WO2016059809A1 - 船舶の推進性能予測装置及びその方法並びに船舶の運航支援システム - Google Patents

船舶の推進性能予測装置及びその方法並びに船舶の運航支援システム Download PDF

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disturbance
propulsion performance
propulsion
ship
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石岡　昌人
良太 黒岩
Original Assignee
三菱重工業株式会社
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63B—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING 
    • B63B49/00—Arrangements of nautical instruments or navigational aids
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G3/00—Traffic control systems for marine craft
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations

Definitions

  • the present invention relates to a ship operation support system, and more particularly to a propulsion performance prediction apparatus and method.
  • Patent Document 1 proposes a ship operation support system that supports integration of individual systems and real-time update of weather prediction.
  • Patent Document 2 discloses a ship operation system that controls the speed of a ship against water by predicting and considering tidal currents for the purpose of achieving both scheduled operation and energy-saving operation. Proposed.
  • Patent Document 2 suggests that the performance performance in the actual sea area of the target ship is evaluated with high accuracy by using a mutual link with the actual service data, but specific means are disclosed. There is no disclosure of ideas.
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and provides a ship propulsion performance prediction apparatus and method, and a ship operation support system that can improve the prediction accuracy of ship propulsion performance in an actual sea area.
  • the purpose is to provide.
  • the first aspect of the present invention is a theoretical propulsion performance calculating means for calculating a theoretical propulsion performance for a desired operation condition using a physical model of a propulsion system of a target ship, a smooth water correction term and a disturbance correction derived from operation result data.
  • Storage means for storing a term, correction means for correcting the theoretical propulsion performance using the smooth water correction term and the disturbance correction term stored in the storage means, and the smooth water correction term stored in the storage means.
  • a correction term deriving unit for deriving the disturbance correction term from the operation result data, and the storage unit stores the disturbance correction term in association with a disturbance condition.
  • a marine vessel propulsion performance prediction apparatus including a disturbance correction term deriving unit that calculates a disturbance correction term corresponding to a disturbance condition from a theoretical disturbance propulsion component included in the propulsion performance and the disturbance propulsion component.
  • the theoretical propulsion performance calculated using the physical model obtained by the water tank test or the like is calculated using the flat water correction term and the disturbance correction term derived based on the operation result data acquired during actual operation. to correct.
  • the flat water correction term and the disturbance correction term are correction terms for making the theoretical propulsion performance coincide with the propulsion performance obtained from the actual operation data obtained in the actual voyage. Therefore, by correcting the theoretical propulsion performance using such a correction term, it is possible to obtain a propulsion performance that is close to the actual by prediction, and it is possible to improve the prediction accuracy.
  • the smooth water correction term and the disturbance correction term first, the correction term at the time of flat water is derived, and then the disturbance correction term is derived using the correction term at the time of flat water. In this way, a highly reliable correction term can be obtained by handling separately during normal water and conditions under which disturbance occurs.
  • the disturbance correction term deriving means divides the operation performance data under the predetermined disturbance condition into a plurality of categories according to speed, and derives the disturbance correction term for each speed category. May be.
  • the disturbance correction term is divided into a plurality of speed categories and is derived for each speed category, so fine correction can be made and further accuracy improvement can be achieved. It becomes possible to plan.
  • the ship propulsion performance prediction apparatus includes an operation result database in which operation result data is accumulated at any time, and the correction term deriving means uses the operation result data stored in the operation result database at a predetermined timing.
  • the smooth water correction term and the disturbance correction term may be derived repeatedly, and the flat water correction term and the disturbance correction term stored in the storage unit may be updated.
  • the smooth water correction term and the disturbance at a predetermined timing (for example, regularly, every time the voyage plan is formulated). Since the correction term is derived and the smooth water correction term and disturbance correction term stored in the storage means are updated, the accuracy of the prediction accuracy due to aging deterioration of the ship does not increase and a certain level of prediction accuracy is ensured. Is possible.
  • a second aspect of the present invention is a ship operation support system including the ship propulsion performance prediction apparatus.
  • a correction term derivation step for deriving a smooth water correction term and a disturbance correction term in each disturbance condition from the operation performance data, and theoretical propulsion for a desired operation condition using a physical model of the propulsion system of the target ship
  • the term derivation step derives the propulsion performance during normal water from the actual operation data under the normal water condition, and derives the normal water correction term from the difference between the propulsion performance during the normal water and the theoretical propulsion performance under the normal water condition.
  • the disturbance propulsion component attributed to the disturbance condition is calculated using the operation result data corresponding to the disturbance condition and the propulsion performance during the normal water.
  • a propulsion performance prediction of a ship having a disturbance correction term derivation step for calculating a disturbance correction term corresponding to the disturbance condition from the theoretical disturbance propulsion component included in the theoretical propulsion performance under the disturbance condition and the disturbance propulsion component Is the method.
  • propulsion performance prediction apparatus a marine vessel propulsion performance prediction apparatus (hereinafter simply referred to as “propulsion performance prediction apparatus”) and a method thereof according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a propulsion performance prediction apparatus according to the present embodiment.
  • the propulsion performance prediction apparatus 10 is a computer system (computer system).
  • a CPU 11 and a ROM (Read Only Memory) for storing a program executed by the CPU 11 and the like.
  • a RAM (Random Access Memory) 13 functioning as a work area when executing each program
  • a hard disk drive (HDD) 14 as a mass storage device
  • a communication interface 15 for connecting to a network, a keyboard and a mouse And the like
  • a display unit 17 including a liquid crystal display device for displaying data, and the like.
  • These units are connected via a bus 18.
  • the ROM 12 stores a program for realizing each unit described later, and the CPU 11 reads out the program from the ROM 12 to the RAM 13 and executes it, thereby realizing various processes.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the propulsion performance prediction apparatus 10. As shown in FIG. 2, the propulsion performance prediction apparatus 10 includes a theoretical propulsion performance calculation unit 20, a correction unit 30, a correction term database (storage unit) 40, and a correction term derivation unit 50.
  • the propulsion performance prediction apparatus 10 includes a theoretical propulsion performance calculation unit 20, a correction unit 30, a correction term database (storage unit) 40, and a correction term derivation unit 50.
  • the theoretical propulsion performance calculation unit 20 calculates the theoretical propulsion performance under various operational conditions using, for example, a physical model of a ship propulsion system derived by analyzing a tank test result using a scale ship of the target ship. .
  • the theoretical propulsion performance is information indicating the relationship between the ship and the propulsion output, and is represented by, for example, a ship speed [kn] -horsepower [kW] curve, a ship speed [kn] -power consumption curve, or the like.
  • a boat speed-horsepower curve will be described as an example of propulsion performance.
  • the theoretical propulsion performance is calculated, for example, by giving predetermined input information related to operation conditions such as disturbance conditions, ship speed, operation state (ship attitude, etc.) to the physical model of the ship propulsion system.
  • Disturbance conditions refer to factors that affect the navigation of ships such as weather (wind speed, etc.), sea conditions (tidal current, ocean current, wave height, etc.).
  • the physical model is represented by the following equation (1), for example.
  • horsepower is used as the propulsion output, but is not limited to this example.
  • Equation (1) P cal is a horsepower [kW] under a predetermined operation condition
  • P 0 is a horsepower [kW] under a flat water condition
  • Fig. 3 shows an example of theoretical propulsion performance under normal water conditions.
  • the horizontal axis represents ship speed [kn]
  • the vertical axis represents horsepower [kW].
  • the correction unit 30 corrects the theoretical propulsion performance using the smooth water correction term stored in the correction term database 40 and the disturbance correction term associated with each disturbance condition. Specifically, the theoretical propulsion performance is corrected using the following equation (2).
  • Equation (2) P cal ′ is a corrected horsepower [kW] under a predetermined operating condition, ⁇ P 0 ′ is a plain water correction term, and ⁇ d ′ is a disturbance correction term under a predetermined disturbance condition.
  • the smooth water correction term stored in the correction term database 40 and the disturbance correction term associated with each disturbance condition are correction terms derived from ship operation performance data in the actual sea area, and will be described later. This information is calculated and stored in advance by the unit 50.
  • the correction term should compensate for the lack of prediction accuracy in the actual sea area based on the physical model using the tank test results. Can do.
  • the correction term deriving unit 50 derives a smooth water correction term and a disturbance correction term from the operation result data stored in the operation result database 60.
  • operation result data in the actual voyage of the target ship is accumulated.
  • the operation result data includes, for example, in-service data, engine data, etc.
  • data such as ship position, sea state, weather, speed, horsepower, propeller rotation speed, etc. are stored in association with time (date and time) information. Has been.
  • time date and time
  • These flight performance data are sampled and accumulated in real time while the target ship is in service.
  • data obtained from an external information center that distributes the weather and sea information may be used instead of the information detected by the ship.
  • the correction term derivation unit 50 includes a filtering unit 51, a population database 52, a flat water correction term derivation unit 53, and a disturbance correction term derivation unit 54.
  • the filtering unit 51 filters out the operation result data stored in the operation result database 60 and the operation result data when the navigation around the port and the vicinity of the port is not stable. As a result, it is possible to eliminate operation result data that may be noise from the population for obtaining the correction term, and to improve the calculation accuracy of the correction term.
  • the operation result data after filtering is stored in the population database 52.
  • FIG. 4 shows an example of the relationship between the ship speed and the horsepower obtained from the operation record data stored in the population database 52.
  • the flat water correction term deriving unit 53 includes a flat water data extracting unit 53a, a flat water preprocessing unit 53b, a flat water propulsion performance deriving unit 53c, and a correction term deriving unit 53d.
  • the flat water data extraction unit 53a extracts the operation record data that matches the flat water condition, in other words, the operation record data obtained under the flat water condition from the population database 52, and outputs it to the pre-processing unit 53b for flat water.
  • the pre-processing unit 53b for flat water calculates the standard deviation of the operation result data input from the data extraction unit 53a for flat water, and excludes operation result data whose standard deviation is more than 3 ⁇ as an outlier. Then, the pre-processing part 53b for flat water divides operation performance data into a some speed division (Bin division) according to speed. At this time, the number of speeds to be divided or the speed width of one speed section conforms to, for example, preprocessing conditions input from the input unit 16 (see FIG. 1). Specifically, as shown in FIG.
  • the pre-processing unit 53b for flat water plots the points specified by the operation result data on the xy coordinate axes where the x axis is speed and the y axis is horsepower, and inputs both coordinate axes.
  • a mesh Bo division
  • the flat water propulsion performance deriving unit 53c derives the propulsive performance during the normal water using the operation result data after the pretreatment by the pretreatment unit 53b for flat water.
  • the smooth water propulsion performance deriving unit 53c obtains a speed-horsepower curve under a smooth water condition by using a statistical / approximation method for each speed category.
  • the identification number i (i 1 to k) for each column (for example, strip unit shown by hatching in FIG. 5) in the mesh inputted from the pre-processing unit 53b for flat water, that is, for each speed classification Is granted.
  • the average ship speed and the average horsepower of the data (points) included in the speed class are calculated, and the point specified by the average value is set as the representative coordinate of the speed class.
  • the coefficients ai and bi of the linear function connecting the two points i and i + 1 can be obtained from the determinant represented by the following expression (3).
  • k ⁇ 1 linear functions can be obtained.
  • FIG. 6 shows an example of the propulsion performance at the time of flat water derived by the flat water propulsion performance deriving unit 53c.
  • the correction term deriving unit 53d calculates a smooth water correction term from the difference between the propulsion performance during flat water derived by the flat water propulsion performance deriving unit 53c and the theoretical propulsion performance under the normal water condition obtained by the theoretical propulsion performance calculating unit 20. To do.
  • the flat water correction term ⁇ P 0 ′ is expressed by the following equation (4).
  • ⁇ P 0 ′ is a flat water correction term
  • P 0 is a horsepower [kW] during flat water obtained from theoretical propulsion performance
  • P 0 ′ is a propulsion performance during flat water derived by the flat water propulsion performance deriving unit 53c.
  • ⁇ P 0 ′, P 0 , P 0 ′ may be horsepower at a predetermined ship speed, or may be expressed as a function having the speed as a variable.
  • the value obtained by subtracting the ship speed-horsepower curve shown in FIG. 3 from the ship speed-horsepower curve shown in FIG. 6 is the flat water correction term.
  • the flat water correction term ⁇ P 0 ′ calculated by the correction term deriving unit 53 d is stored in the correction term database 40.
  • the disturbance correction term deriving unit 54 includes a disturbance data extracting unit 54a, a disturbance preprocessing unit 54b, and a correction term deriving unit 54c.
  • the disturbance data extraction unit 54a extracts, for example, operation result data that matches a predetermined disturbance condition input from the input unit 16 (see FIG. 1) from the population database 52, and outputs it to the disturbance preprocessing unit 54b. .
  • the disturbance pre-processing unit 54b calculates the standard deviation of the operation record data input from the disturbance data extraction unit 54a, and excludes the operation record data whose standard deviation is more than 3 ⁇ . Subsequently, as shown in FIG. 5, the disturbance pretreatment unit 54b is identified by the operation result data on the xy coordinate axis where the x axis is the speed and the y axis is the horsepower, as shown in FIG. Points are plotted, and both coordinate axes are divided based on the preprocessing conditions (mesh size and number of divisions (n rows and k columns)) input from the input unit 16 to form a mesh and correct these information. It outputs to the term derivation
  • the correction term deriving unit 54c uses the pre-processed operation result data input from the disturbance preprocessing unit 54b, the propulsion performance during flat water derived by the flat water propulsion performance deriving unit 53c (see FIG. 6), and the like. A disturbance correction term is calculated.
  • the correction term deriving unit 54c first calculates a disturbance term for each column in the mesh (for example, strip units shown by hatching in FIG. 5), that is, for each speed category.
  • a disturbance term for each column in the mesh for example, strip units shown by hatching in FIG. 5
  • the disturbance term disurbance propulsion component
  • ⁇ , ⁇ , ⁇ , and ⁇ are correction coefficients respectively corresponding to the disturbance factors ⁇ 1 to ⁇ 4 .
  • the correction term deriving unit 54c uses, for example, the Moore-Penrose pseudo inverse matrix with respect to the expression (7), and takes ⁇ (k), ⁇ (k), ⁇ (k), ⁇ (k ) Is calculated.
  • m x values (ship speeds) belonging to the speed category to the propulsion performance (speed-horsepower curve) at the time of flat water derived by the flat water propulsion performance deriving unit 53c.
  • M y values (horsepower) may be obtained.
  • ⁇ d (k) ′ ⁇ d (k, j) ′ ⁇ ⁇ d (k, j) (8)
  • ⁇ d (k, j) is the theoretical disturbance term obtained when the disturbance condition is input to the physical model in the theoretical propulsion performance calculation unit 20 as represented by the following equation (9).
  • I k is a theoretical disturbance term belonging to the velocity category.
  • the theoretical propulsion performance calculation unit 20 calculates the theoretical propulsion performance (P cal ) based on the physical model of the ship propulsion system, and the calculation result is It is output to the correction unit 30.
  • the correction unit 30 acquires the flat water correction term ⁇ P 0 ′ and the disturbance correction term ⁇ d ′ that match the disturbance condition and the set boat speed from the correction term database 40, and acquires the acquired flat water correction term ⁇ P 0 ′ and disturbance correction term ⁇ d.
  • the theoretical propulsion performance is corrected by the following equation (10).
  • the propulsion performance after correction is input to a route planning system (not shown) connected to the propulsion performance prediction device 10 and used for, for example, a route plan of a ship.
  • a correction term at the time of normal water is derived, and then a disturbance correction term is derived using the correction term at the time of normal water.
  • a highly reliable correction term can be obtained by handling separately during normal water and conditions under which disturbance occurs.
  • the disturbance correction term is divided into a plurality of speed categories and is derived for each speed category, and more specifically, for each data. It is possible to improve.
  • the operation result data is divided into a plurality of speed categories, and disturbance correction terms and the like are derived for each speed category.
  • the present invention is not limited to this, and is extracted by, for example, the disturbance data extraction unit 54a.
  • the propulsion performance under the disturbance condition may be derived from the navigation performance data
  • the disturbance correction term may be derived using a characteristic obtained by subtracting the propulsion performance under the disturbance condition from the propulsion performance under the disturbance condition.
  • operation result data is sequentially accumulated in the operation result database 60. Therefore, the correction term deriving unit 50 uses the operation result data accumulated in the operation result database 60 at a predetermined timing (for example, regularly, every time the voyage plan is made, etc.). A term may be derived and various correction terms stored in the correction term database 40 may be updated. In this way, by updating the smooth water correction term and the disturbance correction term as needed, it becomes possible to ensure a prediction accuracy of the propulsion performance above a certain level without increasing the deviation of the prediction accuracy due to aged deterioration of the ship. .
  • the propulsion performance prediction apparatus is suitable for being applied to a ship operation support system. Not only the operation plan but also maintenance management functions can be integrated and applied to an integrated system that covers all the needs related to operation support.
  • the propulsion performance prediction device 10 can perform the propulsion capability prediction with higher accuracy than the conventional one, by reflecting the propulsion capability prediction in the planning of the route, A reliable operation plan can be made. For example, since there is a correlation between horsepower and power consumption, it is possible to predict power consumption in actual voyages with high accuracy. As a result, it is possible to realize an appropriate voyage plan from an economic viewpoint.
  • the correction term derivation unit 50 periodically updates the smooth water correction term and the disturbance correction term in the correction term database 40 to perform correction using the correction term reflecting the current state of the target ship. It becomes possible. Thereby, it is possible to provide the user with long-term accuracy compensation, and it is possible to obtain reliability in terms of quality.
  • Analyzing the update history of the correction term database 40 makes it possible to grasp long-term trends such as ship aging. As a result, it is possible to determine an appropriate repair time and contribute to maintenance and inspection.

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Abstract

　船舶の推進性能予測装置（１０）は、対象船舶の推進系の物理モデルを用いて所望の運航条件に対する論推進性能を演算する理論推進性能演算部（２０）と、補正項データベース（４０）に格納された平水補正項及び外乱補正項を用いて、理論推進性能を補正する補正部（３０）とを備えている。補正項データベース（４０）に格納される平水補正項及び外乱補正項については、補正項導出部（５０）によって運航実績データから導出される。補正項導出部（５０）は、平水条件下の運航実績データ等を用いて平水補正項を導出する平水補正項導出部（５３）と、それぞれの外乱条件に対応する運航実績データ等を用いて当該外乱条件に対応する外乱補正項を演算する外乱補正項導出部（５４）とを備える。これにより、実海域における船舶の推進性能の予測精度を向上させることができる。

Description

船舶の推進性能予測装置及びその方法並びに船舶の運航支援システム
　本発明は、船舶の運航支援システムに係り、特に、推進性能予測装置及びその方法に関するものである。
　船舶の運航支援においては、目的に応じたシステム（例えば、船性能評価、運航計画、運航診断、保守管理システム等）が存在し、それらをユーザが使い分けて、運航支援のある一部分について実用化している。現在、これらの個々のシステムを統合し、運航支援に関する全体ニーズを網羅した統合システムは未だ実用化されていない。また、気象予測をリアルタイムで反映させることは行われておらず、航路環境変化に対応した適切な運航支援が行えない状況にある。
　上記のような課題に対し、例えば、特許文献１には、個別システムの統合と気象予測のリアルタイム更新に対応する船舶の運航支援システムが提案されている。
　また、船舶の運航支援に関する技術として、例えば、特許文献２には、定刻運航と省エネ運航との両立を図る目的で、潮流速を予測考慮して対水船速を制御する船舶の運航システムが提案されている。
特開２００９－２８６２３０号公報 特開２００４－２５９１４号公報
　船舶の運航支援において、経済性（燃費）を考慮にいれた燃費基準による航路計画の立案は重要である。信頼性の高い航路計画を立案するためには、実海域における船舶の推進性能を高い精度で予測することが必要となる。
　特許文献２には、就航実績データとの相互リンクを併用することで対象船舶の実海域における実力性能の評価を高精度に行うことについて示唆されているが、その具体的な手段が開示されておらず、アイデアの開示に留まっている。
　本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、実海域における船舶の推進性能の予測精度を向上させることのできる船舶の推進性能予測装置及びその方法並びに船舶の運航支援システムを提供することを目的とする。
　本発明の第１態様は、対象船舶の推進系の物理モデルを用いて所望の運航条件に対する理論推進性能を演算する理論推進性能演算手段と、運航実績データから導出された平水補正項及び外乱補正項を格納する記憶手段と、前記記憶手段に格納された前記平水補正項及び前記外乱補正項を用いて、前記理論推進性能を補正する補正手段と、前記記憶手段に格納される前記平水補正項及び前記外乱補正項を前記運航実績データから導出する補正項導出手段とを備え、前記記憶手段において、前記外乱補正項は外乱条件と対応付けて格納されており、前記補正項導出手段は、平水条件下の運航実績データから平水時の推進性能を導出し、前記平水時の推進性能と平水条件下の前記理論推進性能との差分から平水補正項を導出する平水補正項導出手段と、複数の外乱条件の各々について、それぞれ外乱条件に対応する運航実績データと前記平水時の推進性能とを用いて、当該外乱条件に起因する外乱推進成分を算出し、当該外乱条件下の理論推進性能に含まれる理論外乱推進成分と前記外乱推進成分とから、当該外乱条件に対応する外乱補正項を演算する外乱補正項導出手段とを備える船舶の推進性能予測装置である。
　本態様によれば、水槽試験等で得た物理モデルを用いて算出される理論推進性能を、実際の運航時に取得した運航実績データに基づいて導出された平水補正項及び外乱補正項を用いて補正する。この平水補正項及び外乱補正項は、理論推進性能を実航海で得られた運航実績データから得られる推進性能に一致させるための補正項とされている。したがって、このような補正項を用いて理論推進性能を補正することで、実際に近い推進性能を予測により得ることが可能となり、予測精度を向上させることが可能となる。
　更に、平水補正項及び外乱補正項については、まずは、平水時における補正項が導出され、次いで、平水時における補正項を用いて外乱補正項が導出される。このように、平水時と外乱が生じている条件下とを分けて取り扱うことにより、信頼性の高い補正項を得ることができる。
　上記船舶の推進性能予測装置において、前記外乱補正項導出手段は、所定の前記外乱条件における運航実績データを速度に応じて複数の区分に分割し、速度区分毎に、前記外乱補正項を導出してもよい。
　上記船舶の推進性能予測装置によれば、外乱補正項については、船速を複数の速度区分に分割し、速度区分毎に導出されるので、きめ細やかな補正が可能となり、更なる精度向上を図ることが可能となる。
　上記船舶の推進性能予測装置は、運航実績データが随時蓄積される運航実績データベースを備え、前記補正項導出手段は、前記運航実績データベースに格納されている運航実績データを用いて、所定のタイミングで繰り返し前記平水補正項及び前記外乱補正項を導出し、前記記憶手段に格納されている前記平水補正項及び前記外乱補正項を更新することとしてもよい。
　上記船舶の推進性能予測装置によれば、運航実績データベースに逐次蓄積される運航実績データを用いて、所定のタイミング（例えば、定期的、航海計画の立案時毎等）で、平水補正項及び外乱補正項を導出し、記憶手段に格納されている平水補正項及び外乱補正項を更新するので、船舶の経年劣化などによる予測精度の乖離が大きくならずに、一定以上の予測精度を確保することが可能となる。
　本発明の第２態様は、上記船舶の推進性能予測装置を備える船舶の運航支援システムである。
　本発明の第３態様は、平水補正項及び各外乱条件における外乱補正項を運航実績データから導出する補正項導出工程と、対象船舶の推進系の物理モデルを用いて所望の運航条件に対する理論推進性能を演算する理論推進性能演算工程と、前記補正項導出工程において事前に導出された前記平水補正項及び前記外乱補正項を用いて、前記理論推進性能を補正する補正工程とを備え、前記補正項導出工程は、平水条件下の運航実績データから平水時の推進性能を導出し、前記平水時の推進性能と平水条件下の前記理論推進性能との差分から平水補正項を導出する平水補正項導出工程と、複数の外乱条件の各々について、それぞれ外乱条件に対応する運航実績データと前記平水時の推進性能とを用いて、当該外乱条件に起因する外乱推進成分を算出し、当該外乱条件下の理論推進性能に含まれる理論外乱推進成分と前記外乱推進成分とから、当該外乱条件に対応する外乱補正項を演算する外乱補正項導出工程とを有する船舶の推進性能予測方法である。
　本発明によれば、実海域における船舶の推進性能の予測精度を向上させることができるという効果を奏する。
本発明の一実施形態に係る推進性能予測装置の概略構成を示したブロック図である。 本発明の一実施形態に係る推進性能予測装置の機能ブロック図である。 平水条件下における理論推進性能の一例を示した図である。 母集団データベースに格納されている運航実績データから得られる船速と馬力との関係の一例を示した図である。 本発明の一実施形態に係る平水用前処理部によって実行される処理について説明するための図である。 平水推進性能導出部によって導出される平水時における推進性能の一例を示した図である。
　以下に、本発明の一実施形態に係る船舶の推進性能予測装置（以下、単に「推進性能予測装置」という）及びその方法について、図面を参照して説明する。
　図１は、本実施形態に係る推進性能予測装置の概略構成を示したブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る推進性能予測装置１０は、コンピュータシステム（計算機システム）であり、例えば、ＣＰＵ１１と、ＣＰＵ１１が実行するプログラム等を記憶するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、各プログラム実行時のワーク領域として機能するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、大容量記憶装置としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１４と、ネットワークに接続するための通信インターフェース１５と、キーボードやマウス等からなる入力部１６、及びデータを表示する液晶表示装置等からなる表示部１７等を備えている。これら各部は、バス１８を介して接続されている。
　ＲＯＭ１２には、後述する各部を実現するためのプログラムが格納されており、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２からＲＡＭ１３にプログラムを読み出し、実行することにより種々の処理を実現させる。
　図２は、推進性能予測装置１０の機能ブロック図である。図２に示されるように、推進性能予測装置１０は、理論推進性能演算部２０、補正部３０、補正項データベース（記憶手段）４０、補正項導出部５０を備えている。
　理論推進性能演算部２０は、例えば、対象船舶の縮尺船を用いた水槽試験結果を分析して導出した船舶の推進系の物理モデルを用いて、さまざまな運航条件下における理論推進性能を演算する。理論推進性能は、船舶と推進出力との関係を示す情報であり、例えば、船速［ｋｎ］－馬力［ｋＷ］曲線、船速［ｋｎ］－消費電力曲線等で表される。以下においては、説明の便宜上、推進性能として船速－馬力曲線を例示して説明する。
　理論推進性能は、例えば、船舶の推進系の物理モデルに対して外乱条件、船速、運航状態（船舶姿勢等）等の運航条件に関する所定の入力情報を与えることにより算出される。
　外乱条件とは、気象（風速等）、海象（潮流速度、海流、波高等）等の船舶の航行に影響を与える因子の条件をいう。物理モデルは、例えば、以下の（１）式で表される。以下の説明では、推進出力として馬力を用いることとしているがこの例に限られない。
　　Ｐｃａｌ＝Ｐ０＋εｄ　　　（１）
　（１）式において、Ｐｃａｌは所定の運航条件下における馬力［ｋＷ］、Ｐ０は平水条件下における馬力［ｋＷ］、εｄは理論外乱項、すなわち、所定の運航条件下において外乱因子の影響により発生する馬力［ｋＷ］であり、平水条件下においてはεｄ＝０となる。
　図３に、平水条件下における理論推進性能の一例を示す。図３において、横軸は船速［ｋｎ］、縦軸は馬力［ｋＷ］である。
　補正部３０は、補正項データベース４０に格納された平水補正項及び各外乱条件に対応付けられている外乱補正項を用いて、理論推進性能を補正する。
　具体的には、以下の（２）式を用いて、理論推進性能を補正する。
　　Ｐｃａｌ´＝Ｐｃａｌ＋ΔＰ０´＋Δεｄ´＝（Ｐ０＋ΔＰ０´）＋（εｄ＋Δεｄ´）　　　（２）
　（２）式において、Ｐｃａｌ´は所定の運航条件下における補正後の馬力［ｋＷ］、ΔＰ０´は平水補正項、Δεｄ´は所定の外乱条件下における外乱補正項である。
　ここで、補正項データベース４０に格納されている平水補正項及び各外乱条件に対応付けられる外乱補正項は、実海域における船舶の運航実績データから導出された補正項であり、後述する補正項導出部５０により事前に演算され、格納されている情報である。
　このように、運航実績データから導出された平水補正項及び外乱補正項を用いて理論推進性能を補正するので、水槽試験結果を用いた物理モデルによる実海域における予測精度不足を補正項によって補うことができる。
　補正項導出部５０は、運航実績データベース６０に格納された運航実績データから平水補正項及び外乱補正項を導出する。
　運航実績データベース６０には、対象船舶の実航海における運航実績データが蓄積されている。運航実績データは、例えば、就航用データ、機関用データ等を含み、一例として、船舶の位置、海象、気象、速力、馬力、プロペラ回転数等のデータが時間（日時）情報に関連付けられて格納されている。これら運航実績データは、対象船舶の就航中においてリアルタイムでサンプリングされ、蓄積されたものである。気象、海象の情報については、船舶が検出する情報に代えて、これら気象、海象情報を配信する外部の情報センターなどから入手したデータを利用してもよい。
　補正項導出部５０は、フィルタリング部５１、母集団データベース５２、平水補正項導出部５３、外乱補正項導出部５４を備えている。
　フィルタリング部５１は、運航実績データベース６０に格納されている運航実績データの中から停泊中データおよび港周辺などの航行が安定していないときの運航実績データをフィルタリングにより排除する。これにより、補正項を求めるための母集団からノイズとなり得る運航実績データを排除することができ、補正項の算出精度を高めることができる。フィルタリング後の運航実績データは、母集団データベース５２に格納される。図４に、母集団データベース５２に格納されている運航実績データから得られる船速と馬力との関係の一例を示す。
　平水補正項導出部５３は、平水用データ抽出部５３ａ、平水用前処理部５３ｂ、平水推進性能導出部５３ｃ、補正項導出部５３ｄを備えている。
　平水用データ抽出部５３ａは、平水条件に合致する運航実績データ、換言すると、平水条件下で得られた運航実績データを母集団データベース５２から抽出し、平水用前処理部５３ｂに出力する。
　平水用前処理部５３ｂは、平水用データ抽出部５３ａから入力された運航実績データの標準偏差を演算し、標準偏差が３σ以上乖離している運航実績データを外れ値として除外する。続いて、平水用前処理部５３ｂは、運航実績データを速度に応じて複数の速度区分に分割（Ｂｉｎ分割）する。このとき、速度を何分割するのか、あるいは、１速度区間の速度幅については、例えば、入力部１６（図１参照）から入力される前処理条件に従う。具体的には、平水用前処理部５３ｂは、図５に示すように、ｘ軸が速度、ｙ軸が馬力のｘｙ座標軸上に運航実績データによって特定される点をプロットし、両座標軸を入力部１６から入力された前処理条件（メッシュサイズ及び分割数（ｎ行ｋ列））に基づいて分割することで、メッシュ（Ｂｉｎ区分）を形成し、これらの情報を平水推進性能導出部５３ｃに出力する。
　平水推進性能導出部５３ｃは、平水用前処理部５３ｂによる前処理後の運航実績データを用いて平水時における推進性能を導出する。例えば、平水推進性能導出部５３ｃは、速度区分毎に統計・近似手法を用いて、平水条件下における速度－馬力曲線を得る。具体的には、平水用前処理部５３ｂから入力されたメッシュにおける列毎（例えば、図５にハッチイングで示した短冊単位）、すなわち、速度区分毎に識別番号ｉ（ｉ＝１～ｋ）を付与する。続いて、各速度区分において、当該速度区分に含まれるデータ（点）の船速の平均と馬力の平均とを演算し、その平均値で特定される点を当該速度区分の代表座標とする。ここで、ｉ＝１の代表座標は（ｘ１，ｙ１）と表記することができる。
　これにより、全ての速度区分、すなわち、識別番号ｉ＝１～ｋの速度区分について代表座標が１つずつ求められ、合計最大ｋ個の代表座標が得られる。データが存在しない速度区分に関しては、代表点は存在しないままとされる。
　続いて、各速度区分の代表座標を用いて近似を行う。例えば、隣り合う速度区分の代表座標同士を直線で結ぶことで近似することが可能である。このとき、隣り合う代表座標間の特性は、一次関数ｙ＝ａｘ＋ｂ（ｙ＝馬力，ｘ＝船速）で表される。これにより、例えば、ｋ個の代表座標がある場合、推進性能は、ｋ－１個の一次関数が接続された関数として表される。代表座標が存在しない速度区分については、その速度区間に隣接する代表座標から補間することが可能である。
　具体的には、ｉ，ｉ＋１の２点間を結ぶ一次関数の係数ａｉ，ｂｉは、以下の（３）式で表される行列式より求めることが可能であり、これをｉ＝１からｋに対して繰り返し行うことで、ｋ－１個の一次関数を求めることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
  
　図６に、平水推進性能導出部５３ｃによって導出される平水時における推進性能の一例を示す。
　補正項導出部５３ｄは、平水推進性能導出部５３ｃにおいて導出された平水時の推進性能と、理論推進性能演算部２０において得られた平水条件下における理論推進性能との差分から平水補正項を算出する。平水補正項ΔＰ０´は、以下の（４）式で表される。
　　ΔＰ０´＝Ｐ０－Ｐ０´　　　（４）
　（４）式において、ΔＰ０´は平水補正項、Ｐ０は理論推進性能から得られる平水時の馬力［ｋＷ］、Ｐ０´は平水推進性能導出部５３ｃによって導出された平水時における推進性能から得られる馬力［ｋＷ］である。ここで、ΔＰ０´、Ｐ０、Ｐ０´は、所定の船速における馬力であってもよく、速度を変数として有する関数として表されてもよい。
　このように、図６に示した船速－馬力曲線から図３に示した船速－馬力曲線を差し引いた値が平水補正項となる。
　補正項導出部５３ｄによって算出された平水補正項ΔＰ０´は補正項データベース４０に格納される。
　外乱補正項導出部５４は、外乱用データ抽出部５４ａ、外乱用前処理部５４ｂ、補正項導出部５４ｃを備えている。
　外乱用データ抽出部５４ａは、例えば、入力部１６（図１参照）から入力された所定の外乱条件に合致する運航実績データを母集団データベース５２から抽出し、外乱用前処理部５４ｂに出力する。
　外乱用前処理部５４ｂは、外乱用データ抽出部５４ａから入力された運航実績データの標準偏差を演算し、標準偏差が３σ以上乖離している運航実績データを除外する。続いて、外乱用前処理部５４ｂは、上述の平水用前処理部５３ｂと同様に、図５に示すように、ｘ軸が速度、ｙ軸が馬力のｘｙ座標軸上に運航実績データによって特定される点をプロットし、両座標軸を入力部１６から入力された前処理条件（メッシュサイズ及び分割数（ｎ行ｋ列））に基づいて分割することで、メッシュを形成し、これらの情報を補正項導出部５４ｃに出力する。
　補正項導出部５４ｃは、外乱用前処理部５４ｂから入力された前処理後の運航実績データ、平水推進性能導出部５３ｃによって導出された平水時の推進性能（図６参照）等を用いて、外乱補正項を算出する。
　具体的には、補正項導出部５４ｃは、まず、メッシュにおける列毎（例えば、図５にハッチイングで示した短冊単位）、すなわち、速度区分毎に外乱項を演算する。ここで、上記（１）式における理論外乱項εｄが、４つの外乱因子ε１～ε４から構成されると考えると、運航実績データから得られる実海域での外乱項（外乱推進成分）は以下の（５）式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　（５）式において、ｋはｉ＝ｋの速度区分であることを示し、ｊは各速度区分に属する各データの識別番号であり、例えば、ｉ＝ｋの速度区分におけるｍ番目のデータは、ｋ（ｊ＝ｍ）と表される。α、β、γ、ζは、外乱因子ε１～ε４にそれぞれ対応する補正係数である。
　例えば、ｉ＝ｋの速度区分の外乱項εｄ（ｋ）´は、以下の（６）式で算出される。
　　εｄ（ｋ，ｊ）´＝Ｐ（ｋ）´－Ｐ０（ｋ）´　　　（６）
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　（７）式において、ｍはｉ＝ｋの速度区分に属するデータの総数であり、例えば、当該速度区分（ｉ＝ｋ）に２０個のデータが存在する場合、ｍ＝２０となり、右辺左側の行列は２０行４列の行列となる。補正項導出部５４ｃは、（７）式に対して、例えば、ムーア・ペンローズの疑似逆行列を用い、ノルム最小値をとるα（ｋ），β（ｋ），γ（ｋ），ζ（ｋ）の最適解を算出する。
　ここで、（７）式において、α（ｋ），β（ｋ），γ（ｋ），ζ（ｋ）を求めるためには、ｉ＝ｋの速度区分における平水条件下の運航実績データＰ０（ｋ）´も、同数（ｍ個）必要となる。これらのデータは、例えば、平水推進性能導出部５３ｃによって導出された平水時の推進性能（速度－馬力曲線）に対して、当該速度区分に属するｍ個のｘ値（船速）を与えることにより、ｍ個のｙ値（馬力）を得ればよい。
　このようにして、修正係数α（ｋ），β（ｋ），γ（ｋ），ζ（ｋ）が求められると、続いて、補正項導出部５４ｃは、以下の（８）式により、ｉ＝ｋにおける速度区分の外乱補正項を算出する。
　　Δεｄ（ｋ）´＝εｄ（ｋ，ｊ）´－εｄ（ｋ，ｊ）　　　（８）
　ここで、εｄ（ｋ，ｊ）は、以下の（９）式で表される通り、理論推進性能演算部２０において、物理モデルに当該外乱条件を入力したときに得られる理論外乱項のうち、ｉ＝ｋの速度区分に属する理論外乱項である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　このようにして、速度区分毎にデータ数ｍに応じた外乱補正項Δεｄ（ｉ，ｊ）´が得られると、これら外乱補正項は、各速度区分（ｉ＝１～ｋ）及び外乱条件と関連付けられて補正項データベース４０に格納される。
　そして、入力部１６から様々な外乱条件が入力されることにより、上述の手順に従って様々な外乱条件に応じた外乱補正項が速度区分毎に演算され、補正項データベース４０に蓄積されることとなる。
　次に、上述した構成を備える推進性能予測装置１０による推進性能予測について説明する。
　まず、対象船舶について、設定船速、外乱条件、運航状態が入力されると、理論推進性能演算部２０によって船舶の推進系の物理モデルによる理論推進性能（Ｐｃａｌ）が演算され、演算結果が補正部３０に出力される。
　補正部３０は、外乱条件及び設定船速に合致する平水補正項ΔＰ０´及び外乱補正項Δεｄ´を補正項データベース４０から取得し、取得した平水補正項ΔＰ０´及び外乱補正項Δεｄ´を用いて、下記（１０）式により、理論推進性能を補正する。
　　Ｐｃａｌ´＝Ｐ０＋ΔＰ０´＋εｄ＋Δεｄ´　　　（１０）
　補正後の推進性能は、推進性能予測装置１０に接続される不図示の航路立案システム等に入力され、例えば、船舶の航路計画などに用いられる。
　以上説明したように、本実施形態に係る推進性能予測装置１０及びその方法によれば、水槽試験等で得た物理モデルを用いて算出される理論推進性能を、実際の運航時に取得した運航実績データに基づいて導出された平水補正項及び外乱補正項を用いて補正するので、推進性能の予測精度を向上させることが可能となる。
　本実施形態に係る推進性能予測装置及びその方法によれば、まずは、平水時における補正項を導出し、次いで、平水時における補正項を用いて外乱補正項を導出する。このように、平水時と外乱が生じている条件下とを分けて取り扱うことにより、信頼性の高い補正項を得ることができる。
　更に、外乱補正項については、船速を複数の速度区分に分割し、速度区分毎に、より詳細には、更にデータ毎にそれぞれ導出されるので、きめ細やかな補正が可能となり、更なる精度向上を図ることが可能となる。
　本実施形態においては、運航実績データを複数の速度区分に分割し、速度区分毎に外乱補正項等を導出していたが、これに限定されず、例えば、外乱用データ抽出部５４ａによって抽出された運航実績データから当該外乱条件下における推進性能を導出し、当該外乱条件下における推進性能から平水時における推進性能を差し引いた特性を用いて外乱補正項を導出することとしてもよい。
　本実施形態に係る推進性能予測装置１０において、運航実績データベース６０には、運航実績データが逐次蓄積される。したがって、補正項導出部５０は、所定のタイミング（例えば、定期的、航海計画の立案時毎等）で、運航実績データベース６０に蓄積されている運航実績データを用いて、平水補正項及び外乱補正項を導出し、補正項データベース４０に格納されている各種補正項を更新することとしてもよい。このように、平水補正項及び外乱補正項を随時更新することで、船舶の経年劣化などによる予測精度の乖離が大きくならずに、一定以上の推進性能の予測精度を確保することが可能となる。
　本実施形態に係る推進性能予測装置は、船舶の運航支援システムに適用されて好適なものである。運航計画だけでなく、保守管理等の機能も統合し、運航支援に関する全てのニーズを網羅した統合システムに適用することも可能である。
　上記のように、本実施形態に係る推進性能予測装置１０は、従来と比べて高い精度での推進能力予測を行うことができるため、この推進能力予測を航路計画の立案に反映させることで、信頼性の高い運航計画を立てることができる。例えば、馬力と消費電力とは相関関係があることから、実航海における消費電力などを高い精度で予測することができる。これにより、経済的な観点から適切な航海計画の立案を実現することが可能となる。
　更に、補正項データベース４０における平水補正項及び外乱補正項が補正項導出部５０によって定期的に更新されることで、対象船舶の現在の状態を反映させた補正項を用いた補正を行うことが可能となる。これにより、長期にわたる精度補償をユーザに与えることができ、品質面で信頼性を獲得することが可能となる。
　補正項データベース４０の更新の履歴を解析することにより、船舶の経年劣化など長期トレンドを把握することが可能となる。これにより、適切な補修時期を定めることが可能となり、保守点検の面においても寄与することが可能となる。
　本発明は、上述の実施形態のみに限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々変形実施が可能である。
１０　船舶の推進性能予測装置
２０　理論推進性能演算部
３０　補正部
４０　補正項データベース
５０　補正項導出部
５１　フィルタリング部
５２　母集団データベース
５３　平水補正項導出部
５３ａ　平水用データ抽出部
５３ｂ　平水用前処理部
５３ｃ　平水推進性能導出部
５３ｄ、５４ｃ　補正項導出部
５４　外乱補正項導出部
５４ａ　外乱用データ抽出部
５４ｂ　外乱用前処理部
６０　運航実績データベース

Claims (5)

  1. 　対象船舶の推進系の物理モデルを用いて所望の運航条件に対する理論推進性能を演算する理論推進性能演算手段と、
    　運航実績データから導出された平水補正項及び外乱補正項を格納する記憶手段と、
    　前記記憶手段に格納された前記平水補正項及び前記外乱補正項を用いて、前記理論推進性能を補正する補正手段と、
    　前記記憶手段に格納される前記平水補正項及び前記外乱補正項を前記運航実績データから導出する補正項導出手段と
    を備え、
    　前記記憶手段において、前記外乱補正項は外乱条件と対応付けて格納されており、
    　前記補正項導出手段は、
    　平水条件下の運航実績データから平水時の推進性能を導出し、前記平水時の推進性能と平水条件下の前記理論推進性能との差分から平水補正項を導出する平水補正項導出手段と、
    　複数の外乱条件の各々について、それぞれ外乱条件に対応する運航実績データと前記平水時の推進性能とを用いて、当該外乱条件に起因する外乱推進成分を算出し、当該外乱条件下の理論推進性能に含まれる理論外乱推進成分と前記外乱推進成分とから、当該外乱条件に対応する外乱補正項を演算する外乱補正項導出手段と
    を備える船舶の推進性能予測装置。
  2. 　前記外乱補正項導出手段は、
    　所定の前記外乱条件における運航実績データを速度に応じて複数の区分に分割し、速度区分毎に、前記外乱補正項を導出する請求項１に記載の船舶の推進性能予測装置。
  3. 　前記運航実績データが随時蓄積される運航実績データベースを備え、
    　前記補正項導出手段は、前記運航実績データベースに格納されている運航実績データを用いて、所定のタイミングで繰り返し前記平水補正項及び前記外乱補正項を導出し、前記記憶手段に格納されている前記平水補正項及び前記外乱補正項を更新する請求項１または請求項２に記載の船舶の推進性能予測装置。
  4. 　請求項１から請求項３のいずれかに記載の船舶の推進性能予測装置を備える船舶の運航支援システム。
  5. 　平水補正項及び各外乱条件における外乱補正項を運航実績データから導出する補正項導出工程と、
    　対象船舶の推進系の物理モデルを用いて所望の運航条件に対する理論推進性能を演算する理論推進性能演算工程と、
    　前記補正項導出工程において事前に導出された前記平水補正項及び前記外乱補正項を用いて、前記理論推進性能を補正する補正工程と
    を備え、
    　前記補正項導出工程は、
    　平水条件下の運航実績データから平水時の推進性能を導出し、前記平水時の推進性能と平水条件下の前記理論推進性能との差分から平水補正項を導出する平水補正項導出工程と、
    　複数の外乱条件の各々について、それぞれ外乱条件に対応する運航実績データと前記平水時の推進性能とを用いて、当該外乱条件に起因する外乱推進成分を算出し、当該外乱条件下の理論推進性能に含まれる理論外乱推進成分と前記外乱推進成分とから、当該外乱条件に対応する外乱補正項を演算する外乱補正項導出工程と
    を有する船舶の推進性能予測方法。
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