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84 cademic Research 技术交流 A 基于传感器数据的船舶主机油耗预测分析基于传感器数据的船舶主机油耗预测分析 陈玉梅，孙宝芝，谢献纬，赵玉浩（哈尔滨工程大学 动力与能源工程学院，哈尔滨 150000）摘摘 要：要：以某远洋油船主机为研究对象，基于斯皮尔曼相关性分析和随机森林特征重要性评估的特征选择方法，设计特征参数由多到少的L、M、S等3个建模特征数据集，利用岭（Ridge）回归方法、人工神经网络（ANN）和梯度提升回归树（GBRT）方法构建船舶主机油耗预测研究。研究结果表明：以特征最少的数据集构建的 GBRT 预测模型具有不逊色于其他 2 个特征集的性能表现。所提出的特征选择方法能够在有效平衡模型复杂度与预测准确性的基础上，筛选出对目标影响最大的主机排烟出口压力、涡轮增压器转速和主机扫气压力等少数特征参数，从而有效降低船端与岸端的数据传输成本，为数字孪生技术在船舶上的应用提供支撑。关键词：关键词：船舶主机；传感器数据；特征选择；主机油耗模型；机器学习 中图分类号：中图分类号：TK429 文献文献标志标志码：码：A DOI：10.16443/ki.31-1420.2023.03.018 Analysis of Fuel Consumption Prediction of Main Engine Based on Sensor Data CHEN Yumei,SUN Baozhi,XIE Xianwei,ZHAO Yuhao(Faculty of Power and Energy Engineering,Harbin Engineering University,Harbin 150000,China)Abstract:Taking the main engine of an ocean tanker as the research object,based on the feature selection method of Spearman correlation analysis and random forest feature importance evaluation,the modeling feature data sets of L,M and S with more to less feature parameters are designed,and the prediction model of ship main engine fuel consumption is constructed by Ridge regression method,artificial neural network(ANN)and gradient lifting regression tree(GBRT).The results show that the performance of the GBRT prediction model based on the data set with the least features is not inferior to that of the other two feature sets.The proposed feature selection method can screen out a few feature parameters that have the greatest impact on the target on the basis of effectively balancing the complexity of the model and the accuracy of prediction,so as to effectively reduce the data transmission cost between ship end and shore end,and provide support for the application of digital twin technology in ships.Key words:marine main engine;sensor data;feature selection;fuel consumption model of main engine;machine learning 作者简介：陈玉梅（1998），女，硕士研究生。研究方向：船舶主机性能预测。85 0 引言引言 在全球发展“工业4.0”的背景下，我国将高技术船舶及船舶智能制造1列为重点发展方向之一。能效管理作为智能船舶的关键技术之一，需要安装较昂贵的质量流量计进行燃油流量监测。与此同时，数字孪生是目前较为新兴的一项技术，数据的交互性是其一大特点，而船舶海量数据降低了信息传输的速度，且传输的高昂费用也极大地限制了该技术在船舶上的应用。因此，在不增加传感器数量的前提下降低数据传输流量对于推动智能船舶的发展具有重要意义。目前，船舶可采集与监测参数的种类和数量繁多，造成建模特征选择与数据传输面临很大的难题。如何将数据“由厚到薄”、去除冗余特征是主机油耗预测建模与数据传输领域的一个重要研究方向，也是数据研究过程中特征工程的重心所在2。针对主机油耗预测模型的建立，研究者根据模型应用场景选择不同参数作为模型输入特征。王子铭等3基于实船运行数据，利用主成分分析法，对特征参数为航速、艏艉吃水、左右吃水和主机转速等8个主机外部参数的样本数据集进行降维，并将前3个主成分作为模型输入特征，建立了循环-长短期记忆（RNN-LSTM）主机油耗预测模型。刘洋洋等4根据经验选择航速、纵倾、流速 和 流 向 等 参 数 作 为 模 型 的 输 入 特 征，KARAGIANNIDIS等5根据经验选择经纬度、纵倾和螺旋桨转速等参数作为模型的输入特征，牟小辉等6也根据经验选择风速、风向、水流速度、水深和航速等作为模型输入特征。TAYFUN等7则将船舶主机所能监测的全部参数作为输入（数量为75），采用多种回归预测模型对柴油机的燃油消耗量进行预测，比较分析得岭回归（Ridge）预测模型预测得最为准确。同样地，KARATU等8在构建模型时，也选择主机内外部参数均作为特征输入参数（11个），采用多类回归预测模型进行预测分析。另外，针对模型的特征选择方法，斯皮尔曼相关系数是特征选择稳定性的度量指标之一9，随机森林的特征选择法10-12在很多研究中得到广泛应用。综上所述，目前船舶主机油耗预测模型主要用于航线与航速优化，所选择的输入特征主要为风速、纵倾和航速等天气与船舶运行参数，主机内部参数对油耗的影响亟待深入探讨。相对于天气与船舶运行参数，主机内部参数与油耗的关联性更强，并且基于内部参数的主机油耗精确预测对于尽可能减少传感器数量与节省昂贵的数据传输流量具有重要意义。为此，利用某远洋油船主机运行参数传感器数据，选择主机内部参数作为模型输入特征，采用斯皮尔曼系数法和随机森林（Random Forest，RF）特征选择法进行模型输入特征处理，设计3个含有不同数量特征参数的输入特征子集，探索输入特征数量对主机油耗模型预测准确性的影响。1 主机数据采集及预处理主机数据采集及预处理 1.1 船舶主机数据采集船舶主机数据采集 船舶主机数据来自某远洋油船，主机额定功率为24 720 kW，额定转速为67 r/min。采集的船舶主机数据包括燃油消耗量、气缸相关参数、涡轮增压器相关参数、中冷器相关参数和轴相关参数等。燃油消耗量和滑油总流量等流量参数均由质量流量计采集；气缸、空冷器和废气集管等主机系统部件的温度和压力则由温度和压力传感器采集；主机转速与功率由轴功率仪测得。船舶通过2个系统监测主机负荷，即性能监控基础架构（Performance Monitoring Infrastructure，PMI）和电气监控管理系统（Electric Control System，ECS）。由于PMI系统计算准确度更高，因此后续均采用PMI研究主机负荷。最终，共有211个主机特征参数用于建模分析。1.2 主机数据预处理主机数据预处理 数据在传输与存储的过程中，由于数据延迟、中断等原因，难免存在数据缺失。此外，由于船舶在航行过程中不可避免地产生摇晃与振动，传感器在恶劣工作条件下往往采集到一些错误数据。因此，在建立船舶主机油耗预测模型之前，须对数据进行预处理以获得相对合理可利用的数据集。数据处理分为以下5个步骤：1）当主机处于低工况区间时，部分参数数值 86 cademic Research 技术交流 A 差距较大，并且鉴于过低负荷时全船设备均未完全运行，不利于船舶主机油耗预测模型的构建。因此，剔除主机负荷低于20%的数据。此外，船舶在冲车与泊车等操作中的各特征参数可能发生急剧变化，因此同样删除此类数据。2）数据集中存在特征数值为空（缺失）的样本点，为保证数据的完整性，剔除空数据。3）剔除超限数据，如转速大于67 r/min、功率大于24 720 kW等。4）以上依据特征范围等规则进行的数据预处理仅能删除部分异常数据，对于一些潜在的异常数据仍然无法实现有效剔除，因此尚需借助异常值识别算法或现有的领域知识实现潜在异常值剔除。采用k-近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）算法对经过上述处理的数据集进行异常值识别。KNN算法由COVER等13年提出，是一种基于距离的预测方法。5）主机油耗率与负荷应符合相应的柴油机工作规律。因此，基于主机台架试验数据，采用多项式拟合获得式（1）的主机油耗率-负荷关系式，其多项式拟合曲线如图1所示。将拟合曲线上下移动5%作为相应负荷下的最大值和最小值14，进而将处于最大值和最小值之外的数据剔除。图 1 主机台架试验数据的多项式拟合曲线 考虑到很多特征所表达的信息相同，取其均值进行合并，如将17号气缸的出口温度合并为气缸出口温度。除去船舶运行中数值基本保持不变的特征，需要进行合并的特征共有99个。y=0.000 272x30.022 37x20.305 9x197.7（1）式中：x为主机负荷，%；y为柴油机油耗率，g/(kW h)。经过上述步骤处理后，剩余5.55万条数据，预处理结果见图2。由图2可知，预处理后的数据 可以很好地体现柴油机转速-负荷、油耗-功率的线性关系以及油耗率-负荷的非线性关系，并且数据集的不平衡性也得到较大改善，预处理后的数据集合理可靠。(a)预处理后的油耗率-负荷图 (b)预处理后的油耗率-功率图 (c)预处理后的转速-负荷图 (d)预处理后的负荷分布图 图 2 预处理后的典型特征关系图 87 数据量过大将增加模型的复杂度与计算时间，为了降低计算复杂性、时间成本和数据集的不平衡性，对5.55万条数据进行随机抽样，获得1个样本容量为5 869条的建模数据集，其部分数据分布见表1。表 1 建模数据集的部分数据分布 参数 PMI 负荷估计/%油耗/(t/h)轴功率/kW 主机气缸最大压力平均值/MPa 平均值 61.25 2.870 14 396.81 15.361 标准差 25.43 1.160 6 489.87 2.594 最小值 20.00 1.010 5 048.00 9.910 25%40.00 1.920 8 138.00 13.340 50%61.00 2.770 13 359.00 16.360 75%87.00 4.005 21 174.00 17.620 最大值 100.00 4.900 24 082.00 18.480 2 建模特征选择建模特征选择 根据柴油机工作原理进行特征分析，剔除数值变化较小的特征，所监测的参数中与主机油耗预测模型较为相关的特征数为125个，分别为发动机转速、轴扭矩、轴功率以及发动机器件（气缸、涡轮增压器、空冷器等）和系统（水冷却、废气、燃油等）的压力与温度。2.1 特征初步选择特征初步选择 考虑到很多特征所表达的信息相同，取其均值进行合并，如将17号气缸的出口温度合并为气缸出口温度。除去在船舶运行中数值基本保持不变的特征，需要进行合并的特征共有99个。合并后的特征数量为43个，如表2所示。表 2 合并后的建模特征 编号 特征名 编号 特征名 1 气缸排气出口温度 23 空冷器后扫气温度 2 气缸最高压力 24 空冷器冷却水进口压力 3 气缸压缩压力 25 空冷器冷却水出口温度 4 气缸缸盖冷却水出口温度 26 空冷器冷却水进口温度 5 气缸缸套冷却水出口温度 27 主机转速 6 气缸活塞冷却油出口温度 28 轴扭矩 7 气缸滑油进口温度 29 轴功率 8 主机滑油进口温度 30 轴转速 9 主机燃油进口压力 31 主机总输出功率 10 主机燃油进口温度 32 滑油总流量 11 气缸缸套冷却水进口温度 33 机侧温度 12 主机扫气箱温度 34 废气侧温度 13 扫气箱扫气进口温度 35 主轴承温度 14 气缸缸套冷却水进口压力 36 推力轴承块温度 15 涡轮增压器转速 37 主机控制空气进口压力 16 涡轮增压器废气出口压力 38 制淡水高温水进口温度 17 涡轮增压器废气进口压力 39 主机滑油进口压力 88 cademic Research 技术交流 A 表 2 合并后的建模特征（续）编号 特征名 编号 特征名 18 涡轮增压器排气进口温度 40 主机滑油进口温度 19 涡轮增压器排气出口温度 41 主机排烟出口压力 20 涡轮增压器滑油压力 42 主机扫气压力 21 涡轮增压器滑油出口温度 43 指示压力 22 空冷器前扫气温度 2.2 特征参数相关性分析特征参数相关性分析 2.2.1 斯皮尔曼相关性系数 斯皮尔曼相关性（Spearman Correlation）分析是一种基于统计原理且与参数无关的数据相关性分析方法，其结果与特征的具体数值大小无关，而只与特征间的相对大小有关15。斯皮尔曼相关性系数是衡量2个特征之间单调相关关系的系数，有助于解释特征间的关系，并且可以反映2个特征间变化趋势的方向和范围，其数值范围为1,1。系数为0表示2个特征不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，即绝对值越大则相关性越强，其相关性评估标准如表3所示。表 3 相关性评估标准 斯皮尔曼相关性系数 相关性 0.81.0 极强相关 0.60.8 强相关 0.40.6 中等程度相关 0.20.4 弱相关 00.2 极弱相关或无相关 在斯皮尔曼相关性分析中，假设原始数据xi、yi已经按照从小到大的顺序排列，记为xi、yi，即排列后数据所在位置，且xi、yi称为变量的秩次，则斯皮尔曼相关性系数的计算公式为 2s2611 idn n（2）式中：di=xiyi称为xi、yi的秩次之差；n为数据的样本数量。2.2.2 相关性分析 图3为基于斯皮尔曼相关性系数的主机负荷和表2中的43个特征与主机油耗间的相关性热力图，由图3可知：几乎所有待选的特征之间都存在较强的相关性，这是由于在船舶实际运行中，主机内部的各个特征是相互影响的，即关联性比较大。同时，主机负荷与主机油耗间的斯皮尔曼相关性系数为0.998，说明两者间具有极强的相关性。另外，主机负荷与其他特征间均具有强相关性。根据柴油机工作原理，主机负荷与柴油机内部参数的关联性均较强，因此，这也反映了建模数据的合理性和可靠性。经过初步选择的43个特征不存在信息重合的现象，但其与油耗的相关性大小仍需继续探讨。图 3 特征相关性热力图 由图3可知，与主机油耗相关性较弱的特征有主燃油进口温度、涡轮增压器滑油压力等12个参数，而与主机油耗有强相关性（大于0.7）的特征有涡轮增压器滑油出口温度、气缸活塞冷却油出口温度、涡轮增压器转速等33个参数，其中包括主机负荷、轴转速、主机输出功率等决定性参数。89 相关性较弱的特征，对于预测油耗帮助不大，可剔除。处理后剩余24个与主机油耗强相关的特征见表4。表 4 经相关性分析筛选后的特征 编号 特征名 编号 特征名 1 主机总输出功率 13 气缸压缩压力 2 主机扫气压力 14 气缸排气出口温度 3 主机排烟出口压力 15 气缸最高压力 4 主机气缸滑油进口温度 16 气缸活塞冷却油出口温度 5 主机空冷器冷却水进口压力 17 气缸缸套冷却水出口温度 6 主机缸套冷却水进口温度 18 气缸缸盖冷却水出口温度 7 主机转速 19 涡轮增压器废气出口温度 8 主机轴承温度 20 涡轮增压器排气出口温度 9 废气侧温度 21 涡轮增压器滑油出口温度 10 指示压力 22 涡轮增压器转速 11 推力轴承块温度 23 滑油总流量 12 机侧温度 24 空冷器冷却水出口温度 2.2.3 特征重要性分析 采用随机森林16方法对特征重要性进行评估，图4显示了24个特征的特征重要性评估结果。图 4 主机油耗预测的特征重要性评估结果 表5显示出特征重要性最高的6个特征。表 5 特征重要性最高的 6 个特征 编号 参数名 编号 参数名 1 主机排烟出口压力 4 主机扫气压力 2 涡轮增压器转速 5 指示压力 3 涡轮增压器废气出口压力 6 气缸最高压力 90 cademic Research 技术交流 A 表5中，涡轮增压器转速和涡轮增压器废气出口压力可描述增压系统对油耗的影响，主机扫气压力和气缸最高压力可描述燃油系统对油耗的影响，主机排烟出口压力可描述排气系统对油耗的影响。根据以上分析，可以得到表2、表4和表5中特征数分别为43、24和6的3个特征参数集，对此设计了特征参数由多到少的3个特征集方案。1）L方案。输入特征为表2所示未经过2次特征选择的原始特征集，参数总量为43个（不包含主机负荷）。2）M方案。输入特征为表4所示经过斯皮尔曼相关性系数第一次选择后的特征集，参数总量为24个。3）S方案。输入特征为表5所示经过2次特征选择（即斯皮尔曼相关性系数和RF特征重要性）后的特征集，参数总量为6个。3 船舶主机油耗预测模型建立船舶主机油耗预测模型建立 船舶主机油耗模型的构建过程如图5所示，主要包括数据预处理、特征选择和模型性能评估等3个主要过程。考虑到建立模型方法的全面性，选用Ridge回归方法17、人工神经网络方法18、梯度提升回归树方法19建立3个回归预测模型。在经过数据预处理获得合理可靠的数据集后，分别以S、M、L等3个特征集作为模型输入，以主机每小时燃油消耗量作为模型输出构建模型。样本分为训练集和测试集，训练集用于模型学习，测试集用于验证模型的预测准确性，为减小因训练集和测试集划分对结果产生的不稳定性以及避免模型过拟合，对训练集和测试集采取5折交叉验证，取5次结果的均值作为输出评估模型性能。在模型训练过程中，3个模型均采用默认超参数。数据预处理算法及模型构建均基于Python 3.7开发。原始数据数据预处理L 方案特征M 方案特征S 方案特征5折划分训练集测试集模型性能评估Ridge回归模型人工神经网络回归模型梯度提升回归模型 图 5 船舶主机油耗预测模型 4 模型预测性能评估模型预测性能评估 为了评估不同特征数量特征集的建模准确性，采用5个性能评价指标，即均方误差（Mean-Square Error，MSE）、平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）、均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）和决定系数（R2）。各指标计算公式分别为 2MS11niiiEpyn（3）MAP1100niiiiyfEny（4）2RMS11niiiEpyn=（5）MA11niiiEpyn=（6）221211niiiniiipyRyy （7）式中：pi为预测值；yi为真实值；iy为真实值的平均值。在这些指标中，R2越接近1，EMS、ERMS和EMA越接近0，表明预测值与实际值的偏差越小，模型预测准确性越高。在测试集上，模型各评价指标计算结果见表6表8。由表6和表7可知，对于Ridge回归和GBRT回归预测模型，3个特征集中全参数（L）特征集的表现优于其他2个特征集，其预测值与实际值的均方误差小于0.02 t/h，且决定系数R2均大于99.99%，且预测准确程度为L特征集M特征集S特征集。对于ANN回归预测模型，则M特征集预测更准确，其准确程度由高到低为M特征集L特 91 征集S特征集。虽然S特征集的表现稍逊色于M和L特征集，但其在3个模型上的决定系数R2均大于99%，均方误差均小于0.1 t/h，MAPE值均在3%以下，说明该特征集在模型上的预测准确度较高，并且其运行时间小于其他2个特征集。采用小数量的特征参数一方面可尽可能减少传感器的布置，另一方面对于远洋船舶可最大程度降低数据传输流量，对于数字孪生技术20在船舶上的应用也具有重要价值。因此，在选择特征集时，综合考虑多方面因素，优先选用S特征集。表 6 Ridge 模型上各特征集建模准确性对比 参数类型 S M L MSE 0.009 9 0.000 2 0.000 2 MAE/(t/h)0.079 2 0.009 9 0.009 7 RMSE/(t/h)0.099 4 0.013 3 0.013 2 MAPE/%0.030 7 0.004 2 0.004 1 R2 0.992 7 0.999 9 0.999 9 计算用时/s 0.017 4 0.029 9 0.112 5 表 7 GBRT 模型上各特征集建模准确性对比 参数类型 S M L MSE 0.001 8 0.000 0 0.000 0 MAE/(t/h)0.031 8 0.004 6 0.004 6 RMSE/(t/h)0.042 2 0.006 6 0.006 6 MAPE/%0.013 5 0.001 9 0.001 9 表 7 GBRT 模型上各特征集建模准确性对比（续）参数类型 S M L R2 0.998 7 0.999 9 0.999 9 计算用时/s 2.314 7 8.075 7 10.960 1 表 8 ANN 模型上各特征集建模准确性对比 参数类型 S M L MSE 0.006 3 0.001 9 0.002 6 MAE/(t/h)0.060 9 0.031 3 0.037 8 RMSE/(t/h)0.079 6 0.043 0 0.051 2 MAPE/%0.024 7 0.013 2 0.015 5 R2 0.995 3 0.998 6 0.998 0 计算用时/s 3.775 9 5.359 9 4.403 8 对于模型而言，在没有进行参数调试的情况下，3个模型的R2均随着特征集合数量的变化而变化，但ANN回归预测模型的变化幅度小于其他 2个模型，说明ANN预测模型的预测稳定性更高，过拟合可能性更小。但总体而言，GBRT回归预测模型的预测准确度更高，也可看出：集成学习预测模型优于单预测模型。因此，在选择预测模型时，优先考虑GBRT预测模型。图6为S特征集的测试集上3个模型的预测值与实际值的可视化对比图，由图6可知，预测值和实际值的重合度很高，3个模型预测准确度均较高。图 6 S 特征集测试集上各模型预测值与实际值对比图 5 结论结论 1）输入特征对机器学习模型影响较大，合适的输入特征集能有效提高预测的准确性。通过对输入特征的多次降维，可以减少特征变量之间的共线性，逐步找出独立性强且对油耗相关性较强的S特征子集有主机排烟压力、涡轮增压器转速、涡轮增压器废气出口压力、主机扫气压力、指示压力和气缸最高压力，可为后续船舶能效管理研 92 cademic Research 技术交流 A 究提供参考。2）在相同的特征子集上，GBRT作为集成学习方法的一种，其预测结果比Ridge回归和ANN回归这类单一模型预测方法更为准确，但ANN模型预测结果变化幅度小于其他2个模型，说明ANN预测模型的预测稳定性更高，过拟合可能性更小。3）在GBRT和Ridge预测模型上，L特征集的预测准确度最高，运行时间最长；而在ANN预测模型上，M特征集预测准确度最高。但S特征集在3个预测模型表现也较好，平均绝对百分比误差MAPE均在2%以下，均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE均不大于0.1，决定系数R2均不小于0.99，虽然在预测准确度上稍逊于其他2个特征集，但运行时间最短。在一定误差范围内，可以S特征子集的特征参量作为船舶主机油耗预测模型的输入特征，既可达到与全内部热力参量输入达到的预测准确性，又可减少信息传输成本，提高信息传输速度，促进数据的交互。参考文献：参考文献：1 中国船级社.智能船舶规范S.2015.2 李国杰,程学旗.大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域大数据的研究现状与科学思考J.中国科学院院刊,2012,27(6):647-657.3 王子铭,陈顺怀.基于 LSTM 神经网络的船舶主机油耗实时预报J.武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2020,44(5):923-927.4 刘洋洋,卫家骏.基于机器学习的船舶油耗预测J.中国水运,2021(5):138-140.5 KARAGIANNIDIS P,THEMELIS N,ZARAPHONITIS G,et al.Ship Fuel Consumption Prediction Using Artificial Neural NetworksC/Hellenic Institute of Marine Technology-Annual Meeting.2019.6 牟小辉,袁裕鹏,严新平,等.基于随机森林算法的内河船舶油耗预测模型J.交通信息与安全,2017,35(4):100-105.7 TAYFUN U,ALAR K,YASIN A.Machine Learning Approach to Ship Fuel Consumption:A Case of Container VesselJ.Transportation Research Part 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