大型船舶动力系统故障预测理论与健康管理技术

批准号:
61633001
项目类别:
重点项目
资助金额:
260.0 万元
负责人:
杨莹
依托单位:
学科分类:
F0301.控制理论与技术
结题年份:
2021
批准年份:
2016
项目状态:
已结题
项目参与者:
訾艳阳、邱伯华、黄琳、王金枝、杨清宇、魏慕恒、王宇、刁淼、韩华云
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中文摘要
本项目紧密围绕国家海洋强国战略,聚焦大型船舶安全可靠运行与绿色节能发展趋势,旨在突破船舶动力系统故障预测与健康管理的关键科学问题,深入开展船舶动力系统全局状态监测与关键性能指标(KPI)体系、基于物理模型与大数据驱动的船舶动力系统KPI评估与故障预测、船舶动力系统故障诊断与协调控制、面向任务的船舶动力系统健康管理优化设计的研究。通过在船舶动力系统典型退化模式及KPI的映射关系、变工况环境下大数据驱动的船舶动力系统KPI评估与预测模型构建、基于KPI的船舶动力系统在航优化控制与在港维修等关键科学问题上开展理论探索和应用基础研究,为以大型船舶为代表的先进复杂工业系统运行安全控制与自主保障提供理论支撑与技术保证。
英文摘要
Closely around the national maritime power strategy, this project focuses on safe and reliable operation and green energy saving of large vessels. Multi-level set of key performance indicators of large marine power systems are proposed as well as the related modeling, evaluation and prediction methods. More specifically, our main research contents will shed light on: Monitoring the global states of marine power systems and building the key performance indicators (KPIs); Model based/data driven KPI evaluation and fault prognosis of marine power systems; Fault diagnosis and coordinate control of marine power systems; Task-oriented optimization of health management of marine power systems and some industrial applications. With regard to these aspects, the key scientific issues we intend to focus on will be the mapping of typically degraded modes of marine power systems and KPIs, data driven modeling of KPI evaluation and prediction under varying environmental conditions, maintenance decision design of marine power systems based on KPIs. The study will provide the theoretical basis and technical support for the safe operation control and independent security of large vessels as the representative of advanced complex industrial systems.
本项目以大型船舶动力系统为研究对象,利用模型与数据相结合的方法,在船舶动力系统全局状态监测与关键性能指标(KPI)体系构建、基于物理模型与大数据驱动的船舶动力系统 KPI 评估与预测、船舶动力系统故障诊断与协调优化控制、面向任务的船舶动力系统健康管理优化设计等方向开展了研究。项目取得的主要成果有:①分析研究了船舶动力系统关键部件的退化模式,建立了基于状态空间的两阶段多部件退化模型, 实现了对部件损伤演化规律的精确建模,准确评估了多模式影响下装备的可靠度;②基于隐状态空间模型刻画变工况多退化模式下的动力系统退化状态切换过程,建立了多退化模式下的船舶动力系统关键性能指标预测方法,实现了不确定性多源数据驱动下剩余使用寿命的精确高效预测;③基于模型与数据融合的方法开展船舶动力系统故障诊断,从诊断观测器产生的残差信号中提取多维分类特征,克服了以往利用单一特征进行诊断的缺陷,提高了诊断精度;④提出了船舶动力系统全寿命周期健康管理的即插即用实现方法,建立了基于关键性能指标的分级容错控制与协同优化框架,实现了面向任务的动态维修方案设计。⑤部分理论成果和技术在巴拿马散货船等大型船舶的运维系统中实现了应用验证。项目执行期间共发表SCI论文110篇、EI会议论文40篇,授权发明专利21项,实用新型专利1项。培养博士后2人、博士生14人、硕士生7人。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Two-stage guidance law with impact time and angle constraints
具有冲击时间和角度约束的两阶段制导律
DOI:10.1007/s11071-018-4710-3
发表时间:2018-12
期刊:Nonlinear Dynamics
影响因子:5.6
作者:Chen Xiaotian;Wang Jinzhi
通讯作者:Wang Jinzhi
DOI:10.16383/j.aas.190673
发表时间:2020
期刊:自动化学报
影响因子:--
作者:乃永强;杨清宇;周文兴;杨莹
通讯作者:杨莹
Sparse Filtering With Adaptive Basis Weighting: A Novel Representation Learning Method for Intelligent Fault Diagnosis
自适应基础加权的稀疏滤波:一种用于智能故障诊断的新型表示学习方法
DOI:10.1109/tsmc.2020.3010505
发表时间:2022-02
期刊:IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
影响因子:--
作者:Zhang Zhiqiang;Yang Qingyu;Wu Zongze
通讯作者:Wu Zongze
Laplacian regularized robust principal component analysis for process monitoring
用于过程监控的拉普拉斯正则稳健主成分分析
DOI:10.1016/j.jprocont.2020.06.011
发表时间:2020-08
期刊:Journal of Process Control
影响因子:4.2
作者:Xiu Xianchao;Yang Ying;Kong Lingchen;Liu Wanquan
通讯作者:Liu Wanquan
A Novel Multitask Adversarial Network via Redundant Lifting for Multicomponent Intelligent Fault Detection Under Sharp Speed Variation
一种基于冗余提升的新型多任务对抗网络,用于急速变化下的多组件智能故障检测
DOI:10.1109/tim.2021.3055821
发表时间:2021
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
影响因子:5.6
作者:Shi Zhen;Chen Jinglong;Zi Yanyang;Zhou Zitong
通讯作者:Zhou Zitong
基于关键性能指标的过程监测与性能恢复理论与方法研究
- 批准号:--
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:58万元
- 批准年份:2021
- 负责人:杨莹
- 依托单位:
基于Kernel算子的仿射非线性系统故障诊断与容错控制研究及应用
- 批准号:61473004
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:83.0万元
- 批准年份:2014
- 负责人:杨莹
- 依托单位:
多执行器动态控制分配的理论及算法研究
- 批准号:61174052
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:59.0万元
- 批准年份:2011
- 负责人:杨莹
- 依托单位:
相同步系统的动力学性质分析与控制
- 批准号:60874011
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:30.0万元
- 批准年份:2008
- 负责人:杨莹
- 依托单位:
柱面空间上周期解的鲁棒性分析与控制
- 批准号:60404007
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:23.0万元
- 批准年份:2004
- 负责人:杨莹
- 依托单位:
国内基金
海外基金
