杜佳新，馬利民

(北京信息科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，北京 100192)

0 引言

船用柴油機(jī)燃油噴射系統(tǒng)的主要功能是為柴油機(jī)定時(shí)、定量地噴射霧化好的燃油，為燃油燃燒做功提供保障。燃油噴射系統(tǒng)的運(yùn)行情況直接影響著柴油機(jī)的性能，一旦發(fā)生故障，將直接導(dǎo)致柴油機(jī)工作異常，對(duì)船舶設(shè)備及人員的安全帶來(lái)威脅[1]。由于燃油噴射系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中，一直處于惡劣的環(huán)境，溫度高、壓力大，噴頭更是直接處在高溫、高壓的燃?xì)鈨?nèi)，噴射過(guò)程中高壓的燃油還會(huì)不停地沖刷噴孔的內(nèi)壁，致使故障時(shí)有發(fā)生。燃油噴射系統(tǒng)故障是柴油機(jī)故障診斷中的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容[2]。燃油噴射系統(tǒng)的常見(jiàn)故障[3]有噴油正時(shí)提前、噴油正時(shí)延后、噴油孔堵塞、噴油孔磨損。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是通過(guò)對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、提取、分析等方式，為決策者提供易于理解、實(shí)用性強(qiáng)的規(guī)則或知識(shí)[4]。本文利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實(shí)現(xiàn)船用柴油機(jī)燃油噴射系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分析。

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)通過(guò)圖形化的方式，能夠清晰、有效地傳達(dá)和分析信息，是一種重要的探索性的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘手段[5]。本文將數(shù)據(jù)可視化技術(shù)應(yīng)用于船舶數(shù)據(jù)的移動(dòng)端顯示，方便船舶工作人員了解設(shè)備的運(yùn)行情況，避免發(fā)生維修不及時(shí)的情況。

1 算法及工具選擇

1.1 決策樹(shù)算法的選擇

數(shù)據(jù)挖掘的方法很多，決策樹(shù)是其中可讀性強(qiáng)且簡(jiǎn)單直觀的方法，具有類似于樹(shù)的結(jié)構(gòu)，是一種實(shí)現(xiàn)分析及預(yù)測(cè)的分類模型。決策樹(shù)算法通過(guò)把數(shù)據(jù)從根節(jié)點(diǎn)劃分到葉子節(jié)點(diǎn)的方式，把監(jiān)測(cè)實(shí)例劃分為不同類別，最終形成樹(shù)的形狀。樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)位于最頂端，包含著所有數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被分為若干類；分支節(jié)點(diǎn)是根節(jié)點(diǎn)分類后的新屬性；葉子節(jié)點(diǎn)無(wú)法再繼續(xù)分類，代表具體的分類類別。決策樹(shù)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

目前使用較多的，也是比較具有代表性的決策樹(shù)算法包括ID3算法，C4.5算法和CART算法。ID3算法劃分規(guī)則簡(jiǎn)單，樹(shù)的深度平均，且分類速度快。C4.5利用信息的增益率來(lái)篩選特征屬性，并且可以在樹(shù)的構(gòu)造過(guò)程中完成樹(shù)的剪枝，但是實(shí)現(xiàn)的過(guò)程較為繁瑣。CART算法會(huì)把數(shù)據(jù)所有的節(jié)點(diǎn)都作為類別的分配，當(dāng)數(shù)據(jù)樣本產(chǎn)生了小小的變化時(shí)，生成的樹(shù)的模型也會(huì)隨著發(fā)生巨大的變化。

由于決策樹(shù)ID3算法的整個(gè)決策過(guò)程簡(jiǎn)單直觀、易于理解，分類效果較好，具有邏輯清晰、層次分明的特點(diǎn)[6]，本文選擇ID3算法實(shí)現(xiàn)對(duì)船用柴油機(jī)的燃油噴射系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的分析及預(yù)測(cè)。

1.2 數(shù)據(jù)可視化工具的選擇

數(shù)據(jù)可視化使人們能夠更直觀地查看和理解數(shù)據(jù)信息，但直接使用代碼繪制圖形十分復(fù)雜，從底層使用原生技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的方案，需要非常龐大的工作量[7]，因此借助開(kāi)源的可視化庫(kù)是可行的方案。國(guó)內(nèi)外的可視化庫(kù)中，發(fā)展最好的包括Highcharts、Data-Drixen-Documents(D3)和Echarts等。

1)Highcharts的圖表類型和樣式豐富、兼容性好、交互性強(qiáng)，并且不需要引入外部的插件，只要引入腳本就可以運(yùn)行。

2)D3具有高度可定制的特點(diǎn)，是一個(gè)由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文檔的可視化圖表庫(kù)，但瀏覽器的兼容性差，且前期需要花費(fèi)較大的學(xué)習(xí)成本，所以使用門檻較高。

3)Echarts是由百度研發(fā)的數(shù)據(jù)可視化圖表庫(kù)，兼容各種終端，具有多種數(shù)據(jù)格式無(wú)需轉(zhuǎn)換直接使用的特點(diǎn)，并且圖表類型十分豐富，圖表設(shè)計(jì)精巧，互動(dòng)界面良好，可跨平臺(tái)使用。

本文采用的編程語(yǔ)言為python，因此采用pyecharts技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化展示。pyecharts借助Echarts跨平臺(tái)使用的特點(diǎn)，可以在不需要安裝其他工具的前提下完成Echarts與python的對(duì)接，能夠便捷地在python中直接使用數(shù)據(jù)，并在移動(dòng)端生成可視化圖表。

2 數(shù)據(jù)可視化分析及預(yù)測(cè)的實(shí)現(xiàn)

2.1 決策樹(shù)模型的構(gòu)建

本文決策樹(shù)模型構(gòu)建的主要步驟為：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、解釋與結(jié)果評(píng)估。決策樹(shù)的生成原理如圖2所示。

構(gòu)造燃油噴射系統(tǒng)的決策樹(shù)分類模型需要準(zhǔn)備訓(xùn)練集和測(cè)試集數(shù)據(jù)。首先選擇運(yùn)行狀態(tài)類別和相關(guān)屬性數(shù)據(jù)，之后進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

燃油噴射系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)分別為：噴油正時(shí)提前、噴油正時(shí)延后、正常情況、噴油孔堵塞、噴油孔磨損，本文用X、Y、Z、M、N表示。

船舶監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的屬性有很多，本文采用對(duì)燃油噴射系統(tǒng)運(yùn)行情況影響較大的監(jiān)測(cè)屬性進(jìn)行分析預(yù)測(cè)：功率、油耗率、噴油量、排氣溫度、最大爆發(fā)壓力、單缸和其他缸排氣溫度平均值差，分別用a、b、c、d、e、f表示。

將不同運(yùn)行狀態(tài)下的數(shù)據(jù)整合為表格文件，表1為某船用柴油機(jī)燃油噴射系統(tǒng)的部分?jǐn)?shù)據(jù)。

利用決策樹(shù)算法進(jìn)行分析及預(yù)測(cè)，需要對(duì)連續(xù)性數(shù)據(jù)離散化處理，本文利用等距劃分法對(duì)表1數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理，其規(guī)則如表2所示。

表1 部分樣本數(shù)據(jù)表

表2 數(shù)據(jù)離散化規(guī)則

利用離散化規(guī)則處理后，得到訓(xùn)練集和測(cè)試集數(shù)據(jù)。將表1中樣本數(shù)據(jù)利用表2中的離散化規(guī)則進(jìn)行處理，結(jié)果如表3所示。

表3 數(shù)據(jù)展示實(shí)例離散化結(jié)果

將訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)入python語(yǔ)言的ID3算法進(jìn)行分析研究。ID3算法是通過(guò)信息熵進(jìn)行分類度量的，熵是衡量數(shù)據(jù)集的不規(guī)則程度的單位，熵值的大小與系統(tǒng)的混亂程度呈正比例關(guān)系[8]。熵通常用字母I表示。

信息熵是信源S的不確定性的一個(gè)度量。若信源S有m個(gè)狀態(tài)或結(jié)果為S1，S2，…，Sm，相應(yīng)的各概率為P(S1),P(S2),…,P(Sm)，則該信源的信息熵H(S)為

H(S)=P(S1)I(S1)+P(S2)I(S2)+

…+P(Sm)I(Sm)=

(1)

條件信息熵是指在接收了信源A之后，信源S的不確定性。假如信源A有n個(gè)結(jié)果或狀態(tài)為A1,A2,…,An，與其相對(duì)應(yīng)的概率是P(A1),P(A2),…,P(An)，則條件信息熵H(S,A)可以表示為

(2)

燃油噴射系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)分析預(yù)測(cè)的決策樹(shù)模型的算法實(shí)現(xiàn)流程如圖3所示。

訓(xùn)練集數(shù)據(jù)導(dǎo)入程序后，根據(jù)分類結(jié)果繪制決策樹(shù)并剪枝，得到?jīng)Q策樹(shù)分類模型如圖4所示。

圖中變量X、Y、Z、M、N為燃油噴射系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)類別，數(shù)字為樣本數(shù)據(jù)的離散劃分等級(jí)，分類模型的結(jié)果具體如下：

1)若油耗率小于174.2 g/(kW·h)，則對(duì)應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)為噴油正時(shí)提前；

2)若油耗率在174.2～174.9 g/(kW·h)，且功率在267～285 kW，則對(duì)應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)為噴油正時(shí)提前；

3)若油耗率在175.7～176.5 g/(kW·h)，則對(duì)應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)為噴油孔磨損；

4)若油耗率在174.2～174.9 g/(kW·h)，且功率在285～305 kW，則對(duì)應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)為正常；

5)若油耗率在174.9～175.7 g/(kW·h)，且噴油量在350～353 kg/h，則對(duì)應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)為噴油正時(shí)延后；

6)若油耗率在174.9～175.7 g/(kW·h)，且噴油量大于353 kg/h，則對(duì)應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)為噴油孔堵塞；

7)若油耗率大于176.5 g/(kW·h)，則對(duì)應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)為噴油孔堵塞。

最后將測(cè)試集數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型進(jìn)行評(píng)估及預(yù)測(cè)試驗(yàn)，將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際的分類情況進(jìn)行計(jì)算比對(duì)后，得到本試驗(yàn)的決策樹(shù)分類模型的精度達(dá)到94%，模型滿足基本的精度要求。

2.2 數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)

利用pyecharts進(jìn)行圖表繪制，首先需要調(diào)用使用的圖表，進(jìn)行標(biāo)題設(shè)置之后導(dǎo)入數(shù)據(jù)，最終生成圖表。將燃油噴射系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和決策樹(shù)分析及預(yù)測(cè)的結(jié)果，通過(guò)pyecharts進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化展示，代碼實(shí)現(xiàn)流程如圖5所示。

1)采用折線圖作為燃油噴射系統(tǒng)的數(shù)據(jù)展示。在程序中導(dǎo)入折線圖，設(shè)置主標(biāo)題為數(shù)據(jù)顯示，然后加入數(shù)據(jù)，生成并保存圖表，在移動(dòng)端中顯示的截圖如圖6所示。

通過(guò)輸出的折線圖，能夠直觀地查閱燃油噴射系統(tǒng)的各屬性數(shù)據(jù)。折線圖中每一種顏色的線都代表了一種屬性數(shù)據(jù)，還可以通過(guò)點(diǎn)擊交互按鈕查看單個(gè)屬性數(shù)據(jù)，以及查看具體數(shù)據(jù)值，折線圖的縱坐標(biāo)可以根據(jù)展示的數(shù)據(jù)值進(jìn)行自適應(yīng)變化。各監(jiān)測(cè)屬性數(shù)據(jù)是對(duì)燃油噴射系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析及預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)，可以為船舶工作人員和維修人員提供幫助。

2)采用平行坐標(biāo)圖對(duì)分析及預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行展示。在程序中導(dǎo)入平行坐標(biāo)圖，設(shè)置主標(biāo)題為燃油噴射系統(tǒng)，然后加入數(shù)據(jù)，生成并保存圖表，在移動(dòng)端中顯示的截圖如圖7所示。

通過(guò)輸出的平行坐標(biāo)圖，能夠直觀地查閱燃油噴射系統(tǒng)的分析預(yù)測(cè)結(jié)果，也可以通過(guò)右側(cè)界面交互按鈕切換詳細(xì)數(shù)據(jù)展示。將分析及預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行可視化展示，能夠方便工作人員及時(shí)了解設(shè)備的運(yùn)行情況。

3)采用餅圖作為燃油噴射系統(tǒng)各狀態(tài)類型發(fā)生概率的展示。在程序中導(dǎo)入餅圖，設(shè)置主標(biāo)題為系統(tǒng)狀態(tài)概率圖，然后加入數(shù)據(jù)，生成并保存圖表，在移動(dòng)端中顯示的截圖如圖8所示。

通過(guò)輸出的餅圖可以使用戶清晰、直觀地查看燃油噴射系統(tǒng)各運(yùn)行狀態(tài)類型發(fā)生的概率，方便船舶工作人員了解一段時(shí)間內(nèi)設(shè)備不同故障的發(fā)生頻率，幫助船舶工作人員在遠(yuǎn)航前對(duì)可能發(fā)生的問(wèn)題及時(shí)做好維修的準(zhǔn)備。

3 結(jié)束語(yǔ)

船用柴油機(jī)燃油噴射系統(tǒng)的故障診斷一直是研究的熱點(diǎn)。本文提出了一種船用柴油機(jī)燃油噴射系統(tǒng)常見(jiàn)運(yùn)行狀態(tài)分析的思路，未來(lái)還可以進(jìn)一步研究非典型故障的情況。本文針對(duì)船用柴油機(jī)燃油噴射系統(tǒng)數(shù)據(jù)可視化的探討，可以為船舶工作人員和維修人員提供幫助，方便工作人員直觀地在移動(dòng)端查看數(shù)據(jù)，及時(shí)了解設(shè)備的運(yùn)行情況，避免發(fā)生維修不及時(shí)或者錯(cuò)誤的情況，為船舶的航運(yùn)安全提供保障。