断发展，尤其冷藏集装箱在海、陆、空联运 中占据越来越重要的位置，对冷藏集装箱的安全运行和故障诊断的研究 在国内的发展空间和市场前景是非常宽广的。本文将涉及到计算机网络、信息集成、专家系统等多门学科的远程故障 诊断技术应用到船舶冷藏集装箱上，进行了初步的研究探讨，但是由于 自身水平和硬件设施有限，还有下面的问题有待进一步的研究解决：（1） 目前监测的参数仅仅监测箱内温度、压缩机吸排气压力等几个重 要参数，要实现故障的准确预判却需要更多的参数，所以如何实现船舶 和码头大量集装箱的更多参数的监测，还有大量的工作要做；（2） 应模拟船舶冷藏集装箱在不同的海况下对开发的软件进行测试；（3） 由于BP神经网络是通过超平面实现对样本的划分的。这种划分方 式是要求训练样本集必须覆盖所有可能的区域，否则进行判断时，可能 出现误报，所以要继续扩大样本的收集力度；（4） 随着卫星通信技术的发展和应用，进一步研发基于卫星通信的远 程故障诊断系统，将会产生更大的社会经济效益。