一种船舶主机燃烧室健康状态评估方法及系统与流程

本发明涉及船舶主机燃烧室健康状态评估，具体涉及一种数据驱动的船舶主机燃烧室健康状态评估方法及系统。

背景技术：

1、随着数字化、智能化的快速发展，实现船舶主机关键设备的健康评估成为可能。在过往的研究中，很多学者采用不同研究方法来评估船舶主机关键设备的健康状态，常用的方法需要大量的健康设备物理模型和经验数据，制造成本高、耗费时间长，且绝大多数船舶的设备健康状态评估缺少相应的模型和经验基础，评估的准确度也较低。因此，亟需一种纯数据驱动的主机燃烧室健康状态评估方法，根据采集的长时间主机数据，进行主机燃烧室的性能状态评估。

技术实现思路

1、为解决现有评估船舶主机燃烧室的健康状态中存在的成本高、耗费时间长以及准确度低等问题，本发明提供了一种船舶主机燃烧室健康状态评估方法，基于目标船舶的ais数据和主机燃烧室相关参数的历史数据，采用特定的计算方法对主机海量数据进行数据筛选和计算，构建出合理的数据分布、主机运行场景以及健康状态评估等级以评估目标船舶主机燃烧室的健康状态，有效提升了对船舶主机燃烧室健康状态评估的准确性。本发明还涉及一种船舶主机燃烧室健康状态评估系统。

2、本发明的技术方案如下：

3、一种船舶主机燃烧室健康状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

4、数据获取步骤：获取目标船舶的ais数据和海水温度数据，并采集当前时间段内船舶主机的包括主机功率和主机转速的关键数据和船舶主机燃烧室多个气缸的温度数据，并对关键数据和气缸的温度数据进行异常点预处理；所述气缸的温度数据包括冷却水出口温度、排气出口温度和冷却油出口温度；

5、数据筛选步骤：根据预处理后的关键数据中的主机转速计算出主机平均转速，并根据主机转速和主机平均转速计算出主机转速标准差，根据主机平均转速和主机转速标准差构建数值区间，并将主机转速满足该数值区间的预处理后的关键数据和气缸的温度数据筛选出来，得到筛选后的关键数据和温度数据；

6、一级场景构建步骤：根据ais数据中的吃水数据分别计算出目标船舶在满载工况和压载工况下的平均吃水，根据满载工况和压载工况下的平均吃水计算出处于满载工况和压载工况之间的中间工况下的平均吃水，根据满载工况、压载工况和中间载况下的平均吃水分别建立每个工况下目标船舶的吃水分布区间，进而构建出一级场景；

7、二级场景构建步骤：对一级场景中涉及的三个工况分别进行分析，采用模糊c均值聚类算法分别对各个工况下的海水温度以及筛选后的关键数据中的主机功率进行聚类，得到多个簇，进而分别得到各个工况对应的多个二级场景；

8、评估等级确定步骤：分别计算出各个二级场景中每个簇内各个数据中所有气缸在某一时刻下的冷却水出口温度、排气出口温度以及冷却油出口温度的最大温差，进而计算出所有最大温差的平均值和标准差，根据所述平均值和标准差确定出多个评估等级区间及多个评估等级；

9、健康状态评估步骤：根据所述平均值和标准差，并采用高斯隶属度函数分别计算出每个二级场景下每个数据中的冷却水出口温度、排气出口温度以及冷却油出口温度在各个评估等级区间下的隶属度，进而计算出每个评估等级下冷却水出口温度、排气出口温度以及冷却油出口温度三者之和的平均隶属度，并根据最大平均隶属度所对应的评估等级评估目标船舶主机燃烧室的健康程度。

10、优选地，所述异常点预处理包括剔除关键数据和气缸的温度数据中的异常数据，以及去除噪声和数据标准化。

11、优选地，剔除关键数据和气缸的温度数据中的异常数据包括：

12、将关键数据中主机转速小于等于预设转速阈值的异常数据和主机功率小于等于预设功率阈值的异常数据剔除，并将温度数据中气缸冷却水出口温度和冷却油出口温度小于等于预设第一温度阈值、或大于等于预设第二温度阈值的异常数据，以及气缸排气出口温度小于等于预设第一温度阈值或大于等于预设第三温度阈值的异常数据剔除；所述第一温度阈值小于第二温度阈值且第一温度阈值小于第三温度阈值。

13、优选地，所述ais数据包括静态数据和动态数据，所述静态数据包括船舶移动业务识别码和船名，所述动态数据包括船舶经纬度位置信息、对地航速、吃水、出发港、目的港和预抵时间。

14、优选地，所述二级场景构建步骤中，采用模糊c均值聚类算法得到每个聚类中心的欧式距离模糊隶属度的加权和为目标并不断迭代更新聚类中心，使得目标函数得到最小值，得到多个簇，进而分别得到各个工况对应的多个二级场景。

15、一种船舶主机燃烧室健康状态评估系统，其特征在于，包括依次连接的数据获取模块、数据筛选模块、一级场景构建模块、二级场景构建模块、评估等级确定模块和健康状态评估模块，

16、数据获取模块，获取目标船舶的ais数据和海水温度数据，并采集当前时间段内船舶主机的包括主机功率和主机转速的关键数据和船舶主机燃烧室多个气缸的温度数据，并对关键数据和气缸的温度数据进行异常点预处理；所述气缸的温度数据包括冷却水出口温度、排气出口温度和冷却油出口温度；

17、数据筛选模块，根据预处理后的关键数据中的主机转速计算出主机平均转速，并根据主机转速和主机平均转速计算出主机转速标准差，根据主机平均转速和主机转速标准差构建数值区间，并将主机转速满足该数值区间的预处理后的关键数据和气缸的温度数据筛选出来，得到筛选后的关键数据和温度数据；

18、一级场景构建模块，根据ais数据中的吃水数据分别计算出目标船舶在满载工况和压载工况下的平均吃水，根据满载工况和压载工况下的平均吃水计算出处于满载工况和压载工况之间的中间工况下的平均吃水，根据满载工况、压载工况和中间载况下的平均吃水分别建立每个工况下目标船舶的吃水分布区间，进而构建出一级场景；

19、二级场景构建模块，对一级场景中涉及的三个工况分别进行分析，采用模糊c均值聚类算法分别对各个工况下的海水温度以及筛选后的关键数据中的主机功率进行聚类，得到多个簇，进而分别得到各个工况对应的多个二级场景；

20、评估等级确定模块，分别计算出各个二级场景中每个簇内各个数据中所有气缸在某一时刻下的冷却水出口温度、排气出口温度以及冷却油出口温度的最大温差，进而计算出所有最大温差的平均值和标准差，根据所述平均值和标准差确定出多个评估等级区间及多个评估等级；

21、健康状态评估模块，根据所述平均值和标准差，并采用高斯隶属度函数分别计算出每个二级场景下每个数据中的冷却水出口温度、排气出口温度以及冷却油出口温度在各个评估等级区间下的隶属度，进而计算出每个评估等级下冷却水出口温度、排气出口温度以及冷却油出口温度三者之和的平均隶属度，并根据最大平均隶属度所对应的评估等级评估主机燃烧室的健康程度。

22、优选地，所述数据获取模块中，所述异常点预处理包括剔除关键数据和气缸的温度数据中的异常数据，以及去除噪声和数据标准化。

23、优选地，剔除关键数据和气缸的温度数据中的异常数据包括：

24、将关键数据中主机转速小于等于预设转速阈值的异常数据和主机功率小于等于预设功率阈值的异常数据剔除，并将温度数据中气缸冷却水出口温度和冷却油出口温度小于等于预设第一温度阈值、或大于等于预设第二温度阈值的异常数据，以及气缸排气出口温度小于等于预设第一温度阈值或大于等于预设第三温度阈值的异常数据剔除；所述第一温度阈值小于第二温度阈值且第一温度阈值小于第三温度阈值。

25、优选地，所述ais数据包括静态数据和动态数据，所述静态数据包括船舶移动业务识别码和船名，所述动态数据包括船舶经纬度位置信息、对地航速、吃水、出发港、目的港和预抵时间。

26、优选地，所述二级场景构建模块中，采用模糊c均值聚类算法得到每个聚类中心的欧式距离模糊隶属度的加权和为目标并不断迭代更新聚类中心，使得目标函数得到最小值，得到多个簇，进而分别得到各个工况对应的多个二级场景。

27、本发明的有益效果为：

28、本发明提供的一种船舶主机燃烧室健康状态评估方法，先获取目标船舶的ais数据和海水温度数据，并采集当前时间段内船舶主机的关键数据和船舶主机燃烧室多个气缸的温度数据，并对关键数据和气缸的温度数据进行异常点预处理，从而减少异常数据对后续评估的干扰；再根据预处理后的关键数据中的主机转速计算出主机平均转速，并根据主机转速和主机平均转速计算出主机转速标准差，根据主机平均转速和主机转速标准差构建数值区间，并将主机转速满足该数值区间的预处理后的关键数据和气缸的温度数据筛选出来，得到筛选后的关键数据和温度数据，用于进一步分析筛选后数据的精度；然后根据ais数据中的吃水数据分别计算出目标船舶在满载工况和压载工况下的平均吃水，根据满载工况和压载工况下的平均吃水计算出处于满载工况和压载工况之间的中间工况下的平均吃水，根据满载工况、压载工况和中间载况下的平均吃水分别建立每个工况下目标船舶的吃水分布区间，进而构建出多个一级场景，有效提升了工况划分的精细化程度；再对一级场景中涉及的三个工况分别进行分析，并采用模糊c均值聚类算法分别对各个工况下的海水温度以及筛选后的关键数据中的主机功率进行聚类，得到多个簇，进而分别得到各个工况对应的一级场景下的多个二级场景，进一步提升了工况的精细化程度；然后别计算出各个二级场景中每个簇内各个数据中所有气缸在某一时刻下的冷却水出口温度、排气出口温度以及冷却油出口温度的最大温差，进而计算出所有最大温差的平均值和标准差，根据平均值和标准差确定出多个评估等级区间及多个评估等级，明确评估区间和等级的主要数据范围；根据平均值和标准差，并采用高斯隶属度函数分别计算出每个二级场景下每个数据中的冷却水出口温度、排气出口温度以及冷却油出口温度在各个评估等级区间下的隶属度，进而计算出每个评估等级下冷却水出口温度、排气出口温度以及冷却油出口温度三者之和的平均隶属度，并根据最大平均隶属度所对应的评估等级评估目标船舶主机燃烧室的健康程度，进而明确目标船舶主机燃烧室的健康情况。本发明基于主机燃烧室相关温度参数的历史数据，对主机海量数据(船舶主机的关键数据和船舶主机燃烧室相关温度参数等)进行数据筛选和计算，从而构建出合理的数据分布和主机运行场景，并基于以上数据构建健康状态评估等级以评估目标船舶主机燃烧室的健康状态，能够大大减少建造物理模型的成本，缩短了评估时间，并有效提升了对船舶主机燃烧室健康状态评估的准确性和预报的可靠性。

29、本发明还涉及一种船舶主机燃烧室健康状态评估系统，该系统与上述的船舶主机燃烧室健康状态评估方法相对应，可理解为是一种实现上述船舶主机燃烧室健康状态评估方法的系统，包括依次连接的数据获取模块、数据筛选模块、一级场景构建模块、二级场景构建模块、评估等级确定模块和健康状态评估模块，各模块相互协同工作，基于目标船舶的ais数据和主机燃烧室相关参数的历史数据，采用特定的计算方法对主机海量营运数据进行数据筛选和计算，构建出合理的数据分布、主机运行场景以及健康状态评估等级以评估目标船舶主机燃烧室的健康状态，大大减少了建模成本，有效提升了对船舶主机燃烧室健康状态评估的准确性。