基于 PLC 的机舱报警监控系统的设计与故障诊断分析.docx

常州工学院毕业论文

基于PLC的机舱报警监控系统的设计与故障诊断分析
DesignandFaultDiagnosisAnalysisofEngineRoomAlarmMonitoringSystemBasedonPLC

I

摘要
机舱报警监控系统作为船舶自动化的重要部分，它能及时准确的反映出机舱内各动力设备、控制设备以及机电设备的运行状态，只要系统检测到所监测设备运行发生故障或者异常，该系统会触发报警机制，启动声光报警与并通过延伸报警板通知其他值班舱室，同时所有报警状态将被记录并打印出来。系统会实时监测机舱各个监控点的参数状态，各个监视屏上都会显示相关运行信息，使操作者能清楚的了解到船舶实时的运行状态。这些显示屏通常安放在集控室或者延伸报警面板上。本文以镇江亿华系统集成有限公司与天津航道局合作研发的“通途”号耙吸挖泥船改造项目为基础，从理论与实践相结合的角度来设计出一套完整的机舱报警监控系统及其故障诊断系统。
论文首先介绍了机舱报警监控系统的发展背景与意义，结合系统本身的基本功能与设计要求，阐述国内外对该系统的研究现状并给出总体的设计方案。系统下位机采用西门子的S7-400作为控制器，其中数据采集与PLC的CPU模块之间采用PROFIBUS总线通讯，上位机与PLC模块之间采用工业以太网实现数据共享。编程软件采用西门子公司开发的Step-7软件，实现硬件组态以及网络结构的创建，编程语言采用梯形图语言的方式，简单易懂，直接明了，整个系统采用模块化的编程思想，涉及到OB模块、DB模块、FB模块以及FC模块。
其次将从理论的角度设计出一套以神经网络算法为主的新型故障诊断系统。该部分将详细研究BP网络算法，RBF网络算法以及ELMAN网络算法的模型结构、参数设置、训练函数以及每个函数各自的优缺点。其中故障诊断对象为船舶增压系统，通过对历史数据的拟合对网络模型进行训练，再将采集数据作为网络模型的输入，实现对系统故障的识别以及预测的效果。
最后将针对神经网络模型自身存在的缺点，设计出以遗传算法为主的优化方案，利用遗传算法收敛性强的特点对神经网络的阈值以及权值进行优化，使得神经网络的预测精度提升，提高故障诊断的准确性，达到最优的预测结果。
关键词：监控系统S7-400总线通讯神经网络故障诊断遗传算法
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Abstract

Thenacellealarmmonitoringsystemisanimportantpartofshipautomation.Itcanaccuratelyandaccuratelyreflecttheoperatingstatusofvariouspowerequipment,controlequipmentandelectricalequipmentinthenacelle.Aslongasthesystemdetectsthatthemonitoredequipmenthasmalfunctionedorisabnormal,thesystemwilltriggerThealarmmechanismactivatessoundandlightalarmsandinformsotherdutycabinsbyextendingthealarmboard.Allalarmconditionsarerecordedandprintedout.Thesystemwillmonitortheparameterstatusofvariousmonitoringpointsinthecabininrealtime.Therelevantoperationinformationwillbedisplayedoneachmonitoringscreen,sothattheoperatorcanclearlyunderstandthereal-timeoperatingstatusoftheship.Thesedisplaysareusuallyplacedinacentralcontrolroomoranextendedalarmpanel.Consideringthebackwardnessofourcountry'srelevanttechnologiesinthecurrentlargeenvironment,afterreadingtheliteratureonthecabinmonitoringsystemoftherelevantship,thispaperwilldesignasetofshipcabinalarmmonitoringsystemsthatarefeasibleandmeetrelevantregulations.
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