基于縱傾優(yōu)化的船舶航行節(jié)能控制系統(tǒng)

許宇彤

基于縱傾優(yōu)化的船舶航行節(jié)能控制系統(tǒng)

許宇彤

（武漢理工大學(xué) 信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430070）

近年來，隨著計算機(jī)技術(shù)與通信技術(shù)的快速發(fā)展，其在航運(yùn)業(yè)的應(yīng)用也越來越廣泛。船舶往往在一定航區(qū)一定航線內(nèi)運(yùn)營工作，所以可通過收集船舶運(yùn)行時的各種參數(shù)，如主輔機(jī)燃油消耗、滑油消耗、航速、船位、吃水以及航行軌跡等，分析航行狀況。在此基礎(chǔ)上，通過配載調(diào)節(jié)改善船舶的縱傾，減小船舶阻力，降低燃油消耗；另一方面在船舶航行過程中，根據(jù)以往的運(yùn)行參數(shù)和海況智能計算自動調(diào)節(jié)船舶主機(jī)，找到適合當(dāng)時海況條件下的經(jīng)濟(jì)航速，以達(dá)到減少主機(jī)油耗目的。針對上述需求，提出了一種基于縱傾優(yōu)化的船舶航行節(jié)能控制系統(tǒng)。

縱傾優(yōu)化；機(jī)器學(xué)習(xí)；智能配載；節(jié)能減排

1 引言

航運(yùn)業(yè)帶給人們大量便利的同時也造成了廢氣的大量排放和能源的日益枯竭。據(jù)IMO（International Maritime Organization，國際海事組織）統(tǒng)計，截至目前，海上運(yùn)輸排出的溫室氣體占全球CO2總排放量的3%。燃油消耗高達(dá)營運(yùn)船舶成本的50%～60%，環(huán)境問題導(dǎo)致船用油料成本在航運(yùn)市場相對低迷的情況下依然波動上行，給航運(yùn)業(yè)帶來巨大的挑戰(zhàn)，提高船舶營運(yùn)能效水平勢在必行。目前對于已經(jīng)運(yùn)營的船舶，IMO船舶能效管理計劃給出了以下幾種節(jié)能方法：保持船體和螺旋槳完整避免損傷、使用較低的經(jīng)濟(jì)航速、調(diào)節(jié)主機(jī)和螺旋槳、以最佳縱傾角度航行等，并將船舶縱傾優(yōu)化作為最有效的船舶節(jié)能方式。

本文提出的節(jié)能系統(tǒng)具有以下技術(shù)優(yōu)點：相對于氣泡減阻、生物材料減阻、主機(jī)熱經(jīng)濟(jì)分析等節(jié)能減排措施，本技術(shù)通過調(diào)節(jié)船舶縱傾降低船舶阻力減小燃油消耗，為船舶配載提供指導(dǎo)性意見，對舊船適用性較強(qiáng)，不需要對船舶進(jìn)行大范圍改造，投資成本低。相對于降速航行等節(jié)能減排措施，本技術(shù)能夠結(jié)合航次計劃、燃料消耗、綜合經(jīng)濟(jì)效益分析，根據(jù)收集的數(shù)據(jù)，自動計算油耗并調(diào)節(jié)船舶航速，節(jié)油效果更好。隨著科技的發(fā)展，船舶也變得越來越智能化，結(jié)合智能船舶技術(shù)，本技術(shù)可以為船舶無人化提供技術(shù)基礎(chǔ)。

2 系統(tǒng)設(shè)計

經(jīng)過理論分析，船舶航行時，在一定的吃水深度下，不同的航速對應(yīng)一個最優(yōu)的縱傾值。在該縱傾值下航行，船舶有最小的航行阻力，因而有最小的油耗和排放量。本控制系統(tǒng)的核心是通過記錄航行數(shù)據(jù)進(jìn)而對其進(jìn)行數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)，得到不同吃水及航速下的最佳縱傾值。把該縱傾值作為優(yōu)化目標(biāo)，通過船舶配載儀系統(tǒng)計算輸出對應(yīng)的配載方案。同時，根據(jù)以往的運(yùn)行參數(shù)和海況智能計算自動調(diào)節(jié)船舶主機(jī)，找到適合當(dāng)時海況條件下的經(jīng)濟(jì)航速，以達(dá)到減少主機(jī)油耗的目的。

航行環(huán)境數(shù)據(jù)包括船舶航行時氣象條件、風(fēng)、浪、經(jīng)緯度等數(shù)據(jù)，船舶航行數(shù)據(jù)包括航速、油耗、燃油溫度、燃油密度、縱傾角、橫傾角、真航向、偏航角、舵角、螺距、吃水、舷高等數(shù)據(jù)。

本技術(shù)提供了一種基于縱傾優(yōu)化的節(jié)能減排控制系統(tǒng)，所屬控制系統(tǒng)包括軟件和硬件系統(tǒng)兩部分。

2.1 硬件系統(tǒng)

集控箱包括 PLC控制器、電源、交換機(jī)、信號隔離器、電源冗余模塊、模擬量輸入模塊、通訊模塊、電源濾波器、相應(yīng)的控制線纜。

控制電腦一共兩臺，安裝在集控室和大副室（備用），配載貨物時，通過智能學(xué)習(xí)以往收集的航行數(shù)據(jù)對貨物配載進(jìn)行優(yōu)化，以船舶航行阻力最小為優(yōu)化目標(biāo)調(diào)節(jié)船舶縱傾；船舶運(yùn)行時，根據(jù)以往的運(yùn)行參數(shù)和海況智能計算并自動調(diào)節(jié)船舶主機(jī)油門，進(jìn)而調(diào)節(jié)船舶航速，找到適合當(dāng)時海況條件下的經(jīng)濟(jì)航速。

不間斷電源（Uninterruptible Power System）停電時，UPS為基于縱傾優(yōu)化的節(jié)能減排控制系統(tǒng)供電不少于 30 min。電源故障、交換機(jī)故障、請求異常、指令異常、共振區(qū)、掃氣壓力、轉(zhuǎn)速超速、配載異常時，報警裝置進(jìn)行聲光報警。

2.2 軟件系統(tǒng)

2.2.1 配載系統(tǒng)

航次信息輸入/顯示模塊顯示船舶基本參數(shù)、水域選擇、港口信息、航區(qū)及載重線、航行狀態(tài)、使用人信息。裝載信息顯示模塊顯示配載詳細(xì)信息，如壓載水艙、貨艙等載重信息。穩(wěn)性計算與衡準(zhǔn)模塊顯示浮態(tài)參數(shù)、穩(wěn)性衡準(zhǔn)參數(shù)以及穩(wěn)性力臂表。

破艙穩(wěn)性計算機(jī)衡準(zhǔn)模塊負(fù)責(zé)破損組合計算及衡準(zhǔn)、破損艙室設(shè)置及顯示、破損艙室進(jìn)水計算及衡準(zhǔn)。強(qiáng)度計算與校核模塊包括剪力與彎矩總結(jié)表以及校核結(jié)果顯示、最大靜水剪力/彎矩?？v傾優(yōu)化計算模塊：基于優(yōu)化算法計算設(shè)定縱傾值下的配載方案，且該方案滿足船舶穩(wěn)性及強(qiáng)度要求。

綜合報告輸出模塊輸出配載計算報告。

2.2.2 船舶航行控制系統(tǒng)

信息顯示模塊：可以在海圖上顯示船位、航速、航向、航行記錄、報警記錄等，主要通過電子海圖模塊化操作，向操作人員顯示船舶航行經(jīng)過的某一海域的地理環(huán)境以及風(fēng)、浪、洋流信息，據(jù)此信息來設(shè)計航線。

航線設(shè)計模塊：根據(jù)具體的船運(yùn)航行計劃，以電子海圖為基礎(chǔ)，為船舶安全航行提供航線設(shè)計。

船舶燃油消耗模塊：收集船舶航行過程中的主輔機(jī)燃油消耗及滑油消耗。

航行信息模塊：航行過程中收集船舶航行海域的風(fēng)、浪、洋流等數(shù)據(jù)。

航速優(yōu)化模塊：根據(jù)航次任務(wù)，結(jié)合風(fēng)向、風(fēng)力和潮汐等水文及天氣狀況，同時考慮目的港的作業(yè)情況和港口費(fèi)用等因素，以船舶利潤最大或油耗最低為目標(biāo)，進(jìn)行航速優(yōu)化。

操作指令下達(dá)模塊：根據(jù)航速優(yōu)化模塊計算所得的結(jié)果將指令發(fā)送到集控箱，自動調(diào)節(jié)船舶航速，遇到特殊情況時，船員可以停止航速自動調(diào)節(jié)，進(jìn)入手動駕駛。

3 軟件算法介紹

3.1 自學(xué)習(xí)系統(tǒng)實現(xiàn)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法）

需根據(jù)當(dāng)前季節(jié)、當(dāng)前航線下的油耗最低對應(yīng)的傾角來進(jìn)行貨物的裝配優(yōu)化，因此需要使用自學(xué)習(xí)算法對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并且預(yù)測，在此使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。本系統(tǒng)基于每次對船舶的縱傾角度和對應(yīng)的船舶油耗等參數(shù)，設(shè)計了一個用于預(yù)測不同季節(jié)、不同航線、不同吃水和航速下的船舶縱傾角度對應(yīng)船舶油耗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。船舶第一次在固定航線運(yùn)行時，需要多次調(diào)整角度，采集船舶縱傾角、船速和油耗數(shù)據(jù)，作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。采集到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)后需將數(shù)據(jù)制作成數(shù)據(jù)集，喂入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，就可以得到一個可以預(yù)測船舶油耗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這也是一種曲線擬合。曲線上的最低點即油耗的最低點，其對應(yīng)的角度也就是縱傾角度所要調(diào)節(jié)的角度。在后面幾次航行時，在這個油耗最低的傾角處進(jìn)行微調(diào)并記錄，將這部分?jǐn)?shù)據(jù)再次喂入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。經(jīng)過不斷學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對不同時間、吃水、航速、固定航線下的傾角預(yù)測更為準(zhǔn)確。

通過自學(xué)獲得一個預(yù)測船舶油耗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，需要在一定的角度限制范圍內(nèi)找到油耗的最低點，這個問題可以使用智能優(yōu)化算法解決。在此使用模擬退火算法，模擬退火算法是一種通用概率演算法，用來在一個大的搜尋空間內(nèi)找尋命題的最優(yōu)解，模擬退火在大數(shù)據(jù)和多目標(biāo)規(guī)劃問題中有較快的速度且實現(xiàn)較為簡單。在模擬退火中，將油耗作為目標(biāo)函數(shù)，人為設(shè)置較大的退火擾動次數(shù)、較低的溫度下降速率、較低的結(jié)束溫度，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測作為新解的產(chǎn)生、確定接受新解的準(zhǔn)則。在多次模擬退火迭代之后就可以獲得當(dāng)前傾角范圍內(nèi)的油耗最低所對應(yīng)的最優(yōu)縱傾角度。

3.2 裝載優(yōu)化系統(tǒng)實現(xiàn)（多目標(biāo)遺傳-粒子群算法）

本系統(tǒng)基于最優(yōu)縱傾角的輸入，需要對貨物的裝載進(jìn)行優(yōu)化。通過不同的貨艙內(nèi)的貨物擺放，給船舶設(shè)置一個預(yù)傾斜角度，用于減少航行中船舶傾角調(diào)制次數(shù)。在擺放貨物時還需要滿足多個船舶的約束條件，以避免船舶發(fā)生翻船等問題。因此在裝載優(yōu)化中使用粒子群優(yōu)化算法來實現(xiàn)在多個約束條件下求解船舶的最優(yōu)裝配。

粒子群算法相較于傳統(tǒng)算法，計算速度非?？欤炙阉髂芰σ埠軓?qiáng)；同時粒子群算法對于種群大小不十分敏感，所以初始種群往往設(shè)為500～1 000，不同初值速度影響也不大；粒子群算法適用于連續(xù)函數(shù)極值問題，對于非線性、多峰的問題均有較強(qiáng)的全局搜索能力。粒子群算法通過個體極值和全局極值來更新每個粒子的位置和速度，其狀態(tài)變化方程主要如下：

ij（+1）=ij（）+11［ij（）－

ij（）］+22［j（）－ij（）］ （1）

ij（+1）－ij（t）+ij（+1） （2）

式（1）（2）中：ij為粒子的速度；為慣性權(quán)重；1、2為學(xué)習(xí)因子；1、2為［0，1］范圍內(nèi)的均勻隨機(jī)數(shù)；為粒子的個體極值；ij為粒子的位置；為粒子群的全局極值。粒子ij的多個維度可以對應(yīng)多個約束量。

除此之外，還需要自行定義一個適應(yīng)度函數(shù)Fitness來對每個粒子的適應(yīng)度進(jìn)行評價，以此決定個體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解。

在裝載優(yōu)化系統(tǒng)中，將貨艙貨物作為粒子群中每個粒子的i，將約束條件、船舶傾角要求和對于該貨物裝配評價作為粒子群的評價函數(shù)。設(shè)置多個粒子作為粒子群，用評價函數(shù)計算每個粒子的適應(yīng)度［］，對粒子群進(jìn)行初始化。設(shè)置迭代的輪數(shù)，在每輪迭代中求解每個粒子的適應(yīng)度并與個體極值（）比較，如果［］＞（），則用［］替換掉（）。還要與粒子群的全局極值（）比較，如果［］＞（），則用［］替換掉（）。同時使用公式更新粒子的位置i和速度i。在迭代結(jié)束后，全局最優(yōu)解對應(yīng)最優(yōu)傾角下貨物裝配。

4 具體實施及效果

4.1 實施階段

數(shù)據(jù)采集階段：船舶按照以往狀態(tài)正常運(yùn)行，運(yùn)行過程中適當(dāng)調(diào)節(jié)配載改變船舶的縱傾值，通過傳感器采集船舶航行過程中的主機(jī)轉(zhuǎn)速、燃油流量、對地航速、百海里油耗、航行阻力、吃水、運(yùn)行軌跡等數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行儲存。數(shù)據(jù)儲存分為兩個部分：①實時趨勢數(shù)據(jù)顯示船舶運(yùn)行時運(yùn)行參數(shù)和曲線，包括主機(jī)轉(zhuǎn)速、小時油耗、對地航速、百海里油耗航行阻力、吃水、運(yùn)行軌跡；②歷史趨勢數(shù)據(jù)記錄船舶運(yùn)行參數(shù)和曲線，包括主機(jī)轉(zhuǎn)速、小時油耗、對地航速、百海里油耗和航行阻力、吃水、運(yùn)行軌跡。便于查閱主機(jī)運(yùn)行的參數(shù)和運(yùn)行的趨勢。參與控制的數(shù)據(jù)由PLC控制器執(zhí)行，設(shè)備通電之后執(zhí)行初始化，過程數(shù)據(jù)一般存儲在控制器的靜態(tài)RAM中，例如中間變量、全局變量等。控制器復(fù)位后會自動進(jìn)行初始化。HMI（Human Machine Interface，人機(jī)界面）通過以太網(wǎng)通訊與PLC控制器實時交換過程數(shù)據(jù)。歷史數(shù)據(jù)由HMI單元負(fù)責(zé)存儲，操作員可通過HMI記錄歷史運(yùn)行參數(shù)，如主機(jī)轉(zhuǎn)速、小時油耗、對地航速、百海里油耗、對地滑失率。

機(jī)器學(xué)習(xí)階段：通過之前采集到的數(shù)據(jù)，根據(jù)貨物的配載計劃，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，自動規(guī)劃出幾條可供選擇的路線，船員視天氣情況選擇最佳路線。

智能配載階段：根據(jù)規(guī)劃出來的航線的吃水情況調(diào)節(jié)船舶配載，進(jìn)而優(yōu)化船舶的縱傾狀態(tài)，減小船舶航行阻力，降低油耗。

航行控制階段：船舶在大海上航行，不可避免會受到天氣和潮汐的影響，從而使船舶推進(jìn)效率受到影響，在海況變化過程中，控制系統(tǒng)自動調(diào)節(jié)船舶主機(jī)油門，控制船舶航行的速度，自動尋找適合當(dāng)時海況條件下的經(jīng)濟(jì)航速，對船舶航行進(jìn)行智能控制，以達(dá)到主機(jī)油耗的目的。節(jié)能控制系統(tǒng)工作流程如圖1所示。

4.2 使用效果

根據(jù)文獻(xiàn)[1]研究可知：根據(jù)實船試航報告，14100TEU型船舶在同等工況下，由尾傾改為首傾，理論節(jié)能潛力為11.5%。由于首艘試驗船舶在氣象條件較好的季節(jié)測試，航次總油耗節(jié)能為8.2%。若考慮到實際船舶營運(yùn)中風(fēng)、流、浪等惡劣氣象的影響，保守估計全年平均節(jié)能率可達(dá)到5%以上。根據(jù)中海集運(yùn)兩條航線（AEX7和AMA）運(yùn)營的8艘14100TEU按正常運(yùn)營，并以5%節(jié)能率計算，每年可節(jié)約燃油費(fèi)用1 044萬美元。

據(jù)文獻(xiàn)[2]研究可知，以一艘一月份從東京港前往洛杉磯港的4500TEU集裝箱船為例，僅通過優(yōu)化操縱行為（改向、變速）難以降低油耗，與標(biāo)準(zhǔn)大圓航線相比僅節(jié)約0.2%，但是利用速度優(yōu)化算法結(jié)合航向優(yōu)化可以節(jié)油1.8%。

圖1 節(jié)能控制系統(tǒng)工作流程圖

［1］邱斌彬.船舶縱傾優(yōu)化［J］.中國船檢，2014（2）：70-74.

［2］魏照坤.風(fēng)浪影響下的集裝箱船舶航速優(yōu)化［D］.大連：大連海事大學(xué)，2018.

2095－6835（2020）10－0031－03

U661.3

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2020.10.012

許宇彤（1999—），男，本科在讀，主要從事信息數(shù)據(jù)處理以及自動控制學(xué)習(xí)與研究。

〔編輯：嚴(yán)麗琴〕