一、研究背景及研究意义

1.1项目背景

作为船舶动力装置关键设备的船舶柴油机一旦发生故障，将会严重影响船舶的正常运行，并有可能直接或间接地造成无法估量的经济损失，甚至可能损坏其他关键设备，严重时还会危及到船员和旅客的人身安全。船舶柴油机在结构上的异常复杂性，导致其很多的部位会在运行的过程中会产生故障，这非常不利于柴油机乃至整个船舶的正常工作。以前船舶柴油机发生了故障之后，当时所采取的主要办法是由经验较为丰富的轮机员来根据其多年的经验进行检测和判断。在当时的情况之下，一旦柴油机发生了故障，由于缺乏专门的仪器和设备来对船舶柴油机的故障进行精确的诊断和预测，所以就很难及时、准确的排除其故障。所以，对于发生了故障的柴油机，快速地找出故障发生的原因，并根据故障发生的原因来有效地排除故障，从而保障船舶动力装置能够正常、平稳地运行便具有十分重要的意义。而且随着船舶柴油机智能化程度的不断提高，柴油机的日常维护保养以及定期的检修工作也变得越来越复杂，这就使得对轮机管理水平的要求也随之越来越高。对于发生故障的船舶动力装置，快速而且准确地进行故障诊断定位，并使之快速恢复动力性，成为了保障船舶海上正常航运的必备条件。所以，不管从船舶柴油机的本身还是从整个的船舶行业来讲，研究柴油机状态检测和故障诊断技术的课题，是具有十分重大意义的。

本文主要研究基于fisher 判别法对柴油机故障模式、现象、产生机理及排除措施进行识别研究，并用故障数据进行理论验证。

1.2国内外现状分析

国内外对Fisher判别核主元分析法早已有了深入的研究。上世纪90年代初，DEUCE技术的专家系统在GE公司运输系统部开始开发并逐步投入使用。在该系统中，用DEUCE技术的振动信号处理技术与测量温度、压力、转速等的传感器技术有机地结合在一起，然后对获得信号进行分析和处理。目前该系统对于燃油喷射故障、气阀和阀座冲击、过度磨损和活塞环断裂等故障已经能够进行诊断。

1998年，通过总结前人的理论知识，A.J.Smola与K.r.Muller对核主元分析理论进行了详细的阐述，为核主元分析在今天的应用奠定了理论基础。核主元分析一经提出，立刻受到各国学者的重视。

我国对核聚类分析相关知识的研究起步较晚，在2002年，上海交通大学的张燕昆等人经过对核主元分析知识的深入研究，成功将核主元分析应用于人脸识别技术中并取得了非常好的效果，此后各高校及研究机构都开始对核聚类等方法进行研究，并在人脸识别等领域取得了很好的成绩。目前，各种核函数的方法还处于发展阶段，但前景广阔。

哈尔滨工程大学柴艳有对核学习理论进行了研究，提出和改进了各类基于核的分类方法，对船舶柴油机的各子系统建立了一系列的状态监测和故障诊断模型。这些方法分别具有各自的优点，能够满足不同子系统的故障诊断要求。

中北大学岳海豹以R61 OSAZLD柴油机为研究对象，通过故障设置及信号采集系统来获得原始信号。在此基础上提出了基于核主元分析及信息嫡的柴油机故障诊断方法。通过D-S证据与BP神经网络融合实现了系统的优化，降低了单一诊断方法的不确定性，提高了对故障诊断结果的准确性，从而实现了柴油机故障诊断一套完整的诊断方法。