基于航行数据的船舶油耗优化

以一条丹麦籍客滚轮的实测数据为基础,通过人工神经网络建立案例船的油耗黑箱模型。基于该油耗模型,进一步采用动态规划算法获得规定航线上的最佳航行策略,有效提高案例船的EEOI能效指数,达到减排节能的目标。该项研究所建立的油耗优化系统框架完全以实测航行数据为基础,可以直接应用于不同船只,具有较普遍的适用性,对于SEEMP能效管理计划的实施具有重要意义。     

基于数据驱动的船舶油耗预测模型研究

以某客滚船为研究对象,将大量航行实际数据进行预处理,通过斯皮尔曼等级相关分析选择出船舶左右桨螺距、左右舷舵角、纵倾、船首风速、船舶对水和对地航速为油耗主要影响参数。建立基于LSTM神经网络的黑箱模型对数据进行学习并预测油耗,额外选取测试样本验证模型精度,优化模型内部结构以进一步提高预测精度。将最终得到的预测数据与实测数据对比,证明模型具有良好的准确性。该研究方法能为船舶运营人员优化运营方案提供参考,能够提高水路交通运输的经济性。     

智能化船舶油耗监测系统

为了降低船舶的综合运行成本,对船舶的燃油经济性有较多关注。本文建立船舶的油耗模型,分析船舶油耗与航行速度的关系,结合GPS和GPRS通信技术,开发了一款智能化船舶油耗监测系统,对油耗监测系统的RS232-标准接口、GPS通信电路和GPRS无线通信电路进行了详细设计。     

基于传感器数据的船舶主机油耗预测分析

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。     

基于大数据分析技术的船舶信息系统设计

为解决常规船舶信息系统执行大数据运算时,存在运算有效性较低的不足,提出了基于大数据分析技术的船舶信息系统设计。基于船舶信息系统模块设计以及电路设计,实现船舶信息系统硬件设计;依托船舶信息系统软件结构设计、调取算法设计实现船舶信息系统软件设计,完成基于大数据分析技术的船舶信息系统设计。试验数据表明,提出的船舶信息系统较常规船舶信息系统,运算有效性提高52.07%,适合现代船舶运行。     

基于航行数据的船舶航行油耗模型建立方法

准确评估船舶的能效表现是研究船舶性能、优化船舶能效的基础。为准确评估船舶航行状态对船舶航行油耗的影响和船舶的能效表现,以某超大型散货船为研究对象,基于船舶智能能效综合管理系统获取大量船舶航行数据,通过数据处理和特征工程找出影响船舶航行油耗的因素,采用人工神经网络建立船舶航行油耗模型。采用该模型预估船舶在一段航程中的总油耗量,验证该模型在评估船舶航行状态对船舶航行油耗的影响方面的有效性。此外,采用该模型对航程和转速进行优化,验证该模型对能效优化的可行性。     

基于实船数据的船舶航速与油耗优化建模

为获得水路运输中船舶的最佳航速,实现燃油效率的最大化,以长江航线货运船的航速、燃油等真实监测数据为基础,提出一种新的船舶航速与油耗优化模型。模型包括白箱模型(White-Box Model,WBM)和黑箱模型(Black-Box Model,BBM)两个部分:WBM由改进后的物理方程和数学公式组成;BBM是BP(Back Propagation)神经网络。两者结合成新的灰箱模型(Grey-Box Model,GBM)。通过分析船舶航行过程中影响船舶燃油消耗的多种因素,确定WBM参数,分别用串联和并联的方式将白箱与BP网络结合构建船舶航速与油耗优化模型,采用牛顿-拉普森迭代算法进行求解。计算结果表明:优化模型可在选定的航段内找到最佳的指导航速,并且模型的R2达到了0.945。此外,将建立的模型与单一的WBM进行对比验证,所建立的船舶航速与油耗优化模型得到的最佳航速更加精确,整体误差也从0.130减小到0.071。     

基于大数据的船舶电力设备状态监测系统研究

随着船舶电力系统自动化水平的不断提升,电力设备状态监测系统采集到的数据种类和数量越来越多,传统的船舶数据分析处理方法遇到了很大的问题。本文基于大数据技术,研究船舶电力设备状态监测系统的实现方案。本文首先研究大数据技术,着重分析电力大数据的关键技术;探讨基于大数据的状态监测技术;分析整个监测系统的整体结构以及硬件实现方案。这对我国电力设备状态监测系统的发展有很大的促进作用。     

嵌入式船舶数据记录仪监测系统设计与实现

以PC/104嵌入式工控机与PC机所组成的局域网为基础,在VC环境下,有效利用CSocket类和SQL数据库,开发基于TCP/IP协议、客户端/服务器模式的专门记录船舶装置长期运行且无人值守环境下的监测系统,完整、准确地记录船舶航行各装置工况。系统具有实时数据采集、远程数据传输、数据监测、数据查询等功能,并在文件传输过程中采用混沌加密算法保证数据信息安全。经过实际调试与运行,该记录仪运行稳定,实时性好,安全性高。     

基于DSP的船舶电力监测系统设计

针对船舶电力监测的需要，利用DSP技术对电力监测系统进行了研究和开发。设计了一种基于DSP技术的电能质量监测仪，它主要完成现场数据的采集，然后利用DSP的快速运算能力进行电能质量参量的运算工作，最后把运算结果通过以太网口传送出去，同时将需要保存的数据保存到监测仪的存储器中。     

基于CPLD的船舶振动监测系统设计

船舶振动和噪声会影响船载精密设备的工作精度,影响船舶工作人员的身体健康,因此,必须对船舶振动进行有效的监测。本文充分结合船舶典型航行状态的声场特性,结合CPLD逻辑控制器和数字信号处理技术,设计了一种基于CPLD的船舶振动监测系统。通过实时监测船舶振动的频谱特性,可对船舶主机和船载设备的运行状态进行诊断。     

2013年水路运输船舶油耗监测分析

分析2013年重点监测海洋船舶和内河船舶的油耗总量、单位油耗,对干散货船、集装箱船、油船等海洋运输不同船型和内河货运船舶的不同船型进行监测,分析不同船型、吨位的油耗特点及相关影响因素,同时针对不同船型提出相应的建议:对于干散货船,应加快淘汰老旧船舶,调整船舶动力结构;对于油船在货源充足的情况下,大型化更有利于油船节能降耗。     

基于CAN的船舶数据监控系统设计

针对内河船舶数据采集环境温度变化大、震动强度高、电磁辐射强等问题,以及数据采集可靠性和安全性要求高等特点,设计了一种基于 CAN 总线的船舶远程数据监控系统。文中研究了监测系统结构,通过对监测网络通信方式和计算机网络模式进行讨论,利用网络虚拟仪器技术实现了一种基于C/S构架的远程监控系统。实际应用表明：该系统监控效果良好,监控的实时性和可靠性高。     

基于大数据技术的船舶智能终端数据管理系统

为提升船舶数据一体化管理水平,设计基于大数据技术的船舶智能终端数据管理系统。利用设备层内的船舶GPS、ARPA、温度仪、罗经等智能终端获取船舶航行数据,并使用数据采集模块采集船舶智能终端数据后,利用通信层内的4G/5G网络、蓝牙、Wifi无线网络,将船舶智能终端数据传输到服务层。服务层通过TongWeb服务器连接访问组件后,将船舶智能终端数据传输到大数据加密模块、大数据解析、大数据离线存储控制等模块内,利用大数据技术对智能终端数据进行加密、解析、离线存储等处理后,将数据传输到交互层。交互层为用户提供数据采集驱动、页面显示和数据管理和查询功能,用户通过交互层实现船舶智能终端数据管理的交互。实验结果表明,该系统具备较好的可移植性,可实现更加安全的船舶智能终端数据管理。     

基于人工神经网络的船舶油耗模型

针对船舶能效管理计划SEEMP的实施需求,寻求建立油耗模型的通用方法,为航行优化提供决策基础。以丹麦籍客滚轮MS Smyril号作为研究案例,对船舶实测运行数据进行了分析和预处理,并采用人工神经网络构建了船舶油耗和航速的黑箱模型。基于实测数据与模型预测数据的对比,验证了上述油耗模型的准确性和实用性,对于提高船舶能效运行指数EEOI具有重要意义。     

船舶机舱监测系统设计

为及时掌握船舶动力装置的运行状况,为维修提供决策抗据,设计基于CAN现场总线的船舶机舱监测系统的数据采集节点,介绍监测系统的软、硬件组成和功能,该系统具有通信速率高、可靠性高、连接方便和性价比高的特点,适合船舶机舱监测.     

基于虚拟仪器技术的船舶舱室温度监测系统设计与开发

针对船舶舱室,设计一套基于虚拟仪器技术的在线文件数据存储与读取的舱室温度测量数据系统,主要完成采集系统总体方案、实时温度采集系统模块和数据管理系统的设计与开发。     

基于驿站节点的船舶机舱监测系统设计

针对船舶机舱监测系统信号传输过程中干扰源较多、干扰强度较大等特点,提出一种基于CAN冗余总线的船舶监测报警系统.在此基础上,根据船舶机舱可多路径敷设电缆的特点,提出了异地敷设总线的方法,提升了信号传输的可靠性;在总线接口处,引入驿站节点的思想,将有效信号发送至下一个环节并消除无效干扰,提升了信号传输的速度和效率.最后,通过数学方法证明了其有效性.     

基于分布式数据库的船舶大数据平台动态页面数据生成技术

船舶通信与导航系统不断地接收和发送各类数据,如航线数据、气象数据、船舶运行工况数据等,伴随着船舶信息化水平的不断提高,针对这些数据的存储和管理成为了业内的研究热点。船舶数据不仅数量多,而且类型多样,因此本文采用一种HBase非关系型分布式数据库技术,进行船舶数据的存储和管理。同时,结合Web技术和XML技术,实现了船舶用户对于数据库系统的动态访问与动态页面生成,对于改善船舶通信与导航系统的数据处理能力有重要的意义。     

基于大数据技术的船舶定位导航和航迹预测

船舶定位导航和航迹预测研究具有重要的实际意义,为了提高船舶定位导航和航迹预测精度,设计了基于大数据技术的船舶定位导航和航迹预测方法,首先对船舶定位导航和航迹预测研究现状进行分析,找到船舶定位导航和航迹预测中存在的难题,然后引入大数据技术——卡尔曼滤波算法实现船舶定位导航和航迹预测,最后测试结果表明,本方方法可以描述船舶定位导航和航迹的变化特点,船舶定位导航和航迹预测精度大于90%,而且船舶定位导航和航迹预测准确性要高于其他方法。