CN108563158B - 船用多源数据采集系统及船舶数据处理方法 - Google Patents

Abstract

船用多源数据采集系统，包括处理器、用于采集船舶数据的数据采集装置，数据采集装置包括数字量采集装置和模拟量采集装置；数字量采集装置与处理器连接；模拟量采集装置经模拟开关和模数转换装置与处理器连接，包括多路模拟量传感器；模拟开关和模数转换装置均与处理器连接，接收处理器的控制信号。船舶数据处理方法，根据数据对船舶运行的影响程度，对数据进行归类并配置相应的匹配系数，结合多源船舶数据，生成船舶运行状态的反馈结果，指导船舶的维护。该采集系统采用数字化和自动化的数据采集装置采集船舶数据，所有数据均存储在处理器中，替代了传统的分散式的船舶仪表盘显示数据的方式，提高了船舶多源数据采集的自动化程度和集成化程度。

Description

船用多源数据采集系统及船舶数据处理方法

技术领域

本发明涉及数据采集与信号处理技术领域，具体涉及一种船用多源数据采集系统及船舶数据处理方法。

背景技术

船舶系统是一个复杂的集成化系统，船舶运行数据种类多，数据量大。目前船舶系统，很多都是采用机械表盘，即便是数字表盘依然是采用人工读数，仪表盘分布分散，有些在甲板，有些在机舱，数据分布分散，需要人工统计，工作量大且人工读取的方式影响数据的统计精度。因此，研究一种集成化的船用数据采集系统，可提高数据采集效率。

同时，船舶的运行状态与各种船舶设备的运行状态密切相关。而这些船舶设备的运行状态是否正常是通过设备的状态数据表现出来的。因此，对比采集到的船舶多源数据，需要进行有效的分析，才能反馈船舶的运行状态，指导船舶的维护。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术中船舶数据的读取依靠船舶仪表盘，数据分散，人工读取精度低，统计困难的问题，提供一种集成化船用多源数据采集系统，同时提供一种对船舶多源数据进行数据处理的方法。

为了实现以上目的，本发明提供以下技术方案：

船用多源数据采集系统，包括处理器，进一步包括用于采集船舶数据的数据采集装置，所述数据采集装置包括数字量采集装置和模拟量采集装置；所述数字量采集装置与处理器连接；所述模拟量采集装置经模拟开关和模数转换装置与处理器连接，包括多路模拟量传感器；所述模拟开关和模数转换装置均与处理器连接，接收处理器的控制信号；所述处理器包括：

数据存储单元，用于存储数字量采集装置、模拟量采集装置和速度采集装置采集的船舶数据；阈值存储单元：用以存储每种数据正常运行的阈值；数据比较单元：用以比较数据存储单元采集的数据与阈值存储单元存储数据之间的差值；匹配系数设定单元，用以设定每种数据的匹配系数；维修指标计算单元，用以根据数据比较单元反馈的差值和匹配系数设定单元设定的匹配系数计算船舶的维修指标。

作为优选：所述处理器进一步包括数据采集启动单元，用以根据船舶的行驶速度控制数据存储单元启动数据存储工作。

作为优选：所述数字量采集装置包括温度传感器、湿度传感器和速度传感器，所述温度传感器包括环境温度传感器和发动机温度传感器；所述模拟量传感器包括仓位传感器、缆绳拉力传感器；所述速度传感器包括风速传感器、发动机转速传感器和船舶行驶速度传感器。

作为优选：所述处理器连接PC机，；所述处理器连接有显示装置，用以显示数据采集结果及数据处理结果；所述处理器连接有人机交互控制机构，用以对处理器下达控制指令。

船舶数据处理方法，基于上述船舶多源数据采集系统而实现，包括以下步骤：

采集每种船舶数据的实时值,并对数据进行平均滤波处理，获得实时平均值A_i；

将采集到的每一种船舶数据的实时平均值值A_i与该种船舶数据的阈值a_i进行比较，获得数据差值ΔA_i，ΔA_i＝A_i-a_i；；

将数据差值ΔA_i与该种数据对应的匹配系数x_i相乘，获得该种船舶数据的评价指标p_i，p_i＝ΔA_i·x_i；

将所有种类船舶数据的评价指标相加，获得船舶维修指标P,其中n为数据类型的数量；若P＞1，则判定船舶需要进行维修。

作为优选：所述数据处理方法进一步包括以下步骤：将每一种船舶数据的实时平均值A_i与该种船舶数据的阈值a_i进行比较，获得数据差值ΔA_i后，进一步判断所获得的所有差值的大小，采用最大的差值来进行评价指标和船舶维修指标的计算。

作为优选：所述数据处理方法进一步包括以下步骤：将采集到的每一种船舶数据的实时平均值A_i与该种船舶数据的阈值a_i进行比较，获得数据差值ΔA_i后，对于没有超过阈值的正常的实时平均值，仅存储数据采集时间，不存储数据值；对于超过阈值的实时平均值，视为非正常数据，存储数据采集时间和数据值。

作为优选：判断是否有两个连续的船舶数据的实时平均值A_i超过该种船舶数据的阈值a_i，若是，则存储，若否，则不存储。

本发明的有益效果为：

本发明提供了一种船用多源数据采集系统。该采集系统采用数字化和自动化的数据采集装置采集船舶数据，所有数据均存储在处理器中，替代了传统的分散式的船舶仪表盘显示数据的方式，提高了船舶多源数据采集的自动化程度和集成化程度。

本发明进一步还提供了一种船舶数据的处理方法，根据数据对船舶运行的影响程度，对数据进行归类并配置相应的匹配系数，结合多源船舶数据，生成船舶运行状态的反馈结果，进而指导船舶的维护。

附图说明

图1为多源数据采集系统结构示意图；

图2为船舶数据处理方法流程图。

具体实施方式

以下将结合附图对本发明的具体实施方式进行清楚完整地描述。显然，具体实施方式所描述的实施例仅为本发明的一部分实施例，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的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

本发明提供了针对船舶运行数据类型多的问题，提供了一种船用多源数据采集系统，该采集系统不依赖船舶仪表盘数据，可以全面采集船舶数据到处理器，提高了船舶数据采集的自动化程度。

参考图1，船用多源数据采集系统，包括处理器，并进一步包括用于采集船舶数据的数据采集装置以及数据比较器。根据船舶数据类型的不同，数据采集装置包括数字量采集装置和模拟量采集装置。

其中数字量采集装置用于采集船舶数字量信号，数字量采集装置直接与处理器连接；数字量采集装置包括但不限于温度传感器、湿度传感器和速度传感器。温度传感器包括用于采集自然环境温度的环境温度传感器和用于采集发动机运行温度的发动机温度传感器。速度采集装置包括速度传感器，速度传感器经比较器与处理器连接；所述速度传感器包括用于检测环境风速的风速传感器、用于加测发动机转速的转速传感器和用于检测船舶行驶速度的船舶行驶速度传感器。

模拟量采集装置用于采集船舶模拟量信号，模拟量信号经模拟开关和模数转换装置与处理器连接，包括多路模拟量传感器；其中模拟开关用于选择控制多路模拟量传感器与处理器之间的信号线路的通断，以控制选择哪一路信号接入处理器，模数转换装置用于将模拟量转换为处理器可识别处理的数字量，模拟开关和模数转换装置均与处理器连接，接收处理器的控制信号。模拟量传感器包括但不限于用于测量船舱货物量的仓位传感器、用于检测船舶靠岸时缆绳拉力的缆绳拉力传感器。

处理器用于存储采集的数据并对数据进行处理，形成的数据处理结果用于指导船舶的正常运行。处理器包括：

数据存储单元：用于存储数字量采集装置和模拟量采集装置采集的船舶数据；数据存储单元按数据类型和采集时间存储船舶数据，此处所述的数据类型是指温度信号、风速信号等信号的种类，每种数据归类存储。

阈值存储单元：用以存储每种数据正常运行的阈值；船舶设备在正常运行的情况下，数据值必定是在一定范围内的，例如，发动机在正常运行情况下，其温度必定不能超过一定的上限，而一旦超过该上限，发动机可能被烧毁。阈值存储单元的作用就是存储每种类型数据在正常运行情况下数值的上限或下限。

数据比较单元：用以比较数据存储单元采集的数据与阈值存储单元存储数据之间的差值；数据存储单元存储的为实时采集数据和历史数据；这些数据反映了船舶设备的实时运行状态和历史运行状态，这些数据与阈值之间的差值，反映了船舶运行状态是否超过了正常运行所能允许的范围。

匹配系数设定单元：用以设定每种数据的匹配系数；匹配系数相当于一个权重系数，通常被设定为小于1，这个系数,具体取值的大小与每种数据类型对船舶运行状态影响的严重程度有关。

维修指标计算单元：用以根据数据比较单元反馈的差值和匹配系数设定单元设定的匹配系数计算船舶的维修指标。维修指标是一个综合船舶多源数据，反映船舶安全状况的指标，该指标超过一定值，则认定船舶需要进行维修。

数据采集启动单元：用以根据船舶的行驶速度控制数据存储单元启动数据存储工作。为了节能，避免数据误报，在船舶启动运行之后再启动数据采集单元执行数据采集工作。

此外，作为本发明的进一步设计，多源数据采集系统包括PC机、显示装置和人机交互控制机构。处理器连接PC机，二者之间可进行双向的数据传递，处理器中数据存储单元用于对数据的暂时缓存，数据最终被存储在PC机上；处理器还连接显示装置，用以显示数据采集结果及数据处理结果，实时的数据采集指标以及维修计算指标均可通过显示装置进行显示，处理器还可以调用显示PC机内存储的历史数据；处理器还连接人机交互控制机构，用以对处理器下达控制指令，本实施例中，人机交互控制机构采用键盘。

基于上述的船舶多源数据采集系统，可以采集船舶多源数据，对数据进行暂存和历史存储，基于船舶多源数据，可计算船舶维修指标。该系统对数据采集的自动化和集成化程度高，改善了现有技术中，依靠船舶仪表数据带来的不便。

船舶数据处理方法，流程参考图2，，基于上述船舶多源数据采集系统而实现，包括以下步骤：

采集每种船舶数据的实时值,并对数据进行平均滤波处理，获得实时平均值A_i；平均值的计算补偿可以根据需要设定，例如，可以设定为每隔5-10个采集期间，对采集的数据进行平均计算，获得平均值。

此处所述的每种船舶数据是指多源数据采集系统所采集到的所有种类的船舶数据，例如包括：发动机温度、船舶行驶速度、风速等。为了节能，数据处理方法进一步包括以下步骤：数据采集启动单元获取船舶运动速度数据v，当v＞0时，控制数据采集系统启动数据采集工作，数据存储单元启动数据记录工作。

将采集到的每一种船舶数据的实时平均值A_i与该种船舶数据的阈值a_i进行比较，获得数据差值ΔA_i，ΔA_i＝A_i-a_i；差值反映的为每种船舶数据实际工作情况与正常工作情况之间的差异。一但实时值超过阈值最大值，则可能对船舶的正常行驶造成影响。这些数据的正常值是一个范围，其实可以等价于阈值之间的值，如风速设定在15米以下每秒对轮船是正常值，那么如果风速在17米每秒则得到差值为2。比如像温度等参数的阈值有两个范围：最高温度和最低温度，可以分别与高低阈值求取差值。

将数据差值ΔA_i与该种数据对应的匹配系数x_i相乘，获得该种船舶数据的评价指标p_i，p_i＝ΔA_i·x_i；此处计算时考虑差值ΔA_i的正负。根据每种数据类型的特点设定匹配系数x_i，通常匹配系数x_i被设定为一个小于1的数，每种数据类型对应的匹配系数不同。

将所有种类船舶数据的评价指标相加，获得船舶维修指标P,其中n为数据类型的数量，即共采集了多少种数据；若P＞1，则判定船舶需要进行维修；若P＜1，则根据船舶实际运行情况，判定船舶是否可以继续行驶或者持续行驶；若P＝1，则判断所有参数都在正常范围内，船舶运行情况无异常。船舶运行系统是一个综合化的系统，综合多源船舶数据，形成一个船舶运行的综合评价指标，采用该指标知道船舶的维修。

在以上计算过程中，考虑到数据差值ΔA_i是实时变化的，差值中的最大值可以最好的反应船舶工作的异常情况。作为本发明的进一步优化，所述数据处理方法进一步包括以下步骤：将每一种船舶数据的实时平均值A_i与该种船舶数据的阈值a_i进行比较，获得数据差值ΔA_i后，进一步判断所获得的所有差值的大小，采用最大的差值来进行评价指标和船舶维修指标的计算。

作为本发明方法的进一步优化，考虑到船舶数据众多，但每种数据对船舶的影响不一样，因此将船舶数据分为一类数据、二类数据和三类数据，为一类数据设置一类参数匹配系数，为二类数据设定二类参数匹配系数，为三类数据设置三类参数匹配系数。

具体的说，船用数据采集系统采集的数据众多，主要包括：采集的参数里面包含：油料(燃料)余量、行驶速度、油料消耗速度、外界风速、船舶中各处的温度(多个参数)、发动机的温度、发动机的转速、船舶的振动参数、载重等，按这些参数对船舶正常行驶的影响，即参数与船舶运行重要程度关系，将这些参数分成3类，第一类是船舶本身的参数，称为一类数据，对船舶行驶等影响非常大的，如发动机的温度、发动机的转速，船舶的振动参数(频率、加速度)；第二类是外界的参数但是与船舶的正常行驶非常密切的数据，称为二类数据，如油料余量、油料消耗量、行驶速度、载重；第三类为外界一般的参数，对船舶的正常行驶影响较小，称为三类数据，主要包括风速、外界温度等。

匹配系数其实是根据上述分类的标准进行的一个系数设定，根据数据的重要程度的不同，匹配系数设定值不同。需要说明的是，每一类数据均包括不仅仅一种类型的数据，需要对同类数据中的每一种具体类型的数据均设定一个专有的匹配系数。例如一类数据包括油料余量、行驶速度、油料消耗速度等，需要为油料余量设定油料余量匹配系数，为行驶速度设定行驶速度匹配系数，为油料消耗速度设定油料消耗速度匹配系数。匹配系数的取值大小是与参数的重要程度有关的，一类参数匹配系数较大，二类参数匹配系数小于一类参数匹配系数，三类参数匹配系数小于二类参数匹配系数。

举例来说明，将一类参数中的每个参数的匹配系数设定为0.3～0.5，将二类参数中每个参数的匹配系数设定为0.1～0.3，将三类参数中每个参数的匹配系数设定为0.001～0.1。

然后可以将每一个参数得到的最大的差值乘以这个系数匹配，使其每一个参数到达非正常的时候都能使得船舶无法正常运行，这个时候的系数与差值相乘为1，这样得到每个参数对应的匹配系数。匹配系数可以根据实际的运行过程中出现的问题进行微调，可以根据PID控制的原理进行调整，也可以根据船员的经验进行调整。

由于多源数据采集系统采集的数据种类多，并且是实时持续性的数据采集，因此数据量大，对数据的存储造成较大的压力。为了缓解数据存储压力，对数据存储进行稀疏化处理，因此，数据处理方法进一步包括以下步骤：将采集到的每一种船舶数据的实时值A_i与该种船舶数据的阈值a_i进行比较，获得数据差值ΔA_i后，对于没有超过阈值的正常的船舶数据，仅存储数据采集时间，不存储数据值；对于超过阈值的非正常船舶数据，存储数据采集时间和数据值。即没有超过阈值a_i的船舶数据被视为正常的船舶数据，这类数据不存储，不会造成影响，而非正常的数据，可以辅助后续分析船舶异常运行的分析，因此，存储这部分数据的产生时间和具体数值。

同时，考虑到偶发的异常行，进一步判断是否有两个连续的船舶数据的实时值A_i超过该种船舶数据的阈值a_i，若是，则判断这种类型的数据处于真异常情况，存储数据及数据采集时间；若否，则判断多为偶发时间，不存储数据，仅存储时间。

Claims (9)

1.船舶数据处理方法，基于船用多源数据采集系统而实现，其特征在于，

船用多源数据采集系统，包括处理器，进一步包括用于采集船舶数据的数据采集装置，所述数据采集装置包括数字量采集装置和模拟量采集装置；所述数字量采集装置与处理器连接；所述模拟量采集装置经模拟开关和模数转换装置与处理器连接，包括多路模拟量传感器；所述模拟开关和模数转换装置均与处理器连接，接收处理器的控制信号；所述处理器包括：

数据存储单元，用于存储数字量采集装置和模拟量采集装置采集的船舶数据；阈值存储单元：用以存储每种数据正常运行的阈值；数据比较单元：用以比较数据存储单元采集的数据与阈值存储单元存储数据之间的差值；匹配系数设定单元，用以设定每种数据的匹配系数；维修指标计算单元，用以根据数据比较单元反馈的差值和匹配系数设定单元设定的匹配系数计算船舶的维修指标；

船舶数据处理方法包括以下步骤，

采集每种船舶数据的实时值,并对数据进行平均滤波处理，获得实时平均值A_i；

将采集到的每一种船舶数据的实时平均值值A_i与该种船舶数据的阈值a_i进行比较，获得数据差值ΔA_i，ΔA_i＝A_i-a_i；

将数据差值ΔA_i与该种数据对应的匹配系数x_i相乘，获得该种船舶数据的评价指标p_i，p_i＝ΔA_i·x_i；

将所有种类船舶数据的评价指标相加，获得船舶维修指标P,其中n为数据类型的数量；

若P>1，则判定船舶需要进行维修。

2.如权利要求1所述的船舶数据处理方法，其特征在于，所述处理器进一步包括数据采集启动单元，用以根据船舶的行驶速度控制数据存储单元启动数据存储工作。

3.如权利要求1所述的船舶数据处理方法，其特征在于，所述数字量采集装置包括温度传感器、湿度传感器和速度传感器，所述温度传感器包括环境温度传感器和发动机温度传感器；所述模拟量传感器包括仓位传感器、缆绳拉力传感器；所述速度传感器包括风速传感器、发动机转速传感器和船舶行驶速度传感器。

4.如权利要求1所述的船舶数据处理方法，其特征在于，所述处理器连接PC机，所述处理器连接有显示装置，用以显示数据采集结果及数据处理结果；所述处理器连接有人机交互控制机构，用以对处理器下达控制指令。

5.如权利要求1所述的船舶数据处理方法，其特征在于，将船舶数据分为一类数据、二类数据和三类数据，为一类数据设置一类参数系数，为二类数据设定二类参数系数，为三类数据设置三类参数系数。

6.如权利要求1或5所述的船舶数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法进一步包括以下步骤：将每一种船舶数据的实时平均值A_i与该种船舶数据的阈值a_i进行比较，获得数据差值ΔA_i后，进一步判断所获得的所有差值的大小，采用最大的差值来进行评价指标和船舶维修指标的计算。

7.如权利要求1所述的船舶数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法进一步包括以下步骤：所述数据采集启动单元获取船舶运动速度数据v，当v>0时，控制数据存储单元启动数据记录工作。

8.如权利要求1所述的船舶数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法进一步包括以下步骤：将采集到的每一种船舶数据的实时平均值A_i与该种船舶数据的阈值a_i进行比较，获得数据差值ΔA_i后，对于没有超过阈值的正常的实时平均值，仅存储数据采集时间，不存储数据值；对于超过阈值的实时平均值，存储数据采集时间和数据值。

9.如权利要求8所述的船舶数据处理方法，其特征在于，判断是否有两个连续的船舶数据的实时平均值A_i超过该种船舶数据的阈值a_i，若是，则存储，若否，则不存储。