一种基于k-Means算法的船舶主机工况二次划分方法

为准确划分船舶主机运行工况,提升船舶主机性能监测能力,设计一种基于k-Means算法的船舶主机工况二次划分方法。基于实船运营大数据,分2个阶段开展主机运行工况划分研究,其中：第一阶段,以主机转速和功率为特征参数,初步划分主机运行工况;第二阶段,以海水温度和扫气箱温度为特征参数,对第一阶段划分的工况进行第二次划分。以某大型散货船为例,通过实船试验对该方法的有效性进行验证。试验结果表明,该方法能对复杂的船舶主机运行工况进行有效划分,可为船舶主机性能监测提供状态质量评估和辅助决策,有利于船舶主机健康管理和故障诊断工作的开展。     

船舶主要动力设备能效模型与仿真分析

根据船、机、桨关系,以船舶动力装置的能量传递为基础,基于Matlab/Simulink仿真平台建立主机能效模型。以某内河旅游船舶为研究对象,根据船体与主机参数,利用回归多项式法得到螺旋桨敞水特性曲线。在船舶上安装油耗仪等传感器,采集了主机瞬时油耗、船舶对地航速、对水航速等数据,并计算了主机的实际能效。针对实船采集的数据,分析了航道水流速度的分布特征。基于仿真模型,计算了船舶在不同航道水流速度与对水航速下的主机能效,比较分析了实测数据与仿真结果,并对模型进行了验证。本文研究对于提升船舶的营运能效指数具有实际指导意义。     

一种基于高斯混合模型的主机运行工况构建方法

对复杂的船舶主机运行数据进行有效的工况划分可以提升主机设备的监测能力,基于工况下各个设备参数的特征值变化情况,进一步提升主机设备故障诊断和预估能力。为此,提出一种基于高斯混合模型（GMM）的主机工况构建方法。该方法首先对实船监测数据进行预处理和初步筛选,再对各个特征参数之间的相关性进行分析,从而确定转速和功率为聚类划分的特征参数。引入置信区间获取目标船主机在主要营运要求下的转速范围,提升工况划分的效率,结合GMM构建主机工况划分方法。基于GMM的工况划分方法可以对复杂的主机运行工况进行有效划分,能为各个工况下的主机设备监测提供可靠的数据支撑。     

基于船舶日志的船舶主机碳排放核查

船舶碳排放核查是航运碳减排的基础工作。船舶主机作为主要的碳排放源，是船舶碳排放核查的重中之重。根据国际公约的要求，为核查评估船舶记录的主机碳排放数据，通过研究主机、螺旋桨的功率、转速相关特性，基于航海日志和轮机日志等船舶日志记录的船舶营运参数，提出估算船舶主机油耗量等碳排放数据的方法，并考虑多种因素将估算值相对记录值的绝对偏差设定在5%以内，以评估船舶日志记录的主机碳排放数据的合理性。该方法简单易行，可方便主机碳排放数据的核查评估，供相关方参考。     

基于SARIMA-BP模型的港口船舶交通流量预测

为提高船舶交通流量预测精度,提出一种季节性自回归移动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARIMA)模型和BP神经网络的误差校正集成模型。以深圳港2011—2017年的数据为研究样本,对原始数据进行预处理,构建最优SARIMA模型,以该模型求出的残差序列作为BP神经网络的输入,将两个模型预测结果进行整合,得到集成模型的预测结果。试验结果表明:该误差校正集成模型与两个单一模型相比,体现出船舶交通流量数据的季节性特征,具有较好的预测精度,为港口船舶交通流量预测提供一种更为有效的方法。     

船舶主机热力系统建模及分析

以某远洋船舶主机的热力系统为研究对象,将船舶主机热力系统简化为4个子系统,利用工程热力学及传热学的相关理论,对主机热力系统的具体设备进行热力学分析。通过Matlab中的Simulink工具分别建立热力系统中具体设备的仿真模型,并用模块化建模方法在具体设备模型基础上构建子系统模型,然后通过子系统之间的热力耦合关系组成船舶主机热力系统的整体模型,获取热力系统网络关键节点的流量、压力、温度和热交换量值,从而能够预测出在各种工况下,主机热力管路系统关键节点流体特性。     

船舶主机设备振动智能控制方法

为了避免振动对船舶安全稳定运行的消极影响,研究船舶主机设备振动智能控制方法。采用节点导入有限元建模方法构建主机设备有限元模型,获取主机设备运行情况以及振动详细数据,引入由互相对称的2组偏心质量块式电力作动机构形成的电力作动器,采用伺服三环控制对主机设备振动控制作动器进行环路设计,通过电机主动轮启动偏心质量块,同时调整偏心质量块的位置,实现消振力控制输出,完成主机设备振动智能控制。实验证明,该方法可以实现船舶主机设备模型的建立,可视化展现主机设备电磁性能、振动和热特性等,并有效控制船舶主机设备的振动幅度,其中控制后的船舶发电机的振动等级达到优等级。     

洞庭湖区船舶主机选型调查及分析

船舶主机是船舶动力装置最重要的组成部分,船舶主机的选择对船舶动力的可靠性、经济性、机动性等将产生直接的影响。通过对洞庭湖区主机选用现状的调查,分析了船舶主机选型应考虑的主要因素。     

船舶主机快速通过转速禁区的方法及计算验证

受全球气候变暖、资源危机、贸易保护主义影响，节能降耗、转型升级、创新发展是船舶行业发展的必经之路。国际海事组织IMO推出了船舶能效设计指数EEDI并于2013年1月1日正式生效^[1]。该法案的生效对于船舶主机功率点的选择产生了较大影响，运营方纷纷选择主机降功率使用以满足EEDI要求。然而主机在降功率使用的情况下，加速性能显著降低，无法快速通过转速禁区，使船舶轴系的安全性产生了巨大的隐患。该文在对转速禁区内主机加速性能下降的现象进行了理论分析，并从主机控制系统、螺旋桨设计、轴系设计等方向寻求解决方法，最后用计算结果进行验证，使船舶在安全稳定运行的同时能满足各船级社规范要求。     

船舶主机转速优化模型研究

在船舶动力系统中,主机为船舶航行的电力系统提供了绝大多数的能源,因此其控制系统的好坏会直接影响整个船舶性能的发挥。本文重点研究船舶主机在工作时,其转速的优化方法,针对不同的工作状态和负载情况,优化主机传动系统中的若干参数。通过建立主机推进器的目标函数,得到一种简化的主机转速控制模型,在此基础上构建参数优化步骤,实现多目标的参数控制。     

嵌入式系统技术下船舶主机供油单元控制分析

为解决船舶主机供油单元耗油量过高、单位供油实控性较差等问题,提出嵌入式系统技术下船舶主机供油单元的控制方法。通过微处理器选择、AI供油模块设计2个步骤,完成嵌入式船舶系统的主机供油单元模块划分。在此基础上,通过Levinson供油量预测、供油管路环量计算、实际供油控制参数确定3个步骤,完成船舶主机供油单元的控制方法研究,实现嵌入式系统技术下船舶主机供油单元的控制分析。对比实验结果表明,与现有技术手段相比,应用新型船舶主机供油单元控制方法后,单位供油实控性提升40%,单元耗油量得到有效控制。     

船舶主机主轴承温度数字化检测系统设计与实现

船舶主机(柴油机)主轴承的温升直接影响着主机的工作性能和运行安全,利用多个温度传感器组成传感器网络,结合单片机形成高精度温度采集检测系统,分布在船舶主机各主轴承监测点上,实现了对主机主轴承温度多点温度检测。这种检测系统精度高,抗干扰能力强,实时性好。本文针对主机的特点,构建主轴承温度测控系统,该系统可以对主轴承温度进行准确的自动监测和实时报警,为主轴承的工作状态提供使用管理依据。该系统在主机温度检测系统及其船舶机舱自动化方面具有广泛的应用价值,此项技术也可作为船舶机电设备故障监测的重要手段。     

基于EEDI的船舶主机选型研究

以船舶能效设计指数(EEDI)为背景,上海船舶设计研究院设计的绿色船型Dolphin 82 K为研究对象,分析船舶主机选型设定对EEDI所产生的影响,并将EEDI作为主机选型的指标之一,建立船舶主机选型综合评价模型,实现对船舶主机选型的科学、客观、合理评价。     

复杂结构船舶主机转速智能调控系统

在船舶航行过程中,船舶主机的控制效果直接影响着船舶的安全性。当前船舶主机转速智能调控系统由于计算能力较大,导致主机转速调控耗时过长,构建复杂结构船舶主机转速智能调控系统。将原有系统中央控制芯片更换为PIC18F系列芯片,增设隔离驱动芯片,优化系统硬件驱动性能。设定船舶主机转速目标函数,根据此函数结合PID控制算法,构建模糊控制器,实现转速调控。至此,复杂结构船舶主机转速智能调控系统设计完成。构建系统测试环节,经功能测试与性能测试两部分证实,此系统符合当前使用要求,且可有效降低主机转速调控耗时。     

船舶主机低功耗电子电路故障准确获取系统

为提高船舶主机低功耗电子电路故障的检测效果,设计了一种船舶主机低功耗电子电路故障准确获取系统。首先分析了当前船舶主机低功耗电子电路故障检测的研究现状,指出各种检测方法的不足,然后引入层次分析法对船舶主机低功耗电子电路故障特征进行分析,确定每一个特征对故障检测结果的权重,并采用支持向量机根据权重对船舶主机低功耗电子电路故障进行检测,最后将应用于船舶主机低功耗电子电路故障准确获取系统中。仿真测试结果表明,本文系统的船舶主机低功耗电子电路故障检测精度高,降低了船舶主机低功耗电子电路故障检测误差,可以应用于实际的船舶主机电路故障检测中,具有较高的实际应用价值。     

基于Agent理论的船舶主机控制研究

针对船舶主机智能化的发展趋势,提出了一个基于Agent的智能控制的船舶主机Agent体系结构,并对其组成部分和功能特性做了初步探讨,为实现全船多Agent系统(MAS)奠定了基础。     

基于数据驱动方法的船舶CII预测模型研究

相比通过物理模型和数值计算进行碳强度指数(Carbon Intensity Indicator, CII)预报,采用数据驱动方法构建模型进行CII预报能避免消耗大量计算资源。在分析已有研究的基础上,总结机器学习、时间序列等数据驱动方法在构建此类预测模型中应用的优势和劣势,以及运用这些方法构建的船舶CII预测模型。对比分析各种算法的优势和劣势可知,运用决策树算法和整合自回归移动平均算法构建船舶CII预测模型的研究目前虽然较少,但其颇具研究和创新空间,开展此项研究有助于在未来构建更准确、高效的船舶CII预测模型。     

基于Stacking的机舱设备剩余寿命预测方法北大核心CSCD

[目的]在参考中国船级社《智能船舶规范》中智能机舱定义和要求的基础上,探索机舱设备故障预测与健康管理相关技术,开展轴承剩余寿命预测方法研究。[方法]针对常规数据驱动的轴承剩余寿命预测存在预测精度不佳的问题,利用集成学习Stacking融合策略,优选极限梯度提升(XGBoost)与人工神经网络(ANN)为基学习器,岭回归(ridge regression)为元学习器,构建R-A-X(Ridge-ANN-XGBoost)融合预测模型。选用IEEE PHM 2012 Prognostic Challenge同工况下的全寿命周期数据作为数据集设计预测性能对比实验,以MAE和R2为性能评价指标,对比研究基于单一算法、简单平均融合方式以及R-A-X融合方法的轴承剩余寿命预测性能。[结果]结果表明,基于Stacking构建的R-A-X融合预测模型的绝对平均误差(MAE)与决定系数(R2)评价值均优于文中涉及的其他方法,预测精度最高可提升20%。[结论]所提出的方法可提升轴承剩余寿命预测精度,对智能机舱中设备健康管理的实现具有一定的参考价值。     

现场总线技术在船舶主机遥控系统的应用研究

当船舶操作人员离开机舱时,为了实现对船舶主机的远程控制,必须建立一个高效、稳定的船舶主机遥控系统。远程主机遥控系统不仅能够提高船舶的操作性能,改善工作人员的工作环境,还能提高船舶的可靠性,促进船舶机舱的自动化水平。本文以现场总线为遥控系统的通信网络基础,对船舶主机遥控系统的网络节点设计、总线分布、硬件电路设计和软件程序设计等模块进行系统研究。基于现场总线技术的船舶主机遥控系统在信号采集、传输和处理等方面,相对于传统的逻辑电路主机遥控系统具有速度快、精度高、不易失真等优点,具有重要的应用前景。     

全集成船舶主机遥控系统的研究及实现

文章以工程船中速主机为研究对象,分析了原主机遥控系统的特点及缺陷,根据西门子船舶工业全集成机舱自动化系统的解决方案,采用西门子标准化组件SIMATIC,设计了基于S7-200 PLC的船舶主机遥控系统,该系统具有停车、启动(重启动、重复启动)、换向、制动、应急操纵、速度PID在线自整定调节、死区控制、速度和负荷限制、安全保护等功能,提高系统的可用性和运行可靠性,在中石化海洋运输船舶中心的工程船(“胜利212”和“胜利214”)上得到了成功应用。