智能网联船舶健康运行态势多模追溯研究.pdf

智能网联船舶健康运行态势多模追溯研究陈丽杏杨毅徐扬洋刘润南潘翔1村（1.广西职业师范学院，广西南宁5 3 0 0 0 7；2.广西船联网工程技术研究中心，广西南宁5 3 0 0 0 7）【摘要】综合利用智能网联技术，分析船舶健康运行态势在多模环境下追溯程序研究，提出了船舶健康运行态势追溯，建立船舶健康状态监测数据库，收集船舶机电信息数据和操纵船舶数据，通过以太网网关追溯船舶机电健康数据与寿命，减少所需人工检测频率和提前预知船舶机电安全的信息，实现机电信息与驾驶信息规范化操作。运用智能网联和船舶运行态势联通结合交流，运用船舶机电与航行数据规范驾驶行为，形成规范安全的多模船舶健康运行态势。运用基于智能网联规范追溯船舶健康运行态势多模数据，解决并优化了船舶安全预警模式。【关键词】智能网联船舶；运行势态；多模追溯【中图分类号】U692Research on the Multi-Mode Traceability of Healthy Operation State of IntelligentAbstract:By comprehensively utilizing intelligent networking technology and analyzing the traceability program of ships in amultimodal environment with healthy operation status,a ship health operation status traceability is proposed.A ship health statusmonitoring database is established to collect ship mechanical and electrical information data and maneuvering ship data.Through theEthernet gateway,ship mechanical and electrical health data and lifespan are traced,reducing the frequency of manual detection andpredicting ship mechanical and electrical safety information in advance,realizing standardized operation of electromechanicalinformation and driving information.By combining intelligent networking and ship operation situation communication,and using shipelectromechanical and navigation data to regulate driving behavior,a standardized and safe multi-mode ship health operation situation isformed.We have solved and optimized the ship safety warning mode by using multi-mode data based on intelligent networking standardsto trace the health operation status of ships.Key words:intelligent networked ships;operational state;multi-mode traceability引言随着世界经济的融合发展深入紧密，航运业不断得到发展重用，船舶规模不断扩大，水上可运输量大且价格实惠，相比于其他运输方式更为经济便利。水上航运常存在可导致航行事故的安全隐患，这些隐患往往给船舶带来许多不可逆转的伤害和损失，因此需要进一步解决内在和外在安全隐患。建立和规范船舶的网络信息中心，建立船舶健康运行态势多模数据追溯技术架构，依托船舶控制中心和以太网对数据进行接收和整理，挖掘船舶机电运行和基本数据，通过以太网网关处理信息、存储和处理数据，让数据可视化，检测船舶航行的运行状态，同时预测机电的可使用寿命，诊断船舶机电的健康和机电是否存在危险信息。【收稿日期】2 0 2 2-10-2 1【基金项目】国家级大学生创新创业训练计划项目“船舶智能网联终端及系统”（2 0 2 1146 8 40 0 3 X）。【作者简介】陈丽杏（2 0 0 1一），女，广西桂平人，广西职业师范学院学生，研究方向为船联网技术。【通信作者】林兴志（197 3 一），男，广西职业师范学院教授，研究方向为船联网技术。林兴志12【文献标识码】A【文章编号】10 0 8-115 1(2 0 2 3)0 6-0 0 0 1-0 4Networked Ships智能网联船舶健康运行态势多模追溯技术设计中，主要以智能网联船舶信息为支撑，实现船舶健康运行程序信息化、智能化和多元化，在这个程序中，依托智能网联下的船舶健康运行态势多模追溯技术实现了船舶安全预警和安全驾驶的自动化应用，提高航行的安全性，保障了船舶和人身财产安全。1船舶健康运行态势多模追溯技术架构基于智能网联船舶健康运行态势多模追溯技术，集成以以太网为中心的数据可视、数据储存、信号传输等信息可视化技术，使船舶数据结构化、透明化，对船舶设备健康运行进行追溯检测，追溯到船舶各个设备层，预测船舶健康运行-1-态势，对船舶健康运行进行监控。通过智能网联船舶健康运行势态规范化构建，对船舶机电设备健康运行状态进行检测干预，形成智能网联船舶健康运行多模态，加强航行的安全性。船舶健康运行态势多模追溯模型由势态感知层、信号传输层、数据层和应用层组成。具体结构如图1所示。应用层数据可视健康诊断数据数据数据整合整合呈现数据层结构化数据信号传输层有线/无线传感器去势态感知层发动机信号操舵信号图1船舶健康运行态势多模追溯架构图应用层：通过传感器采集船舶机电数据，可以让数据可视化，检测和保持船舶的运行状态，进行船舶机电设备的寿命预测、航行方案的健康诊断和船舶航行安全的报警管理，让船舶历史数据得以保存和应用，保障船舶运行状态健康可视化。数据层：通过数据架构收集的信息依托以太网网关存储在数据仓库，实现数据的结构化和非结构化，通过数据检索和挖掘整合、分析数据，呈现处理好的船舶机电和船舶航行数据。信号传输层：通过接入船舶中的以太网网关有线和无线传感器收集船舶机电信号，归集到信息处理中心，链接到数据层。势态感知层：利用传感器收集发动机信号、机舱辅机信号、通讯导航信号、操舵信号和甲板机械信号并录入信号传输层。2?智能网联船舶健康运行态势规范化构建2.1智能网联船舶健康运行态势多模互联智能网联船舶健康运行态势规范化，需要通过势态感知传感器收集船舶船体、船舶动力装置和船舶电气各方的数据，建立船舶健康状态监测数据库，统一存储不同系统、不同设备的健康数据，对船舶设备运行状态进行不间断监测，实现船舶机电一体化数据互联互通。由于船舶不同设备所连接的传感器不同，常常采用不同的传输方式，因此收集和监测船舶健康运行数据较为困难。针对这一问题，智能网联船舶设备运行数据收集需要具备相应的多终端接入接口，信息传输上需要一种多模网关支持多种主流传输协议!，能够实现多个运行状态寿命预测报警管理数据呈现数据仓非结构库化数据以太网信息处网关理中心机舱辅机通讯导航信号信号甲板机械信号异构网络的数据互联。连接船舶监测仪器主要由温度湿度传感器、压力传感器、流量传感器、接近和位移传感器组成，通过将设备工作实时信息转化为电信号输出，实现对船舶设备工作现场的实时监控监测。多终端接入接口主要负责船舶相对应的数据物理接入，能够匹配多种传感器信息传输方式，区别不同传感器传输的数据类型。在船舶的机电设备和甲板机舱中多点多设备进行传感监测，数据传输通信采用CAN现场总线网络信道，RS232/485接入、Ethernet接入和蓝牙传输信道接入，并能在有线和无线两种传输信道中自由切换，完成数据的初步传输和存储。通过CAN现场总线信道，RS232/485通信、Ethernet通信接入与蓝牙传输相结合，满足了有线传感网络和无线传感网络共同工作的条件，可以更好地满足船舶健康数据采集和传输的需要。通过独立部署的消息中间件RocketMQ集群为应用提供可靠高效的分布式消息服务，通过MQTT通道协议与终端设备进行数据交互通信。采用引用、继承、组合的方式建立统一的数据模型，满足船舶健康运行趋势需求及集约化管理要求，形成平台统一的数据标准。将来自不同设备、不同系统的运行信息及时呈现出来，根据需要自动存储数据，及时更新健康数据并统一到健康数据存储仓库，实现船舶一体化小世界多模互联。在无线传输的基础上，将MQTT通道协议与多模网关融合在一起，实现智能网联多模网关控制设备通讯。网络通信是船舶健康多模追溯过程中非常重要的一部分，为了使传输信道抗具有干扰性强、容量大、多设备可同时传输的特点，选用了码分多路传输信道，大大提高了数据传输的可靠性，减少干扰对数据通信的影响，增大了通信传输的容量，同时、同频、同空间的多模数据通信，实现全船各系统及设备的信息融合及共享。2.2智能网联追溯船舶机电健康智能网联追溯船舶机电健康的主要功能是完成船舶机电设备运行信息采集、查询运行健康趋势，只有能采集到所需要的信息，才能确保机电设备故障有源可查。通过实现船舶一体化小世界多模互联，采集船舶机舱数据、船体数据，通过以太网将数据传输到船舶控制中心，用图表表示船舶机电整个生命周期的信息追溯，反馈机电的健康状态和预测机电寿命。智能网联多模追溯船舶机电健康设计如图2 所示。-2-测。红外线监测对机电设备温度、运动、带电及接触物体表面温度和温度场进行测量。振动监测技术以控制中心某种程监测指令船舶控制中心厂健康状态以太网传输寿命预测数据挖掘数据对 数据模模型训打包比处理数据预处理追数据清数据加数据标潮洗1船舶机电设备图2 智能网联多模追溯模型设计图智能网联追溯船舶机电健康是集数据采集、数据预处理、数据挖掘、智能监测为一体的多模数据追溯技术。数据采集通过在船舶的传感器网连接信息采集接口和控制输出接口，进行原始数据采集和控制命令信号输出，这种信息不能直接呈现出来，需要进一步加工处理。由于得到的数据会存在缺失值、异常值，易受到噪声数据、空缺数据的侵扰，非常不利于数据分析，这时需要对数据进行数据清洗、数据加密、数据标准化和正则化，得到干净、连续、标准的数据，打包提供给数据挖掘使用 2 。通过将采集的数据与历史数据对比分类，建立健康状态模型和寿命预测模型，模型训练达到要求后即可诊断船舶机电健康状态和预测机电寿命。船舶控制中心通过以太网直接接收处理实时信息和数据后分析得到的健康状态、寿命预测 3 ，通过图表直接呈现，可供驾驶员直接了解机电设备的运行情况和健康状态，实现了船舶机电设备实时监控与预测。当船舶的某一设备发生故障时，船舶控制中心反馈深度检测指令 4，数据处理中心及时追溯故障信息，找到具体的故障信息以及所处的运行环境。智能网联追溯船舶机电健康，使船员了解船舶安全具体情况，比如发动机故障、火灾报警、燃油泄漏等，增强了船舶安全性和延长了机电寿命，形成一个完整的船舶数据信息交流生态系统。2.3智能网联监测与船舶健康预警船舶机电设备错综复杂，机器故障、环境和人为因素会影响船舶机电设备采集，各因素可能会导致无法采集数据或数据无法上传到船舶控制中心。传感器在船舶机电设备数据接收采集过程中出现波动和间断，会导致船舶机电设备产生非正常阈值、数据丢失和数据延误，需要通过数据清洗、数据加密对数据进行识别与修正，形成船舶数据标准化。追溯智能网联监测通过以太网直接接收采集处理后的实时信息，将数据清洗和修正之后对其进行监测，分别对船舶机电设备进行红外线监测、振动监测、油液监测、无损监测、环境监序下的振动频率作为判断信息的来源，进一步给出振动有机械故障的部位、故障原因和故障程序方面的信息。油液监测分析被监测机电设备在燃烧柴油及润滑油的性能变化和油中磨损颗粒，评价机电设备的运行和对其产生故障进行预测 5 。无损监测是对船舶外在设备的超声、涡流、磁粉、射线、视型练密准化传感器采集TT觉、磁力线进行监测。环境监测是对船舶航行路线、水域、地域、气候进行监测。通过船上的控制中心和以太网对船舶信息存储和监测，同时判断船舶接入以太网数据，结合对物联网传感器获取航道信息和航行环境等信息，再对安全驾驶控制系统操作船舶控制中心进行智能网联监测。对船和航线航道等数据进行分析，排除威胁船舶环境，提前模拟航行路线和航行结果，发出船舶安全预警提示，舍弃传统的、危险的船舶驾驶模式，打造智能网联船舶健康运行态势。3船舶健康运行态势多模追溯应用与验证3.1船舶健康运行态势多模追溯应用在数据采集中，传感器设备主要由温度湿度传感器、压力传感器、流量传感器、接近和位移传感器组成，不同的传感器网络对感知信息采用不同的协议封装导致了网络数据的软隔离，需要接入多模网关封装为同种传输协议，让所有的网关节点使用标准化通信方式。为了评估多模网关异构网络融合和数据传输的性能，必须对数据传输的延时和数据传输的有效性进行探究。数据传输时延是计算机网络通信的重要指标，是指一个数据块从链路或网络的发送一端传输到接收一端需要的时间，其计算公式如下：T,=Tp+Tp2+Ta其中，T,是一次传输的总时延，T,和Tp2是数据发送与数据返回所需要的传输时间，T。是数据块在输入和输出缓冲区排队所花费的时间。发送和返回所需要的时间，加上数据处理排队的时间，就是一次数据传输的延时时间，根据异构网络通信时延测试判断的异构网络融合能力。影响船舶机电设备健康运行的因素包括设备运行环境因素、人为操作因素、设备自身因素、运行习惯四种类型。通过网络收集船舶机电设备的生产厂家、型号、维保周期与维保内容、故障与维修记录等详细信息。传感器收集机电设备的温度、湿度、电流、电压、电阻、空间位置等设备因素 6 。进行数据的展示、统计、分析船舶机电设备的运行习惯，进而通过影响因素计算设备健康运行态势数据，实现对船舶健康运行态势多模追溯。船舶故障影响着船舶安全，通过计算船舶设备致故障因子，对健康运行安全评估。通过统计得到采集数据的平均值PT和运行相同型号相同时间段的数据平均值pa，所以致故障因子p;的计算为：-3-(1)0,PTPapi=(rPa,pr PaPa通过对以往船舶健康运行事故的分析，确定各种影响因数的比重，构建船舶健康运行评估模型。其中;为影响因数i的比重值，N为故障的总数，N;为因为影响因素i产生的事故数，Q为设备的健康运行评定结果，其中的取值在0 1之间。可以通过此结果预判船舶健康运行态势，提前了解船舶机电设备的健康状况，提高设备的寿命。(3)Q=Zr=1 wi Pi(4)3.2健康运行态势多模追溯数据验证船舶健康运行态势多模追溯，是对船舶运行健康监测与预警的过程，是一个数据采集、存储、分析、呈现的过程，将对船舶的实时数据和历史数据分析追溯，用直观形式显现数据和输出预警报警。对智能网联船舶健康运行态势多模追溯研究数据验证，可以验证追溯设计的可行性以及发现设计的问题并及时更正。依据以往船舶设备实际运行的经验数据，结合设备运行的环境，建立船舶健康运行状况等级与设备运行趋势关系，如表1所示。表1船舶设备健康趋势等级表健康等级健康状况Q取值范围1健康2亚健康0.5,0.7 3轻微故障0.4,0.54故障5严重故障0,0.3 船舶健康监测系统拥有7 0 0 多个采集点，采用CAN现场总线网络信道完成通信工作。健康运行势态追溯的时间很重要，这关乎设备的运行健康发展，也影响着设备维修时间和设备的寿命，监测追溯时间决定着多模追溯的可行性。设置在同等环境下不同健康指数的故障，对比船舶健康运行多模追溯和传统的健康追溯所需要的时间，如图3 所示。2多模追溯追1.5.传统追溯溯时1(S)0.5000.1 0.2 0.30.4 0.50.6 0.7 0.8 0.91图3 健康势态追溯对比图通过与传统健康追溯相比，多模追溯的时间得到大幅提(2)升，能够迅速追溯到船舶的健康问题，并将数据反馈给工作人员，提高了工作效率和操作性。智能网联船舶健康运行势态多模追溯改进了船舶检修方式，为船舶运营者提供船舶的检修时间、检修方式以及检修的情况等，为船舶提供系统化的检查，提高船舶安全性，促进经济社会和谐发展。4结束语wi=Ni0.7,1适合长期运行，近期不需要检修不适合继续长期运行，出现异常数据采取调整措施0.2,0.4 出现严重异常，短时间内停机检修不能运行，立即停机检修健康指数Q随着互联网及智能网络在船舶行业的应用，传统的数据信息交流、更新和维护满足不了现如今航运的需求，以智能互联船舶数据、机电历史数据、航行规则数据为一体的数据存储库，形成一个基于智能互联网的船舶健康运行态势多模追溯溯源规则。智能互联网对船舶各方数据的传感器进行采集，同时经过以太网传输、数据库存储，以智能网联船舶健康运行态势多模互联互通，对数据进行采集、处理、对比和监测，同时参考历史航行和机电设备的历史数据。对机电设备的危险和威胁进行矫正和维修，在船舶进行下一次航行任务的时候，智能网联和船舶安全控制中心会根据历史数据判断，通过模拟船舶多种健康运行方案，实现对船舶健康态势运行进行追溯，对有威胁船舶机电和航行的环境进行规避。智能网联为船舶健康运行态势多模追溯提供了数据保障，减少机电和数据滞后带来的危险，推动了船舶行业的新态健康趋势势发展。1】钱灿军，曹毓华，房崇鑫面向船舶健康监测的智能网关设计与实现 .无线电工程，2 0 2 0，5 0(10):8 2 5-8 3 0.2 林兴志，潘翔内河LNG货运船舶智能化机舱气体数据监测与态势预警研究 .微型电脑应用，2 0 2 1，3 7(11):22-25.3 吴军，陈作懿，严喆，等.基于Hadoop的船舶轴承健康状态监测系统设计 1.兵器装备工程学报，2 0 2 0，41(1):140-144.4 显立坤，马剑，程玉杰，等基于多智能体的船舶机电健康监测原型系统设计 1.系统仿真技术，2 0 17，13(3):195-200.5 分余婷，孙玲，刘德峰，等船舶动力装置健康状态监测系统设计与实现 C.2107年航空智能装备学术论文集，2017:260-262,268.6王勇龙，钟桂东，陈妹，等铁路信号设备故障预测与健康管理系统研究 J.铁道通信信号,2 0 2 2,5 8(1):16-2 0.【参考文献】-4-