Cơ sở dữ liệu cho máy học chẩn đoán kỹ thuật động cơ diesel tàu thủy bằng dao động xoắn

Bài viết trình bày phương pháp xây dựng cơ sở dữ liệu dao động xoắn cho chẩn đoán kỹ thuật tổng thể cháy / không cháy trong các xy lanh động cơ diesel máy chính tàu biển (MDE) sử dụng máy học (machine learning, ML) trên LabView.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Cơ sở dữ liệu cho máy học chẩn đoán kỹ thuật động cơ diesel tàu thủy bằng dao động xoắn TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY CƠ SỞ DỮ LIỆU CHO MÁY HỌC CHẨN ĐOÁN KỸ THUẬT ĐỘNG CƠ DIESEL TÀU THỦY BẰNG DAO ĐỘNG XOẮN DATABASE FOR CLASSIFICATION - MACHINE LEARNING MAIN DIESEL ENGINE USING TORSIONAL VIBRATION CAO ĐỨC HẠNH1, PHẠM VĂN NGỌC2, ĐỖ ĐỨC LƯU2* 1 Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam 2 Viện NCKH&CN Hàng hải, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam *Email liên hệ: luudd@vimaru.edu.vnTóm tắt cylinders is misfiring. The database was constructed to easily apply the analysis machineBài báo trình bày phương pháp xây dựng cơ sở dữ learning (AML) toolkit for classification andliệu dao động xoắn cho chẩn đoán kỹ thuật tổng diagnosing. The database was created based onthể cháy / không cháy trong các xy lanh động cơ the Design of Experiment (DoE) containing Rdiesel máy chính tàu biển (MDE) sử dụng máy fundamental experiments. Each basic experimenthọc (machine learning, ML) trên LabView. Tập was totally executed N times including: (i) mtrạng thái kỹ thuật gồm R lớp Dk tương ứng với: repeat times for the noises of diagnosing speedD0- khi tất cả các xylanh làm việc tốt; D1…z - khi regimes of MDE navr(rpm) with n=±5%; (ii)Nscó một xylanh không cháy, z - số xylanh của repeat times for the noises of firing/misfiringMDE. CSDL được thiết kế cho chẩn đoán phù hợp states with Cf(i)=±5%. Specifically, Cf(i)=[0.95 -để áp dụng LabView - AML toolkit. Bộ cơ sở dữ 1.05] when ith- cylinder is working normally, andliệu được xây dựng trên cơ sở kế hoạch thí Cf(i)=[0-0.05] when this cylinder is misfiring. Innghiệm (DoE) gồm R thí nghiệm cơ sở, mỗi thí the verified case study for MDE 6S46MCC7nghiệm cơ sở được lặp N lần, trong đó: (i) m lần installed on MV.HR34000DWT: at navr=73(rpm),lặp do nhiễu từ vòng quay chẩn đoán trung bình the selected working speed range is [69-77]của MDE, navr (v/phút) với mức n=±5%; (ii)Ns (rpm). These speed values satisfy the conditions:lần lặp do nhiễu trạng thái cháy/không cháy của far from resonant speed regimes and n=±5%.các xylanh với mức Cf(i)=±5%. Cụ thể là với The made DoE had N=7.26.9=4032 experiments.Cf(i)=[0,95-1,05] khi xylanh thứ i hoạt động bình The Torsional Vibration signal (TVs) wasthường và Cf=[0-0,05] - khi không cháy. Dao calculated using Software for Automatic Torsionalđộng xoắn (TVs) được tính bằng phần mềm tự Vibration Calculation (SATVC), which was madeđộng tính TVs (SATVC) đã được xây dựng tại in VietNam Maritime University. The resultTrường Đại học Hàng hải Việt Nam. Bộ cơ sở dư database was used for illustrating Classificationliệu kết quả được kiểm thử cho phân lớp - máy conditional states by Machine Learning (CML)học (CML) trên MDE 6S46MCC7 tàu method for this verified object.MV.HR34000DWT: z=6; R=7; tại navr =73v/phút,dải vòng quay được chọn nằm trong khoảng Keywords: Database for classification and[69-77] (v/phút) thỏa mãn các điều kiện: xa vùng machine learning; Classification and machinevòng quay cộng hưởng và nhiễu n=±5%; Kế learning, Diagnosing marine diesel engine.hoạch thí nghiệm được xây dưng gồm N=7.26 . 9=4032 thí nghiệm. 1. Đặt vấn đềTừ khóa: Dữ liệu phân lớp - học máy, phân lớp Thực tế khai thác MDE, hầu hết thời gian độngvà machine learning, Chẩn đoán động cơ diesel cơ làm việc ở trạng thái kỹ thuật bình thường tươngtàu biển. ứng với tất cả các xylanh đều làm việc tốt. HiệnAbstract tượng một xy lanh không cháy có xác suất rất nhỏ. Khi xảy ra sự cố này, vòng quay khai thác động cơThis paper proposed a method to build the được điều chỉnh giảm đi để đảm bảo an toàn chodatabase for diagnosing the common technical động cơ cho đến khi xy lanh trục trặc được sửa chữastates by the torsional vibrations of the maindiesel engine (MDE) using machine-learning hư hỏng. Do đó, trong thực tế các trường hợp cótoolkit of LabVIEW. The set of technical states nhiều hơn một xylanh không làm việc gần nhưincludes R classes ...