CN110319957A - 船体结构应力监测***传感器无规律异常值故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于船体结构应力监测领域，具体涉及一种船体结构应力监测***传感器无规律异常值故障诊断方法。本发明由布置在结构监测点的光纤光栅应变传感器采集某段时间内的应力实时数据，在数据库中搜索与船舶运动幅值相同或接近的光纤光栅应变传感器的历史应力数据，确定与装载状态对应的参考零值，结合传感器发生无规律异常值故障的判定条件，即可判断对应的光纤光栅应变是否发生无规律异常值故障。本发明易实现、可操作性高且具有高可靠性，不会发生误判，且可以实时准确地判断光纤光栅应变是否发生无规律异常值故障，并可指导人员对发生无规律异常值故障的传感器进行及时检查与维修，从而保证船体结构应力监测***的正常运行。

Description

船体结构应力监测***传感器无规律异常值故障诊断方法

技术领域

本发明属于船体结构应力监测领域，具体涉及一种船体结构应力监测***传感器无规律异常值故障诊断方法。

背景技术

船体结构强度是影响船舶安全性的主要因素之一。对于在实际海洋环境中航行的船舶而言，结构受到的外载荷具有很强的随机性，同时，这些随机因素很难通过规范或准则进行完全准确地预报。因此，考虑在船体结构上安装结构监测***，对其进行全寿命期、实时在线监测，实现保障船舶的安全性的目的。

船体结构应力监测***是智能船体的重要组成部分，而传感器作为船体结构应力监测技术的重要元件，其能否正常工作决定了整套***的有效性和可靠性。鉴于光纤光栅应变传感器的量程大、不需配备温度补偿传感器和可避免电磁干扰等外界影响的优点，其可保证监测数据的准确性；因此，船体结构应力监测***采用此种类型的传感器。但由于传感器的工作环境复杂、恶劣，安装部位特殊等原因，使得传感器成为***中最易发生故障的部件。其中，由于电源和地线中的随机干扰，浪涌、电冲击等造成的传感器无规律异常值故障是传感器最常见的故障类型之一。若传感器发生无规律异常值故障，其主要的信号特征是传感器测得的应力数据与正常数据相比存在很显著的无规律差异，但也并不能简单地仅以此为故障判定条件。因此，为了能够更准确地判断传感器是否发生无规律异常值故障，需要设计一种专用的传感器无规律异常值故障的诊断方法，该方法既能实现传感器无规律异常值故障的实时和准确诊断，又能及时地反馈传感器的故障信息。

发明内容

本发明的目的在于提供能准确地诊断传感器的无规律异常值故障的一种船体结构应力监测***传感器无规律异常值故障诊断方法。

本发明的目的通过如下技术方案来实现：

一种船体结构应力监测***传感器无规律异常值故障诊断方法，包括以下步骤：

步骤1：光纤光栅应变传感器采集一段时间内船体结构的应变信号；

步骤2：对应变信号处理，得到应力数据；

步骤3：计算当前时间段内光纤光栅应变传感器测量的应力数据的应力平均幅值平均跨零周期和扣除参考零值后的样本均值所述的参考零值根据船体实际装载状态决定；

步骤4：从数据库中搜索与当前时间段内船舶运动幅值的平均值相差小于5％时的某历史时间段内光纤光栅应变传感器测量的应力数据的平均幅值和平均跨零周期判断当前时间段内光纤光栅应变传感器测量的应力数据是否满足以下条件：

一、

二、

三、

其中σ_s为光纤光栅应变传感器所测量的钢材材料屈服极限；在船舶纵摇周期为5s到10s时，k的取值为0.2；

步骤5：若当前时间段内光纤光栅应变传感器测量的应力数据同时满足步骤4中所述的三个条件，则诊断为光纤光栅应变传感器发生无规律异常值故障。

本发明还可以包括：

所述的步骤2中对对应变信号处理的具体方法为：

步骤2.1：光纤光栅应变传感器将采集到的应变信号转化为波长信号；

步骤2.2：将波长信号传输到解调仪，转化为电信号；

步骤2.3：将电信号传输到应变信号处理程序，转化为应力数据；

步骤2.4：对应力数据进行采样频率滤波，去除数据中混杂的高频噪音成分。

本发明的有益效果在于：

本发明由布置在结构监测点的光纤光栅应变传感器采集某段时间内的应力实时数据，在数据库中搜索与船舶运动幅值相同或接近的光纤光栅应变传感器的历史应力数据，确定与装载状态对应的参考零值，结合传感器发生无规律异常值故障的判定条件，即可判断对应的光纤光栅应变是否发生无规律异常值故障。本发明易实现、可操作性高且具有高可靠性，不会发生误判，且可以实时准确地判断光纤光栅应变是否发生无规律异常值故障，并可指导人员对发生无规律异常值故障的传感器进行及时检查与维修，从而保证船体结构应力监测***的正常运行。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为光纤光栅应变传感器发生一种无规律异常值故障时的数据特征曲线图。

图3为光纤光栅应变传感器发生另一种无规律异常值故障时的数据特征曲线图。

图4为船体结构应力监测***的功能模块图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步描述。

船体结构应力监测***是综合运用结构参数识别技术、光纤传感技术、数据库技术、多数据信息融合技术、超大信息量数据处理技术、船体结构有限元分析技术和强度评估理论，以及相关的传感器、软硬件设备等，实现船舶结构安全性的实时监测与评估，***主要具备数据采集、环境监测、应力监测、数据处理、强度评估、报警与记录、数据库、交互界面等主要功能，从而提高航行船舶的安全性能，并为船舶结构设计积累数据。***主要功能如图4所示。

船体结构应力监测***是智能船体的重要组成部分，而传感器作为船体结构应力监测技术的重要元件，其能否正常工作决定了整套***的有效性和可靠性。鉴于光纤光栅应变传感器的量程大、不需配备温度补偿传感器和可避免电磁干扰等外界影响的优点，其可保证监测数据的准确性；因此，船体结构应力监测***采用此种类型的传感器。但由于传感器的工作环境复杂、恶劣，安装部位特殊等原因，使得传感器成为***中最易发生故障的部件。

船体结构应力监测***中应力的采集利用光纤光栅应变传感器。信号传递过程如下：光纤传感器将船体结构的应变信号转化为波长信号，并通过光缆传输到信号解调仪，由解调仪将波长信号转化为电信号并上传至应变信号处理程序，再由应变信号处理程序将信号进行识别并转化为应力信号存储于数据库***中。应变转化为应力的计算公式如表1所示，其具体由传感器的布置形式决定。

本发明的目的在于提供一种船体结构应力监测***传感器无规律异常值故障诊断方法，以解决现有船体结构应力监测***中传感器故障的准确诊断问题。本发明的原理如下：

造成传感器发生无规律异常值故障的可能原因有电源和地线中的随机干扰，浪涌、电冲击等。传感器发生大漂移无规律异常值故障时，其信号特征主要包括电源与地线的随机干扰会对信号造成一定的影响。而电火花放电造成电冲击，可能使传感器光纤烧断或者干扰传感器的正常工作。若传感器发生无规律异常值故障，其主要的信号特征是传感器测得的应力数据与正常数据相比存在很显著的无规律差异，具体的特征曲线见图2和图3，但也并不能简单地仅以此为故障判定条件。事实上，若传感器在某段时间内测试数据与船舶运动幅值相同或接近时的应力信号相比较，平均应力幅值范围差异较大；且扣除与装载状态有关的参考零值后，均值不为零；该段时间应力信号的平均跨零周期与历史相比差异显著。若该段时间内的测试数据满足上述条件，可确定传感器发生无规律异常值故障。

表1

本发明的具体方案如下：

为实现对船体结构应力监测***中传感器无规律异常值故障的实时准确诊断，本发明根据传感器发生无规律异常值故障时，测得数据的信号特征，确定了传感器发生无规律异常值故障的判定条件。本发明可以实时判断传感器的工作状态，并能准确识别出发生无规律异常值故障的传感器，给予设备操作或维护人员及时的反馈。

统计传感器在某段时间内所采集的应力实时数据，分析其所有的跨零周期及在各跨零周期内的极值，并计算相对应的平均跨零周期和幅值；确定所有跨零周期应力幅值的平均值；在数据库中搜索与船舶运动幅值相同或接近时的传感器历史平均应力幅值和平均跨零周期；确定与装载状态对应的参考零值；结合传感器故障的判定条件，即可判断传感器是否发生无规律异常值故障。

由布置在结构监测位置的光纤光栅应变传感器采集某段时间内的应变信号，先经船体结构应力监测***的解调仪处理和应变处理；然后以采样频率滤波，去除数据中混杂的高频噪音成分；最后，结合数据库中存储的正常历史数据和传感器发生无规律异常值故障的判定条件，识别产生故障的传感器，并显示其故障信息。具体流程见图1，具体方法如下：

1.采集数据低通滤波，阻带截止频率设为采样频率，去除高频噪音；

2.计算过去60秒(5-10个周期)内的应力时历信号的样本均值、跨零周期和幅值；

3.计算平均跨零周期、平均应力幅值和参考零值；

4.若某一传感器发生无规律异常值故障，其测得数据需同时满足以下几个条件：

1)与船舶运动幅值相同或接近时的应力信号相比较，平均应力幅值差异较大；所述的平均应力幅值差异较大，需要采用系数判别法，具体给出“差异较大”的范围。本发明中，在限定在相同海况且应力由波浪诱导弯矩产生的条件下，应力平均幅值与历史应力平均幅值的差值的绝对值的下限取为钢材材料屈服极限的20％；所述的与船舶运动幅值相同或接近，需要给出“接近”的具体幅值范围。对于船舶运动幅值的平均值，当其当前值与历史值相差小于5％时，可认为相近。即当前时间段内光纤光栅应变传感器测量的应力数据的平均幅值和与当前时间段内船舶运动幅值的平均值相差小于5％时的某历史时间段内光纤光栅应变传感器测量的应力数据的平均幅值的差值的绝对值大于光纤光栅应变传感器所测量的钢材材料屈服极限σ_s的20％。

在相同海况下，且应力由波浪诱导弯矩产生，则应力平均幅值满足：

其中：为应力平均幅值，为历史应力平均幅值，m为该时间段中应力信号的跨零周期个数，σ_s为钢材材料屈服极限。

2)扣除参考零值(参考零值与装载状态相关)后，均值不为零；所述的应力数据的样本均值不为零，需要给出零值的范围。但鉴于传感器布置在高应力区，零值范围的设定不能采用设置数值的方法，否则容易产生误判；本专利中，零值的范围的上限定义为钢材材料屈服极限的20％。即当前时间段内光纤光栅应变传感器测量的应力数据扣除参考零值后的样本均值的绝对值大于光纤光栅应变传感器所测量的钢材材料的屈服极限σ_s的20％。

若{X₁,X₂,…,X_n}为应力测量值扣除参考零值后的总样本，则除参考零值后的样本均值满足：

其中：n为该段时间内总样本个数，σ_s为钢材材料屈服极限。

3)该段时间应力信号的平均跨零周期与历史平均跨零周期差异显著；所述的差异显著，需要采用系数判别法，具体给出“差异显著”的范围。本发明中，限定船舶纵摇周期为5至10s且应力由波浪诱导弯矩产生，当前和历史的应力平均跨零周期差值的绝对值的下限取为历史应力平均应力跨零周期的20％；即当前时间段内光纤光栅应变传感器测量的应力数据的平均跨零周期和和与当前时间段内船舶运动幅值的平均值相差小于5％时的某历史时间段内光纤光栅应变传感器测量的应力数据的平均跨零周期的差值的绝对值满足：

其中：分别为当前和历史的应力平均跨零周期；在应力由波浪诱导弯矩产生，船舶纵摇周期为5～10s时，k取为0.2。

所述的船舶运动历史数据(包括幅值、平均跨零周期)的统计，采用如下方法：首先，将首次出现的船舶运动记录为历史数据；若在未来的某时刻，相同的船舶运动再次出现，则更新数据库。船舶运动幅值相同或接近，幅值“接近”的规定存在一定的范围。对于船舶运动幅值的平均值，当其当前值与历史值相差小于5％时，可认为相近。如果不能满足条件，则可认为当前工况是新的工况，将其存在数据库中，作为将来同海况的参考或比较值。

船舶运动幅值相同或接近，幅值“接近”的规定存在一定的范围。对于船舶运动幅值的平均值，当其当前值与历史值相差小于5％时，可认为相近。如果不能满足条件，则可认为当前工况是新的工况，将其存在数据库中，作为将来同海况的参考或比较值。

统计由布置在结构监测位置的传感器所采集的某段时间内的应力实时数据，分析其所有的跨零周期及在各跨零周期内的极值，并计算相对应的平均跨零周期和幅值；确定所有跨零周期应力幅值的平均值；在数据库中搜索与船舶运动幅值相同或接近时的传感器历史平均应力幅值和平均跨零周期；确定与装载状态对应的参考零值；结合传感器故障的判定条件，即可判断传感器是否发生无规律异常值故障。该方法简单易实现、可操作性强、可靠性高，不会产生误判，且能够实时准确地判断传感器的无规律异常值故障，指导设备维护人员对发生故障的传感器进行及时更换或维修。

数据幅值的统计，采用分析所得监测数据在跨零周期内的极值的方法，并计算得到对应的幅值。

数据跨零周期的确定，采用数据的值由负值变为正值的情况。

平均应力幅值的确定，采用所有跨零周期的应力幅值的平均值的方法。

平均跨零周期的确定，采用由该段时间和该段时间内跨零周期个数共同决定的方法。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种船体结构应力监测***传感器无规律异常值故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：光纤光栅应变传感器采集一段时间内船体结构的应变信号；

步骤2：对应变信号处理，得到应力数据；

步骤3：计算当前时间段内光纤光栅应变传感器测量的应力数据的应力平均幅值平均跨零周期和扣除参考零值后的样本均值所述的参考零值根据船体实际装载状态决定；

步骤4：从数据库中搜索与当前时间段内船舶运动幅值的平均值相差小于5％时的某历史时间段内光纤光栅应变传感器测量的应力数据的平均幅值和平均跨零周期判断当前时间段内光纤光栅应变传感器测量的应力数据是否满足以下条件：

一、

二、

三、

其中σ_s为光纤光栅应变传感器所测量的钢材材料屈服极限；在船舶纵摇周期为5s到10s时，k的取值为0.2；

步骤5：若当前时间段内光纤光栅应变传感器测量的应力数据同时满足步骤4中所述的三个条件，则诊断为光纤光栅应变传感器发生无规律异常值故障。

2.根据权利要求1所述的一种船体结构应力监测***传感器无规律异常值故障诊断方法，其特征在于：所述的步骤2中对对应变信号处理的具体方法为：

步骤2.1：光纤光栅应变传感器将采集到的应变信号转化为波长信号；

步骤2.2：将波长信号传输到解调仪，转化为电信号；

步骤2.3：将电信号传输到应变信号处理程序，转化为应力数据；

步骤2.4：对应力数据进行采样频率滤波，去除数据中混杂的高频噪音成分。