用于向船舶提供性能基线的系统和方法与流程

本发明涉及一种用于监测船舶的操作性能和状况的系统和方法。

背景技术：

1、监测船舶（尤其是大型船舶）的操作性能和状况是在操作期间执行的最重要任务之一，也是优化操作性能和降低维护成本的主要来源。系统可以涉及自动数据采集和分析过程，以评估系统的正确运行，并且用于尽早检测初发故障。

2、例如，船舶的燃料消耗取决于操作期间的螺旋桨性能和发动机性能，其中，性能可以取决于螺旋桨螺距、转速、水中前进速度和外部影响，比如风载荷、海载荷、牵引载荷等。

3、如文献wo 2019/086086 a1中所描述的，一种借助于现有推进控制系统pcs的附加推进控制系统进行推进控制的方法。目的是使船舶推进期间的燃料消耗最小化。推进控制系统被设计成与现有的推进控制系统协作，使得已经存在的推进控制系统控制螺旋桨rpm与螺距之间相对于彼此的关系。问题在于，附加推进控制系统基于大量的数据信息来控制螺旋桨rpm和螺距，这些数据信息在被检索或处理时大多是损坏的且不可比较的。数据可能变得不可访问、不可读、不可检索，例如由于与船舶操作环境相关的噪声。

4、文献us20100274420描述了一种方法和系统，该方法和系统被提供用于通过响应于变化的船舶操作状况而动态且连续地重新配置推进系统设置来提高船舶推进系统的效率。该方法包括响应于估计的船舶操作数据独立地调整发动机设置和螺旋桨设置中的每一个，其中，所估计数据是实时估计的。所估计数据用于更新螺旋桨性能图或曲线，并且更新发动机性能图或曲线。可以基于船的动态数学模型来执行计算。

5、在文献us20100274420中呈现的与解决方案相关的问题涉及无法检索可靠量的数据信息，以提供实时优化发动机的性能和关于船舶操作的螺旋桨设置所需的信息，因为发现大量数据信息在被检索或处理时可能由于各种原因而被损坏，不可比较或丢失。数据可能变得不可访问、不可读、不可检索，例如由于与船舶操作环境相关的噪声。此外，由于缺乏有效数据，检索大量有用的数据信息以供处理需要花费大量时间。此外，不断改变设置需要大量的处理能力（这是在船舶上必须提供的）。船员在操作船舶时更喜欢稳定的设置，使得船员可以在压力较小的环境中操作。

6、使用操作性能和状况数据信息作为用于计算船舶数学模型的输入通常缺乏可靠的数据信息来提供有用的结果。检索到的数据信息处于不良状态，因为在操作期间检索到的数据信息由于检索到数据信息的环境而被损坏，不可比较或无效。因此，检索到的数据不可靠，必须在使用前进行检查、重新计算和批准。由于相同的原因，丢弃大量数据信息。为了提供大量有用的数据，必须收集、测试和验证大量数据，这非常耗时。这在使用实时测量数据的实时船舶操作系统中是一个巨大的问题。

7、此外，根据基于可用数据信息的可用船舶推进信息来操作船舶。如果根据船舶状态，船舶推进信息不准确，在最坏的情况下会导致船舶设备损坏，这将增加船舶的成本并延长船舶的停机时间。在活动操作期间，在船舶变为活动时船舶能够达到的情况与船舶已经活动一段时间时船舶能够达到的情况之间提供了大的安全缓冲区。这降低了船舶的性能并显著增加了能耗。

8、文献wo2020/02574 a1披露了一种用于优化船舶在航行中的效率的方法。该船舶是可通过经由一组控制杆改变一组可调控制参数来控制的。历史数据可以基于由制造商提供的螺旋桨rpm和螺距的设计数据。数据驱动模型是在该历史数据上训练的。在操作期间检索并存储历史操作数据集。数据驱动模型与船舶的操作行为相关。使用从历史数据得出的模型来预测船舶的运动，比如横摇和纵摇。数据信息与从活动操作的第一天起的特定船舶状况无关。

9、与文献wo2020/02574 a1中呈现的解决方案相关的问题涉及在船舶进入活动操作之前无法检索可靠量的可靠数据信息。需要可靠的数据信息来实时优化发动机的性能和关于船舶操作的螺旋桨设置。大量数据信息在活动操作期间被检索或处理时可能由于各种原因而被损坏，不可比较或丢失。此外，同样对于wo2020/02574 a1的教导，不断改变设置需要大量的处理能力（这是在船舶上必须提供的）。此外，船舶可以根据可用的船舶推进信息，基于提供给数学模型的数据信息来操作，并且缺少关于船舶的实时状况的信息，并且因此不可能为船舶在海上操作提供最佳解决方案。

技术实现思路

1、本发明的目的是通过提供一种用于优化从船舶活动操作的第一天起可用的操作性能基线和状况数据信息的方法来克服这些问题。

2、本发明的另一个目的是提供一种有用的船舶性能模型，该船舶性能模型涉及特定船舶，并且其中，该船舶性能模型从船舶的活动操作的第一天起是可用的并且有用的。

3、本发明通过提出一种用于基于与船舶操作性能状态相关的初始数据信息提供性能基线信息的方法来解决这一点，其中，该船舶包括至少一个发动机和至少一个螺旋桨，其中，控制系统被配置为处理从该船舶检索到的所述数据信息，其中，该方法包括以下动作：

4、-确定初始序列，其中，该初始序列包括相对于彼此测量的螺旋桨螺距和螺旋桨每分钟转数rpm的多个预定组合，

5、-在测试时段内根据该初始序列操作该船舶，

6、-检索与相对于彼此测量的螺旋桨螺距和螺旋桨rpm的所述组合相关的所述数据信息，

7、-从状况源检索至少一个第一状况信息，

8、-根据该数据信息和该第一状况信息生成船舶性能模型，

9、-基于与该船舶相关的该船舶性能模型来预测与该船舶相关的至少一个性能基线信息，

10、使得该船舶的发动机和螺旋桨根据性能基线信息相对于该船舶的操作性能状态来操作。

11、该方法提供了数据信息的初始基线，使得发动机和螺旋桨设置的性能相对于特定船舶进行优化。数据信息的初始基线提供了有用的船舶性能模型，当用作船舶性能模型的输入时，该模型与特定船舶相关。该船舶性能模型可从船舶的活动操作的第一天起可用。船舶性能模型可以根据船舶的状态连续修改。

12、在初始测试过程（比如海上试航）期间，船舶在与典型的活动操作行程相同的状况下操作。当在预定的基线测试时段内根据预定初始序列操作船舶时，可以在最小时间范围内检索和处理有效数据信息。有效数据信息提供了可靠船舶性能模型，该模型提供了性能基线信息以在操作期间实现船舶的最佳性能。性能基线信息可以被传递到船舶主控制系统，使得船舶根据性能基线信息来操作。

13、使用有效数据信息作为船舶的数学模型的输入对于以该特定船舶的最高性能操作船舶至关重要。基于良好数据质量的数据信息的性能基线形成启动船舶操作性能状态的操作起点。该初始序列基本上是相干序列。在执行初始序列时，在设备基本上处于相同状态时收集数据信息。此外，在执行初始序列时，环境状况基本上相同。知道设备的状态和环境状况，就可以提供高质量的有效数据信息，该有效数据信息提供了特定船舶的可靠船舶性能模型。

14、初始序列包括螺旋桨螺距与螺旋桨每分钟转数rpm的至少一个预定组合，以建立该船舶的推进器状况的有用性能基线。螺旋桨螺距和螺旋桨每分钟转数rpm的组合相对于彼此连续测量。知道船舶的推进器状况是船舶操作性能状态的重要组成部分。

15、根据初始序列操作船舶，螺旋桨rpm和螺旋桨螺距可以根据预定组合相对于彼此改变。螺旋桨螺距和螺旋桨每分钟转数rpm的预定组合可以相对于彼此以连续的步骤进行控制。只要需要，初始序列的每个步骤都会保持，以检索必要的初始数据信息。当相对于彼此改变螺旋桨rpm和螺旋桨螺距时，可以相对于彼此获得速度和能耗，而没有来自周围环境的任何更大干扰。

16、状况信息可以包括不同的环境状况信息，比如水和天气状况信息。当执行一个或多个初始试航时，在基本上相同的状况下执行每个初始序列。这种类型的数据采集提供了更可比较的数据信息。船舶可以在不同的水和天气状况下操纵，并且可以在不同的水和天气状况下轻松地进行测试。状况信息可以从安装在船舶上的测量装置或从外部状况源（比如气象供应者）检索。可以通过在船上添加不同重量来进一步测试船舶，以测试船舶的性能。

17、控制系统生成船舶性能模型，该船舶性能模型可以根据数据信息和至少一个状况信息来训练。当从一个或多个数据信息源检索初始数据信息时，可以基于数据信息以及（如果存在的话）至少一个第一状况信息来计算至少一个初始性能基线信息。数据信息可以包括从一个或多个发动机和一个或多个螺旋桨等的一个或多个制造商接收的初始数据信息。船舶性能模型可以例如在至少一个初始性能基线信息上进行训练。性能基线信息可以包括从一个或多个发动机和一个或多个螺旋桨和其他部件等的一个或多个制造商接收的初始性能基线信息。船舶性能模型可以基于从多个初始试航中检索到的多个初始性能基线信息来提供基线性能。可以使用船舶性能模型，使得控制系统可以相对于船舶的操作性能状态模拟船舶反应。船舶性能模型可以预测不同状况下的船舶资源，并允许容量规划和能量优化。与船舶相关的性能基线信息基于船舶的船舶性能模型。性能基线信息可以提供与根据初始数据信息估计的速度与能耗相关的信息，该初始数据信息包括从船舶检索的实际螺旋桨设置，比如螺旋桨螺距与螺旋桨rpm。性能基线信息可以包括可靠的螺旋桨曲线，该螺旋桨曲线是从船舶的实际操作性能状态得出的。性能基线信息还可以包括与发动机速度设置和/或发动机扭矩设置、以及螺旋桨设置（比如螺旋桨螺距设置、转速设置、以及螺旋桨扭矩设置、吃水和纵倾设置等）相关的预测数据信息。

18、当船舶的控制系统从控制系统接收到性能基线信息时，根据性能基线信息控制船舶的螺旋桨，从而降低相对于船舶的操作性能状态的能耗。唯一的船舶性能模型提供了可靠的螺旋桨曲线，使得在使用期间，船舶以能够相对于船舶的操作性能状态提高船舶的推进效率的更优化的方式操作。船舶性能模型与从活动操作的第一天起的特定船舶的状况相关。这确保了船舶能够在活动操作期间从第一天起以最大性能操作。

19、在本发明的另一有利方法中，该方法包括以下进一步的动作：

20、-在该测试时段期间从船舶部件检索至少一个初始状况信息，

21、-向所述船舶性能模型提供与所述船舶部件的状态相关的所述初始状况信息，

22、-使用与该船舶相关的该船舶性能模型根据该数据信息、该第一状况信息和该初始状况信息来预测所述性能基线信息。

23、在开始试航时，知道船舶中船舶部件的实际状态非常重要。船舶部件性能可以在测试时段期间使用测量装置来测量。控制系统可以在测试时段期间从与相应船舶部件相关的测量装置检索初始状况信息。该初始状况信息与被集成在该船舶中的所述船舶部件的状态相关。该初始状况信息作为状况信息输入被提供给船舶性能模型。当被提供数据信息、第一状况信息和初始状况信息作为模型的输入时，船舶性能模型可以使用与船舶相关的船舶性能模型来预测相关的性能基线信息。此外，可以使用与输入相同的信息来优化船舶性能模型。

24、在本发明的另一有利方法中，该方法包括以下进一步的动作：

25、-确定包括测量间隔的操作序列，

26、-当该初始序列被完成时激活所述操作序列，使得在操作期间相对于彼此测量螺旋桨螺距和螺旋桨rpm的多个组合，

27、-检索与每个测量间隔在该船舶的操作期间螺旋桨螺距和螺旋桨rpm的操作组合相关的至少一个操作数据信息，

28、-从该状况源检索至少一个第二状况信息，

29、-使用该操作数据信息和第二状况信息来优化该船舶性能模型，

30、-基于与该船舶相关的优化的船舶性能模型来预测该船舶的性能基线信息，

31、其中，该优化的船舶性能模型与该船舶的当前操作状况相关。

32、该方法包括确定以下进一步的动作：包括测量间隔的操作序列。操作序列可以连续地向优化的船舶性能模型提供与船舶的状态相关的新信息。提供更可靠的船舶性能模型可以产生船舶的更优化的性能基线信息。例如，船舶性能模型可以能够为船舶提供更优化的性能基线信息，比如基于船舶的当前状态的更新的螺旋桨曲线。

33、当完成初始序列时，可以激活操作序列。该操作序列包括在操作期间相对于彼此测量的螺旋桨螺距和螺旋桨rpm的多个组合。当船舶在活动操作中执行预期功能（比如运载货物或乘客、钓鱼、牵引、勘测等）时，螺旋桨螺距与螺旋桨rpm的组合在测量时可以是基本上随机的，因为螺旋桨螺距和螺旋桨rpm可以以执行特定任务的方式来控制。可以接收操作数据信息。操作数据信息可以包括在船舶的活动操作期间螺旋桨螺距和螺旋桨rpm的操作组合。操作序列可以是非相干序列。当可以执行测量时，相对于彼此测量的螺旋桨螺距和螺旋桨rpm的组合的信息可能是未知的。测量可以以测量间隔执行。测量间隔可以是预定义的。

34、当处理检索到的操作数据信息时，操作数据信息可能与在初始测试过程中检索到的数据信息不可直接比较。当在不同的环境状况期间测量操作数据信息时，操作数据信息可能被污染。可以从状况源检索第二状况信息。可以在检索操作数据信息的基本上同时检索第二状况信息。第二状况信息可以提供与在操作期间的船舶状况相关的信息，比如可能影响船舶的操作状况的海洋和/或天气状况。操作数据性能基线信息可以是从操作数据信息和第二状况信息得出的。操作数据性能基线信息可以是清洗后的数据信息，其可以直接用作船舶性能模型的输入。可以利用预定性能更新间隔内的操作数据性能基线信息来优化船舶性能模型。

35、船舶的优化的船舶性能模型基于船舶的操作状况的当前状态提供船舶的性能基线信息，使得可以相对于船舶的当前操作性能状态优化螺旋桨曲线。

36、在本发明的另一有利方法中，其中，该方法包括以下进一步的动作：将该性能基线信息从所述控制系统传递到船舶主控制系统，其中，该控制系统是外部控制系统。

37、船舶可以包括船舶主控制系统。控制系统可以是远离船舶主控制系统定位的外部控制系统。外部控制系统可以远离船舶定位。外部控制系统可以集成在云解决方案等中。外部控制系统可以与至少一个船舶主控制系统交互。控制系统可以与船舶主控制系统以及（如果优选的话）布置在船舶中的测量装置进行直接通信。外部控制装置可以与位于多个船舶上的多个船舶装置进行通信。外部控制装置可以包括多个船舶性能模型，这些船舶性能模型针对相应船舶中的每一个单独训练。外部控制系统可以被配置成为每个相应船舶提供相应的螺旋桨曲线和维护时间表。

38、在本发明的另一有利方法中，其中，该方法包括进一步的动作：在24小时或更长时间的间隔内预测该船舶的性能基线信息。

39、可以利用预定性能更新间隔内的最新接收到的操作数据性能基线信息来优化船舶性能模型。优化的船舶性能模型基于船舶的操作状况的当前状态提供船舶的性能基线信息。性能基线信息可以包括更新的螺旋桨曲线。螺旋桨曲线可以相对于船舶的当前操作性能状态进行优化。控制系统或船舶主控制系统可以例如根据更新的螺旋桨曲线在接下来的24小时或更长时间内操作船舶。预定间隔可以取决于船舶的状态。船舶的状态可以根据船舶设备的状态来确定。船舶的状态可以根据船体、螺旋桨、发动机、涡轮增压器等的状态来确定。更换螺旋桨曲线或其他性能基线信息之间的预定间隔提供了船舶的安全操作。操作船舶的船员依赖于稳态操作，由于船舶性能的实时变化，该操作不会连续改变操作设置。这还提供了控制系统可以是外部系统的可能性，并且船舶主控制系统与控制系统之间的数据信息流可以相对较低。船舶主控制系统确实需要提供执行该方法的手段作为额外特征。船舶主控制系统可以容易地适应更新的性能基线信息。

40、在本发明的另一有利方法中，检索以下状况信息中的至少一项：船舶操纵、负载、纵倾、风速、风向、波浪高度、波浪周期、波浪方向、涌浪、水流、水深、潮汐、至少一个船舶部件的状态。

41、控制系统提供与特定船舶相关的至少一个船舶性能模型。可以测量和检索来自至少一个船舶部件的至少一个船舶状况信息。船舶状况信息包括船舶部件的至少一种状态。至少一个环境状况信息包括作用在船舶上的至少一个动态力。环境状况信息可以与作用在船舶上的海洋状况和风状况相关。环境状况信息包括与作用在船舶上的动态力相关的数据信息，比如负载、纵倾、风速、风向、波浪高度、波浪周期、波浪方向、涌浪、水流、水深、潮汐。

42、在本发明的又另一有利方法中，该船舶性能模型提供预测性维护信息，其中，该方法包括进一步的动作：

43、-检索在操作期间在维护时间间隔内与至少一个船舶部件相关的至少一个另外的状况信息，

44、-向所述船舶性能模型提供与所述船舶部件的状态相关的所述另外的状况信息，

45、-预测与所述船舶部件相关的所述预测性维护信息。

46、船舶性能模型基于与该船舶的状态相关的多个信息。船舶性能模型基于与每个部件的状态相关、与特定船舶相关的多个信息。当在活动操作期间优化特定船舶的性能时，可以例如优化性能以提高推进效率。优化性能还可以提供预测性维护时间表，以增加部件寿命，减少停机时间和维护成本。预测性维护时间表可以包括多个预测性维护信息。可以提供维护系统。维护系统接收预测性维护信息。维护系统可以生成维护时间表。维护系统可以是外部系统。控制装置在操作期间检索在维护时间间隔内与船舶部件相关的另外的状况信息。船舶性能模型可以被提供有与所述船舶部件的状态相关的另外的状况信息。船舶性能模型可以预测与所述船舶部件相关的预测性维护信息。预测性维护时间表可以被提供有预测性维护信息。船舶性能模型可以从相同的输入范围预测预测性维护信息和性能设置基线信息。基于对船舶中部件的状态的持续了解，可以在操作期间优化性能。

47、在本发明的另一有利方法中，该船舶性能模型是经训练的模型，其中，该船舶性能模型是在从以下中的一者或两者检索的数据信息、该第一状况信息以及（如果提供的话）所述性能基线信息上训练的：

48、-所述船舶，

49、-另一船舶。

50、船舶性能模型可以是包括以下类型模型中的一个或多个的经训练的模型：学习模型、神经网络模型、预测模型、迭代模型等。

51、使用与船舶性能模型相关的机器学习和人工智能特征可以提供用于在特定船舶的操作期间安全地提高发动机性能的控制。例如，预测模型可以用于调度维护并且确保设备在操作期间保持船舶的可靠工作状况。预测性维护时间表可以增强设备可靠性并减少船舶的操作停机时间。此外，预测性维护时间表的使用通过防止意外故障来提高安全性。

52、可以在试航期间以及（如果优选的话）在操作期间在数据信息、第一状况信息和第二状况信息以及另外的状况信息上训练船舶性能模型。船舶性能模型可以在反馈信息上进行训练，比如在所提供的性能基线信息（如果提供的话）上进行训练。可以从船舶本身检索到船舶性能模型的输入。如果优选的话，可以从类似类型的船舶中检索到船舶性能模型的输入。这将为船舶性能模型提供更大范围的有效训练数据，这在训练船舶性能模型时可以是优点。

53、迭代模型可以用于训练目的。船舶性能模型可以在操作期间进行训练。一个或多个部件模型可以在操作期间进行训练。算法可以用于使用多次迭代在状况信息上训练，其中在每轮中进行调整和细化以提高船舶性能模型的准确性和性能。

54、可以提供与船舶类型相关的至少一个船舶类型模型作为初始模型。船舶性能模型可以是智能模型，该智能模型可以基于初始模型以及在操作期间随时间测量的船舶状况信息（如果存在的话）来训练。术语“经训练的船舶性能模型”应在机器学习模型和人工智能模型的上下文中理解为在训练过程期间从数据集信息中学习了模式、信息或表示的计算机程序。机器学习或数据分析模型可以适合于可以针对特定部件收集的数据信息的特定目标和类型。这些经训练的模型用于基于所学习的模式进行预测，对数据进行分类或生成响应。经训练的船舶性能模型可以是基于机器学习ml的模型/基于人工智能ai的模型。训练船舶性能模型可以用作预测模型。常见模型包括回归、分类、时间序列分析或深度学习模型。

55、经训练的模型可以是基于基于ml或ai的模型。优选地，训练船舶性能模型可以能够预测状况对船舶的影响，例如功率缓冲信息具有与最大功率负载信息的安全裕度。可以在船舶性能模型中提供反馈回路，其中，船舶性能模型的输出可以用于调整来自船舶性能模型的结果。这也适用于一个或多个部件状态模型。因此，重要的是监测和预测这些调整如何在操作期间影响船舶和发动机性能。

56、部件状态信息可以通过使用基于状况信息的部件状态计算、使用用于计算和预测部件状态信息的训练部件状态模型来计算。训练部件状态模型可以容易且快速地预测船舶部件的维护时间限制。训练部件状态模型可以预测组合的多个船舶部件的维护时间限制，使得在提供包括预测维护时间限制的维护时间表时考虑每个部件的依赖性。

57、可以使用经训练的模型来提供船舶的操作性能和状况。优化的船舶性能模型可以是船舶的当前操作状况的数字孪生。优化的船舶性能模型可以在实际操作性能中对船舶进行镜像。当在早期阶段检测到初发船舶故障时，经训练的模型可以提供用于优化操作性能和降低维护成本的重要预测。

58、在本发明的又另一有利方法中，其中，该方法包括进一步的动作：手动和半自动地控制初始序列或操作序列。

59、船舶可以手动或半自动地操作。在操作船舶时，手动或半自动地控制初始序列或操作序列。术语“手动”应理解为涉及该过程中的人工干预。“半自动”是指结合手动和自动元件两者的过程或系统。换句话说，它涉及人工干预和自动化过程的组合。例如，在执行过程的背景下，半自动系统可能需要人类操作员启动某些步骤或提供输入，而其他步骤由计算机系统自动执行。人工控制与自动化功能之间的这种平衡可以在各种任务中提供效率和准确性，从而防止故障。该过程也可以完全自动化地进行，但如果需要，则可以进行人工干预。

60、本发明通过提出一种用于向至少一个船舶提供至少一个性能基线信息的控制系统来提出本发明的第二方面，其中，该控制系统包括被配置为处理船舶性能模型的处理单元，其中，该控制系统被配置为从至少一个状况源检索至少一个状况信息，其中，该控制系统被配置为从船舶主控制系统检索数据信息并向该船舶主控制系统发送数据信息，其中，该控制系统被配置为处理从该船舶主控制系统检索到的数据信息，以基于船舶的船舶性能模型来提供与船舶相关的至少一个性能基线信息，其中，控制系统被配置为提供被发送到船舶主控制系统的性能基线信息，使得船舶能够根据该性能基线信息由船舶主控制系统控制。

61、控制系统可以包括用于与内部系统（比如船舶主控制系统）进行通信的通信单元。船舶可以包括另外的外部控制系统或内部控制系统。外部控制系统可以与船舶的主控制系统进行数据通信。内部控制系统可以与船舶的主控制系统进行数据通信。控制系统可以是外部控制系统。控制系统可以与多个船舶进行通信，基于特定船舶性能模型提供与特定船舶相关的船舶性能基线信息中的每一个。控制系统可以是船舶的主控制系统的一部分。控制系统可以是船舶的主控制系统。

62、控制系统可以被配置为训练船舶性能模型，其中，经训练的模型是初始经训练的模型，该模型是在船舶被调试并准备好日常操作之前训练的。控制系统可以被配置为根据在日常操作期间连续地或以预定间隔提供的数据信息来训练船舶性能模型。控制系统可以被配置为根据连续地或以预定间隔检索的船舶状况信息和环境状况信息来训练船舶性能模型。控制系统可以被配置为连续地或以预定间隔提供与所述船舶上的总动态力影响相关的信息。控制系统可以被配置为连续地或以预定间隔向船舶主控制系统提供船舶状况信息。控制系统可以被配置为连续地或以预定间隔，相对于所述船舶状况信息，基于所述总动态力的影响提供与船舶推进效率相关的信息。控制系统可以被配置为确定在变化的环境状况下的船舶性能。控制系统可以被配置为提供与船舶相关的能耗，使得船舶主控制系统能够相对于船舶操作任务优化能耗。

63、控制系统可以被配置为从船舶的至少一个发动机rpm和至少一个螺旋桨螺距彼此检索船舶状况信息。控制系统可以被配置为计算或预测总动态力相对于初始速度与功率关系信息对所述船舶的影响。控制系统可以被配置为计算或预测相对于总动态力的速度与功率的关系。控制系统可以被配置为相对于船舶速度，并且如果优选的话相对于所述总动态力来计算或预测船舶效率，使得能够在变化的状况下确定船舶的推进效率，并且能够在操作期间优化所述船舶的能耗。

64、在本发明的有利实施例中，该性能基线信息包括螺旋桨曲线，其中，该控制系统被配置为将螺旋桨曲线的当前版本替换为更新的螺旋桨曲线。

65、船舶主控制系统可以容易地适应更新的性能基线信息，比如螺旋桨曲线。例如，船舶性能模型可以能够基于船舶的当前状态提供随时间更优化的螺旋桨曲线。更新的螺旋桨曲线可以替换螺旋桨曲线的当前版本，使得螺旋桨曲线的当前版本变为先前版本，并且更新的版本变为当前版本。

66、本发明提出了本发明的第三方面，该方面提供了一种用于相对于至少一个性能基线信息来控制船舶的船舶主控制系统，其中，该船舶包括至少一个发动机、至少一个螺旋桨，其中，该船舶主控制系统与控制系统进行数据通信，其中，该船舶主控制系统被配置为将船舶数据信息发送到该控制系统，使得该控制系统能够预测至少一个性能基线信息，并且该船舶主控制系统能够从该控制系统接收性能基线信息，并且在操作期间根据该性能基线信息来控制该船舶的发动机和螺旋桨。

67、在本发明的另一有利实施例中，其中，该控制系统被配置为在操作期间在维护时间间隔内从至少一个船舶部件检索至少一个状况信息。

68、控制系统可以被配置为检索与至少一个船舶部件相关的至少一个状况信息。控制系统可以被配置为从测量装置检索测量至少一个船舶部件中的船舶部件的至少一个状况信息。船舶主控制系统可以与测量船舶部件的测量装置进行通信。控制系统可以被配置为从船舶主控制系统检索至少一个状况信息。控制系统可以被配置为在操作期间检索预定维护时间间隔内的数据信息。

69、在本发明的又另一有利方法中，控制系统是外部控制系统，该外部控制系统被配置为与以下各项中的一项或多项进行数据通信：

70、-至少一个该船舶主控制系统，

71、-至少一个外部天气状况源，

72、-至少一个供应商信息源。

73、控制系统可以是包括数据通信单元的外部控制系统。外部控制系统可以被配置为与至少一个该船舶主控制系统进行数据通信。外部控制系统可以被配置为进行数据通信。外部控制系统可以被配置为从至少一个状况源检索信息。外部控制系统可以被配置为与至少一个外部天气状况源进行数据通信，其中，外部天气状况源不位于船舶上。外部控制系统可以被配置为与至少一个供应商或制造信息源进行数据通信。

74、在本发明的另一有利实施例中，该控制系统被配置为与第一船舶主控制系统和第二船舶主控制系统进行数据通信，其中，该控制系统被配置为基于该第一船舶性能模型来预测与第一船舶相关的第一性能基线信息，并将该第一性能基线信息发送到第二船舶。

75、控制系统可以是被配置为与至少第一船舶和第二船舶进行数据通信的外部控制系统。第一船舶包括第一船舶主控制系统。第二船舶包括第二船舶主控制系统。控制系统可以从第一船舶主控制系统接收第一数据信息。控制系统可以被配置为基于第一船舶性能模型根据第一数据信息预测与第一船舶相关的第一性能基线信息。控制系统可以被配置为将第一性能基线信息发送到第二船舶主控制系统，并且在第二船舶的初始序列试航期间使用第一性能基线信息。控制系统可以从第二船舶主控制系统接收第二数据信息。该控制系统可以被配置为基于第一性能基线信息和使用第二船舶性能模型从第二船舶检索的第二数据信息来预测与第二船舶相关的第二性能基线信息。该控制系统可以被配置为将第二性能基线信息发送到第二船舶主控制系统。

76、本发明通过提出一种用于相对于至少一个性能基线信息来控制船舶的船舶主控制系统来提出本发明的第三方面。船舶主控制系统接收可以与船舶操作性能状态相关的性能基线信息。该船舶包括至少一个发动机、至少一个螺旋桨。船舶主控制系统可以被配置为与控制系统进行数据通信。船舶主控制系统可以被配置为将船舶数据信息发送到控制系统。船舶主控制系统可以被配置为从控制系统接收性能基线信息。船舶主控制系统可以被配置为在操作期间根据性能基线信息来控制船舶的发动机和螺旋桨。

77、现在已经参考几个实施例和方法解释了本发明，这些实施例和方法仅被讨论以说明利用根据本发明的系统和方法可实现的许多不同的可能性。