CN111336996A - 一种海洋环境与船舶运动监测预报系统及监测预报方法 - Google Patents

一种海洋环境与船舶运动监测预报系统及监测预报方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111336996A
CN111336996A CN202010232852.9A CN202010232852A CN111336996A CN 111336996 A CN111336996 A CN 111336996A CN 202010232852 A CN202010232852 A CN 202010232852A CN 111336996 A CN111336996 A CN 111336996A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
forecasting
ship motion
ship
monitoring
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010232852.9A
Other languages
English (en)
Inventor
黄礼敏
郝伟
段文洋
马学文
杨珂
刘煜城
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Harbin Engineering University
Original Assignee
Harbin Engineering University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Harbin Engineering University filed Critical Harbin Engineering University
Priority to CN202010232852.9A priority Critical patent/CN111336996A/zh
Publication of CN111336996A publication Critical patent/CN111336996A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C13/00—Surveying specially adapted to open water, e.g. sea, lake, river or canal
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C23/00—Combined instruments indicating more than one navigational value, e.g. for aircraft; Combined measuring devices for measuring two or more variables of movement, e.g. distance, speed or acceleration
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
    • G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Hydrology & Water Resources (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明提供的是一种海洋环境与船舶运动监测预报系统及监测预报方法。的海洋环境监测模块提供海洋环境的风浪数据信息；船舶运动监测模块提供船舶运动监测系统采集的船舶运动数据信息；船舶运动预报模块对收集的海浪波浪监测数据、船舶运动监测数据信息，通过波浪数值预报模型、船舶动力响应模型、时间序列分析方法、人工智能方法，实现对未来数十分钟船舶运动响应进行预报，为海上作业决策提供依据；海洋通讯卫星模块接收系统传输的预报数据并进行信息存储；船载终端模块与海洋通讯卫星模块连接，接收海洋通讯卫星存储的监测预报数据信息。本发明能够有效的解决现有技术中网络无法覆盖导致的预报数据无法传输的问题，可实现远程的船舶运动预报。

Description

一种海洋环境与船舶运动监测预报系统及监测预报方法
技术领域
本发明涉及的是一种海洋环境与船舶运动监测预报装置，本发明也涉及一种海洋环境与船舶运动监测预报方法。具体地说是一种与海洋通讯卫星进行数据传输的海洋环境与船舶运动监测预报系统及监测预报方法。
背景技术
海洋覆盖地球表面超过的面积，蕴含极其丰富的资源,随着陆地资源日益消耗,海洋资源开发对经济发展愈发重要，而海洋环境监测是海洋资源开发的依据,对海洋环境数据分析与预测至关重要。
在针对海洋进行监测的过程中，会采集到大量的监测数据信息和各种海洋环境信息，通过对这些信息进行分析、处理，能够有效的了解海洋环境的环境状况、风浪数据等。
当船舶由于海洋风浪影响产生不规则运动时，船舶的运动操作变得具有挑战性。为了克服挑战，需要接收船舶运动监测数据，对监测数据进行统计分析对未来船舶运动响应进行预报。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够有效地解决网络无法覆盖导致的预报数据无法传输的问题，可实现远程船舶运动预报的海洋环境与船舶运动监测预报系统。本发明的目的还在于提供一种基于本发明的海洋环境与船舶运动监测预报系统的监测预报方法。
本发明的海洋环境与船舶运动监测预报系统包括海洋环境监测模块1、船舶运动监测模块2、船舶运动预报模块3、海洋通讯卫星模块4和船载终端模块5，所述的海洋环境监测模块1提供海洋环境的风浪数据信息；所述的船舶运动监测模块2提供船舶运动监测系统采集的船舶运动数据信息；所述的船舶运动预报模块3对收集的海浪波浪监测数据、船舶运动监测数据信息，通过波浪数值预报模型、船舶动力响应模型、时间序列分析方法、人工智能方法，实现对未来数十分钟船舶运动响应进行预报，为海上作业决策提供依据；所述的海洋通讯卫星模块4接收系统传输的预报数据并进行信息存储；所述的船载终端模块5与海洋通讯卫星模块4连接，接收海洋通讯卫星存储的监测预报数据信息。
本发明的海洋环境与船舶运动监测预报系统还可以包括：
1.所述海洋环境监测模块1具体包括用于海洋风浪数据监测的监测设备子模块6和用于海洋环境风浪数据采集的数据采集系统子模块7，所述的监测设备子模块6由气象仪单元14、X波段雷达单元15、声学多普勒流速剖面仪单元16和潮位仪单元17连接组成；所述的数据采集系统子模块7由海洋环境数据采集单元18、海洋环境数据预处理与显示单元19组成，实时显示风速、风向、气温、浪高仪、浪向、波浪周期、海流流速与流向、潮位。
2.所述的船舶运动监测模块2包括用于船舶运动数据监测的监测设备子模块8和用于采集、处理、存储船舶六自由度运动特征值的数据采集系统子模块9，所述的监测设备子模块8包括：DGPS单元20、航姿设备模块单元21和三向加速度传感器单元22；所述的数据采集系统子模块9包括：船舶姿态/加速度采集单元23、船舶六自由度运动数据预处理单元24、船舶六自由度运动数据存储单元25和船舶六自由度运动实时显示与预警单元26，实时显示船舶六自由度运动特征值，横摇、纵摇超出阈值时预警。
3.所述船舶运动预报模块3具体包括海洋环境数据分析与预报子模块10、船舶运动数据分析与预报子模块11、人工智能分析子模块12和预报结果融合与决策分析子模块13，所述的海洋环境数据分析与预报子模块10包括风浪数据接收单元27、风浪数据统计单元28、风浪统计预报单元29和船舶响应统计预报单元30，用于接收风浪数据、对海洋环境数据进行统计分析、基于统计数据进行风浪预测、并结合船舶水动力特性对船舶运动响应进行评估；所述的船舶运动数据分析与预报子模块11包括船舶运动数据接收单元31、运动数据统计单元32和时间序列预报单元33，用于接收船舶运动监测数据，对监测数据进行统计分析，获得船舶运动特征统计序列，基于统计序列采用时间序列分析方法，对未来船舶运动响应进行预报；所述的人工智能分析子模块12包括数据预处理单元34和人工智能预报单元35，用于对海洋环境数据/船舶运动数据进行预处理，并通过人工人能模型，对风浪特征/船舶运动响应进行预报；所述的预报结果融合与决策分析子模块13，用于将不同模块的预报结果进行融合，进行对船舶运动安全作业窗口进行评估、给出海上作业辅助决策建议。
基于本发明的海洋环境与船舶运动监测预报系统的监测预报方法为：
(1)通过海洋环境系统、船舶运动监测系统为船舶运动预报系统提供海洋环境数据输入和船舶运动数据输入；
(2)基于接收的风浪数据，基于随机过程和概率统计方法，对海浪风浪数据进行统计，形成具有统计意义的海浪风浪数据统计序列；其次，基于海浪风浪数据统计分析结果，利用海浪风浪预报模式、数据驱动方法建立波浪短时预报数值模型，实现波浪数十分钟特征值预报；最后，将波浪数十分钟特征值预报结果与船舶水动力响应特性结合，对船舶未来数十分钟的运动响应进行预测；
(3)基于接收的船舶数据，基于随机过程和概率统计方法，对船舶运动历史数据进行统计，获得具有统计意义的船舶运动特征值序列；在此基础上，基于船舶运动统计特征序列，利用时间序列分析方法建立船舶运动预报数值模型，实现船舶运动数十分钟特征值预报；
(4)接收海洋环境、船舶运动监测数据，并对数据进行必要的预处理，形成满足人工智能方法的数据样本；在此基础上，基于上述样本数据训练人工人能模型，实现对数十分钟船舶运动进行预报；与此并行，在数据中，不断接收新采集的环境与船舶运动数据，对预报模型进行训练更新，实现模型随着大数据积累的不断进化；
(5)对海洋环境数据分析与预报模块、船舶运动数据分析与预报模块、人工智能分析模块的预报结果进行融合；
(6)海洋环境与船舶运动监测预报系统对船舶运动响应进行实时预报，并将预报数据传输至海洋通讯卫星并进行信息存储；所述船载终端与海洋通讯卫星进行数据传送，船载终端用于接收海洋通讯卫星存储的监测数据信息。
所述的进行融合是在进行一致性分析和差异性分析的基础上，对未来数十分钟船舶运动预报结果进行评估；在上述基础上，基于多数据融合得到的船舶运动预报结果，对作业窗口进行识别，并给出置信度以及相应的辅助决策建议。
为了能够实时对海洋环境与船舶运动进行监测预报，本发明提供一种海洋环境与船舶运动监测预报系统及方法。本发明的目的是采集海洋环境风浪数据与船舶运动数据，经过处理与分析，最终输出未来数十分钟船舶运动响应预测信息。海洋通讯卫星接收船舶运动预报信息并保存，最后海洋通讯卫星将保存的数据信息传送到船载终端。
本发明的海洋环境与船舶运动监测预报系统能够实时接收、存储海洋环境监测系统传输的海洋风浪数据信息。通过海洋环境数据分析与预报模块对海洋风浪数据进行统计分析与短时预测评估；能够实时接收、存储船舶运动监测系统采集的船舶运动数据信息；通过船舶运动数据分析与预报用模块接收船舶运动监测数据，对船舶运动进行统计分析，给出不同统计准则下的统计特征序列，对未来船舶运动响应进行预报；对船舶运动响应进行实时预报，并将预报数据传输至海洋通讯卫星并进行信息存储；同时，地面终端与海洋通讯卫星进行数据传送，地面终端用于接收海洋通讯卫星存储的监测数据信息。
本发明的海洋环境与船舶运动监测预报方法能够实现多数据融合得到船舶运动预报结果，对作业窗口进行识别，并给出置信度以及相应的辅助决策建议，最终输出未来数十分钟内的船舶运动响应预测信息。
本发明所解决的技术问题包括：
1.能够实时接收、存储海洋环境监测系统传输的海洋风浪数据信息，并进行统计分析与短时预测评估；
2.能够实时接收、存储船舶运动监测系统采集的船舶运动数据信息；对船舶运动进行统计分析，给出不同统计准则下的统计特征序列；基于数据库积累的船舶运动与海洋环境数据，对人工智能模型进行在线训练，实现未来数十分钟船舶运动实时预报；
3.人工智能模型具备升级功能，可根据船舶与海洋环境监测数据、时间序列预报方法预报历史结果等大数据进行预报模型修正；
4.可根据船舶运动预报结果给出作业窗口、置信度及辅助决策结果。
5.实现海洋环境与船舶运动监测预报系统对船舶运动响应进行实时预报，并将预报数据传输至海洋通讯卫星并进行信息存储，与船载终端进行数据传送，船载终端用于接收海洋通讯卫星存储的监测数据信息。
本发明的技术方案所能产生的有益技术效果包括：
1.本发明提供的海洋环境与船舶运动监测预报系统能够实时接收、存储海洋环境监测系统传输的海洋风浪数据信息，并对海洋风浪数据进行统计分析与短时预测评估；
2.本发明提供的海洋环境与船舶运动监测预报系统，能够实时接收、存储船舶运动监测系统采集的船舶运动数据信息，并对船舶运动进行统计分析，给出不同统计准则下的统计特征序列；
3.本发明提供的海洋环境与船舶运动监测预报系统，能够根据船舶运动历史数据、海浪风浪数据等，基于时间序列方法，对未来数十分钟船舶运动进行预报；
4.本发明提供的海洋环境与船舶运动监测预报系统，能够基于数据库积累的船舶运动与海洋环境数据，对人工智能模型进行在线训练，实现未来数十分钟船舶运动实时预报；
5.本发明提供的海洋环境与船舶运动监测预报系统，因为人工智能模型具备升级功能，可根据船舶与海洋环境监测数据、时间序列预报方法预报历史结果等大数据进行预报模型修正；
6.本发明提供的海洋环境与船舶运动监测预报系统，可根据船舶运动预报结果给出作业窗口、置信度及辅助决策结果。
7.本发明提供的海洋环境与船舶运动监测预报系统对船舶运动响应进行实时预报，并将预报数据传输至海洋通讯卫星并进行信息存储，并将数据信息传输给船载终端；能够有效的解决现有技术中网络无法覆盖导致的预报数据无法传输的问题，可实现远程的船舶运动预报。
附图说明
图1为本发明的海洋环境与船舶运动监测预报系统的总体结构示意图；
图2为本发明所提供船舶运动预报系统总体架构示意图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
本发明所提供的一种海洋环境与船舶运动监测与预报系统，其总体结构组成如附图1所示，包括：海洋环境监测模块1、船舶运动监测模块2、船舶运动预报模块3、海洋通讯卫星模块4、船载终端模块5。
其中，所述海洋环境监测模块1具体包括：
1.监测设备子模块6，包括：气象仪单元14、X波段雷达单元15、ADCP(声学多普勒流速剖面仪)单元16、潮位仪单元17；
2.数据采集系统子模块7，包括海洋环境数据采集单元18、海洋环境数据预处理与显示单元19。
所述船舶运动监测模块2具体包括：
1.监测设备子模块8，包括：DGPS单元20、航姿设备模块单元21、必创A3020型三向加速度传感器单元22(艏、舯、艉3个)；
2.数据采集系统子模块9，包括：船舶姿态/加速度采集单元23、船舶六自由度运动数据预处理单元24、船舶六自由度运动数据存储单元25、船舶六自由度运动实时显示与预警单元26；
所述船舶运动预报模块3具体包括：
1.海洋环境数据分析与预报子模块10，包括：风浪数据接收单元27、风浪数据统计单元28、风浪统计预报单元29、船舶响应统计预报单元30；
2.船舶运动数据分析与预报子模块11，包括：船舶运动数据接收单元31、运动数据统计单元32、时间序列预报单元33；
3.人工智能分析子模块12，包括：数据预处理单元34、人工智能预报单元35；
4.预报结果融合与决策分析子模块13。
(1)海洋环境监测模块1，用于提供海洋环境的风浪数据信息输入。所述海洋环境监测模块1具体包括：
(1.1)监测设备子模块6，气象仪单元14、X波段雷达单元15、ADCP(声学多普勒流速剖面仪)单元16、潮位仪单元17，用于海洋风浪数据监测；
(1.2)数据采集系统子模块7，包括海洋环境数据采集单元18、海洋环境数据预处理与显示单元19，用于海洋环境风浪数据采集，实时显示风速、风向、气温、浪高仪、浪向、波浪周期、海流流速与流向、潮位等。
(2)船舶运动监测模块2，用于提供船舶运动监测系统采集的船舶运动数据信息。所述船舶运动监测模块2具体包括：
(2.1)监测设备子模块8，包括：DGPS单元20、航姿设备模块单元21、必创A3020型三向加速度传感器单元22(艏、舯、艉3个)，用于船舶运动数据监测；
(2.2)数据采集系统子模块9，包括：船舶姿态/加速度采集单元23、船舶六自由度运动数据预处理单元24、船舶六自由度运动数据存储单元25、船舶六自由度运动实时显示与预警单元26，用于采集、处理、存储船舶六自由度运动特征值；实时显示船舶六自由度运动特征值；横摇、纵摇超出阈值时预警。
(3)船舶运动预报模块3，用于对收集的海浪波浪监测数据、船舶运动监测数据等信息，通过波浪数值预报模型、船舶动力响应模型、时间序列分析方法、人工智能方法等手段，实现对未来数十分钟船舶运动响应进行预报，为海上作业决策提供依据，所述船舶运动预报模块3具体包括：
(3.1)海洋环境数据分析与预报子模块10，包括风浪数据接收单元27、风浪数据统计单元28、风浪统计预报单元29、船舶响应统计预报单元30，用于接收风浪数据、对海洋环境数据进行统计分析、基于统计数据进行风浪预测、并结合船舶水动力特性对船舶运动响应进行评估；
(3.2)船舶运动数据分析与预报子模块11，包括船舶运动数据接收单元31、运动数据统计单元32、时间序列预报单元33，用于接收船舶运动监测数据，对监测数据进行统计分析，获得船舶运动特征统计序列，基于统计序列采用时间序列分析方法，对未来船舶运动响应进行预报；
(3.3)人工智能分析子模块12，包括数据预处理单元34、人工智能预报单元35，用于对海洋环境数据/船舶运动数据进行预处理，并通过人工人能模型，对风浪特征/船舶运动响应进行预报；
(3.4)预报结果融合与决策分析子模块13，用于将不同模块的预报结果进行融合，进行对船舶运动安全作业窗口进行评估、给出海上作业辅助决策建议。
(4)海洋通讯卫星模块4，用于与海洋环境与船舶运动监测预报系统，接收系统传输的预报数据并进行信息存储。
(5)船载终端模块5，用于与海洋通讯卫星模块4连接，船载终端用于接收海洋通讯卫星存储的监测预报数据信息。
如图1所示为本发明所提供的一种海洋环境与船舶运动监测预报系统进行对未来数十分钟船舶运动响应进行预报实施步骤，具体如下：
步骤(1)通过海洋环境系统、船舶运动监测系统为船舶运动预报系统提供海洋环境数据输入和船舶运动数据输入；
步骤(2)基于接收的风浪数据，基于随机过程和概率统计方法，对海浪风浪数据进行统计，形成具有统计意义的海浪风浪数据统计序列；其次，基于海浪风浪数据统计分析结果，利用海浪风浪预报模式(如SWAN)、数据驱动方法等建立波浪短时预报数值模型，实现波浪数十分钟特征值预报；最后，将波浪数十分钟特征值预报结果与船舶水动力响应特性结合，对船舶未来数十分钟的运动响应进行预测；
步骤(3)基于接收的船舶数据，基于随机过程和概率统计方法，对船舶运动历史数据进行统计，获得具有统计意义的船舶运动特征值序列(如有义值)；在此基础上，基于船舶运动统计特征序列，利用时间序列分析方法(如回归分析、支持向量机)建立船舶运动预报数值模型，实现船舶运动数十分钟特征值预报；
步骤(4)接收海洋环境、船舶运动监测数据，并对数据进行必要的预处理，形成满足人工智能方法的数据样本；在此基础上，基于上述样本数据训练人工人能模型(如ANN、LSTM、GRU)，并能够实现对数十分钟船舶运动进行预报；与此并行，在数据中，不断接收新采集的环境与船舶运动数据，对预报模型进行训练更新，实现模型随着大数据积累的不断进化；
步骤(5)对上述三个模块(海洋环境数据分析与预报模块、船舶运动数据分析与预报模块、人工智能分析模块)的预报结果进行融合。主要是在进行一致性分析和差异性分析的基础上，对未来数十分钟船舶运动预报结果进行评估；在上述基础上，基于多数据融合得到的船舶运动预报结果，对作业窗口进行识别，并给出置信度以及相应的辅助决策建议。
步骤(6)海洋环境与船舶运动监测预报系统对船舶运动响应进行实时预报，并将预报数据传输至海洋通讯卫星并进行信息存储；所述船载终端与海洋通讯卫星进行数据传送，船载终端用于接收海洋通讯卫星存储的监测数据信息。
以上所述，仅为本发明所提供的一种海洋环境与船舶运动监测预报系统的最佳实施例，并非对本发明的应用形式进行限制。本发明不限于具体实施方式的范围，凡是利用本发明技术实质和构思的发明创造、变化与修饰均在本发明的技术范围之内。

Claims (7)

1.一种海洋环境与船舶运动监测预报系统，包括海洋环境监测模块(1)、船舶运动监测模块(2)、船舶运动预报模块(3)、海洋通讯卫星模块(4)和船载终端模块(5)，其特征是：所述的海洋环境监测模块(1)提供海洋环境的风浪数据信息；所述的船舶运动监测模块(2)提供船舶运动监测系统采集的船舶运动数据信息；所述的船舶运动预报模块(3)对收集的海浪波浪监测数据、船舶运动监测数据信息，通过波浪数值预报模型、船舶动力响应模型、时间序列分析方法、人工智能方法，实现对未来数十分钟船舶运动响应进行预报，为海上作业决策提供依据；所述的海洋通讯卫星模块(4)接收系统传输的预报数据并进行信息存储；所述的船载终端模块(5)与海洋通讯卫星模块(4)连接，接收海洋通讯卫星存储的监测预报数据信息。
2.根据权利要求1所述的海洋环境与船舶运动监测预报系统，其特征是：所述海洋环境监测模块(1)具体包括用于海洋风浪数据监测的监测设备子模块(6)和用于海洋环境风浪数据采集的数据采集系统子模块(7)，所述的监测设备子模块(6)由气象仪单元(14)、X波段雷达单元(15)、声学多普勒流速剖面仪单元(16)和潮位仪单元(17)连接组成；所述的数据采集系统子模块(7)由海洋环境数据采集单元(18)、海洋环境数据预处理与显示单元(19)组成，实时显示风速、风向、气温、浪高仪、浪向、波浪周期、海流流速与流向、潮位。
3.根据权利要求1或2所述的海洋环境与船舶运动监测预报系统，其特征是：所述的船舶运动监测模块(2)包括用于船舶运动数据监测的监测设备子模块(8)和用于采集、处理、存储船舶六自由度运动特征值的数据采集系统子模块(9，所述的监测设备子模块(8)包括：DGPS单元(20)、航姿设备模块单元(21)和三向加速度传感器单元(22)；所述的数据采集系统子模块(9)包括：船舶姿态/加速度采集单元(23)、船舶六自由度运动数据预处理单元(24)、船舶六自由度运动数据存储单元(25)和船舶六自由度运动实时显示与预警单元(26)，实时显示船舶六自由度运动特征值，横摇、纵摇超出阈值时预警。
4.根据权利要求1或2所述的海洋环境与船舶运动监测预报系统，其特征是：所述船舶运动预报模块(3)具体包括海洋环境数据分析与预报子模块(10)、船舶运动数据分析与预报子模块(11)、人工智能分析子模块(12)和预报结果融合与决策分析子模块(13)，所述的海洋环境数据分析与预报子模块(10)包括风浪数据接收单元(27)、风浪数据统计单元(28)、风浪统计预报单元(29)和船舶响应统计预报单元(30)，用于接收风浪数据、对海洋环境数据进行统计分析、基于统计数据进行风浪预测、并结合船舶水动力特性对船舶运动响应进行评估；所述的船舶运动数据分析与预报子模块(11)包括船舶运动数据接收单元(31)、运动数据统计单元(32)和时间序列预报单元(33)，用于接收船舶运动监测数据，对监测数据进行统计分析，获得船舶运动特征统计序列，基于统计序列采用时间序列分析方法，对未来船舶运动响应进行预报；所述的人工智能分析子模块(12)包括数据预处理单元(34)和人工智能预报单元(35)，用于对海洋环境数据/船舶运动数据进行预处理，并通过人工人能模型，对风浪特征/船舶运动响应进行预报；所述的预报结果融合与决策分析子模块(13)，用于将不同模块的预报结果进行融合，进行对船舶运动安全作业窗口进行评估、给出海上作业辅助决策建议。
5.根据权利要求3所述的海洋环境与船舶运动监测预报系统，其特征是：所述船舶运动预报模块(3)具体包括海洋环境数据分析与预报子模块(10)、船舶运动数据分析与预报子模块(11)、人工智能分析子模块(12)和预报结果融合与决策分析子模块(13)，所述的海洋环境数据分析与预报子模块(10)包括风浪数据接收单元(27)、风浪数据统计单元(28)、风浪统计预报单元(29)和船舶响应统计预报单元(30)，用于接收风浪数据、对海洋环境数据进行统计分析、基于统计数据进行风浪预测、并结合船舶水动力特性对船舶运动响应进行评估；所述的船舶运动数据分析与预报子模块(11)包括船舶运动数据接收单元(31)、运动数据统计单元(32)和时间序列预报单元(33)，用于接收船舶运动监测数据，对监测数据进行统计分析，获得船舶运动特征统计序列，基于统计序列采用时间序列分析方法，对未来船舶运动响应进行预报；所述的人工智能分析子模块(12)包括数据预处理单元(34)和人工智能预报单元(35)，用于对海洋环境数据/船舶运动数据进行预处理，并通过人工人能模型，对风浪特征/船舶运动响应进行预报；所述的预报结果融合与决策分析子模块(13)，用于将不同模块的预报结果进行融合，进行对船舶运动安全作业窗口进行评估、给出海上作业辅助决策建议。
6.一种基于权利要求1的海洋环境与船舶运动监测预报系统的监测预报方法，其特征是：
(1)通过海洋环境系统、船舶运动监测系统为船舶运动预报系统提供海洋环境数据输入和船舶运动数据输入；
(2)基于接收的风浪数据，基于随机过程和概率统计方法，对海浪风浪数据进行统计，形成具有统计意义的海浪风浪数据统计序列；其次，基于海浪风浪数据统计分析结果，利用海浪风浪预报模式、数据驱动方法建立波浪短时预报数值模型，实现波浪数十分钟特征值预报；最后，将波浪数十分钟特征值预报结果与船舶水动力响应特性结合，对船舶未来数十分钟的运动响应进行预测；
(3)基于接收的船舶数据，基于随机过程和概率统计方法，对船舶运动历史数据进行统计，获得具有统计意义的船舶运动特征值序列；在此基础上，基于船舶运动统计特征序列，利用时间序列分析方法建立船舶运动预报数值模型，实现船舶运动数十分钟特征值预报；
(4)接收海洋环境、船舶运动监测数据，并对数据进行必要的预处理，形成满足人工智能方法的数据样本；在此基础上，基于上述样本数据训练人工人能模型，实现对数十分钟船舶运动进行预报；与此并行，在数据中，不断接收新采集的环境与船舶运动数据，对预报模型进行训练更新，实现模型随着大数据积累的不断进化；
(5)对海洋环境数据分析与预报模块、船舶运动数据分析与预报模块、人工智能分析模块的预报结果进行融合；
(6)海洋环境与船舶运动监测预报系统对船舶运动响应进行实时预报，并将预报数据传输至海洋通讯卫星并进行信息存储；所述船载终端与海洋通讯卫星进行数据传送，船载终端用于接收海洋通讯卫星存储的监测数据信息。
7.根据权利要求7所述的监测预报方法，其特征是：所述的进行融合是在进行一致性分析和差异性分析的基础上，对未来数十分钟船舶运动预报结果进行评估；在上述基础上，基于多数据融合得到的船舶运动预报结果，对作业窗口进行识别，并给出置信度以及相应的辅助决策建议。
CN202010232852.9A 2020-03-28 2020-03-28 一种海洋环境与船舶运动监测预报系统及监测预报方法 Pending CN111336996A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010232852.9A CN111336996A (zh) 2020-03-28 2020-03-28 一种海洋环境与船舶运动监测预报系统及监测预报方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010232852.9A CN111336996A (zh) 2020-03-28 2020-03-28 一种海洋环境与船舶运动监测预报系统及监测预报方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111336996A true CN111336996A (zh) 2020-06-26

Family

ID=71182821

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010232852.9A Pending CN111336996A (zh) 2020-03-28 2020-03-28 一种海洋环境与船舶运动监测预报系统及监测预报方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111336996A (zh)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111791997A (zh) * 2020-07-15 2020-10-20 广东海洋大学 一种面向船舶的智能海上船舶遇险预警系统
CN112693578A (zh) * 2020-12-30 2021-04-23 中国海洋大学 基于垂荡加速度的半潜式海洋平台垂荡运动参量预报方法
CN113238666A (zh) * 2021-05-24 2021-08-10 江苏科技大学 基于麻雀搜索算法优化的gru的船舶运动姿态的预测方法
CN113344275A (zh) * 2021-06-15 2021-09-03 上海交通大学 一种基于lstm模型的浮式平台波浪爬升在线预报方法
CN113408401A (zh) * 2021-06-16 2021-09-17 中国科学院南海海洋研究所 一种基于机器学习的船行波快速自动识别方法及装置
CN113703024A (zh) * 2021-07-16 2021-11-26 交通运输部水运科学研究所 一种基于北斗的小型船舶动态管理系统及管理方法
CN113888853A (zh) * 2021-10-25 2022-01-04 哈尔滨工程大学 一种多船运动姿态实时监测系统
CN115576243A (zh) * 2022-10-08 2023-01-06 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 海洋冲淤动力环境立体监测多数据融合管理系统及方法
CN116625327A (zh) * 2023-07-24 2023-08-22 海南智慧海事科技有限公司 一种大数据驱动的海洋环境监测与预警方法
CN116644608A (zh) * 2023-06-14 2023-08-25 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 一种基于海洋环境数据的实海域船舶运动预报方法及系统
CN116842474A (zh) * 2023-06-14 2023-10-03 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 一种基于tft模型的舰船运动极短期预报方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106338275A (zh) * 2016-08-27 2017-01-18 中国石油大学(华东) 一种智能海洋平台系统
CN107571965A (zh) * 2017-08-22 2018-01-12 哈尔滨工程大学 一种基于移动终端的船舶海上作业辅助决策支持系统
CN109923436A (zh) * 2016-09-16 2019-06-21 应用物理技术公司 使用多个雷达进行波浪感测和船舶运动预报的系统和方法
CN110516972A (zh) * 2019-08-30 2019-11-29 哈尔滨工程大学 一种船舶出航与海上作业综合预报评估系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106338275A (zh) * 2016-08-27 2017-01-18 中国石油大学(华东) 一种智能海洋平台系统
CN109923436A (zh) * 2016-09-16 2019-06-21 应用物理技术公司 使用多个雷达进行波浪感测和船舶运动预报的系统和方法
CN107571965A (zh) * 2017-08-22 2018-01-12 哈尔滨工程大学 一种基于移动终端的船舶海上作业辅助决策支持系统
CN110516972A (zh) * 2019-08-30 2019-11-29 哈尔滨工程大学 一种船舶出航与海上作业综合预报评估系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
黄礼敏: "海浪中非平稳非线性舰船运动在线预报研究", 《中国博士学位论文全文数据库》 *

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111791997A (zh) * 2020-07-15 2020-10-20 广东海洋大学 一种面向船舶的智能海上船舶遇险预警系统
CN111791997B (zh) * 2020-07-15 2024-05-03 广东海洋大学 一种面向船舶的智能海上船舶遇险预警系统
US11760449B2 (en) 2020-12-30 2023-09-19 Ocean University Of China Method for predicting heaving motion parameters of semi-submersible offshore platform based on heaving acceleration
CN112693578A (zh) * 2020-12-30 2021-04-23 中国海洋大学 基于垂荡加速度的半潜式海洋平台垂荡运动参量预报方法
WO2022142746A1 (zh) * 2020-12-30 2022-07-07 中国海洋大学 基于垂荡加速度的半潜式海洋平台垂荡运动参量预报方法
CN113238666A (zh) * 2021-05-24 2021-08-10 江苏科技大学 基于麻雀搜索算法优化的gru的船舶运动姿态的预测方法
CN113238666B (zh) * 2021-05-24 2024-01-23 江苏科技大学 基于麻雀搜索算法优化的gru的船舶运动姿态的预测方法
CN113344275A (zh) * 2021-06-15 2021-09-03 上海交通大学 一种基于lstm模型的浮式平台波浪爬升在线预报方法
CN113408401A (zh) * 2021-06-16 2021-09-17 中国科学院南海海洋研究所 一种基于机器学习的船行波快速自动识别方法及装置
CN113703024A (zh) * 2021-07-16 2021-11-26 交通运输部水运科学研究所 一种基于北斗的小型船舶动态管理系统及管理方法
CN113888853A (zh) * 2021-10-25 2022-01-04 哈尔滨工程大学 一种多船运动姿态实时监测系统
CN115576243A (zh) * 2022-10-08 2023-01-06 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 海洋冲淤动力环境立体监测多数据融合管理系统及方法
CN115576243B (zh) * 2022-10-08 2024-01-09 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 海洋冲淤动力环境立体监测多数据融合管理系统及方法
CN116644608A (zh) * 2023-06-14 2023-08-25 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 一种基于海洋环境数据的实海域船舶运动预报方法及系统
CN116842474A (zh) * 2023-06-14 2023-10-03 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 一种基于tft模型的舰船运动极短期预报方法及系统
CN116644608B (zh) * 2023-06-14 2023-12-19 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 一种基于海洋环境数据的实海域船舶运动预报方法及系统
CN116625327A (zh) * 2023-07-24 2023-08-22 海南智慧海事科技有限公司 一种大数据驱动的海洋环境监测与预警方法
CN116625327B (zh) * 2023-07-24 2023-09-15 海南智慧海事科技有限公司 一种大数据驱动的海洋环境监测与预警方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111336996A (zh) 一种海洋环境与船舶运动监测预报系统及监测预报方法
CN110182318B (zh) 一种面向冬季海冰风险管理的海洋信息在线监测浮标系统
CN116588282B (zh) 一种auv智能运维系统及方法
CN112949178A (zh) 基于深度学习的海面风场风速智能预测预报系统、计算机设备、存储介质
CN113156815A (zh) 一种数据驱动的海上船舶运动姿态实时预报方法
CN115099653A (zh) 一种渤海湾极端天气条件下溢油事故风险评估方法及系统
CN116643517A (zh) 一种水下载人潜器预防事故设备
CN116644379A (zh) 多源海面物理要素的机器学习融合方法、设备及介质
CN117104452A (zh) 基于人工神经网络的随船摇荡运动反演波浪方法及系统
Yang et al. An approach to ship behavior prediction based on AIS and RNN optimization model
CN110969289B (zh) 一种无人船气象航线连续动态优化方法和系统
CN114018317B (zh) 一种用于海洋环境的数据采集装置及方法
KR20210067721A (ko) 인공신경망을 이용한 해양환경 예측 시스템 및 방법
CN116953707B (zh) 一种潮位监测雷达装置及监测方法和系统
Röske Sea level forecasts using neural networks
CN117114207A (zh) 一种海上人员漂移轨迹预测方法
CN205374736U (zh) 一种基于动态监测的海上溢油预测系统
CN105070102A (zh) 一种基于模糊逻辑的船舶航行动态风险推理系统及其方法
Wu et al. The effect of weather factors on the severity of fishing boat accidents in Atlantic Canada
Balakrishnan et al. Prediction of subsurface oceanographic parameter using machine learning technique based on long term historical in-situ measurements
CN113988349A (zh) 一种基于时空局部模型的数值模式预报产品客观释用方法
RU108154U1 (ru) Система обеспечения безопасности эксплуатации судна
CN112418718B (zh) 一种台风灾害评估方法、系统及装置
CN113031012B (zh) 一种岸基gnss反射信号的风暴潮监测方法
Vanche et al. Predicting AIS reception using tropospheric propagation forecast and machine learning

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200626