基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶主機(jī)能效狀態(tài)評(píng)估

陳偉南，黃連忠，張勇，路通

大連海事大學(xué)輪機(jī)工程學(xué)院，遼寧大連116026

0 引 言

對(duì)船舶主機(jī)而言，其能效狀態(tài)由主機(jī)的設(shè)定轉(zhuǎn)速、外界的海洋氣象狀況、船舶載重、船舶姿態(tài)等多個(gè)因素共同決定。在傳統(tǒng)的船舶管理模式中，船舶操縱人員大多依靠自身經(jīng)驗(yàn)對(duì)主機(jī)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，并依據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行操作。這種評(píng)估具有極大的不確定性，并降低了船舶的能源利用效率［1］。

劉伯運(yùn)等［2］和孫宜權(quán)等［3］針對(duì)車用柴油機(jī)的狀態(tài)評(píng)估進(jìn)行了分析。在船用柴油機(jī)方面，周根明等［4］運(yùn)用層次分析法對(duì)船舶主機(jī)的整體健康狀態(tài)建立了評(píng)估體系；孫峰等［5］基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提出了一種評(píng)估船用柴油機(jī)性能的方法。這些方法雖然對(duì)船舶主機(jī)的能效狀態(tài)評(píng)估進(jìn)行了研究，但并不能對(duì)航行中的船舶主機(jī)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)、迅速的評(píng)估。葉睿等［6］利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了客滾船的主機(jī)油耗模型，但其輸入?yún)?shù)較為復(fù)雜，沒有進(jìn)行簡(jiǎn)化處理，同時(shí)其輸入?yún)?shù)僅為船舶航行時(shí)的船體姿態(tài)數(shù)據(jù)，并未包含主機(jī)的運(yùn)行參數(shù)，這也影響了模型的可靠度與準(zhǔn)確性。

基于此，本文將以狀態(tài)良好的船舶運(yùn)行記錄作為樣本，結(jié)合主成分分析法和反向傳播（Back-Propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法，構(gòu)建船舶航行狀態(tài)識(shí)別模型和主機(jī)油耗模型。在構(gòu)建油耗模型時(shí)，將利用主成分分析法對(duì)模型輸入?yún)?shù)進(jìn)行簡(jiǎn)化，從而降低數(shù)據(jù)噪聲和網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性。此外，本文油耗模型的輸入?yún)?shù)還將包含主機(jī)的運(yùn)行參數(shù)和船舶的航行姿態(tài)參數(shù)，用以更準(zhǔn)確地反映主機(jī)的能效狀態(tài)。本文構(gòu)建的航行狀態(tài)識(shí)別模型可用于識(shí)別船舶當(dāng)前的航行狀態(tài)，而油耗模型可用于判斷船舶主機(jī)當(dāng)前的能耗狀態(tài)是否正常，從而對(duì)主機(jī)能效進(jìn)行智能、準(zhǔn)確的評(píng)估，可為智能船舶的能效評(píng)估研究提供一定的參考。

1 構(gòu)建模型

采用船舶的航行狀態(tài)模型和主機(jī)油耗模型對(duì)主機(jī)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估的流程如圖1所示。首先，采集船舶的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，將其輸入到基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的主機(jī)航行狀態(tài)識(shí)別模型中，運(yùn)用該模型識(shí)別出主機(jī)不同運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的航行狀態(tài)；然后，選取正常航行狀態(tài)數(shù)據(jù)，運(yùn)用主成分分析法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，用以降低后續(xù)計(jì)算的復(fù)雜度，加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度并減小誤差；接著，將處理后的航行狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入到基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的主機(jī)油耗模型中，得出主機(jī)的功率、轉(zhuǎn)速、油耗等參數(shù)；最后，將主機(jī)的實(shí)際油耗值x2與理論油耗值x1進(jìn)行實(shí)時(shí)對(duì)比，得到油耗殘差值δ，即可判斷主機(jī)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)是否正常。

1.1 目標(biāo)船及數(shù)據(jù)

本文的船舶實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)均來(lái)源于某目標(biāo)船——30萬(wàn)噸級(jí)遠(yuǎn)洋礦砂運(yùn)輸船。該船總長(zhǎng)327 m，型寬55 m，型深29 m，設(shè)計(jì)吃水21 m，航速14.5 kn，載重 298 000 t，主機(jī)型號(hào)為 MAN B&W 6S80MC-C，額定功率為22 360 kW，額定轉(zhuǎn)速為73 r/min。

通過(guò)船載傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集工作，目標(biāo)船的狀態(tài)參數(shù)如表1所示。其中，風(fēng)速分解為沿船舶航行方向（X方向）和垂直于航行方向（Y方向）2個(gè)風(fēng)速，并分別以船艏來(lái)風(fēng)和右舷來(lái)風(fēng)為正。

表1 目標(biāo)船狀態(tài)參數(shù)Table 1 State parameters of target ship

傳感器每隔30 s采集一次數(shù)據(jù)，為保證模型的穩(wěn)定性，以5 min時(shí)長(zhǎng)為間隔來(lái)處理所采集的數(shù)據(jù)。其中，除主機(jī)油耗量數(shù)據(jù)為5 min內(nèi)的累計(jì)值之外，其他數(shù)據(jù)均為5 min內(nèi)的均值。

X方向和Y方向的風(fēng)速分別為

式中：N為5 min內(nèi)傳感器采集的總次數(shù)；Vwc為風(fēng)速儀第c次采集的相對(duì)風(fēng)速，其中c=1，2，…，N；θc為船舶航向與風(fēng)向之間的夾角。

主機(jī)缸套水的進(jìn)口、出口溫差平均值ΔT為

式中：Tin為主機(jī)缸套水的進(jìn)口溫度；Toutg為1～6號(hào)氣缸缸套水的出口溫度，其中g(shù)=1，2，…，6。

1～6號(hào)氣缸排氣溫度的平均值Tˉ為

式中，Tg為1～6號(hào)氣缸的排氣溫度。

1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

對(duì)于輸入?yún)?shù)繁多的船舶航行狀態(tài)識(shí)別模型和油耗模型而言，若構(gòu)建一般的函數(shù)，則難以準(zhǔn)確描述各物理量之間的因果關(guān)系，且普通函數(shù)對(duì)各型船舶的通用性較差［6］。本文將采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)構(gòu)建模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性智能算法，具有運(yùn)算速度快、容錯(cuò)能力高、自學(xué)能力強(qiáng)等特點(diǎn)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)和存儲(chǔ)大量的輸入—輸出模式映射關(guān)系，而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程［7-9］。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示。圖中：P1，P2，…，Pn為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)；b1，b2，…，bm和θ1，θ2，…，θk為網(wǎng)絡(luò)的偏置；a1，a2，…，ak為網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值；ωij和ωjh為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。其中i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；h=1，2，…，k。

圖2中的網(wǎng)絡(luò)包括n個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)和k個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，表達(dá)了從n個(gè)自變量到k個(gè)因變量的函數(shù)映射關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)中隱含層第j個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出結(jié)果yj和輸出層第h個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出結(jié)果ah分別為

式中，f1和f2分別為輸入關(guān)系和輸出關(guān)系的傳遞函數(shù)。

本文將采用Matlab軟件來(lái)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，選取f1為雙曲線正切函數(shù)tansig，f2為線性變換函數(shù)purelin。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)分為2個(gè)階段：第1個(gè)階段是根據(jù)輸入的已知樣本，從第1層向后計(jì)算各神經(jīng)元的輸出；第2個(gè)階段是從最后一層向前計(jì)算各權(quán)值和閾值對(duì)總誤差的影響，進(jìn)而修改各權(quán)值和閾值。這2個(gè)階段反復(fù)交替進(jìn)行，直至函數(shù)收斂。為了提高網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，本文選用列文伯格—馬夸爾特（Levenberg-Marquardt，LM）算法作為第2個(gè)階段的計(jì)算方法，并以均方誤差函數(shù)作為性能函數(shù)。

1.3 主成分分析法

航行狀態(tài)識(shí)別模型的輸出結(jié)果分為5種，即停泊、機(jī)動(dòng)航行、正常航行、沖車航行和大風(fēng)浪航行，其設(shè)計(jì)輸入為相對(duì)風(fēng)速Xˉ和Yˉ、船舶航速Vs、主機(jī)轉(zhuǎn)速ne、主機(jī)曲軸扭矩M、主機(jī)曲軸功率Pe及主機(jī)燃油消耗量F，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以實(shí)現(xiàn)較高準(zhǔn)確度的航行狀態(tài)識(shí)別。

然而，對(duì)于主機(jī)油耗模型而言，其輸出結(jié)果是具體的燃油消耗量，其輸入?yún)?shù)多達(dá)10項(xiàng)（表1中前10項(xiàng)）。在此情況下，變量之間有一定的關(guān)聯(lián)性，故變量提供給BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息會(huì)存在重疊，從而增加了計(jì)算的復(fù)雜性，減緩了網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，降低了模型的準(zhǔn)確性并提高了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)擬合的可能性［10-11］。如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)于復(fù)雜，會(huì)使信號(hào)和噪聲同時(shí)進(jìn)行擬合，從而導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值嚴(yán)重不符，而采用大量的數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練并降低訓(xùn)練數(shù)據(jù)的噪聲則是避免出現(xiàn)過(guò)擬合問(wèn)題的有效方法［12］。因此，本文除了采用大量數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練之外，還將應(yīng)用主成分分析法（Principal Component Analysis）對(duì)油耗模型的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以降低數(shù)據(jù)噪聲。

主成分分析法的實(shí)質(zhì)是在不改變樣本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的情況下，通過(guò)旋轉(zhuǎn)多維空間的坐標(biāo)將原變量轉(zhuǎn)換成兩兩不相關(guān)的主成分，同時(shí)盡可能反映原變量所包含的信息，從而簡(jiǎn)化計(jì)算［13-14］。本文將采用主成分分析法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合的方法，假設(shè)樣本矩陣X為

式中：樣本矩陣X中第v個(gè)參數(shù)類型中的第u個(gè)樣本數(shù)據(jù)為xuv，其中u=1，2，…，n且v=1，2，…，p；xu=［xu1xu2…xup］T，為p維列向量。

樣本矩陣的均值xˉ為

協(xié)方差矩陣S的表達(dá)式為

對(duì)于n行p列的樣本矩陣X而言，經(jīng)過(guò)矩陣變換后即得到樣本協(xié)方差矩陣S，其為p行p列的方陣，故式（8）之后的u=1，2，…，p且v=1，2，…，p。

協(xié)方差矩陣S中的任一元素Suv為

式中：xu′u和xu′v分別為樣本矩陣X中的某個(gè)元素，其中u′=1，2，…，p；

設(shè)Suv的p個(gè)特征值分別為且其單位正交特征向量t?為

則第u個(gè)樣本的主成分yu為

2 航行狀態(tài)識(shí)別模型

對(duì)正常航行的船舶而言，在實(shí)時(shí)評(píng)估其主機(jī)能耗狀態(tài)之前，應(yīng)先識(shí)別當(dāng)前船舶的航行狀態(tài)。在停泊狀態(tài)下，船舶航速、主機(jī)轉(zhuǎn)速、耗油量基本為0；在機(jī)動(dòng)航行狀態(tài)下，各項(xiàng)參數(shù)基本在停泊狀態(tài)和正常航行狀態(tài)的數(shù)值特征范圍內(nèi)波動(dòng)；在正常航行狀態(tài)下，各項(xiàng)參數(shù)基本穩(wěn)定在一定范圍內(nèi)；在沖車航行狀態(tài)下，各項(xiàng)參數(shù)將出現(xiàn)波動(dòng)且有所增加；在大風(fēng)浪航行狀態(tài)下，相對(duì)風(fēng)速將明顯增加，而船舶航速將有所降低。根據(jù)不同航行狀態(tài)的參數(shù)特征，將現(xiàn)有的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分類，即可得到各個(gè)航行狀態(tài)的樣本數(shù)據(jù)。

為了實(shí)現(xiàn)較高準(zhǔn)確度的航行狀態(tài)識(shí)別，本文將以船舶航速、相對(duì)風(fēng)速、主機(jī)轉(zhuǎn)速、曲軸扭矩、曲軸功率和主機(jī)油耗量作為輸入，船舶航行狀態(tài)作為輸出。同時(shí)，還需要設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算矩陣的目標(biāo)值，即停泊為［1 0 0 0 0］T、機(jī)動(dòng)航行為［0 1 0 0 0］T、正常航行為［0 0 1 0 0］T、沖車航行為［0 0 0 1 0］T、大風(fēng)浪航行為［0 0 0 0 1］T，然后進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)。在Matlab軟件中建立并訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，設(shè)定訓(xùn)練函數(shù)為trainlm、學(xué)習(xí)函數(shù)為learngdm、性能函數(shù)為mse、隱含層和輸出層的傳遞函數(shù)分別為tansig和purelin，其中2層隱含層的神經(jīng)元數(shù)量均為10。訓(xùn)練函數(shù)trainlm采用LM算法，該方法結(jié)合了梯度下降法和牛頓法的優(yōu)點(diǎn)，可以有效避免陷入局部最優(yōu)解并保證收斂速度［15］。

本文將選取目標(biāo)船在新加坡—圣路易斯航段（2015年03月20日至2015年04月06日）作為訓(xùn)練樣本，即該時(shí)間段內(nèi)船舶和主機(jī)均處于良好狀態(tài)下的航行數(shù)據(jù)，其中停泊記錄22條、機(jī)動(dòng)航行記錄33條、正常航行記錄153條、沖車航行記錄14條、大風(fēng)浪航行記錄114條。

為了驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性，本文選擇了4個(gè)月后的航行記錄模型作為檢驗(yàn)樣本，即目標(biāo)船在馬跡山—新加坡航段（2015年07月19日至2015年07月22日）內(nèi)連續(xù)77 h的樣本數(shù)據(jù)，仿真結(jié)果如圖3所示。圖中，各分圖的橫坐標(biāo)均為傳感器數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的序號(hào)。

圖3（g）所示的評(píng)估航行狀態(tài)圖即模型識(shí)別所得的船舶航行狀態(tài)，圖3（h）所示的實(shí)際航行狀態(tài)圖即通過(guò)查詢?cè)撃繕?biāo)船輪機(jī)日志和航海日志后統(tǒng)計(jì)得出的船舶實(shí)際航行狀態(tài)，其縱坐標(biāo)數(shù)值1，2，3，4，5分別代表停泊、機(jī)動(dòng)航行、正常航行、沖車航行、大風(fēng)浪航行這5個(gè)狀態(tài)。由圖3可知，在第0～120采集點(diǎn)之間，船舶航速、主機(jī)轉(zhuǎn)速、扭矩、功率、油耗等均為0，識(shí)別模型判斷為停泊狀態(tài)，判斷準(zhǔn)確；在第120～135采集點(diǎn)之間，船舶和主機(jī)的各項(xiàng)參數(shù)均出現(xiàn)了波動(dòng)，模型將其識(shí)別為機(jī)動(dòng)航行狀態(tài)，判斷準(zhǔn)確；在第128點(diǎn)左右，由于船舶的短暫提速，模型將其識(shí)別為正常航行狀態(tài)，判斷錯(cuò)誤；在第135～486點(diǎn)之間，模型判斷船舶為正常航行狀態(tài)，經(jīng)查詢航海日志，該目標(biāo)船確實(shí)為正常航行狀態(tài)，判斷準(zhǔn)確；在第486～719點(diǎn)之間，風(fēng)速提高、船速降低，模型判斷為大風(fēng)浪航行狀態(tài)，經(jīng)查詢航海日志，判斷準(zhǔn)確；在第885～892點(diǎn)之間，各項(xiàng)參數(shù)均出現(xiàn)了波動(dòng)且有所增加，模型判斷為沖車航行狀態(tài)，經(jīng)查詢輪機(jī)日志，該目標(biāo)船在此時(shí)間段確實(shí)進(jìn)行了沖車操作，故模型判斷準(zhǔn)確。由此可知，模型判斷整個(gè)樣本的識(shí)別正確率為98.05%，從而為下一步建立主機(jī)油耗模型提供了基礎(chǔ)。

3 主機(jī)油耗模型

3.1 主成分分析處理

應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建主機(jī)油耗模型時(shí)，需要先對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行主成分分析。本文選取了目標(biāo)船在2015年3～5月的船舶和主機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，該時(shí)間段內(nèi)目標(biāo)船和主機(jī)均處于良好運(yùn)行狀態(tài)。選取表1的前10個(gè)參數(shù)作為主成分分析的原始變量，設(shè)定主成分Z1～Z10，計(jì)算所得的成分矩陣如表2所示，各主成分對(duì)應(yīng)的特征值、方差貢獻(xiàn)率及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率如表3所示。

由表3可知，Z1～Z5的累計(jì)貢獻(xiàn)率為93.87%，而Z6～Z10的貢獻(xiàn)率則很小。因此，本文將選擇Z1～Z5作為表述樣本內(nèi)容的主要數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算各項(xiàng)主成分的系數(shù)，結(jié)果如表4所示。根據(jù)各主成分的系數(shù)，將原訓(xùn)練樣本的10種原始變量轉(zhuǎn)換為5項(xiàng)主成分，即可作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)。

3.2 建立油耗模型

在matlab中設(shè)定BP網(wǎng)絡(luò)油耗模型的訓(xùn)練函數(shù)為trainlm、學(xué)習(xí)函數(shù)為learngdm、性能函數(shù)為mse、隱含層和輸出層的傳遞函數(shù)分別為tansig和purelin。對(duì)于隱含層的層數(shù)和神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)目，目前缺乏設(shè)定最優(yōu)數(shù)目的明確指導(dǎo)方法，本文將設(shè)定神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)目的取值范圍為0～20，然后采用循環(huán)程序遍歷2層隱含層中所有神經(jīng)元數(shù)目組合的模型訓(xùn)練誤差，最后根據(jù)計(jì)算所得的訓(xùn)練誤差值確定最優(yōu)的神經(jīng)元數(shù)目設(shè)定。如圖4所示，將3.1節(jié)中已處理的主成分?jǐn)?shù)據(jù)信息作為BP網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)輸入，通過(guò)循環(huán)程序即可得到不同神經(jīng)元數(shù)目組合的訓(xùn)練誤差結(jié)果。

表2 成分矩陣Table 2 Component matrix

表3 總方差解釋Table 3 Total variance interpretation

表4 各項(xiàng)主成分的系數(shù)Table 4 The coefficients of each principal component

經(jīng)計(jì)算，當(dāng)?shù)?層隱含層神經(jīng)元數(shù)目為16且第2層為11時(shí)，數(shù)據(jù)整體的均方誤差最小，其值為6.325 9×10-5。因此，本文設(shè)定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中2層隱含層的神經(jīng)元數(shù)目分別為16和11，然后，即可建立并訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，最終得出正常航行狀態(tài)下的主機(jī)油耗模型。

需要指出的是，由于不同的船舶和主機(jī)的匹配關(guān)系與性能均有所差別，所以針對(duì)其他船舶構(gòu)建航行狀態(tài)識(shí)別模型和主機(jī)油耗模型時(shí)，還需要重新通過(guò)計(jì)算機(jī)程序進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，所需的時(shí)間成本也應(yīng)在可接受范圍內(nèi)。本文已經(jīng)確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的模式和函數(shù)，故可以推廣應(yīng)用至其他船舶和主機(jī)。

3.3 模型驗(yàn)證與分析

選取目標(biāo)船在圣路易斯—馬跡山—新加坡航段（2015年05月19日至2015年05月24日）的部分航程作為驗(yàn)證樣本，經(jīng)航行狀態(tài)識(shí)別模型提取正常航行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并根據(jù)各主成分系數(shù)計(jì)算得出5項(xiàng)主成分參數(shù)，輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可得出對(duì)應(yīng)的理論油耗值，結(jié)果如圖5所示。

由于主機(jī)燃油流量計(jì)數(shù)器的輸出數(shù)據(jù)精度為0.01 m3，故圖5中的實(shí)際油耗值曲線存在幅值為0.01左右的波動(dòng)，但總體趨勢(shì)與計(jì)算油耗值曲線一致。在第150個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)附近，計(jì)算油耗值出現(xiàn)了小幅降低，船舶的曲軸扭矩和功率分別在1 620 kN·m和9 600 kW左右波動(dòng)，略低于整體平均水平1 673 kN·m和10 022 kW，而實(shí)際油耗值也出現(xiàn)了降低現(xiàn)象，可見計(jì)算結(jié)果與實(shí)際運(yùn)行情況相符。在第500個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)附近，實(shí)際油耗值出現(xiàn)了異常高峰點(diǎn)，經(jīng)查為傳感器的暫時(shí)故障所致，而其他數(shù)據(jù)點(diǎn)的傳感器工作正常。由圖5可知，主機(jī)油耗模型的總體平均相對(duì)誤差為3.47%，且未產(chǎn)生明顯的過(guò)擬合現(xiàn)象。

將實(shí)際油耗值和計(jì)算油耗值進(jìn)行對(duì)比，以殘差形式體現(xiàn)主機(jī)的能效狀態(tài)，如圖6所示。

由圖6可知，在該段航程內(nèi)的各項(xiàng)工況下，主機(jī)的性能特征與良好能效狀態(tài)相吻合，即主機(jī)能效狀態(tài)正常。同時(shí)，由于主機(jī)燃油流量計(jì)數(shù)器的輸出數(shù)據(jù)精度為0.01 m3，故大部分樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的耗油量殘差都在-0.01～0.01范圍內(nèi)波動(dòng)。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文結(jié)合實(shí)船航行數(shù)據(jù)，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立了船舶航行狀態(tài)識(shí)別模型，可以有效識(shí)別船舶的5種航行狀態(tài)，其準(zhǔn)確率達(dá)98.05%。同時(shí)，依據(jù)船舶和主機(jī)的10個(gè)運(yùn)行參數(shù)與主機(jī)燃油消耗量之間的關(guān)系，采用主成分分析法降低了各個(gè)變量之間的關(guān)聯(lián)性和復(fù)雜性，并運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建了船舶主機(jī)正常值油耗模型，其總體平均相對(duì)誤差為3.47%。通過(guò)綜合運(yùn)用這2種模型，可以對(duì)正常航行狀態(tài)下的主機(jī)實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，可為智能船舶的能效管理提供參考。