加强营运船舶管理改善水运市场秩序：谈水运市场管理

本文介绍了辽宁省航运管理部门加强管理运船舶的管理，建立了适应社会主义市场经济的水运市场。     

非水网地区乡镇船舶交通安全管理工作的思考

改革开放以来，乡镇船舶得到了迅猛的发展，为活跃水上运输市场，发展社会主义市场经济起到了较大的作用。同时，也出现了一系列的问题。管理上没有跟上形势的发展，以至部分的乡镇船舶处于失管、失控状态，乡镇船舶事故也占了整个交通事故较大的比例，也发生过许多重大的沉船死人事故。早在1987年，针对乡镇船舶管理中存在的问题，国务院就发布了（87）98号《关于加强乡镇运输船舶安全管理的通知》，要求做好相应的管理工作。虽然经过十多年的努力，但乡镇船舶失管、失控的局面仍未地区，大家对水上交通的情况不了解，对乡镇船舶交通安全问题的认识尚不透彻，影响了国家一系列政策、法规的实施。因此，需要对非水网地区的乡镇船舶交通安全管理予以特别关注。     

船舶编队控制综述

研究了船舶编队控制的特点,从船舶编队控制结构、编队路径规划、编队运动建模和编队运动控制4个方面分别对现状和方法进行分析;介绍了船舶编队控制原理,描述了船舶编队领导-跟随结构、虚拟结构、图论结构、基于行为结构的数学表示方法及应用场景;针对船舶编队路径规划,总结了编队环境建模、全局路径规划和局部避碰规划等最新方法及其特点,展示了基于粒子群优化算法的船舶编队局部避碰效果;针对船舶编队控制运动建模,构建了考虑干扰、控制时延和约束的船舶编队水动力模型,并将该模型在船舶编队过闸控制场景中进行了验证;针对船舶编队运动控制,归纳了典型集中式、分散式和分布式编队控制器特点,指出分布式编队控制器具有更好的鲁棒性和可扩展性,设计了基于分布式模型预测控制的编队航行控制器。研究结果表明:目前船舶编队控制技术瓶颈主要体现在有人/无人编队共融、岸端驾控为主的内河船舶编队控制、不确定干扰下的船舶编队控制、通信受限下船舶编队鲁棒控制、特殊水域船舶编队控制和船舶编队控制一致性等方面;在未来船舶编队发展中,应重点解决船舶编队分布式协同控制、船舶编队任务多元化控制、基于生物群体机制的船舶编队控制、特殊水域船舶编队控制、人工智能技术在船舶编队控制中的应用等问题。      

船舶营运实时检测与节能控制系统

船舶节能是我国建设资源节约型社会和环境友好型社会的迫切需要,船舶营运实时检测控制系统采集主机转速、主机瞬时油耗、主机累计油耗、船舶航速、船舶航行累计里程、船舶经纬度、航向等相关参数,通过建模分析,对航行船舶的经济航速、航道、船舶操纵和船舶状态维修提供指导,获得了良好的船舶节能效果。     

基于人的因素浅谈船舶保安能力的提高

文章重点分析了由人的因素导致的船舶保安薄弱环节,并就其对船舶保安能力的影响进行探讨的基础上给出了具体建议。旨在对解决船舶保安教育培训、船舶保安实践应用、船舶保安管理方法、船舶保安管理体系构建等方面面临的新问题有所借鉴,并从根本上逐步实现船舶保安能力的全面提升。     

我国海上搜救工作现状及改进建议

近年来，随着市场经济体制的建立，我国的般运业迅猛发展，航运公司、船舶的数量大幅度增加，港口数量和规模也不断扩大。这些发展虽然给社会创造了巨大的经济效益，但也带来了许多问题。比如：大量个体船舶的出现，导致我国营运船舶整体技术状况滑坡，船员素质下降；随着经济的发展，各类海上活动日益频繁，使得在运输过程中，每年都发生大量的海上交通事故。我国作为《1979年国际海上搜寻救助公约》的缔约国。做好本国搜救责任区内的海上搜救工作是我们的国际义务，也是保证我国人民生命财产安全和促进我国航运业发展的重要保证。因此，发展和完善我国海上搜索工作有着重要的意义。     

船舶AIS大数据资源管理及分析应用架构设计

为充分探索船舶自动识别系统大数据在统计决策和安全监管方面的应用价值,系统性地提出了船舶AIS大数据资源管理与分析应用架构。首先,根据船舶AIS大数据特点,设计了船舶AIS大数据处理流程和存储策略,为后续高效计算提供支撑;然后,提出并实现了基于船舶AIS大数据的船舶轨迹重建算法、断面船舶流量统计算法、船舶进出港区识别算法、船舶航行状态分析算法四种基础算法;最后,基于上述计算方法,将船舶AIS大数据应用于断面流量统计、船舶规范使用船载AIS设备行为监控以及船舶规范执行进出港报告情况监控等场景,结果表明船舶AIS数据在统计决策和安全监管方面具有一定的应用价值。     

影响船舶航行安全的因素浅析

为了提高船舶航行的安全性,文章以人为因素为主,结合船舶因素,环境因素,对影响船舶航行安全的因素作了分析,提出了解决问题的对策以及建议,以期引起船舶所有人、船舶公司和广大船员对船舶航行安全的重视。     

大型船舶辅助靠泊仪设计

为了准确控制大型船舶安全靠泊,分析了大型船舶特点及其靠泊过程,建立了大型船舶辅助靠泊仪数学模型,设计了大型船舶靠泊仪及其软件终端显示系统。采用两点定位差分全球定位技术(DGPS)、船舶自动识别技术(AIS)和无线网路通信技术(WiFi)完成靠泊仪的设计和数据的传输,结合大型船舶辅助靠泊仪数学模型,计算船舶靠泊时船首和船尾相对码头的距离、速度、船首向与船舶转向率等船舶移动数据,并将这些数据通过WiFi发送到软件终端,为引航员引导船舶安全靠离港提供参考信息。测试结果表明:大型船舶靠泊仪的水平定位精度可达60cm,速度精度可达到5cm·s-1,数据刷新频率为5次·s-1。     

基于AIS数据的受限水域船舶领域计算方法

为获取受限水域船舶领域,提出一种利用海量AIS数据建立模型的方法。选取目标船舶的AIS数据,将其附近水域网格化,考虑了船舶尺寸,计算了他船船体出现在每一个网格中的频数,提取单船网格频数图,将同一类型的目标船舶网格频数图叠加,形成了特定类型船舶的网格频数图。将网格频数图按频数填充颜色,可清晰地显示船舶领域的形状,利用断面分析测量船舶领域长度。选用上海港南槽水域的AIS数据对方法进行验证,统计了60~79、80~99、100~119、120~139、140~159m共5类不同长度船舶的船舶领域。分析结果表明:由于考虑了船舶尺寸,5类船舶的领域在长轴方向较船首向存在向左舷偏转的夹角,角度分别为3.37°、9.46°、17.53°、10.78°、8.13°;船舶领域长度与船舶长度的比值依次递减,比值分别为6.00、5.80、5.67、5.43、5.13。可见受限水域内船舶领域形状为不规则椭圆,且船舶领域长度与船舶长度的比值并非为定值。