基于熵权模糊评价的船舶主机性能评估方法研究.pdf

第 31 卷 第 6 期2023 年 6 月Vol.31 No.6Jun.,2023船 舶 物 资 与 市 场 MARINE EQUIPMENT/MATERIALS&MARKETING0 引言随着工业、计算机技术、人工智能、物联网等技术的快速发展让大型远洋商船无人化成为可能。国际海事组织也提出了海上水面自主船舶（Maritime Autonomous Surface Ships，MASS）自主化的 4 个层级：具有自动化过程和决策支持的船舶、有海员在船的远程控制船舶、无海员在船的远程控制船舶和全自主船舶1。就现阶段而言，实现 IMO 定义的第一层级具有自动化过程和决策支持的船舶是当前发展的主要目标。船舶作为融合了多个设备的复杂系统工程，实现船舶自动化过程决策支持必然需要考虑主机设备的运行情况，满足视情维护的必要条件，从而为设备维护的决策支持提供支撑。船舶主机的性能监测和评估一直以来都是当前研究的热点2-3。船舶主机是船舶营运的关键，主机性能的上升或下降都会直观地影响船舶营运成本和油耗成本，若主机性能持续下降会导致主机发生故障，从而影响船舶运行，主机正常使用一段时间后，会安排一次拆缸保养或维修。国内外学者针对船舶主机性能监测和评估做了大量的研究，并提出了多种可行性方法。石彪4等使用改进的 GWO-LSTM 算法构建船舶主机性能预测模型，该模型的主要参数包含转速、扫气压力温度、滑油温度、冷基于熵权模糊评价的船舶主机性能评估方法研究乔继潘，张焱飞，陆思宇（上海船舶运输科学研究所有限公司 航运技术与安全国家重点实验室，上海 200135）摘 要：评估船舶主机的性能情况，依据主机性能变化趋势制定合理的保养、维护和维修计划，保障船舶的正常航行。基于信息熵和模糊数学方法，分析能够体现主机性能的主要参数，建立多指标的主机性能评估模型。选择目标船 2021 年 1 月 2022 年 2 月的主机正常营运数据，利用熵权模糊评价方法将主机缸套冷却水进口最大温差等 5 种参数处理成主机性能状态指标，并利用组内相关系数（ICC）对该 5 项性能指标进行一致性检验，验证指标的可信度。一致性检验结果证明指标可信度较高，验证了该性能评估方案的有效性；通过该方法得到目标船测试样本的分析结果，与实际情况一致。提出的多指标性能评估模型可为船舶主机的视情维护提供依据，提升主机运行性能评估的准确性，有利于制定主机长期的维修计划，提升主机故障诊断和预测水平。关键词：船舶主机；性能评估；信息熵；模糊数学；组内相关系数中图分类号：U672.7 文献标识码：A DOI:10.19727/ki.cbwzysc.2023.06.020引用格式乔继潘,张焱飞,陆思宇.基于熵权模糊评价的船舶主机性能评估方法研究 J.船舶物资与市场,2023,31(6):61-64.却水温度等常用信号，以提高主机性能预测的精度。李广磊5采用主成分分析法对主机状态进行监测分析，基于大量历史数据，统计参数进行主机异常状态监测，以此判断主机性能趋势。李兵权6选取某智能船，建立主机仿真模型，研究航行环境条件变化对主机性能的影响，主要选取气缸工作过程中的进排气系统、涡轮增压系统等关键模型，为主机安全运行提供支撑。郑齐清等7以营运船定速航行的主机工作区能效为目标，采用聚类分析方法划分多个工作区聚类点，并拟合主机符合和油耗率曲线，从而根绝油耗率变化判断主机性能。针对以上研究，本文提出一种基于海量运行数据和模糊信息熵的主机性能评估方法，考虑主机的进排气系统、冷却水系统、滑油系统三大系统主要参数对主机性能的影响，并选取某目标船的采集数据对该方法进行验证。1 主机性能综合评价及决策方法1.1 主机性能综合评价指标船用主机性能不仅取决于本身设备硬件的固有质量，还受到船舶营运过程中燃油品种、周围环境因素和人员操作的影响。为保证船舶主机性能评估的全面性、合理性，从主机的进排气系统、冷却水系统、滑油系统三大系统相关指标考虑主机性能的影响。收稿日期：2023-01-28作者简介：乔继潘（1991-），男，硕士，助理研究员，研究方向为智能船舶数据分析。船舶物资与市场第 31 卷 第 6 期 62 1.2 多指标决策方法多指标决策法又称为多目标决策法，针对该类的解决方法主要有主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法主要方法有专家咨询法和层次分析法。较重要的指标赋予较大的权重，然而各个指标的权重由专家根据自身经验和实际情况主观判断给出，因此各个指标权重的合理性受到专家或者经验判断等主管认知的影响较大。客观赋权法主要方法包含均方差法、离差最大化法、熵值法等，客观赋权法根据数据之间的关系通过一定的数学方法来确定权重，其判断结果不取决于主管判断，有较强的数学依据。模糊数学法采用模糊数学模型，先进行单个指标的评价，然后对每个指标赋予一定的权重，最后应用模糊矩阵符合运算得到综合评价结果8。本研究将模糊数学和信息熵方法详结合，引入船舶主机的性能分析中，首先确定主机性能相关的每个指标数据，确定指标的熵权，最后建立主机性能评估模型。2 熵权模糊评价方法2.1 构建决策矩阵假设主机运行由 m 条数据构成，每个工况由 n 个设备参数组成，构建原始评价指标矩阵，如下：，（1）式中：xij为第 j 个决策指标的第 i 个数据，m 为工况数量，n 为决策指标数量，评价指标矩阵如下式：。（2）设数据矩阵内元素，经过指标正向化处理后的元素为 xij。对于不同指标有不同的处理方式，对于越小越优型指标采用式（3），对于某点最优型指标，采用式（4），a 根据参数的最优的标准来进行定义。，（3）。（4）2.2 数据标准化处理对于原始评价指标矩阵 X，有 n 个指标，每个指标的数量级都不一样，需要将其化到同一范围进行比较，将数据标准化到（0，1）区间，采用最大最小值标准化方法，标准化后的数据矩阵元素 rij,如下式。（5）2.3 计算信息熵信息熵反映了系统的不确定性。经过处理后构成数据举证 R=(rij)mn，对于某个指标 rj,信息熵为 Ej，如公式（6）所示，其中 pij如公式（7）所示。，（6）。（7）式中：m 为数据样本数量，n 为评价指标数量，为避免pij为零元素的出现导致计算错误，归一化最低区间可以从 0.002 开始。如果某个指标的信息熵 Ej越小,就表明其指标值的变异程度越大，提供的信息量也越大，可以认为该指标在综合评价起到作用也越大。2.4 计算权重以及得分依据 2.3 节计算得到的熵值结果，计算第 j 项指标的熵权 Wj，计算公式为：，（8）式中：Wj为第 j 项指标的熵权，Ej为第 j 项指标的熵值，n 为指标数量。根据公式可知，某指标的熵值越小，表明权重也就越大。最终根据公式（9）计算得到主机运行得分情况。（9）3 基于熵权模糊综合评价方法验证3.1 目标船概述本次研究选取某 30 万吨超大型散货船，该船于 2012年投入营运，常年往返于巴西和中国，其主要参数如表 1所示。该船于 2020 年安装了机舱数据采集设备，以 1 s为基准采集频率采集目标船主机数据，采集的主机信号包括主机转速、主机冷却水系统、滑油系统、进排气系统以及其他关键设备等 50 种信号。表 1 目标船主要参数名称数值船舶总长/m330船舶型深/m28.6船舶型宽/m57设计航速/kn16主机最大输出功率/kW25200额定转速/rmin-176主机气缸数量/个63.2 主机运行数据采集及处理1）根据 1.1 节确定的主机性能综合评价指标，本次第 6 期 63 研究选取主机缸套冷却水进口温度、主机气缸缸套冷却水出口温度、主机气缸活塞冷却油出口温度、主机气缸扫气箱温度、主机空冷器冷却水出口温度 5 种信号作为评价指标依据，并根据 5 种信号特点对采集信号进行预处理，主机缸套冷却水进口温度、主机气缸缸套冷却水出口温度、主机气缸活塞冷却油出口温度、主机气缸扫气箱温度、主机空冷器冷却水出口温度不能低于 0，不可高于 200。2）对于预处理之后的数据，按照 1 h 为处理周期，计算 1 h 内 5 种信号的平均值，得到每个信号 1 h 的平均结果。接着，提取对应信号种类下的最大温差值。以主机缸套冷却水出口温度为例，该目标船一共有6个气缸，即每小时有6个缸套冷却水出口温度值X（X1，X2，X3，X4，X5，X6），计算每小时温差最大值，如公式（10）所示。以此方法对其他 4 个信号进行数据的二次提取，最终得到 5 种信号的最大温差。Xd=max(X)-min(X)。（10）最后，选取 2021 年 1 月 2022 年 2 月的营运数据，根据表 1 船舶主要参数以及实际营运转速范围，确定目标船主机的主要运行期间在 5565 r/min，因此选取数据过程中，选择主机转速大于 50 r/min 的数据作为船舶正常营运期间的可用数据，即对应范围的数据为目标船的稳定运行状态，从而更好地为后续研究提供基础。最终，本次研究一共获得 8254 条数据，即对应 8254 个小时主机正常营运期间的数据。3.3 组内相关系数验证利用组内相关系数（ICC）验证观察者间信度和复测信度的信度系数。公式如下:，（11），（12）。（13）式中：n 表示有 n 组数据，K 表示每组数据的数目。可知，ICC 介于 0,1，0 表示不可信，1 表示完全可信，一般认为该系数低于 0.5 表示较差，0.50.75 为一般，0.750.8 为中等，大于 0.9 表示较好9。4 主机性能评估验证结果4.1 任意工况验证结果从 3.2 章节中得到的 8254 条数据任意选取 1000 条数据，用 3.3 节组内相关系数检验熵权方法得到各个指标权重的可信程度，基于 ICC 指标计算方法得到一致性结果如表 2 所示。根据 ICC 方法处理结果显示，ICC 平均测量为 0.696，表明数据具有一致性。因此，模糊综合评价方法在选取的测试数据范围的可信程度得到验证。表 2 选取数据组内相关系数测量方法ICC95%置信区间下限上限单个测量0.0780.0750.081平均测量0.6960.6860.7054.2 模糊综合评价方法的应用验证及分析1）构建决策矩阵依据 3.2 节筛选后的 8254 条数据，选择主机缸套冷却水进口最大温差、主机气缸缸套冷却水出口最大温差、主机气缸活塞冷却油出口最大温差、主机气缸扫气箱最大温差、主机空冷器冷却水出口最大温差5个评价指标，对主机正常营运下的性能进行评价。2）确定权重集计算出主机缸套冷却水进口温度最大差（X1）、主机气缸缸套冷却水出口温度最大差（X2）、主机气缸活塞冷却油出口温度最大差（X3）、主机气缸扫气箱温度最大差（X4）、主机空冷器冷却水出口温度最大差（X5）5项评价指标信息熵值,如表 3 所示。表 3 5 项评价指标信息熵值项目95%置信区间X1X2X3X4X5信息熵（H）09990.9970.9940.9840.997权重值（E）0.03490.11020.19040.5680.0965根据信息熵的理论，若某个系统处于稳定状态，则该系统熵值较小，反之，若某系统秩序混乱，随机性较大，则该系统熵值较大。3）模糊综合评价根据各个指标的权重结果，计算目标船主机正常运行期间的主机性能得分情况 S，通过计算得到主机性能的整体变化趋势，结果如图 1 所示。时序采集点/h主机性能得分/S图 1 目标船主机性能指标变化趋势图乔继潘，等：基于熵权模糊评价的船舶主机性能评估方法研究船舶物资与市场第 31 卷 第 6 期 64 本文基于综合评价指标 S 展示主机运行过程中的性能变化趋势，该指标综合主机运行 3 个系统的多个影响因素，更能全面地反应主机性能变化情况。指标 S 趋势变化线存在 4 种情况：指标单调下降，表明主机整体性能下降，有发生故障的渐变趋势；指标阶级跃迁，表明主机可能出现突发故障，或者某突发性因素对主机有较大的影响；指标维持在稳定区间，表明主机运行正常；指标在某一范围内发生较大波动，表明主机内部因素对主机性能产生较大影响。从图 1 中提取对应的 4 种情况，如图 2 所示。图 2（a）展示了船舶主机在 8001300 h附近总体处于单调下降的趋势，对应情况；图2（b）展示了船舶主机在 4365 h 发生了阶级跃迁，主机性能出现了突发式的下降；图2（c）展示了船舶主机在4300 6200 h附近处于相对稳定状态，综合指标在 62 附近，该期间的最大和最小值相差较小；图 2（d）展示了船舶主机在 62007500 h发生了较大波动，总体围绕着性能值40分附近波动。整体来看，船舶主机处于性能下降状态，且下降的趋势较为明显，也和目标船主机实际维护情况相一致，该船于 2020 年上半年对主机进行大修，直到 2022 年 3月份再次进坞维修，期间主机发生的故障和异常报警较多。因此，本文提出的性能评估方法的分析结果与实际经验一致。时序采集点/h时序采集点/h主机性能得分/S主机性能得分/S主机性能得分/S主机性能得分/S时序采集点/h时序采集点/h图 2 目标船主机性能指标 4 种情况展示图船舶主机在持续营运过程中的性能退化被视为一个受外界和自身因素影响叠加的随机过程，主机设备主要参数渐变以及突发故障都是该过程的一部分。现阶段，主机设备维护由事后诊断维护逐步发展到视情维护，而大多数营运船舶由于采集数据以及设备的限制很难做到视情维护，数据的缺失也会影响视情维护的质量。因此，本研究提出的熵权模糊评价方法需要不断更新主机设备参数信息，从而不断更新信息熵和熵权值，不断追踪设备整体营运状态。5 结语本研究通过计算船舶主机指标参数阶段性营运数据的信息熵，得到主机 3 个系统 5 关键参数的权值指标，建立一个基于熵权模糊的主机性能评估方法。通过监测主机缸套冷却水进口最大温差、主机气缸缸套冷却水出口最大温差、主机气缸活塞冷却油出口最大温差、主机气缸扫气箱最大温差、主机空冷器冷却水出口最大温差 5个评价指标参数的变化，评估目标船营运阶段的主机性能情况。对于船舶主机设备，传统的仿真方法需要大量信号数据支持，而油耗率评估方法来监测主机性能可能出现油品问题导致的性能误判。根据本文提出的多指标性能评估方法可以提高主机设备运行性能的准确性，为后续的故障预测以及视情维护提供支撑。参考文献：1 郑国旺,孔富镔,颜昊,等.浅析海上水面自主船舶(MASS)四层级分类下的航标船舶智能化发展 J.航海,2019(4):34-37.2 章志浩,林叶锦,刘如磊.优化船舶主机燃油喷射系统故障诊断的 GA-Elman 神经网络 J.计算机应用与软件,2021,38(12):97-102+127.3 刘伊凡.营运船舶主机性能退化和健康管理方法研究 D.大连:大连海事大学,2018.4 石彪,王海燕,焦品博.基于改进 GWO-LSTM 的船舶主机性能预测模型 J.上海海事大学学报,2022,43(2):96-102.5 李广磊.数据驱动下船舶主机状态监测研究 D.大连:大连海事大学,2019.6 李兵权.船舶航行条件对智能船主机运行状态的影响研究D.哈尔滨:哈尔滨工程大学,2021.7 郑齐清,林金海,赵泽楷,等.基于聚类分析的船舶主机频繁工作区性能评估 J.泉州师范学院学报,2021,39(2):34-39.8 储呈晨,季智勇,李斌.基于信息熵的磁共振成像设备性能评估的研究 J.中国医学装备,2022,19(2):40-45.9 杨奇明,林坚.组内相关系数:定义辨析、估计方法与实际应用 J.浙江大学学报(理学版),2013,40(5):509-515.