船舶监控数据分析技术的发展与当前现状_赵小兰.pdf

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1、53卷第4期（总第203期）中国造船Vol.53No.4（SerialNo.203）2012年12月SHIPBUILDINGOFCHINADec.2012文章编号：1000-4882（2012）04-0198-10船舶监控数据分析技术的发展与现状12343赵小兰，郭永尚，徐济仁，李长臣，陈家松（1.合肥工业大学，合肥，230009；2.福建海丝船舶评估咨询公司，泉州，3620003.电子工程学院，合肥，230037；4.65041部队，沈阳，110113）摘要船舶监控数据分析技术是船舶自动化和信息处理的重要内容。详细介

2、绍了船舶监控数据分析技术的发展过程，重点阐述统计模型、灰色理论和神经网络等在船舶监控数据分析技术中的应用和发展，并结合最新的文献评述船舶监控数据分析技术的现状。船舶安全监控涉及面广，其参数之多和复杂程度是以往其它设备不能比拟的，属于大系统安全监控。由于需要巨量监控参数，它对神经网络提出了很高的要求。进一步阐明神经网络在船舶监控管理系统中的重要地位与作用。关键词：船舶监控；统计模型；灰色理论；神经网络中图分类号：672.74文献标识码：A0引言有十分突出的地位和起着重要的作用。（2）现代船舶的日常监控管理要求越来越高随着

3、电子技术、通信技术、自动化、计算机、近年来，船舶新增了很多现代化装备并对一微电子技术与网络技术、机电一体化技术和管理些传统设备进行了改造，使得船舶设备种类繁杂，技术等的迅猛发展，船舶工程实现了从传统单一数量越来越多，性能也越来越复杂。可是，因为体制、单一功能向多功能、多体制的大型现代设监控管理手段未有能及时到位，使得部分设备没备的转变。现代的船舶在制造过程当中，具有如有充分发挥其应有的效能，设备之间的配备和联下一些特点：（1）设备的数量越来越多,规模越来结没有处在最佳的状态，有的设备由于使用不当[2]越大；（2）设备的

4、复杂度不断提高；（3）制造设或者配备不合理，甚至处在故障状态。这样既备牵涉到的部门和行业越来越多。一方面，对船对设备的使用效能产生影响，又妨碍了设备的正舶的制造厂家来说，提出的要求和实现的难度越常工作。很明显，做好船舶的日常监控管理工作，来越高，专业化与分工越来越细。另一方面，就已经成了日常工作的当务之急。这些设备的使用者而言，维护与正常运行过程中（3）设备系统自身信息化管理面临的问题[1]的监控管理工作也越来越复杂。伴随着信息技术的高速发展，其应用也呈现（1）设备安全监控和管理的必然选择多样化，各部门各行业对信息技术

5、的依赖程度也随着船舶事故的增多，船舶安全监控备受关越来越高。设备或者机器本身信息化程度已经直注，世界各国都在大力发展安全监控和管理技术接影响到该设备在市场上能否拥有核心竞争力。来预防和控制事故的发生。中国是世界第三船舶当前，在信息技术的应用方面，设备主要是依靠大国，负担海防重任，船舶的安全监控和管理具计算机和局域网来替代人来对其软、硬件环境实收稿日期：2012-01-19；修改稿收稿日期：2012-08-3053卷第4期（总第203期）赵小兰，等：船舶监控数据分析技术的发展与现状199[3]施监控和管理。风机、发动机、

6、刀具、大坝等，监控参数相对比以船舶为例，随着设备自动化、智能化程度较少，相应的数据采集、传输、分析和控制较易的提高，设备管理需要的信息资源的数量呈指数实现。而船舶安全监控涉及面广，其参数之多和[4]形式上升。从而需要投入更多的人力来监控其复杂程度是以往其它设备不能比拟的。船舶安全运行情况。例如：系统内各种设备处在临界状况监控属于大系统安全监控，它需要的巨量监控参的报警门限值的设置。这些门限值的设定通常是数，对神经网络提出了很高的要求。不仅要求神由大量业内的专家提供支持的。为了保证设备的经网络收敛，而且必须快速收敛。在现

7、有的安全正常运行，这些设备通常需要大量专家来提供支监控方面的参考文献中几乎很难得到这方面的持和维护。如果系统发生故障时，这些专家就不资料。得不奔波在各个设备之间，忙于分析、解决问题。花费很多时间做大量烦琐的工作成了理所当然1监控数据分析技术的事情。但是设备的正常运行依然会不时地受到困扰。主要采用布设在船舶中的多种传感器与监控（4）现代监控管理技术发展的必然选择仪器来监控船舶的运行状况与安全性态。这些原现代的船舶正在沿着高智能化的方向发展，始的监控数据为我们及时地了解、评价船舶运行但是目前的管理信息系统(MIS)还停留在

8、以表格性态提供了不可替代的、重要的信息源泉。这是的形式对数据作简单的存储和分类上，信息利保证船舶安全运行的重要方法与手段。用率低，智能化程度较低，很难满足船舶的需求。对于设备监控数据分析技术，目前成熟的理在现有的MIS中，基于人工神经网络的专家系论有：统计模型、灰色理论、神经网络等，以下统[5-6]是一个高度复杂的非线性预测模块，