面向小型無人艇健康監(jiān)測系統(tǒng)方案設計與實施

殷文慧，郭棟，王飛，郭煜，張安通

（1.中國船舶科學研究中心，江蘇 無錫 214082；2.深海技術(shù)科學太湖實驗室，江蘇 無錫 214100）

無人艇近年來逐漸成為各領域關注的焦點，在海 洋科學研究、海上救援等方面應用前景廣泛[1-2]。這些應用場景對無人艇的可靠性和安全性提出了更高的要求，因此無人艇的健康管理顯得尤為重要。健康管理系統(tǒng)可以實時監(jiān)測、評估無人艇的運行狀態(tài)，并及時預警潛在的故障和風險，從而提高無人艇的使用壽命，降低運行成本，保障水上安全。

船舶健康管理技術(shù)在近年來得到了廣泛關注，學術(shù)界和工業(yè)界已經(jīng)開展了大量研究[3-7]。學者們針對船舶的各種關鍵設備和系統(tǒng)進行了實時監(jiān)測和性能評估，如動力系統(tǒng)監(jiān)測[8-10]、電力系統(tǒng)監(jiān)測[11-13]、船舶結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測[14-17]、船舶環(huán)境與能源系統(tǒng)監(jiān)測等[18-20]。通過采集各類傳感器數(shù)據(jù)，研究者們利用大數(shù)據(jù)分析、機器學習、深度學習等先進技術(shù)實現(xiàn)了對故障的及時診斷和預測[21-24]。人工智能技術(shù)的引入，使得船舶健康管理在故障診斷、預測性維護等方面取得了顯著進展[25-26]。

當前的船舶健康管理技術(shù)已經(jīng)取得了顯著進步，但面對小型無人艇的相關研究仍存在一些問題。首先，針對小型無人艇這一對象的健康管理研究相對較少，其特有的小型化、無人化、自主作業(yè)以及在惡劣環(huán)境工作等特點，使其面臨與傳統(tǒng)船舶不同的一系列健康管理挑戰(zhàn)。其次，現(xiàn)有的研究更多地關注某一設備的具體故障，如柴油機潤滑系統(tǒng)故障、軸承故障、曲軸裂紋故障等，缺乏從系統(tǒng)級角度和船舶整體性能角度進行分析。

鑒于此，本文旨在從船舶系統(tǒng)角度出發(fā)，充分考慮小型無人艇相較于傳統(tǒng)船舶的特殊性以及在運行過程中可能面臨的各種挑戰(zhàn)，權(quán)衡各系統(tǒng)重要程度及復雜程度，針對無人艇動力電力系統(tǒng)進行健康監(jiān)測方案設計與實施。通過全面監(jiān)測無人艇動力電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)，希望能為未來小型無人艇的健康管理研究提供參考，以實現(xiàn)對無人艇的全面、深入、精細管理，提高其可靠性和安全性。

無人艇的健康管理，特別是針對其動力、電力系統(tǒng)的健康管理，是提高無人艇系統(tǒng)可靠性的關鍵。本文的研究不僅有助于解決小型無人艇在特殊環(huán)境和使用條件下的健康管理問題，而且從系統(tǒng)級別、船舶整體性能角度出發(fā)，提供一種新的視角和方法，為無人艇健康管理技術(shù)發(fā)展提供參考。

1 小型無人艇健康管理特性及挑戰(zhàn)

小型無人艇健康管理的特性和挑戰(zhàn)涵蓋了多個維度，主要圍繞艇體小型化、船舶應用環(huán)境、無人操作與自主性，以及惡劣環(huán)境中的運作等方面展開。

小型化及船舶應用特點：小型無人艇體積小，且需要滿足高性能的船舶應用要求，健康管理系統(tǒng)需要在有限的體積和載荷下，實現(xiàn)更高的性能。這一特點對傳感器的選擇、部署和優(yōu)化，以及數(shù)據(jù)采集、處理和實時傳輸?shù)脑O計提出了挑戰(zhàn)。

惡劣環(huán)境工作：無人艇根據(jù)其工作特點和應用場景，需要在惡劣環(huán)境中工作，其健康管理系統(tǒng)需要具備強干擾性、防水性和防腐蝕性，對數(shù)據(jù)采集和通信也提出了更高的要求，也提升了系統(tǒng)設計和實施的難度。

無人自主作業(yè)：無人艇大部分情況下都需要無人干預地執(zhí)行任務，自主作業(yè)特性要求其健康管理系統(tǒng)具備更強的自主性和智能化水平，具備實時監(jiān)控和診斷能力，能處理大量的實時數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)去噪、平滑處理、特征提取等。

成本與效益權(quán)衡：無人艇的投資和運營成本相對較低，健康管理系統(tǒng)的設計和實施需要在滿足性能要求的前提下，盡可能降低成本，使得系統(tǒng)具有高性價比。

2 健康監(jiān)測系統(tǒng)方案設計與實施

2.1 無人艇系統(tǒng)組成與設備介紹

無人艇由一系列互相協(xié)作的系統(tǒng)組成，按照功能主要劃分為動力系統(tǒng)、電力系統(tǒng)、通信導航系統(tǒng)、態(tài)勢感知系統(tǒng)、遠程控制系統(tǒng)、航行保障系統(tǒng)等。各系統(tǒng)的重要程度和復雜性各不相同，面向全船的健康管理系統(tǒng)以提升全船的可靠性、可用性為目標，按照基于視情維修的開放體系（OSA-CBM）層級劃分，分別設定不同的健康管理目標，對各系統(tǒng)進行權(quán)衡分級。其中，動力系統(tǒng)負責提供推動力，使無人艇能夠在水域中自由移動，其性能好壞直接影響無人艇的速度、靈活性和行駛續(xù)航能力。電力系統(tǒng)則提供電力支持，為艇上的所有電氣設備供電，其穩(wěn)定性和可靠性對無人艇的整體運行至關重要。動力電力系統(tǒng)作為支撐無人艇運行的核心，其健康狀況直接關系到無人艇的運行安全和效率，因此將其健康管理作為本文研究重點。

本文健康監(jiān)測系統(tǒng)的搭建對象為7 t 級小型無人艇，艙底平面布置俯視圖如圖1 所示。其動力系統(tǒng)為雙機雙槳模式，每個機艙內(nèi)推進系統(tǒng)由一四缸柴油機、齒輪箱、推進軸系和推進器組成；電力系統(tǒng)由發(fā)電機、配電線纜、用電設備組成，主要用電設備是位于機艙的進風機和排風機，船上發(fā)電機與岸電的切換電源、進風機等用電設備電源模塊均位于船艏控制艙內(nèi)。

圖1 小型無人艇艙底布置俯視圖Fig.1 Top view for bilge layout of small unmanned surface vehicle

2.2 測點與傳感器選擇、部署實施

為了對無人艇動力電力系統(tǒng)的運行狀況進行全面監(jiān)測，本文根據(jù)系統(tǒng)的工作原理以及常見的典型故障，設計面向小型無人艇動力電力系統(tǒng)的健康監(jiān)測系統(tǒng)，架構(gòu)如圖2 所示。

圖2 健康監(jiān)測系統(tǒng)架構(gòu)Fig.2 Health monitoring system architecture

選擇以下測點，并在這些位置部署了傳感器。

1）柴油機氣缸蓋。氣缸蓋承受著柴油機內(nèi)燃氣產(chǎn)生的高壓力，對于反映柴油機工作狀態(tài)具有較高的敏感性。本系統(tǒng)在柴油機一缸、四缸位置安裝單向振動傳感器（如圖3a 所示），實時監(jiān)測氣缸蓋內(nèi)部的磨損、松動、高壓燃氣泄漏等問題[27-28]。

圖3 健康監(jiān)測系統(tǒng)部署及安裝Fig.3 Deployment and installation of health monitoring system:a) vibration sensor installation at cylinder head;b) oil pressure sensor installation at fuel injector pipe;c) vibration sensor installation at gearbox;d) sound pickup sensor installation within engine compartment;e) transformer installation location;f) transformer installation;g) vibration sensor installation at generator base;h) data logger deployment and installation

2）噴油器油管。噴油管負責將高壓燃油輸送到氣缸內(nèi)，其工作狀態(tài)直接影響到燃油噴射的穩(wěn)定性和柴油機的燃燒效率。本系統(tǒng)選擇在柴油機一缸噴油器油管上安裝油壓傳感器（如圖3b 所示），以監(jiān)測油壓變化，并及時發(fā)現(xiàn)噴油器故障、油管堵塞、油泵不正常工作等問題。

3）齒輪箱。齒輪箱運行狀態(tài)對動力推進系統(tǒng)性能有重大影響。齒輪運轉(zhuǎn)中可能出現(xiàn)的故障、齒面磨損、軸承故障等都會導致振動變化。為實時監(jiān)測這些變化，本文在齒輪箱上安裝了一個三向振動傳感器（如圖3c 所示），分別監(jiān)測齒輪箱的水平、垂直和軸向振動，提供更全面的齒輪箱狀態(tài)信息。

4）機艙內(nèi)部。機艙內(nèi)各種設備在運行時，會產(chǎn)生各種聲音。這些聲音包含了豐富的信息，可以反映出設備的工作狀態(tài)。本系統(tǒng)在兩機艙中各安裝2 個拾音傳感器（如圖3d 所示），捕捉機艙內(nèi)部聲音信號，并進行聲音信號分析。

5）電力系統(tǒng)。電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性直接關系到無人艇的運行效率。本系統(tǒng)在發(fā)電機、風機等重要用電設備電路上安裝互感器（如圖3e、f 所示），實時監(jiān)測電壓和電流，從而發(fā)現(xiàn)和預防過電壓、欠電壓、過流、短路等問題，保證電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行[29-31]。

6）發(fā)電機基座。發(fā)電機作為電力系統(tǒng)的核心部分，其運行穩(wěn)定性對保障無人艇的持續(xù)工作至關重要?；恼駝訝顟B(tài)反映了發(fā)電機的運行狀況，軸承磨損、轉(zhuǎn)子失衡、定轉(zhuǎn)子間隙變化等都可能導致振動的異常[32]。本系統(tǒng)在發(fā)電機基座上安裝了單向振動傳感器（如圖3g 所示），實時監(jiān)測基座的振動狀況。

上述傳感器的監(jiān)控對象、類型及安裝位置匯總見表1。上述測點位置及傳感器覆蓋了無人艇動力、電力系統(tǒng)的主要組成部分，為無人艇健康監(jiān)測提供全面的信息，從而可以提前發(fā)現(xiàn)潛在故障，為故障診斷提供有力依據(jù)。需要明確的是，傳感器的選擇和部署并非一成不變的，應根據(jù)無人艇的具體工作環(huán)境和任務需求進行動態(tài)調(diào)整。如果在后續(xù)的運行中發(fā)現(xiàn)新的故障模式，或者有新的監(jiān)測需求，可能需要增加新的測點，或者更換類型更合適的傳感器。

2.3 數(shù)據(jù)預處理與分析

無人艇航行階段，健康監(jiān)測系統(tǒng)成功收集到各傳感器的工作數(shù)據(jù)，反映出無人艇在運行過程中的狀態(tài)和性能。為了更好地理解和利用這些數(shù)據(jù)，本文對采集到的柴油機振動數(shù)據(jù)進行初步處理與分析。常用的數(shù)據(jù)處理方法包括時域分析、頻域分析、時頻域分析、統(tǒng)計分析、機器學習等。

振動信號時域分析反映的是振動信號隨時間的變化情況，直接在時間序列數(shù)據(jù)上進行，無需轉(zhuǎn)換到其他數(shù)學形式，用于評估和描述信號波形在時間軸上的變化特性。不同時刻表現(xiàn)出來的狀態(tài)值，其統(tǒng)計數(shù)字特征能夠反映設備在某一時間上的表現(xiàn)行為，從而用來表征設備的運行狀態(tài)信息。在時域分析中，信號x(t)通常被視為時間t的函數(shù)。該方法主要關注信號的振幅、相位、周期性等屬性。由于實際采樣的原始信號沒有明確的起始點，截取兩發(fā)動機1 s 噴油振動信號定位出一缸的工作周期，分別映射到一缸和四缸振動信號時刻上，得到兩發(fā)動機1 個工作周期內(nèi)振動沖擊信號，如圖4 所示。根據(jù)發(fā)動機各缸工作的相位，每個沖擊對應不同的沖擊類型。結(jié)合發(fā)動機各缸做功先后順序（1-3-4-2），得出圖4c、d 中方框部分為發(fā)動機第一、二缸的做功峰值，圖4e、f 中方框部分為發(fā)動機第三、四缸的做功峰值。峰值較小，且持續(xù)時間較短的沖擊為氣門落座沖擊位置。通過對比不同時刻采集到的振動沖擊信號分析可以得出，發(fā)動機無失火現(xiàn)象發(fā)生。

時頻域分析方法能夠揭示信號在時間和頻率2個維度上的復雜結(jié)構(gòu)。旨在表示信號x(t)在時間t和頻率f上的聯(lián)合分布。這種表示通常通過時頻分布（Time-Frequency Distribution，TFD）來實現(xiàn)。本文采用較常用的時頻域分析方法之一短時傅里葉變換（Short-Time Fourier Transform，STFT），對發(fā)動機振動信號進行處理。

式中：x(t) 為原始信號，是時間t的函數(shù)；τ為虛擬時間變量，用于在整合操作中替換實際時間t；w(t-τ)為窗函數(shù)，用于選取信號x(t)的局部片段，窗函數(shù)在t τ-附近為非0，其余地方為0；為復指數(shù)函數(shù)，其中j 為虛數(shù)單位，f為頻率，用于分析x(τ)在不同頻率下的表現(xiàn)，t、f為局部時間和頻率變量，用于表示STFT 的2 個維度。

在式（1）中，w(t-τ)和 e-j2πfτ的乘積作用于x(τ)，局部化地提取x(t) 在時間t和頻率f下的信息。該公式通過將信號局部化到一個小窗內(nèi)，然后對該窗內(nèi)的信號進行傅里葉變換，從而能夠同時獲取信號在特定時間和頻率下的信息。

同一時刻兩發(fā)動機第四缸的時頻譜如圖5 所示，高亮區(qū)域為頻譜峰值，頻譜能量幅值集中在0.03～0.04 s、300～3 000 Hz 區(qū)域。當發(fā)動機氣缸出現(xiàn)明顯異常時，落座沖擊和爆燃沖擊將會不穩(wěn)定，部分能量將會分布在一些特有的故障特征頻帶上，能量集中區(qū)域會發(fā)生明顯改變。若以2#發(fā)動機作為正常對照組，1#發(fā)動機為實驗組，觀察能量集中的高亮區(qū)域，兩圖在頻譜能量分布上無明顯區(qū)別，初步說明兩發(fā)動機運行狀態(tài)相似。

圖5 兩發(fā)動機第四缸振動時頻譜Fig.5 Vibration frequency spectrum of the fourth cylinder of two engines:a) diesel 1;b) diesel 2

在復雜的現(xiàn)實環(huán)境中，由于各種噪聲和擾動的影響，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法可能并不足以發(fā)現(xiàn)隱藏的異常模式。基于自編碼器（Autoencoder）的異常檢測是一種無監(jiān)督學習方法，用于識別數(shù)據(jù)中的異常或離群點。這種方法特別適用于高維數(shù)據(jù)，如振動信號，其中異常可能在多個維度上表現(xiàn)出來。自編碼器是一種神經(jīng)網(wǎng)絡，由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）2 部分組成。編碼器將輸入數(shù)據(jù)壓縮成一個低維隱層表示（或編碼），解碼器則從這個低維編碼重構(gòu)回原始數(shù)據(jù)，見式(2)。

式中：x為原始數(shù)據(jù)；z為編碼后的低維表示；為重構(gòu)的數(shù)據(jù)；θe、θd為編碼器和解碼器的參數(shù)。目標是最小化重構(gòu)誤差，使用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)：

基于自編碼器的異常檢測方法能有效地應用于振動信號的實時監(jiān)測，從而實現(xiàn)對發(fā)動機狀態(tài)的準確判斷。本文采集數(shù)據(jù)來自2 臺發(fā)動機一缸振動信號，選擇2#發(fā)動機振動信號作為訓練數(shù)據(jù)，使用這些數(shù)據(jù)訓練自編碼器，以最小化重構(gòu)誤差，建立正常發(fā)動機頻譜能量分布的樣本空間。在訓練集上，計算每個數(shù)據(jù)點的重構(gòu)誤差，并在重構(gòu)誤差的均值基礎上加一常數(shù)作為閾值，使用1#發(fā)動機振動數(shù)據(jù)運行自編碼器，1#發(fā)動機的頻譜能量分布作為驗證集，對于重構(gòu)誤差超過閾值的數(shù)據(jù)點，標記為異常。兩發(fā)動機損失函數(shù)結(jié)果如圖6 所示?？梢钥闯?，1#發(fā)動機數(shù)據(jù)集的整體Loss 值近似于2#發(fā)動機，1#發(fā)動機數(shù)據(jù)集的頻譜能量分布與2#發(fā)動機的訓練集差別不大，說明兩發(fā)動機的工作狀態(tài)相似。

圖6 基于自編碼器的異常檢測結(jié)果Fig.6 Anomaly detection results based on autoencoder:a) loss function training curve;b) 2#engcne vaeidation set results;c) 1# engine dataset results

3 研究展望

小型無人艇的健康管理目前仍處在狀態(tài)監(jiān)測階段，為提升無人艇作業(yè)效率和安全性，需進一步優(yōu)化監(jiān)測系統(tǒng)，主要包括以下內(nèi)容。

1）狀態(tài)評估。有效評價無人艇運行過程中的健康狀況。當前的狀態(tài)監(jiān)測主要關注無人艇各個設備部件的運行參數(shù)，但這些參數(shù)僅能提供有限的信息。狀態(tài)評估需要通過對這些參數(shù)進行深入分析，結(jié)合無人艇的工作環(huán)境、負載、歷史數(shù)據(jù)等多維度信息，綜合評估無人艇的運行狀態(tài)。這將有助于識別潛在的故障風險，為后續(xù)的故障診斷和預測提供依據(jù)。

2）故障診斷。準確、及時地識別無人艇故障原因。當前的故障診斷方法主要包括專家系統(tǒng)、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡等，但在小型無人艇領域的應用有待提高。未來研究需要針對小型無人艇特點，發(fā)展更高效、準確的故障診斷技術(shù)。此外，考慮到無人艇在惡劣環(huán)境下的作業(yè)需求，故障診斷方法應具備良好的魯棒性，能在不確定性條件下保持高識別準確率。

3）故障預測。提前預警潛在故障，為無人艇的維護和修理提供充足時間。未來的研究應關注提高故障預測的準確性和可靠性，發(fā)展適用于小型無人艇的預測模型，結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術(shù)，實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的高效處理和分析，為故障預測提供強有力的支持。

除了上述功能的研究與實施外，無人艇健康監(jiān)測系統(tǒng)還需關注以下幾個方面。

1）數(shù)據(jù)融合。充分利用多種傳感器采集的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)，提高健康監(jiān)測系統(tǒng)的準確性和可靠性。這包括對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的預處理、特征提取、融合算法設計等方面的研究。

2）自適應監(jiān)測。針對無人艇在不同工況下的特點，研究自適應健康監(jiān)測方法。通過動態(tài)調(diào)整監(jiān)測參數(shù)和策略，使健康監(jiān)測系統(tǒng)在不同環(huán)境和任務下均能保持高性能。

3）智能決策支持。將健康監(jiān)測系統(tǒng)與無人艇的控制系統(tǒng)相結(jié)合，為無人艇的自主決策提供實時、有效的健康信息。通過分析和預測無人艇的運行狀態(tài)和故障風險，為無人艇的任務規(guī)劃和執(zhí)行提供參考。

4）安全與隱私保護。在健康監(jiān)測系統(tǒng)中，對無人艇的數(shù)據(jù)采集、傳輸和存儲等環(huán)節(jié)的安全和隱私保護至關重要。未來研究需關注加密、授權(quán)等技術(shù)的應用，確保健康監(jiān)測數(shù)據(jù)的安全性和可信度。

4 結(jié)語

本文專注于小型無人艇的健康管理，針對其特性及挑戰(zhàn)，提出并實施了一套專門針對小型無人艇的健康監(jiān)測系統(tǒng)。系統(tǒng)重點關注動力電力系統(tǒng)，根據(jù)典型故障確定監(jiān)測點位置，選擇合適的傳感器，并完成部署。通過采用時域分析、時頻譜分析以及基于自編碼器的異常檢測技術(shù)方法對數(shù)據(jù)進行預處理與分析，證實了監(jiān)測系統(tǒng)的有效性，它能有效監(jiān)測故障，維護無人艇的穩(wěn)定運行。盡管當前的研究提供了切實可行的解決方案，監(jiān)測系統(tǒng)仍需進一步優(yōu)化，以提高作業(yè)效率和安全性。未來的研究將更加深入地探討如何更精準地進行狀態(tài)評估、故障診斷和故障預測，并將考慮利用大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)進行高效處理和分析?？偟膩碚f，這項研究不僅為小型無人艇的健康管理提供了實用的工具，同時也指出了未來的研究方向。