基于云边协同的船舶动力系统远程故障诊断方法及系统与流程

本发明涉及船舶工业物联网，具体为一种基于云边协同的船舶动力系统远程故障诊断方法及系统。

背景技术：

1、船舶动力系统是远洋船舶安全运行的核心，对其旋转机械进行远程状态监测和故障诊断至关重要。然而，远洋诊断场景面临通信资源受限和环境干扰强烈问题；远洋卫星通信链路存在费用高昂、时延大及丢包率高频波动等固有缺陷；同时船体在风浪作用下的横摇、纵摇和升沉等低频运动会严重耦合至旋转机械的高频振动信号中，大幅增加工况识别与信号解析的难度。

2、针对上述问题，现有的远程诊断技术通常采用两类传输与处理策略：一类是全量波形传输策略，即按照固定周期将机舱采集到的全量振动波形直接上传至岸基监控平台集中分析；另一类是低频摘要传输策略，仅提取均方根、峰值等低频摘要数据进行上传。此外，为应对船体运动带来的信号干扰，现有技术普遍直接采用高通滤波手段试图滤除低频频段的干扰成分。

3、然而，现有的解决方案仍存在以下问题：首先，全量传输在弱链路环境下会导致高频数据长期堆积，关键异常数据无法及时回传；而仅传输摘要数据则会丢失轴承早期损伤或齿轮啮合冲击等关键波形的形态特征。其次，常规的高通滤波手段在滤除低频干扰时，极易将早期故障冲击的低频包络特征一并削弱，导致诊断失真。最后，现有的数据传输与诊断判定机制多采用固定阈值与单一的链路在线状态判定，未能动态适配海况扰动、转速波动以及多维度信道状态的实时变化，在弱通信环境下极易引发误报或监测断面中断。

4、为此，本发明提供一种基于云边协同的船舶动力系统远程故障诊断方法及系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于云边协同的船舶动力系统远程故障诊断方法及系统，以解决上述背景技术中提出的现有的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于云边协同的船舶动力系统远程故障诊断方法，包括以下步骤：

3、s1、边缘端采集旋转机械的转速信号、高频时间序列信号和船体运动传感器信号，以所述转速信号的周期基准点对所述高频时间序列信号进行同步切片，得到逐周期的角域波形切片；

4、s2、对各所述角域波形切片执行分段均值符号化降维处理，划分为若干分段并计算各分段的局部均值，将各所述局部均值映射至预设字母表中的离散字符，生成符号序列；

5、s3、在边缘端计算当前所述符号序列与预存健康基准符号序列之间的最小变换步数，依据所述最小变换步数与预设阈值的比较结果确定设备的健康等级；

6、s4、边缘网关获取当前通信链路的信道状态信息，依据所述信道状态信息确定通信等级；

7、s5、以所述健康等级和所述通信等级构建二维决策矩阵，依据两者在所述二维决策矩阵中的交叉位置，动态选择向云端发送的数据载荷类型；

8、s6、云端接收所述数据载荷，调用预建的符号与波形逆向重构字典，将所述符号序列逆向映射为设备状态趋势，完成故障诊断。

9、本发明进一步改进在于，将所述旋转机械的转速区间和负荷区间分别划分为若干档位，预设各所述档位组合对应的分段数量和字母表大小的取值；边缘端依据当前转速和当前负荷所在的档位组合查表确定所述分段数量和所述字母表大小，所述分段数量和所述字母表大小随转速所在档位或负荷所在档位的增高而增大。

10、本发明进一步改进在于，所述健康等级包括正常等级、疑似劣化等级和严重故障等级；当所述最小变换步数小于第一预设阈值时，判定为所述正常等级；当所述最小变换步数大于或等于所述第一预设阈值且小于第二预设阈值时，判定为所述疑似劣化等级；当所述最小变换步数大于或等于所述第二预设阈值时，判定为所述严重故障等级。

11、本发明进一步改进在于，所述预存健康基准符号序列按航行工况标签和海况等级进行联合索引构成健康基准符号序列库；边缘端从船舶导航系统获取当前海况等级，从船舶主控系统获取当前航行工况标签，从所述健康基准符号序列库中选取与所述当前海况等级和所述当前航行工况标签匹配的健康基准符号序列，再计算当前所述符号序列与所选取的所述健康基准符号序列之间的最小变换步数；

12、并在连续多个旋转周期上维护一个滑动窗口，计算所述滑动窗口内各旋转周期所对应最小变换步数的统计量；当所述统计量满足对应等级的判定条件时，方确认所述健康等级，否则维持上一周期的健康等级判定结果；所述统计量包括所述滑动窗口内最小变换步数的均值或超过所述第一预设阈值的周期占比中的至少一种。

13、本发明进一步改进在于，所述信道状态信息包括信道质量指标、丢包率和传输延迟，边缘网关对所述信道质量指标、所述丢包率和所述传输延迟分别归一化后进行加权求和，得到综合信道评分，依据所述综合信道评分与预设分级边界的比较结果，将所述通信等级确定为通信良好等级、通信极弱等级或濒临断连等级。

14、本发明进一步改进在于，所述通信等级包括通信良好等级、通信极弱等级和濒临断连等级；所述二维决策矩阵为三行三列结构，所述数据载荷类型按照以下规则确定：

15、当所述健康等级为正常等级且所述通信等级为通信良好等级时，发送低频数据和所述符号序列；

16、当所述健康等级为正常等级且所述通信等级为通信极弱等级时，仅发送低频数据；

17、当所述健康等级为正常等级且所述通信等级为濒临断连等级时，仅发送在线确认包，数据在本地覆写；

18、当所述健康等级为疑似劣化等级且所述通信等级为通信良好等级时，从判定为异常的旋转周期对应的所述角域波形切片中裁切局部关键鉴别子序列，连同所述符号序列一并发送；

19、当所述健康等级为疑似劣化等级且所述通信等级为通信极弱等级时，触发局部关键鉴别子序列传输策略，仅发送警报码和异常符号序列，将异常旋转周期对应的原始波形进行本地锁存缓存；

20、当所述健康等级为疑似劣化等级且所述通信等级为濒临断连等级时，触发本地缓存待续传策略，发送状态位码，全量保存异常数据至本地，待信道恢复后续传；

21、当所述健康等级为严重故障等级且所述通信等级为通信良好等级时，建立高优先级传输通道，上传异常旋转周期的完整原始波形；

22、当所述健康等级为严重故障等级且所述通信等级为通信极弱等级时，触发局部关键鉴别子序列传输策略，将所述局部关键鉴别子序列分割为碎片放入高优先级发送队列，分次向云端传输；

23、当所述健康等级为严重故障等级且所述通信等级为濒临断连等级时，触发本地缓存待续传策略，边缘端直接触发本地保护控制逻辑，数据全量锁存。

24、本发明进一步改进在于，当所述二维决策矩阵触发所述局部关键鉴别子序列传输策略时，以滑动短窗口遍历所述异常旋转周期对应的角域波形切片，计算各所述滑动短窗口内信号幅值的方差或包络峰值，选取所述方差或包络峰值最大的窗口位置作为裁切起止点，裁取该位置处的局部区段作为所述局部关键鉴别子序列进行上传。

25、本发明进一步改进在于，所述二维决策矩阵触发所述本地缓存待续传策略时，边缘端将异常数据按时间戳标记后写入本地存储队列；当所述通信等级恢复至通信良好等级或通信极弱等级时，边缘网关按照优先级从所述本地存储队列中依次读取并向云端续传。

26、本发明进一步改进在于，所述符号与波形逆向重构字典以工况标签和符号序列的联合键为索引，每条记录存储该联合键对应的多次历史波形的统计均值波形；当云端仅收到所述符号序列时，依据当前工况标签和所接收的所述符号序列在所述符号与波形逆向重构字典中检索对应的所述统计均值波形，将其作为逆向映射结果，维持监测断面的连续性。

27、另一方面，本发明提供一种基于云边协同的船舶动力系统远程故障诊断系统，包括：

28、数据采集与同步切片模块，设置于边缘端，用于采集旋转机械的转速信号、高频时间序列信号和船体运动传感器信号，以所述转速信号的周期基准点对所述高频时间序列信号进行同步切片，得到逐周期的角域波形切片；

29、符号化降维模块，设置于边缘端，用于对各所述角域波形切片执行分段均值符号化降维处理，划分为若干分段并计算各分段的局部均值，将各所述局部均值映射至预设字母表中的离散字符，生成符号序列；

30、健康状态判定模块，设置于边缘端，用于计算当前所述符号序列与预存健康基准符号序列之间的最小变换步数，依据所述最小变换步数与预设阈值的比较结果确定设备的健康等级；

31、通信质量评估模块，设置于边缘网关，用于获取当前通信链路的信道状态信息，依据所述信道状态信息确定通信等级；

32、二维决策按需传输模块，设置于边缘网关，用于以所述健康等级和所述通信等级构建二维决策矩阵，依据两者在所述二维决策矩阵中的交叉位置，动态选择向云端发送的数据载荷类型；

33、云端重构与诊断模块，设置于云端，用于接收所述数据载荷，调用预建的符号与波形逆向重构字典，将所述符号序列逆向映射为设备状态趋势，完成故障诊断。

34、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

35、1、本发明首先通过构建二维决策矩阵，动态选择发送低频数据、符号序列、局部关键鉴别子序列或触发本地缓存待续传等载荷，解决了远洋弱通信下全量波形传输致使数据堆积丢失，以及仅传低频摘要会丢失异常形态特征的矛盾问题，实现了数据载荷与信道能力的按需自适应，既节省卫星带宽，又保障关键异常波形的高优先回传与安全留存，显著提升弱链路下的诊断连续性。

36、2、通过引入船体运动传感器自适应补偿波形，结合转速负荷档位自适应符号化降维，再利用最小变换步数与联合索引基准库比对进行健康评级，解决了传统高通滤波易削弱故障低频包络，以及单一阈值在海况与转速波动时极易因信号局部错位产生误报的问题，实现了复杂海况下微弱冲击信号的高保真降维与精准状态评级，在极大压缩上行数据量的同时有效容纳了偏移，增强了监测鲁棒性。