CN112329144B - 适用于船海装备的数值模型预测系统及预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适用于船海装备的数值模型预测系统及预测方法，该数值模型预测系统包括接收模块、特征存储模块、模拟函数模块、显示模块和输出模块；接收模块用于接收船海装备的运行参数，特征存储模块用于存储船海装备的物理特征，模拟函数模块存有船海装备的模拟函数，所述模拟函数模块用于调用所述物理特征，结合所述运行参数，使用所述模拟函数对所述物理特征进行更新，显示模块用于显示更新后的物理特征；输出模块用于输出更新后的物理特征。

Description

适用于船海装备的数值模型预测系统及预测方法

技术领域

本发明涉及船海大数据与数值建模领域，具体涉及一种适用于船海装备的数值模型预测系统及预测方法。

背景技术

船舶与海工平台远离海岸运行，其装备运维费用在生产成本中占有极大比重。为了提高经济效率，增强市场竞争力，船海装备的维护从事后维护、计划维护阶段，逐渐进入预测维护阶段，通过船海装备的历史运行、检修及连续工作监测数据，对船海装备的健康状态进行评估和预测。

目前可用于评估和预测的模型可分为船海装备仿真模型和船海装备健康管理模型。

船海装备仿真模型通过研究装备内部运行机理，可以较为精确的模拟设备运行过程，获取某时刻的装备状态。船海装备仿真模型存在以下不足：

一、船海装备仿真模型为高耦合的同步计算模型。船海装备模型利用已有的专业工具软件开发而成，其数据获取、仿真计算、计算结果展示为依次顺序执行。在计算过程中，由于船海装备模型的计算仿真软件的接口并不开放，功能有限，船海装备模型无法进行数据的更新，同时无法利用仿真软件以外的资源进行装备运行状态和仿真结果进行多种形式的直观展示。尤其对于比较复杂的船海装备，其数据量庞大，模型进行仿真计算的时间比较长，在此时间内将无法实时直观的查看装备的运行状况及状态仿真分析结果，对于运维保障十分不便利。

二、船海装备模型的仿真计算方法一旦固化，在计算过程中难以进行模型优化和修改。这是因为船海装备仿真模型为高度耦合的模型，数据获取、计算方法、计算结果展示等均被固化。如果要进行模型修改，需要停止装备模型的运行，对模型进行复杂的修改后，再重新运行。

三、船海装备仿真模型的运行依赖于标记好的样本数据，不能直接获取和使用船海装备运维过程生成的实时数据，以对数学模型进行修正、优化，仿真分析结果与船海装备运行情况偏差较大，通常只具有参考意义，无法直接指导船海装备运维保障。

船海装备健康管理模型主要通过船海装备的历史运行、检修及连续工作监测数据，采用统计、拟合等手段，对装备运行趋势进行预测，但是忽略了船海装备内部的运行机理的分析，同时样本数据仅主要针对关键点且比较有限，导致其模型功能单一、精准度较低、预测结果不可靠等问题。同时，其并未解决船舶装备仿真模型的高耦合、只能同步计算的问题。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种适用于船海装备的数值模型预测系统及预测方法，可以降低评估预测结果的偏差，提高评估预测结果的可靠性和精准性。

为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：

一种适用于船海装备的数值模型预测系统，其包括：

接收模块，其用于接收船海装备的运行参数；

特征存储模块，其用于存储船海装备的物理特征；

模拟函数模块，其存有船海装备的模拟函数，所述模拟函数模块用于调用所述物理特征，结合所述运行参数，使用所述模拟函数对所述物理特征进行更新；

显示模块，其用于显示更新后的物理特征；

输出模块，其用于输出更新后的物理特征。

进一步地，所述物理特征包括功能特征和性能特征；

所述模拟函数包括至少一种功能模拟函数和至少一种性能模拟函数，且所述功能模拟函数用于对功能特征进行更新，所述性能模拟函数用于对性能特征进行更新。

进一步地，所述船海装备为电动阀、压载水泵和输水管道中的一种；

当所述船海装备为电动阀时，所述功能特征包括阀门主体的通径、压力、流体流量、流体密度、电动执行机构的开度中的至少一种；所述性能特征包括阀门的泄漏率、电动执行机构的行程、电动执行机构的转矩中的至少一种；

当所述船海装备为压载水泵时，所述功能特征包括叶轮直径、进口口径、出口口径、进口压力、出口压力、流量、扬程、轴功率、振动、噪声中的至少一种；所述性能特征包括进出口压差、允许吸上真空度、汽蚀余量中的至少一种；

当所述船海装备为输水管道时，所述功能特征包括管龄、管道长度、流体压力、管道外径、管道壁厚、材料屈服强度、材料抗拉强度、材料弹性模量中的至少一种；所述性能特征包括管道极限载荷、管道环向应力、管道轴向应力、管道爆破压力中的至少一种。

进一步地，所述运行参数包括所述船海装备所处环境的环境数据、所述船海装备的实时运行数据和所述船海装备上级的船海装备的物理特征。

进一步地，所述系统还包括：

迭代模块，其用于接收迭代数据，将所述迭代数据参数化，并使用参数化后的迭代数据更新所述模拟函数模块中的模拟函数，以及使用参数化后的迭代数据更新所述特征存储模块中存储的物理特征。

进一步地，所述迭代数据包括所述船海装备新的物理特征和新的经验公式。

进一步地，所述迭代模块包括：

迭代数据模块，其用于接收迭代数据；

迭代函数模块，其存有所述船海装备的模拟函数迭代函数和物理特征迭代函数，所述迭代函数模块用于从所述迭代数据中获取新的经验公式，通过模拟函数迭代函数将该经验公式参数化，以及从所述迭代数据中获取新的物理特征，通过物理特征迭代函数将该物理特征参数化；

模拟函数迭代模块，其用于存储经参数化后的经验公式，当所述模拟函数模块未进行计算时，利用经参数化后的经验公式更新所述模拟函数模块中的模拟函数；

物理特征迭代模块，其用于存储经参数化后的物理特征，当所述模拟函数模块未进行计算时，利用经参数化后的物理特征更新所述特征存储模块中的物理特征。

本发明还提供了一种使用如上所述的数值模型预测系统对船海装备的预测方法，包括以下步骤：

接收船海装备的运行参数；

存储船海装备的物理特征；

结合存储的物理特征和运行参数，使用模拟函数对存储的物理特征进行更新；

显示所述更新后的物理特征并输出。

进一步地，接收迭代数据，将所述迭代数据参数化；

判断模拟函数是否在对存储的物理特征进行更新；

若是，继续接收迭代数据；

若否，使用参数化后的迭代数据更新所述模拟函数模块中的模拟函数。

进一步地，当判断结构为否时，还包括以下步骤：

使用参数化后的迭代数据更新所述特征存储模块中存储的物理特征。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

本申请提供的数值模型预测系统，存储有船海装备的模拟函数和物理特征，通过调用存储的物理特征，结合船海装备的运行参数，使用模拟函数进行计算，以对船海装备的物理特征进行更新，因此，本申请充分结合船海装备的内部机理和船海装备的实际运行参数，以对船海装备的运行进行评估预测，其故障预测偏差小，预测结果更为比较全面和精准，可靠性更高。

对于一个实际运行中的船舶装备，其运行环境、上游的船海设备状态、当前自身运行状态，都影响该船海装备下一时刻的状态，同时该船海装备的运行状态又影响其下一级的船海装备的运行状态。船海装备状态的精确预测，不仅要考虑该船海装备内部的运行机制，还需要考虑其实际运行的环境、所处系统的上下游的船海装备状态。因此，在本申请中，接收模块接收的运行参数不仅包括船海装备所处环境的环境数据、船海装备的实时运行数据，还包括船海装备上级的船海装备的物理特征，同时，该船海装备更新后的物理特征又可以用于下一级的船海装备的评估预测，从而可以进一步地提高预测结果的可靠性。

此外，本申请能够在不断运行中进行自我迭代、修正，且运行时间越长，模型的故障预测效果越好。

本申请提供的数值模型预测系统为低耦合的异步计算模型系统，系统分为接收模块、特征存储模块、模拟函数模块、显示模块、输出模块、迭代模块等。系统的各模块之间接口开放，相对独立，耦合性低，可异步地独立完成自身的工作。因此，本申请可实现船海装备模型的数据获取、仿真计算、计算结果展示等功能的解耦合，以最大限度利用和整合计算机硬件、软件资源，实现各模块的性能优化运行。在计算过程中，可同时对装备模型的运行参数进行更新，以及充分利用多种仿真软件以外的功能强大的计算机开源软件，对装备的运行状态、预测结果以及预测计算过程进行多种丰富形式的展示。

本申请提供的数值模型预测系统为灵活的模型系统，在计算过程中可进行模型优化和修改。这是因为模型系统已经划分为解耦的多个相对独立模块。在模型系统运行过程中，可通过迭代模块对特征存储模块、模拟函数模块进行更新，而无需停止模型系统的运行。

附图说明

图1为本发明实施例提供的适用于船海装备的数值模型预测系统框图；

图2为本发明实施例提供的模拟函数更新流程图；

图3为本发明实施例提供的物理特征更新流程图。

具体实施方式

以下结合附图及实施例对本发明作进一步详细说明。

参见图1所示，本发明实施例提供了一种适用于船海装备的数值模型预测系统，该数值模型预测系统包括接收模块、特征存储模块、模拟函数模块、显示模块和输出模块。系统的各模块之间各模块之间通过Socket通信、XML文件、excel文件等开放式的接口异步进行数据的交换，以实现模块之间的相对独立，降低模块之间的耦合性，使各模块可独立完成自身的工作。因此，本申请可实现船海装备模型的数据获取、仿真计算、计算结果展示等功能的解耦合，以最大限度利用和整合计算机硬件及软件资源，实现各模块的性能优化运行。

其中：

接收模块用于接收船海装备的运行参数，运行参数包括该船海装备所处环境的环境数据、该船海装备的实时运行数据以及该船海装备上级的船海装备的物理特征，当需要使用该船海装备上级的船海装备的物理特征时，主要利用的是该船海装备上级的船海装备的性能特征，例如，当前船海装备为蒸汽泵，计算时，需要温度数据，则可以输入蒸汽泵上级的温度传感器测得的温度数据。

特征存储模块用于存储船海装备的物理特征，物理特征包括功能特征和性能特征，其中，功能特征指的是可通过传感器直接测量或者通过查资料直接获取的物理特征，而性能特征指的是不能通过传感器直接测量或者查资料直接获取而必须通过公式推算或者数值模拟的物理特征；功能特征和性能特征根据不同的船海装备而有所不同。

模拟函数模块存有船海装备的模拟函数，模拟函数包括至少一种功能模拟函数和至少一种性能模拟函数，且功能模拟函数用于对功能特征进行计算，性能模拟函数用于对性能特征进行计算，模拟函数模块用于调用特征存储模块中存储的物理特征，结合运行参数，使用模拟函数对物理特征进行更新。

显示模块用于显示船海装备更新后的物理特征，以便于可以直观地呈现船海装备当前的物理特征。显示模块异步接收特征存储模块、模拟函数模块、接收模块等模块传输的数据，充分利用ECharts、Unity、OpenCV等多种仿真软件以外的功能强大的计算机开源软件，对装备的运行状态及预测结果以及预测计算过程进行表格、曲线、三维图形等多种丰富形式的展示，使运维人员直观地船海装备模型的运行状态、预测结果以及预测模型计算过程进行直观地认识和了解。

需要说明的是，显示模块可以仅显示更新之后的物理特征，也可以同时显示更新之前的物理特征和更新之后的物理特征，以便于运维人员比对。

输出模块用于输出船海装备更新后的物理特征，作为下级装备的参数输入，同时在性能特征将超过正常范围时通过声光提示、控制台软件显眼的文字、动画等形式向运维人员进行故障预警。

输出模块可以直接连接特征存储模块，也可以直接连接显示模块，还可以与特征存储模块和显示模块同时连接。

数值预测模型系统为灵活的模型系统，在模型计算过程中可进行模型优化和修改，无需停止模型系统的运行。

随着对船海装备研究的深入，其运行机理的认识也会不断修正，因此，模拟函数需要不断进行迭代更新。

参见图1所示，本实施例提供的预测系统还包括迭代模块，迭代模块用于接收迭代数据，将迭代数据参数化，并使用参数化后的迭代数据更新模拟函数模块中的模拟函数，而无需停止模型系统的运行。

在使用过程中，物理特征也需要不断进行更新，参见图1所示，迭代模块还用于使用参数化后的迭代数据更新特征存储模块中存储的物理特征。

迭代数据包括当前的船海装备新的经验公式和新的物理特征；本实施例采用异步迭代的方式，即模拟函数在进行运算时，不会进行更新，当未进行运算时，才进行更新。

具体地，参见图1所示，迭代模块包括迭代数据模块、迭代函数模块、模拟函数迭代模块和物理特征迭代模块。

迭代数据模块用于接收迭代数据；

迭代函数模块存有船海装备的模拟函数迭代函数和物理特征迭代函数，迭代函数模块用于从迭代数据中获取新的经验公式，通过模拟函数迭代函数将该经验公式参数化，以及从迭代数据中获取新的物理特征，通过物理特征迭代函数将该物理特征参数化；

模拟函数迭代模块用于存储经参数化后的经验公式，当模拟函数模块未进行计算时，利用经参数化后的经验公式更新模拟函数模块中的模拟函数；

物理特征迭代模块用于存储经参数化后的物理特征，当模拟函数模块未进行计算时，利用经参数化后的物理特征更新特征存储模块中的物理特征。

本发明实施例还提供了一种使用数值模型预测系统对船海装备的预测方法，包括以下步骤：

101：接收船海装备的运行参数；

102：存储船海装备的物理特征；

103：结合存储的物理特征和运行参数，使用模拟函数对存储的物理特征进行更新；

104：显示更新后的物理特征并输出。

预测方法还包括以下步骤：

接收迭代数据，将迭代数据参数化；

判断模拟函数是否在对存储的物理特征进行更新；

若是，继续接收迭代数据；

若否，使用参数化后的迭代数据更新模拟函数模块中的模拟函数，以及使用参数化后的迭代数据更新特征存储模块中存储的物理特征。

具体地，参见图2所示，更新模拟函数模块中的模拟函数包括如下步骤：

201：迭代函数模块从迭代数据中获取新的经验公式，通过模拟函数迭代函数将该经验公式参数化；

202：模拟函数迭代模块存储经参数化后的经验公式，并判断模拟函数模块是否在进行计算；若是，则返回步骤201，若否，则进入步骤203；

203：使用经参数化后的经验公式更新模拟函数模块中的模拟函数，并返回步骤201。

参见图3所示，更新特征存储模块中存储的物理特征包括如下步骤：

301：迭代函数模块从迭代数据中获取新的物理特征，通过物理特征迭代函数将该物理特征参数化；

302：物理特征迭代模块存储经参数化后的物理特征，并判断模拟函数模块是否在进行计算；若是，则返回步骤301，若否，则进入步骤303；

303：使用经参数化后的物理特征更新特征存储模块中的物理特征，并返回步骤301。

以下通过一个具体实施例进行阐述。

当前船海装备为压载水泵，压载水泵的上级的船海装备为电动阀，下级的船海装备为输水管道。

电动阀的功能特征包括阀门主体的通径、压力、流体流量、流体密度、电动执行机构的开度中的至少一种；性能特征包括阀门的泄漏率、电动执行机构的行程、电动执行机构的转矩中的至少一种；

压载水泵的功能特征包括叶轮直径、进口口径、出口口径、进口压力、出口压力、流量、扬程、轴功率、振动、噪声中的至少一种；性能特征包括进出口压差、允许吸上真空度、汽蚀余量中的至少一种；

输水管道的功能特征包括管龄、管道长度、流体压力、管道外径、管道壁厚、材料屈服强度、材料抗拉强度、材料弹性模量中的至少一种；性能特征包括管道极限载荷、管道环向应力、管道轴向应力、管道爆破压力中的至少一种。

接收模块用于接收压载水泵的运行参数，包括压载水泵所处环境的环境数据、压载水泵的实时运行数据和电动阀的物理特征。其中，环境数据包括压载水泵所处环境的横摇、纵摇、垂摇、压力、温度、湿度等数据；实时运行数据包括压载水泵的流量、电机功率、转速、进口压力、出口压力、振动、噪声、轴承温度等数据；电动阀的物理特征主要是电动阀的部分性能特征，包括电动阀的开关状态、入口压力、出口压力、故障状态、阀门的泄漏率、电动执行机构的行程、电动执行机构的转矩等数据。

特征存储模块用于存储压载水泵的物理特征，包括流量Q、扬程H、轴功率N、电机功率N₁、效率η、转速n、允许吸上真空度H_s、汽蚀余量NPSH、进口压力P₁、出口压力P₂、振动V₁、噪声V₂、轴承温度T₁、故障概率Z等物理特征。

模拟函数模块存储有压载水泵的模拟函数，包括：扬程与流量的关系函数H＝f₁(Q)、轴功率与流量的关系函数N＝f₂(Q)、效率与流量的关系函数η＝f₃(Q)、允许吸上真空度与流量的关系函数Hs＝g₁(Q)、汽蚀余量与流量的关系函数NPSH＝g₂(Q)，以及故障概率与流量、进口压力、出口压力、振动、噪声、轴承温度、电机转速等的关系函数Z＝g₃(Q,P₁,P₂,V₁,V₂,T₁)等。

模拟函数模块用于调用特征存储模块中存储的流量Q、扬程H、轴功率N、电机功率N₁、效率η、转速n、允许吸上真空度H_s、汽蚀余量NPSH、进口压力P₁、出口压力P₂、振动V₁、噪声V₂、轴承温度T₁、故障概率Z等物理特征，结合当前运行参数，使用模拟函数对物理特征进行更新。

显示模块异步接收特征存储模块、模拟函数模块、接收模块等模块传输的数据，充分利用ECharts、Unity、OpenCV等多种仿真软件以外的功能强大的计算机开源软件，对更新后的压载水泵的流量Q、扬程H、轴功率N、电机功率N₁、效率η、转速n、允许吸上真空度H_s、汽蚀余量NPSH、进口压力P₁、出口压力P₂、振动V₁、噪声V₂、轴承温度T₁、故障概率Z等物理特征以表格、曲线、三维图形等多种丰富的形式进行展示，以直观地呈现压载水泵当前的运行状态、预测模型预测结果以及预测模型计算过程。

输出模块用于输出更新后的压载水泵的流量Q、扬程H、轴功率N、电机功率N₁、效率η、转速n、允许吸上真空度H_s、汽蚀余量NPSH、进口压力P₁、出口压力P₂、振动V₁、噪声V₂、轴承温度T₁、故障概率Z等物理特征，作为下级的输水管道的参数输入，同时，在性能特征将超过正常范围时通过声光提示、控制台软件显眼的文字、动画等形式向运维人员进行故障预警。

迭代模块通过大数据分析以及深度学习，在压载水泵的长期运行中不断对其数值模型的模拟函数进行不断修正，使得模型更加精准，并对其模拟函数模块中的模拟函数、特征存储模块中存储的物理特征进行迭代更新。

综上所述，本申请提供的数值预测模型系统为低耦合的异步计算模型系统，系统分为接收模块、特征存储模块、模拟函数模块、显示模块、输出模块、迭代模块等。系统的各模块之间接口开放，相对独立，耦合性低，可异步地独立完成自身的工作。因此，本申请可实现船海装备模型的数据获取、仿真计算、计算结果展示等功能的解耦合，以最大限度利用和整合计算机硬件、软件资源，实现各模块的性能优化运行。在计算过程中，可同时对装备模型的运行参数进行更新，以及充分利用ECharts、Unity、OpenCV等多种仿真软件以外的功能强大的计算机开源软件，对装备的运行状态、预测结果以及预测计算过程进行表格、曲线、三维图形等多种丰富形式的展示。

本申请提供的数值模型预测系统为灵活的模型系统，在计算过程中可进行模型优化和修改。这是因为模型系统已经划分为解耦的多个相对独立模块。在模型系统运行过程中，可通过迭代模块对特征存储模块、模拟函数模块进行更新，而无需停止模型系统的运行。

本申请可以降低船海装备模型的耦合性，易于实时直观的查看装备的运行状况及状态仿真分析结果，易于进行模型的迭代和优化。

本申请提供的数值模型预测系统，存储有船海装备的模拟函数和物理特征，通过调用存储的物理特征，结合船海装备的运行参数，使用模拟函数进行计算，以对船海装备的物理特征进行更新，因此，本申请充分结合船海装备的内部机理和船海装备的实际运行参数，以对船海装备的运行进行评估预测，其故障预测偏差小，预测结果更为比较全面和精准，可靠性更高。

对于一个实际运行中的船舶装备，其运行环境、上游的船海设备状态、当前自身运行状态，都影响该船海装备下一时刻的状态，同时该船海装备的运行状态又影响其下一级的船海装备的运行状态。船海装备状态的精确预测，不仅要考虑该船海装备内部的运行机制，还需要考虑其实际运行的环境、所处系统的上下游的船海装备状态。因此，在本申请中，接收模块接收的运行参数不仅包括船海装备所处环境的环境数据、船海装备的实时运行数据，还包括船海装备上级的船海装备的物理特征，同时，该船海装备更新后的物理特征又可以用于下一级的船海装备的评估预测，从而可以进一步地提高预测结果的可靠性。

此外，本申请能够在不断运行中进行自我迭代、修正，且运行时间越长，模型的故障预测效果越好。

本发明不局限于上述实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围之内。本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (6)

1.一种适用于船海装备的数值模型预测系统，其特征在于，其包括：

接收模块，其用于接收船海装备的运行参数；

特征存储模块，其用于存储船海装备的物理特征；

模拟函数模块，其存有船海装备的模拟函数，所述模拟函数模块用于调用所述物理特征，结合所述运行参数，使用所述模拟函数对所述物理特征进行更新；

显示模块，其用于显示更新后的物理特征；

输出模块，其用于输出更新后的物理特征；

迭代模块，其用于接收迭代数据，将所述迭代数据参数化，并使用参数化后的迭代数据更新所述模拟函数模块中的模拟函数，以及使用参数化后的迭代数据更新所述特征存储模块中存储的物理特征；所述迭代数据包括所述船海装备新的物理特征和新的经验公式；

所述迭代模块包括：

迭代数据模块，其用于接收迭代数据；

迭代函数模块，其存有所述船海装备的模拟函数迭代函数和物理特征迭代函数，所述迭代函数模块用于从所述迭代数据中获取新的经验公式，通过模拟函数迭代函数将该经验公式参数化，以及从所述迭代数据中获取新的物理特征，通过物理特征迭代函数将该物理特征参数化；

模拟函数迭代模块，其用于存储经参数化后的经验公式，当所述模拟函数模块未进行计算时，利用经参数化后的经验公式更新所述模拟函数模块中的模拟函数；

物理特征迭代模块，其用于存储经参数化后的物理特征，当所述模拟函数模块未进行计算时，利用经参数化后的物理特征更新所述特征存储模块中的物理特征。

2.如权利要求1所述的适用于船海装备的数值模型预测系统，其特征在于：

所述物理特征包括功能特征和性能特征；

所述模拟函数包括至少一种功能模拟函数和至少一种性能模拟函数，且所述功能模拟函数用于对功能特征进行更新，所述性能模拟函数用于对性能特征进行更新。

3.如权利要求2所述的适用于船海装备的数值模型预测系统，其特征在于：

所述船海装备为电动阀、压载水泵和输水管道中的一种；

当所述船海装备为电动阀时，所述功能特征包括阀门主体的通径、压力、流体流量、流体密度、电动执行机构的开度中的至少一种；所述性能特征包括阀门的泄漏率、电动执行机构的行程、电动执行机构的转矩中的至少一种；

当所述船海装备为压载水泵时，所述功能特征包括叶轮直径、进口口径、出口口径、进口压力、出口压力、流量、扬程、轴功率、振动、噪声中的至少一种；所述性能特征包括进出口压差、允许吸上真空度、汽蚀余量中的至少一种；

当所述船海装备为输水管道时，所述功能特征包括管龄、管道长度、流体压力、管道外径、管道壁厚、材料屈服强度、材料抗拉强度、材料弹性模量中的至少一种；所述性能特征包括管道极限载荷、管道环向应力、管道轴向应力、管道爆破压力中的至少一种。

4.如权利要求1所述的适用于船海装备的数值模型预测系统，其特征在于：所述运行参数包括所述船海装备所处环境的环境数据、所述船海装备的实时运行数据和所述船海装备上级的船海装备的物理特征。

5.一种使用如权利要求1所述的数值模型预测系统对船海装备的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收船海装备的运行参数；

存储船海装备的物理特征；

结合存储的物理特征和运行参数，使用模拟函数对存储的物理特征进行更新；

显示所述更新后的物理特征并输出；

还包括以下步骤：

接收迭代数据，将所述迭代数据参数化；

判断模拟函数是否在对存储的物理特征进行更新；

若是，继续接收迭代数据；

若否，使用参数化后的迭代数据更新所述模拟函数模块中的模拟函数。

6.如权利要求5所述的预测方法，其特征在于，当判断结果为否时，还包括以下步骤：

使用参数化后的迭代数据更新所述特征存储模块中存储的物理特征。