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一种船用柴油机燃油管理控制系统

阅读：416发布：2022-10-01

专利汇可以提供一种船用柴油机燃油管理控制系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及一种船用柴油机燃油管理控制系统，包括数据存储单元、数据处理单元、输入单元、输出单元、人机单元、通信单元、风速风向仪、流向流速仪，利用智能算法对船舶的包括船体外形数据、货物运载重量、航向、航速、风速、风向、洋流流向、洋流流速、发动机状况、位置的大量历史数据进行处理，获得航速-燃油消耗率模型，并将实时实地获取的以及网络上获取的预报的航向、风速、风向、航速、航向数据输入所述航速-燃油消耗率模型中，得到当前位置以及前方航线上各个位置处的航速-燃油消耗率曲线，在满足航期要求的条件下，在满足燃油消耗总量最低的情况下，得到各个位置处的推荐航速，以此达到降低燃油消耗、降低污染排放、降低运营成本的效果。，下面是一种船用柴油机燃油管理控制系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种船用柴油机燃油管理控制系统，包括：数据存储单元，存储有该船舶之前航行中的历史数据，包括船体外形数据、货物运载重量、航向、航速、风速、风向、洋流流向、洋流流速、发动机状况、位置数据；还存储有航速-燃油消耗率模型，该模型以船体外形数据、货物运载重量、航向、航速、风速、风向、洋流流向、洋流流速、发动机状况作为输入量，以航速与燃油消耗率的关系为输出量，基于大数据分析，得到在船体外形数据、货物运载重量、航向、风速、风向、洋流流向、洋流流速、发动机状况影响下的航速-燃油消耗率曲线；
数据处理单元，其用于对接收到的数据进行运算和处理，数据处理单元连接数据存储单元；
输入单元，接收数据并传送至数据处理单元；
输出单元，连接数据处理单元，接收数据处理单元输出的数据，并将输出的数据传送出去；
人机单元，连接到输入单元，用于人机交互，所述人机单元包括输入部分和显示部分；
其特征在于，所述船用柴油机燃油管理控制系统还包括风向风速仪和流速流向仪，所述风向风速仪和流速流向仪连接到数据处理单元，所述风向风速仪和流速流向仪安装在船体上，用以实时监测船舶所在位置处风的风向、风速以及洋流的流向、流速；
所述船用柴油机燃油管理控制系统还包括通信单元，所述通信单元与网络、数据处理单元相连，从网络上获取前方航线上未来经过时的相关气象预报信息，并将上述气象预报信息传递至数据处理单元；
航速-燃油消耗率模型由以下方法获得：
1.1对船体外形数据、货物运载重量、航向、航速、风速、风向、洋流流向、洋流流速、发动机状况、位置的历史数据进行预处理，该预处理按照公式：
其中，A表示处理后的历史数据，A’表示处理前的历史数据，表示历史数据均值，Amax表示历史数据最大值，Amin表示历史数据最小值；
1.2构造航速-燃油消耗率模型。
构建神经网络模型，设置输入层、隐藏层和输出层，输入层与隐藏层、隐藏层之间、隐藏层与输出层之间的激活函数采用sigmoid函数；其中损失函数采用以下公式：
其中，u表示迭代次数，v表示输出向量维度，bi,j表示真实的训练数据，bi,j'表示训练数据的预估值；
之后将训练数据分成多组，采用随机梯度下降算法更新航速-燃油消耗率中的参数，参数更新公式为：
ni＝ni-1-pz
其中，ni-1表示上一组数据训练完成后的目标参数，ni表示本组训练数据完成后的目标参数，p表示学习比率，z表示下降梯度；
不断进行不同组训练数据的更新，直到误差值低于预设误差值，训练结束，保存最终参数，得到训练完成的航速-燃油消耗率模型；
1.3对得到的航速-燃油消耗率模型进行测试，如果得到的误差在允许范围内，则训练完成，如果没有，则返回步骤1.2重新训练，直到达到停止条件；
将风向风速仪和流速流向仪获取所在位置处的数据以及航向数据传送至数据处理单元，数据处理单元将实时实地获取的航向、风向、风速、流向、流速输入到航速-燃油消耗率模型中，获取所在位置处的航速-燃油消耗率曲线；同时利用网络上获取的前方航线上未来船舶经过时各个位置处的气象预报信息，将其输入航速-燃油消耗率模型中，获得前方航线上各个位置处的航速-燃油消耗率曲线；
在满足规定航期内达到目的地的条件下，对前方航线上各个位置处的航速进行分析和优化，得到各个位置处的推荐航速，使得燃油消耗总量最少。
2.根据权利要求1所述的船用柴油机燃油管理控制系统，其特征在于，所述的船用柴油机燃油管理控制系统采用计算机系统，数据存储单元为计算机系统中的存储器，数据处理单元为计算机系统中的处理器。
3.根据权利要求1所述的船用柴油机燃油管理控制系统，其特征在于，采用基于大数据的算法，建立所述航速-燃油消耗率模型；所述算法包括但不限于支持向量机算法、贝叶斯优化算法、人工神经网络算法。
4.根据权利要求1或2所述的船用柴油机燃油管理控制系统，其特征在于，所述数据处理单元能够读取所述数据存储单元中的数据，也能够像所述数据存储单元中写入数据。
5.根据权利要求1所述的船用柴油机燃油管理控制系统，其特征在于，在航行开始前，向所述航速-燃油消耗率模型中输入此次航行的船体外形数据、货物运载重量以及发动机状况，完成对航速-燃油消耗率模型的初始化。
6.根据权利要求1所述的船用柴油机燃油管理控制系统，其特征在于，所述通信单元能够连接移动数据网络和卫星通信网络。
7.根据权利要求1至3中任一项所述的船用柴油机燃油管理控制系统，其特征在于，所述人机单元的所述输入部分包括键盘、鼠标、触摸屏中的至少一种，所述人机单元的所述输出部分包括显示屏。
8.根据权利要求1所述的船用柴油机燃油管理控制系统，其特征在于，当无法从网络获取前方航线上某位置处的气象预报信息时，则采用其相邻位置处的气象预报信息。
9.根据权利要求6所述的船用柴油机燃油管理控制系统，其特征在于，当船舶在近海航行时，所述通信单元连接至移动数据网络；当船舶在远海航行时，如无移动数据网络，所述通信单元连接至卫星通信网络。
10.根据权利要求1所述的船用柴油机燃油管理控制系统，其特征在于，对于经过位置处实时获取的风向、风速、洋流流向、洋流流速的数据，将其作为之前预估的航速-燃油消耗率曲线的校正数据，对该位置处的航速-燃油消耗率曲线进行修正。

说明书全文

一种船用柴油机燃油管理控制系统

技术领域

[0001] 本发明涉及船舶动力装置控制领域，尤其涉及一种船舶用柴油机的燃油管理控制系统。

背景技术

[0002] 随着全球化和国际贸易的日益发展，货物在全球各个国家和地区之间的运输量越来越多，对于货物运输的需求也越来越大。而船舶运输依靠其运量大、运输距离远、成本低的优点，已经成为国际贸易运输中最主要的运输方式，在国际贸易的货物运输中占有非常重要的地位。

[0003] 而现在船舶用发动机主要有燃气轮机、蒸汽轮机以及柴油机。其中柴油机具有热效率高、经济性好、启动容易、对各类船舶有很强的适应性等优点，因而目前商船主要选用柴油机作为发动机。在国际物流运输中，商用船舶主要使用柴油机作为动力来源，由于船舶运载量大、航行距离远，因而在运输过程中需要耗费大量的燃油，据统计，船用燃料油消耗占全球燃料油消耗总量的35％以上。燃油成本在船舶运营总成本中占据相当大的比重，并且随着原油价格的不断上升，燃油成本的压力越来越大。更为严重的是，当船舶进入排放控制区内，需要更换价格更高的低硫油以应对严格的排放要求，这无疑更增大了燃油的成本。

[0004] 合理的管理和规划运输过程中的燃油的使用，提高燃油效率，降低燃油消耗，这对降低船舶运营成本、降低污染的排放有重大的意义。而目前并没有科学、完善、有效的船舶用柴油机燃油管理系统，来对柴油机在运输过程中使用的燃油进行有效的规划和管理。

发明内容

[0005] 为解决上述技术问题，本发明提出一种船用柴油机燃油管理控制系统，其基于船舶在之前使用过程中大量的历史数据，采用大数据分析和处理方法，建立燃油消耗率与其他变量之间的模型，获取的运行中的数据和物理量，通过模型给出最佳燃油消耗率的航行建议，从而解决了现有技术中存在的上述问题。

[0006] 一种船用柴油机燃油管理控制系统，包括：

[0007] 数据存储单元，存储有该船舶之前航行中的历史数据，包括船体外形数据、货物运载重量、航向、航速、风速、风向、洋流流向、洋流流速、发动机状况、位置数据；还存储有航速-燃油消耗率模型，该模型以船体外形数据、货物运载重量、航向、航速、风速、风向、洋流流向、洋流流速、发动机状况作为输入量，基于大数据分析，得到航速与柴油机燃油消耗率之间在船体外形数据、货物运载重量、航向、风速、风向、洋流流向、洋流流速、发动机状况的影响下的对应关系；

[0008] 数据处理单元，其用于对接收到的数据进行运算和处理；

[0009] 输入单元，接收相关数据，并将数据传送至数据处理单元；

[0010] 输出单元，接收数据处理单元输出的数据，并将输出的数据传送出去；

[0011] 人机单元，用于人机交互，其包括输入部分和显示部分；输入部分用于操作员输入目标航线、航程、燃油量、航期等数据，以及显示部分用于显示输出结果，比如当前燃油消耗率、建议燃油消耗率、剩余燃油量、剩余航期、剩余航程等，所述人机单元与输入单元相连。

[0012] 所述船用柴油机燃油管理控制系统还包括风向风速仪、用于洋流的流速流向仪，所述风向风速仪和流速流向仪安装在船体上，用以实时监测船舶所在位置处的风向、风速以及洋流的流向、流速。

[0013] 所述船用柴油机燃油管理控制系统还包括通信单元，所述通信单元与网络相连，获取前方航线上的相关气象预报信息。所述通信单元与所述数据处理单元连接，并将获取到的相关数据传送至所述数据处理单元。

[0014] 所述航速-燃油消耗率模型基于船舶的历史数据，采用基于大数据的支持向量机算法、贝叶斯优化算法、人工神经网络算法等，对船舶存储的关于船体外形数据、货物运载重量、航向、航速、风速、风向、洋流流向、洋流流速、发动机状况、位置的大量数据进行分析，建立在上述多个因素影响下的关于航速与燃油消耗率之间关系的航速-燃油消耗率模型。将实时获取的上述变量的数据输入所述航速-燃油消耗率模型，进而得到当前状况下航速与燃油消耗率之间的曲线。

[0015] 进一步地，船舶通过自身所携带的风向风速仪测量所在位置处的风速和风向，通过自身携带的流速流向仪测量所在位置处的洋流的流速和流向，将上述实时获取的数据输入所述航速-燃油消耗率模型中，得到实时的航速与燃油消耗率之间的关系，能够实时地计算得知当前的最佳航速。

[0016] 同时，通信单元与网络相连，获取航线上经过位置处相对应的未来的气象信息，并将所述气象信息传送到所述数据处理单元，将其作为实时变量输入所述航速-燃油消耗率模型，得到预估在所述的相应位置处的航速与燃油消耗率的曲线。由此，可以得到剩余航线下各个位置处的航速-燃油消耗率曲线。

[0017] 进一步地，对于经过位置处实时获取的风向、风速、洋流流向、洋流流速的数据，将其作为预估的航速-燃油消耗率曲线的校正数据，对该位置处的航速-燃油消耗率曲线进行修正。

[0018] 在得到上述的剩余航线下各个位置处的航速-燃油消耗率曲线后，在满足要求的航期内到达目的港口的条件下，采用智能算法，对剩余航线下各个位置处的航速进行计算，优化处理，在各个位置处采用相应地的最佳航速，进而达到最佳、最少的燃油消耗总量，以此达到降低燃油消耗的目的。

[0019] 实施本发明，具有如下有益效果：本发明基于船舶历史的船体外形数据、货物运载重量、航向、航速、风速、风向、洋流流向、洋流流速、发动机状况、位置的大数据，采用支持向量机算法，得到在上述因素影响下的航速与燃油消耗率之间的关系曲线；然后基于实时获取所在位置处的风向、风速、洋流流向、洋流流速、航向等数据，以及从网络上获取剩余航线中各个位置处的未来相应时间的气象预报数据，综合得到剩余航线上各个位置处的航速-燃油消耗率曲线。基于剩余航线上各个位置处的航速-燃油消耗率曲线，获得在满足航期要求的前提下，各个位置处的最佳航速，进而达到最佳、最少的燃油消耗总量，以此达到降低燃油消耗、降低成本、减少排放、提高效率的效果。附图说明

[0020] 为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

[0021] 图1是本发明的船用柴油机燃油管理控制系统的结构框架图。

具体实施方式

[0022] 下面将结合本发明实施例中的附图，对发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0023] 如图1所示，本发明的船用柴油机燃油管理控制系统，具体地构建为一个存储量高性能计算机系统，该计算机系统包括数据存储单元、数据处理单元、输入单元、输出单元、人机单元、通信单元、风速风向仪、洋流流向流速仪。其中：数据存储单元，具体为计算机中的存储器，存储有该船舶之前航行中的历史数据，包括船体外形数据、货物运载重量、航向、航速、风速、风向、洋流流向、洋流流速、发动机状况、位置数据。上述历史数据以时间为基准参数，每个时间点都包括有上述参数的一组数据，形成一个庞大的数据库。数据存储单元不但存储有过往的历史数据，还将当前的上述相关数据也按照时间为基准参数分组，存入上述数据库。

[0024] 所述的数据存储单元还存储有航速-燃油消耗率模型，该航速-燃油消耗率模型是关于在上述的多种因素影响下航速与燃油消耗率的关系模型，是为了求得航速与燃油消耗率的关系曲线。

[0025] 该航速-燃油消耗率模型的输入量包括船体外形数据、货物运载重量、航向、航速、风速、风向、洋流流向、洋流流速、发动机状况、位置。

[0026] 船体外形数据包括船的外形结构、形状、参数，以及在不同的载货堆叠方式下的外形参数。其中也要将船舶的吃水深度考虑在内，因为在不同载重量的情况下，货物的重量必然影响船舶的吃水深度，影响船体的外形，同时也会船舶在航行中的水流阻力产生影响；而货物在船体上的安放方式，也会对船舶的外形造成影响，进而会对船舶的风阻状况造成影响。

[0027] 而船舶在航线上航行时，此时风以及洋流对船舶的影响必须要参考船舶的航向，风和洋流既可能是正向的动力条件，也可能是负向的阻力条件，这取决于风或洋流与航线之间的向量关系。当航向与风向或洋流流向的夹角成锐角时，此时风或洋流则会对船舶产生正向的动力影响，其会对船舶的运行产生至少部分的助推力，这会节省船舶的动力，降低船舶的燃油消耗。而当航向与风向或洋流流向的夹角为钝角时，此时风或洋流则会对船舶产生负向的阻力影响，船舶需要克服风或洋流的阻力运行，船舶需要输出更大的功率前进，因而增大了船舶的动力消耗，也即增大了船舶的燃油消耗。而当航向与风向或洋流流向的夹角为直角时，此时船舶需要输出动力克服垂向的风或洋流的力，也即船舶仍然需要增大其动力输出，增加燃油消耗量。因此，当风或洋流与航线成锐角时，此时船舶受到风或洋流的助推作用，能够降低船舶的燃油消耗；而当风或洋流与航线成直接或钝角时，此时船舶受到风或洋流的阻力作用，船舶需要输出更大的动力，这就增加了船舶的燃油消耗。

[0028] 另外，作为发动机的柴油机的状况同样会影响动力的输出和燃油消耗。柴油机经过运行之后，其运行状况多种多样，同样会受到内部部件以及相关系统等各种因素的影响，例如冷却系统有故障限制其功率及动力的输出，内部气缸磨损老化造成其最大输出功率降低等。

[0029] 众所周知，虽然气象的变化可以预测，其往往与实际的气象状况有或多或少的不同，但是海上的气象以及洋流的变化具有一定的周期性和可预测性，其形成有大致上既定的环流，因而，在不同位置处，其受到这样环流的影响也具有一定的相关性和可预测性。

[0030] 所述的航速-燃油消耗率模型采用基于大数据的智能算法，包括但不限于支持向量机算法、贝叶斯优化算法或人工神经网络算法。通过对输入的上述参数进行分类、优化和分析，得到航速与燃油消耗率在上述多种变量影响下的关系曲线，也即该航速-燃油消耗率模型的输出量为航速-燃油消耗率曲线。

[0031] 人机单元也就是人机交互的部件，具体地包括键盘、鼠标、触摸屏等，其作用是向使用者提供输入参数和数据的手段，使得使用者能够将相关数据和参数输入到该船用柴油机燃油管理控制系统中。操作员通过人机单元输入此次航行的目标航线、航程、燃油量、航期等数据；同时该人机单元还包括显示装置，用以显示相关的输出结果，比如当前航速、当前燃油消耗率、建议航速、建议燃油消耗率、剩余燃油量、剩余航期、剩余航程等。

[0032] 输入单元则作为数据处理单元的数据输入接口，所述输入单元与所述人机单元、数据处理单元相连，输入单元接收人机单元输入的数据，并将该数据传送至数据处理单元。

[0033] 输出单元，其作为数据处理单元的数据输出接口，所述输出单元与所述人机单元、所述数据处理单元相连，并将数据处理单元输出的数据通过该输出单元发送给人机单元，用以显示相关信息。

[0034] 还包括通信单元，该通信单元与数据处理单元相连，同时该通信单元与网络相连，获取航线上各个位置处的气象预报信息。当船舶在近海航行时，通信单元能够接收到陆地上的移动数据信号，则通信单元通过该移动数据网络连接到网络，获取航线上各个位置处的气象预报信息。而当船舶航行在远洋、远离陆地时，其无法获取近岸的移动数据信号，该通信单元则通过卫星通信连接到网络，用以获取航线上各个位置处的气象预报信息。通信单元获取气象预报信息后，将该气象预报信息传送至数据处理单元。

[0035] 还包括有风向风速仪和洋流流速流向仪，所述风向风速仪和流速流向仪都连接至数据处理单元。所述风速风向仪和用于测量洋流的流速流向仪都安装在船体上，用以实时监测船舶所在位置处的风向、风速以及洋流的流向、流速，并将获取的相关数据传送至数据处理单元。

[0036] 该船用柴油机燃油管理控制系统建立航速-燃油消耗率模型，基于船舶的庞大的历史数据，采用智能算法，包括但不限于支持向量机算法、贝叶斯优化算法或人工神经网络算法，通过对输入模型的船体外形数据、货物运载重量、航向、航速、风速、风向、洋流流向、洋流流速、发动机状况、位置的大量数据进行分类、优化和分析，得到航速与燃油消耗率在上述多种变量影响下的关系曲线，也即该航速-燃油消耗率模型的输出量为航速-燃油消耗率曲线。

[0037] 其中，航速-燃油消耗率模型由以下方法获得：

[0038] 1.对船体外形数据、货物运载重量、航向、航速、风速、风向、洋流流向、洋流流速、发动机状况、位置的历史数据进行预处理，该预处理按照公式：

[0039]

[0040] 其中，A表示处理后的历史数据，A’表示处理前的历史数据，表示历史数据均值，Amax表示历史数据最大值，Amin表示历史数据最小值。

[0041] 2.构造航速-燃油消耗率模型。

[0042] 构建神经网络模型，其中损失函数采用以下公式：

[0043]

[0044] 其中，u表示迭代次数，v表示输出向量维度，bi,j表示真实的训练数据，bi,j'表示训练数据的预估值；

[0045] 之后将训练数据分成多组，采用随机梯度下降算法更新航速-燃油消耗率中的参数，参数更新公式为：

[0046] ni＝ni-1-pz

[0047] 其中，ni-1表示上一组数据训练完成后的目标参数，ni表示本组训练数据完成后的目标参数，p表示学习比率，z表示下降梯度；

[0048] 不断进行不同组训练数据的更新，直到误差值低于预设误差值，训练结束，保存最终参数，得到训练完成的航速-燃油消耗率模型。

[0049] 3.对得到的航速-燃油消耗率模型进行测试，如果得到的误差在允许范围内，则训练完成，如果没有，则返回步骤1.2重新训练，直到达到停止条件。

[0050] 然后实时获取船舶的航向、风速、风向、流速、流向的数据，以及从网络上获取的剩余航线上各个位置处未来经过时的气象信息，将这些数据输入航速-燃油消耗率模型，获取剩余航线上各个位置处的航速-燃油消耗率曲线。由于船舶要满足在规定航期内达到目的港口的要求，因而在满足航期的条件下，基于得到的剩余航线上各个位置处的航速-燃油消耗率曲线，对剩余航线下的各个位置处航速进行计算、优化处理，在各个位置处采用相应地的最佳航速，进而达到最佳、最少的燃油消耗总量，以此达到降低燃油消耗的目的。

[0051] 进一步地，对于经过位置处实时获取的风向、风速、洋流流向、洋流流速的数据，将其作为之前基于气象预报信息预估的航速-燃油消耗率曲线的校正数据，对该位置处的航速-燃油消耗率曲线进行修正。

[0052] 通过本发明的船用柴油机燃油管理控制系统，能够获得在满足航期要求的前提下，各个位置处的最佳航速，进而达到最佳、最少的燃油消耗总量，以此达到降低燃油消耗、降低成本、减少排放、提高效率的效果。

[0053] 以上所揭露的仅为本发明的几个较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

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