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船舶减摇鳍液压系统仿真模拟及故障诊断研究
摘要
船舶减摇鳍是一种安装在船舶两侧的翼状装置，其主要功能是在海浪中减小船舶的
横摇，从而保障船舶的安全航行。减摇鳍系统的任何故障都可能导致严重的海上事故。
因此，开发有效的减摇鳍系统故障诊断方法对于提升船舶航行的安全性和可靠性极为关
键。减摇鳍系统是一个复杂的耦合系统，它结合了机械、电气和流体动力学的特性。系
统的故障可能由多种因素引起，而且故障往往具有隐蔽性，这使得快速而准确地诊断系
统故障成为了一个迫切需要解决的科学研究问题。本文研究船舶减摇鳍的液压系统，探
索基于数据的智能故障诊断技术。本文的研究工作主要分为以下几个方面：
（1）使用AMEsim软件中的HCD库与MATLAB联合仿真，搭建了减摇鳍液压系
统模型，以鳍角信号作为输出调节。结果表明：无论是正弦输入信号还是阶跃输入信号，
模型都能够准确的跟踪输入信号，误差在允许范围内。
（2）使用已建立的减摇鳍模型，通过改变模型的参数，模拟减摇鳍液压系统的常
见故障。分析故障工况下的鳍角、压力、流量等参数的变化情况。研究表明：大部分的
故障工况与减摇鳍正常运行时的各种运行参数变化不明显，这为后续的故障诊断带来了
难点。
（3）针对减摇鳍系统故障工况与正常运行时的参数变化不明显的问题，提出了基
于核主成分分析（KernelPrincipalComponentAnalysis，KPCA）的数据预处理方法。通
过采集故障仿真模型的24个通道的数据作为原始信号，然后对原始数据使用KPCA算
法进行降维。将降维后的数据作为经过蝗虫算法（GrasshopperOptimizationAlgorithm，
GOA）优化后的极限学习机（ExtremeLearningMachines，ELM）的输入，进行故障种
类的辨识。结果表明，除去故障标签为1、4、7的工况，其余诊断精度都在90%以上，
具有较高的可行性和实用性。
（4）针对故障标签为1、4、7的工况难以区分的问题，提出了基于经验模态分解
（EmpiricalModeDecomposition，EMD）和KPCA相结合的数据预处理方法。通过EMD
算法先提取出液压缸左腔流量的时频域特征，将经过EMD分解后的信号代替原先的液
压缸左腔流量。结果表明，加入EMD分解后，对于故障标签为1、4、7的工况区分度
有很大提升，除了工况1外，其余精度都高达90%以上，且总体故障诊断精度有较大提
升。
哈尔滨工程大学硕士学位论文
关键词：减摇鳍液压系统；故障诊断；EMD-KPCA数据预处理；极限学习机；蝗虫优
化算法
船舶减摇鳍液压系统仿真模拟及故障诊断研究
Abstract
Shipanti-rollfinisakindofwing-likedeviceinstalledonbothsidesoftheship,itsmain
functionistoreducetheshipsrollinthewave,soastoensurethesafenavigationoftheship.
Anyfailureofthefinstabilizersystemcanresultinaseriousaccidentatsea.Therefore,the
developmentofaneffectivefaultdiagnosismethodforanti-rollfinsystemiscrucialto
improvethesafetyandreliabilityofshipnavigation.Theanti-rollfinsystemisacomplex
coupledsystemthatcombinesmechanical,electricalandhydrodynamiccharacteristics.The
systemfaultmaybecaused