一种基于数据驱动的船舶动力装置运行状态分析系统的制作方法

1.本发明涉及船舶动力装置运行状态分析技术领域，尤其是一种基于数据驱动的船舶动力装置运行状态分析系统。


背景技术：

2.随着大数据时代的到来以及计算机技术的发展，船舶动力系统运行状态的监测朝着自动化、智能化的方向发展。船舶动力系统作为船舶的“心脏”，直接影响到船舶是否能够正常的进行水上航行和安全的作业。由于原有的运行状态分析方法要对复杂的动力系统建立准确模型的难度较高，而基于数据驱动的方法只依靠历史运行数据就可以对动力系统运行状态做出分析和判断，因而引起了广泛研究。
3.本发明的目的在于开发一种基于数据驱动的船舶动力装置运行状态分析系统，可以无需构建复杂的动力系统机理模型，只需充分利用由存储装置记录的动力系统的海量历史运行数据，并通过对历史数据进行挖掘与分析，就可以对动力系统的运行状态进行有效监控。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于数据驱动的船舶动力装置运行状态分析系统，以解决上述背景技术所提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种基于数据驱动的船舶动力装置运行状态分析系统，包括：
6.获取船舶动力系统历史运行数据，并对其进行解析和自动导入；
7.检测船舶运行参数的幅度，以及确定冗余参数的测量阈值；
8.构建船舶动力系统运行工况识别模型，对不同的运行工况进行分类并统计，记录不同运行工况的运行时长，起始、终止时间；
9.对船舶重要设备稳压器运行数据异常点检测；
10.得出检测分析报告。
11.进一步的，所述船舶动力系统数据解析和导入，包括：
12.原始数据按文件划分，将文件采用多线程数据导入方式导入数据库中；
13.对最终保存至数据库中的数据进行数据校验和hash值去重，得到准确数据。
14.进一步的，所述船舶动力系统运行工况识别模型构建步骤包括：
15.(1)初始化设置，包括种群规模n以及visual、step、δ、try-number等参数，
16.其中：visual感知距离、step移动步长、δ拥挤度、try-number重试次数；
17.(2)将每条鱼的状态设置为xi＝(x
ntree
，x
κ
)，目标函数y设置为rf算法分类精度；
18.(3)根据初始化的鱼群状态计算出的目标函数y的最优值进行记录；
19.(4)鱼个体对其要执行的行为进行选择，包括觅食，
聚群，追尾，
20.(5)每个鱼个体行动过后，继续计算目标函数y，取当前的最优值与之前记录的最优值比较，取两者最优更新记录；
21.(6)当迭代次数达给定上限后算法结束，取最终记录下的最优值作为算法的输出，否则转步骤(3)。
22.进一步的，所述船舶动力系统的运行工况包括，辅助工况、前进工况、倒车工况、自然循环及转换工况。
23.进一步的，所述船舶重要设备稳压器运行数据异常点检测步骤包括：
24.(1)输入样本集s，邻域参数(ε，minpts)，样本距离度量方式；
25.(2)从s中任意选取还未被访问的对象p，若满足|n
ε
(x
p
)|≥minpts，则转步骤(3)，否则按照离群或边缘点处理后转步骤(2)；
26.(3)基于对象p建簇，将密度可达、密度相连的对象加入簇中；
27.(4)继续重复上述步骤(2)、(3)，直到样本集中没有未被访问过的样本对象；
28.(5)计算局部异常因子lofk(p)的离群程度，
29.局部可达密度lrdk(p)的计算公式为：
[0030][0031]
式中dk(p)表示与点p最近的第k个点与其的距离，reach-dist(p，o)表示给定参数k时，数据点p到数据点o的可达距离为数据点o的第k距离和数据点p与o之间的直接距离的最大值，|nk(p)|表示与点p最近的k个点的集合；
[0032]
局部异常因子lofk(p)的计算公式为：
[0033][0034]
进一步的，所述船舶重要设备稳压器运行数据参数包括压力、水位、温度、ykg温度、pfg温度。
[0035]
进一步的，一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意实施例所述方法的步骤。
[0036]
进一步的，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意实施例所述方法的步骤。
[0037]
与现有的技术相比，本发明的有益效果是：
[0038]
本发明无需构建复杂的动力系统机理模型，而是充分利用由存储装置记录的动力系统的海量历史运行数据，通过对历史数据进行挖掘与分析，可以对动力系统的运行状态进行有效监控。结合历史数据特点以及船舶操作人员的经验，及时观察到事故发生早期相关运行参数的异常波动情况，并迅速排查异常原因，从而可以有效避免事故发生。在动力系统安全运行的同时，也保障了船舶的运行可靠性和船载人员的人身财产安全。
附图说明
[0039]
图1为本发明实施形式流程图；
[0040]
图2为本发明多线程数据解析流程图；
[0041]
图3为本发明数据校验流程图；
[0042]
图4为本发明构建船舶动力系统运行工况识别模型流程图；
[0043]
图5为本发明减小所要分析的异常数据集规模的流程图；
[0044]
图6为本发明异常点检测流程图。
具体实施方式
[0045]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动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。
[0046]
请参阅图1-6，本发明提供了一种技术方案，一种基于数据驱动的船舶动力装置运行状态分析系统，包括：
[0047]
获取船舶动力系统历史运行数据，并对其进行解析和自动导入；
[0048]
检测船舶运行参数的幅度，以及确定冗余参数的测量阈值；
[0049]
构建船舶动力系统运行工况识别模型，对不同的运行工况进行分类并统计，记录不同运行工况的运行时长，起始、终止时间；
[0050]
对船舶重要设备稳压器运行数据异常点检测；
[0051]
得出检测分析报告。
[0052]
优选的，所述船舶动力系统数据解析和导入，包括：
[0053]
原始数据按文件划分，将文件采用多线程数据导入方式导入数据库中；
[0054]
对最终保存至数据库中的数据进行数据校验和hash值去重，得到准确数据。
[0055]
优选的，所述船舶动力系统运行工况识别模型构建步骤包括：
[0056]
(1)初始化设置，包括种群规模n以及visual、step、δ、try-number等参数，
[0057]
其中：visual感知距离、step移动步长、δ拥挤度、try-number重试次数；
[0058]
(2)将每条鱼的状态设置为xi＝(x
ntree
，x
κ
)，目标函数y设置为rf算法分类精度；
[0059]
(3)根据初始化的鱼群状态计算出的目标函数y的最优值进行记录；
[0060]
(4)鱼个体对其要执行的行为进行选择，包括觅食，聚群，追尾，
[0061]
(5)每个鱼个体行动过后，继续计算目标函数y，取当前的最优值与之前记录的最优值比较，取两者最优更新记录；
[0062]
(6)当迭代次数达给定上限后算法结束，取最终记录下的最优值作为算法的输出，否则转步骤(3)。
[0063]
优选的，所述船舶动力系统的运行工况包括，辅助工况、前进工况、倒车工况、自然循环及转换工况。
[0064]
优选的，所述船舶重要设备稳压器运行数据异常点检测步骤包括：
[0065]
(1)输入样本集s，邻域参数(ε，minpts)，样本距离度量方式；
[0066]
(2)从s中任意选取还未被访问的对象p，若满足|n
ε
(x
p
)|≥minpts，则转步骤(3)，否则按照离群或边缘点处理后转步骤(2)；
[0067]
(3)基于对象p建簇，将密度可达、密度相连的对象加入簇中；
[0068]
(4)继续重复上述步骤(2)、(3)，直到样本集中没有未被访问过的样本对象；
[0069]
(5)计算局部异常因子lofk(p)的离群程度，
[0070]
局部可达密度lrdk(p)的计算公式为：
[0071][0072]
式中dk(p)表示与点p最近的第k个点与其的距离，reach-dist(p，o)表示给定参数k时，数据点p到数据点o的可达距离为数据点o的第k距离和数据点p与o之间的直接距离的最大值，|nk(p)|表示与点p最近的k个点的集合；
[0073]
局部异常因子lofk(p)的计算公式为：
[0074][0075]
优选的，所述船舶重要设备稳压器运行数据参数包括压力、水位、温度、ykg温度、pfg温度。
[0076]
优选的，一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意实施例所述方法的步骤。
[0077]
优选的，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意实施例所述方法的步骤。
[0078]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0079]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。