基于人工智能的船舶電氣系統設計技術研究

摘要：船舶電氣系統是保障船舶正常運行的重要組成部分，隨著船舶規模的擴大和運營需求的增加，傳統的電氣系統設計面臨著越來越多的挑戰。人工智能技術的興起為解決這些挑戰提供了新的思路，能實現對船舶電氣系統的高效監控、智能診斷與自我修復，優化能源管理，提高安全保障水平，提升船舶電氣系統的整體性能和可靠性。因此，探討了基于人工智能的船舶電氣系統設計技術，分析其在船舶電氣系統中的應用狀況，為船舶電氣系統的發展提供科學的參考和建議。

關鍵詞：人工智能船舶電氣系統智能診斷性能需求

中圖分類號：TP18

DesignTechnologyofShipElectricalSystemBasedonArtificialIntelligence

JUTianhao1WUWei1YUANHuihui1ZHAOYang2

1.WuhanHuahaiGeneralElectricCo.，Ltd.;

2.WuhanHaiwangElectromechanicalEngineeringTechnologyCo.，Ltd.，WuhanCity，HubeiProvince，430205China

Abstract：Theshipelectricalsystemisanimportantcomponenttoensurethenormaloperationofships.Withtheexpansionofshipscaleandtheincreaseinoperationalrequirements，traditionalelectricalsystemdesignisfacingmoreandmorechallenges.TheriseofArtificialIntelligence（AI）technologyprovidesnewideastoaddressthesechallenges，enablingefficientmonitoring，intelligentdiagnosis，andself-healingofshipelectricalsystems，optimizingenergymanagement，improvingsafetyassurancelevels，andenhancingtheoverallperformanceandreliabilityofshipelectricalsystems.Therefore，hispaperdiscussesthedesigntechnologyofshipelectricalsystembasedonAI，analyzesitsapplicationstatusinshipelectricalsystems，providesscientificreferencesandrecommendationsforthedevelopmentofshipelectricalsystems.

KeyWords：AI;Shipelectricalsystem;Intelligentdiagnosis;Performancerequirements

船舶電氣系統是船舶正常運行不可或缺的部分，為船舶上的各種設備提供必要的動力和電源，包括推進系統、照明、導航、通信設備以及生活區域的電力供應等，保障了船舶的基本運行需要，提高了船上人員的工作效率和生活質量。從航行安全方面來說，船舶電氣系統支持著船舶的導航系統、緊急響應系統和安全監控系統等，幫助船舶在復雜的海洋環境中安全航行，及時響應各種緊急情況，保護船舶和船員的安全。因此，設計高效、可靠且智能化的船舶電氣系統對于現代航海事業來說至關重要。

1船舶電氣系統的基本組成

船舶電氣系統是船舶能量管理與分配的關鍵樞紐，確保船舶各電氣設備的正常運行與系統整體的能效優化。基本組成包括發電機組、分配系統、控制系統、保護裝置及用電設備。其中，發電機組通常由柴油發動機驅動的同步發電機構成，負責為船舶提供主要動力與照明所需的電能；分配系統包括母線、斷路器、配電板及變壓器等，實現電能的有效分配與傳輸；控制系統，包括自動化控制設備與儀表，負責監測、調節電氣系統的運行狀態，確保系統穩定性與響應性；保護裝置，如熔斷器、繼電器等，保障系統在過載或故障時能迅速切斷，防止設備損壞與人員傷害；用電設備則涵蓋了船上所有電氣負荷，包括推進系統、照明、通信與導航設備等。

2船舶電氣系統人工智能技術選型

2.1人工智能技術分類

船舶電氣系統的設計和管理中，主要適用的人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技術，包括機器學習、深度學習和神經網絡等。深度學習作為機器學習的一個子集，通過模擬人腦的工作方式，使用多層的神經網絡處理復雜的數據。深度學習在圖像識別、自然語言處理和復雜決策支持系統中表現出色，可應用于船舶電氣系統的視覺監控、自動導航和高級決策制定等方面。神經網絡、卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和循環神經網絡（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是實現深度學習的關鍵架構。CNN可以用于船舶監控系統中的對象識別和分類任務。而RNN擅長處理序列數據，用于能源消耗和系統性能趨勢分析。

2.2硬件和軟件要求

基于選定的人工智能技術，船舶電氣系統的硬件和軟件的要求也有所不同。（1）硬件方面，深度學習和復雜神經網絡模型通常需要高性能的計算資源，包括高速多核（High-SpeedMulti-CoreCentralProcessingUnit，CPU）、大容量（High-CapacityRandomAccessMemory，RAM）以及專業的圖形處理單元（GraphicsProcessingUnit，GPU）或張量處理單元（TPU，TensorProcessingUnit），以支持模型的快速訓練和實時推斷，對較小規模或復雜度較低的機器學習項目，標準的商用硬件通常就足夠了。（2）軟件方面，要選擇合適的開發和運行環境，包括操作系統、編程語言和專用的機器學習或深度學習框架。計算機編程（Python）有著廣泛的庫支持，如符號數學系統（TensorFlow）、人工神經網絡庫（Keras）和機器學習庫（PyTorch），都是開發AI模型的強大工具，還需要數據處理和可視化工具，如數據分析包（Pandas）和2D繪圖庫（Matplotlib），以及為模型部署和集成提供支持的軟件平臺[1]。

3人工智能的船舶電氣系統需求分析

3.1功能需求分析

功能需求定義了船舶電氣系統必須實現的基本功能，對集成人工智能的系統來說，要涵蓋傳統的電氣系統需求，還要包含由AI技術驅動的功能。導航功能需求包括精確的定位和航向控制[2]，自動調整航線以避開障礙物和危險區域。通信功能需求不僅涉及標準的船舶通信系統，如無線電通信和衛星通信，還包括數據交換和實時信息共享的能力，以支持遠程監控和控制[3]。

3.2性能需求分析

性能需求確保系統能執行必要的功能，且在效率、可靠性和功耗方面達到高標準。處理速度方面，系統必須能夠實時處理大量數據，如從傳感器收集的信息，以及執行復雜的決策支持算法，無延遲地響應航行、通信和動力管理等任務的需要。可靠性是另一個關鍵指標，特別是在惡劣的海洋環境下，系統必須能夠持Dz9dBa5wszZ/rJD+J5MQ20Zvfp+F5IaZuYnNxFlvWDo=續穩定運行，抵御物理和網絡安全威脅[4]。功耗需求關注系統的能效，尤其是在能源供應受限的情況下，系統需要采用先進的算法和硬件設計來降低能耗，確保長時間的自主運行。

3.3用戶需求分析

用戶需求聚焦于操作人員和維護人員與系統的互動，旨在提升用戶體驗和系統的易用性。用戶界面（UserInterface，UI）設計需簡潔直觀，提供清晰的信息展示和操作指南，使非專業人員也能輕松掌握管理系統。系統報警功能需精確及時，通過視覺和聲音提示迅速通知操作人員，同時提供初步的問題診斷和解決建議。故障診斷方面，系統應具備自學習和適應的能力，支持遠程訪問和控制功能，使得維護人員能在不同位置對系統進行監控和維護工作。

4基于人工智能的船舶電氣系統集成與測試

船舶電氣系統集成應遵循模塊化設計原則，采用分層架構以促進不同組件之間的高效交互和兼容性，定義清晰的接口和通信協議，實現硬件與軟件之間的無縫集成，利用中間件技術以進一步促進不同技術棧間的集成，確保數據的順暢流動和處理[5]。制訂全面的測試計劃是確保系統可靠性和性能的重要步驟，測試計劃應包括單元測試、集成測試和系統測試等多個層次，單元測試針對系統的最小可測試單元進行驗證，確保每個部件按照預期工作；集成測試則關注不同組件間的交互和數據交換是否正確無誤。

5人工智能技術在船舶電氣系統設計中的實現

5.1數據收集與處理

船舶電氣系統設計中，人工智能技術的融入提高了系統的智能化水平，其中，傳感器布置與數據采集系統的設計是基礎環節，布局如溫度、壓力、流量和電流傳感器，實現對船舶電氣系統關鍵參數的實時監控，收集的大量數據經過高效的數據采集系統匯聚，為后續的數據處理與分析奠定基礎。數據預處理與清洗步驟對于確保數據質量至關重要，剔除異常值、填補缺失值、數據歸一化等方法，優化數據質量，為機器學習模型的訓練提供準確、干凈的數據基礎，特征工程在AI的應用中起到橋梁的作用，從原始數據中提煉出對預測模型最有用的信息，提高了模型的學習效率，提升預測的準確度。

5.2智能診斷

船舶電氣系統的設計和管理中，異常檢測與預警機制采用復雜的數據分析和機器學習算法，如異常檢測算法、聚類分析和神經網絡等，從歷史數據中學習并識別正常與異常狀態之間的差異，實現早期故障預警，提前采取措施，避免潛在的故障發展成為嚴重問題。故障診斷與自我修復技術進一步提升了船舶電氣系統的智能化水平[12]。利用深度學習、專家系統和模糊邏輯等技術，對故障原因進行深入分析和診斷，實現故障的快速定位和分類，結合自適應控制和機器學習策略，系統能夠根據故障診斷結果自動調整運行參數或啟動備用系統，實現故障的自我修復和系統的自我恢復功能，保障船舶電氣系統的連續可靠運行。

5.3能源管理與優化

能源消耗模式分析是對船舶運行中各電氣設備的能耗數據進行收集與分析，識別能源使用的關鍵影響因素，為能效提升提供數據支撐，通過預測算法和優化模型，如遺傳算3hnB+GYVN+xMfU8ktu79FA==法、粒子群優化等，實現能源使用的最優分配與調度，旨在降低能耗同時保障船舶系統的高效運行。

5.4安全性設計

船舶電氣系統架構設計中，安全性設計是核心要素，保護系統免受內外部威脅，確保數據的完整性、保密性和可用性，保障物理設備和船員的安全。從數據安全的角度考慮，應用端到端加密（End-to-EndEncryption，E2EE）技術是保護傳輸過程中數據不被第三方截取的重要手段，實施嚴格的訪問控制和身份驗證機制，確保只有授權用戶才能訪問系統數據和功能，防止未經授權的訪問和數據泄露。針對物理安全，必須考慮到船舶環境的特殊性，采取措施保護硬件設備免受物理損害，如水、火災、電磁干擾等，在設計時選用耐用的材料、采取適當的防護措施，以及布置傳感器監測環境變化，預防可能的物理安全問題。

6結語

綜上所述，基于人工智能的船舶電氣系統設計技術代表了航運業技術創新的最新趨勢，集成先進的AI算法和技術，為船舶電氣系統的設計與運營提供了全新的解決方案。本文通過對AI技術在船舶電氣系統設計中的應用進行全面分析，明確了其在提升系統性能、增強能效管理、優化安全保護等方面的顯著優勢。然而，要充分發揮AI技術在船舶電氣系統設計中的潛力，還需克服數據收集與處理的難題、提高AI模型的準確性和透明度、加強跨學科技術的融合等挑戰。隨著AI技術的不斷進步和航運業對智能化、自動化需求的不斷提升，基于AI的船舶電氣系統設計將會得到更廣泛的應用，為航運業的可持續發展提供技術支持。

參考文獻

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[3] 于永安.船舶電力系統中的智能繼電保護裝置軟件與硬件開發[J].艦船科學技術，2023，45（21）：158-161.

[4] 彭鳳健，牟龍華，方重凱，等.基于LSTM-FCN神經網絡的船舶電力系統故障識別方法[J].船電技術，2023，43（10）：67-73.

[5] 蔡佳慧.混合動力船舶直流組網變頻控制配電系統測試流程分析[J].海峽科學，2023（11）：37-42.