[發明專利]一種基于船舶傳感網的船舶油耗數據預測方法

有效

• 申請號: 201910955446.2
• 申請日: 2019-10-09
• 公開（公告）號: CN110705797B
• 公開（公告）日: 2023-09-22
• 發明（設計）人: 江有福;顧沈明;董良雄
• 申請（專利權）人: 浙江海洋大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/084;G06N3/02
• 代理公司: 杭州杭誠專利事務所有限公司 33109
• 代理人: 尉偉敏

本發明公開了一種基于船舶傳感網的船舶油耗數據預測方法，包括以下步驟：步驟s1：在船舶上安裝船舶自動識別系統和油位傳感器，采集船舶航行靜態數據、動態數據和油耗數據；步驟s2：將船舶航行動態數據和油耗數據作為有效樣本數據，進行第一次神經網絡模型訓練；步驟s3：結合神經網絡模型和油耗數據，設定油耗閾值，若實際油耗超過油耗閾值，則判斷船舶油耗異常，反之，則重復本步驟；步驟s4：結合油耗數據和油耗異常數據，進行第二次神經網絡模型訓練，對船舶航行油耗進行有效預測。本發明通過結合第一次神經網絡訓練的模型和第二次神經網絡訓練的模型，對船舶航行油耗數據進行準確預測。

技術領域

本發明涉及船舶監測技術領域，尤其涉及一種基于船舶傳感網的船舶油耗數據預測方法。

背景技術

船舶耗油巨大，既影響環保又增加經濟成本，監測船舶耗油的“跑冒滴漏”現象，一直是一項艱巨的任務。隨著物聯網、大數據、機器智能等技術的高速發展，傳統手工計算或拾取部分油耗參數的方法，已經遠遠滿足不了船舶油耗智能、實時和精細化管理的要求。然而，物聯網技術具備輕便、短距離、廉價、組網等優點，利用靈活地加裝于船舶被監測設備上的物聯網模塊，實時采集風、浪、航速、航向等影響船舶耗油的各種參數，并把這些參數經數據約簡后發送到岸站，經大數據計算分析比對，得到船舶耗油偏差和經濟最佳性能，并反過來指導船舶的自動化導航，必將促進智能船舶的發展。

一種在中國專利文獻上公開的“一種雙燃料船舶燃料消耗遠程無線監控系統”，其公告號CN202013505U，其公開日2011年10月19日，包括北斗衛星通信系統、船舶終端應用系統和監控中心系統，該船舶終端應用系統包括依次連接的數據采集終端、數據采集服務器和北斗船載用戶機，該數據采集終端包括柴油流量傳感器、燃氣流量傳感器、液位傳感器和壓力傳感器，發動機系統的轉速傳感器、水溫傳感器、排氣溫度傳感器和報警傳感器；該監控中心系統包括相互連接的指揮型用戶機和數據服務器；該北斗船載用戶機通過北斗衛星通信系統與指揮型用戶機之間建立無線通信連接。通過北斗衛星遠程無線傳輸技術，實時地記錄監測柴油和燃氣的消耗情況，計算燃油替代率并及時發現異常，該系統只能監測油量使用情況，根據船員的經驗判斷油耗是否異常，但是人工判斷難免出現差錯且出現無法實時監測的問題，無法在油耗出現異常判斷在哪個位置出現的或者什么原因導致，也無法做到船舶航行油耗數據的預測。

發明內容

本發明主要解決了現有的技術無法對船舶航行油耗數據進行有效預測的問題，提供了一種基于船舶傳感網的船舶油耗數據預測方法，判斷船舶航行時油耗數據是否異常，對油耗數據進行有效預測，減少船舶航行過程中的“跑冒滴漏”現象。

本發明的上述技術問題主要是通過下述技術方案得以解決的：一種基于船舶傳感網的船舶油耗數據預測方法，包括以下步驟：步驟s1：在船舶上安裝船舶自動識別系統和油位傳感器，采集船舶航行靜態數據、動態數據和油耗數據；步驟s2：將船舶航行動態數據和油耗數據作為有效樣本數據，進行第一次神經網絡模型訓練；步驟s3：結合神經網絡模型和油耗數據，設定油耗閾值，若實際油耗超過油耗閾值，則判斷船舶油耗異常，反之，則重復本步驟；步驟s4：結合油耗數據和油耗異常數據，進行第二次神經網絡模型訓練，對船舶航行油耗進行有效預測。船舶自動識別系統為目前大部分船舶使用的自動識別系統，其包含有多種傳感器，其中包括風速風向傳感器、航速航向傳感器、海流傳感器、船舶轉向角傳感器、溫度傳感器、氣象傳感器和氣壓傳感器，船舶自動識別系統的主控中心通過各傳感器采集船舶航行過程中的動態數據和靜態數據，其中動態數據包括船舶對地航向航速、風向風速、海浪等級、船舶轉向角、溫度、天氣和氣壓，通過油位傳感器采集油耗數據，通過采集足夠的樣本作為第一次神經網絡訓練的提供有效數據，訓練第一個神經網絡模型，使得神經網絡模型能根據船舶動態數據進行船舶航行油耗數據預測，其中，油耗數據包括加油量和耗油量，根據實際耗油量和剩余油量與油量總量對比，計算出航行過程中船舶的漏油量，根據神經網絡模型的預測值對比實際油耗曲線，找出漏油時間和位置，減少船舶航行過程中的“跑冒滴漏”現象。