馮 亮， 董國祥， 季 盛， 文逸彥， 黃珍平， 喬繼潘

(上海船舶運輸科學研究所 航運技術與安全國家重點實驗室，上海 200135)

0 引 言

在船舶運營過程中，其燃油費用占運營總成本的30%～60%[1]，與船舶能效控制和航行規(guī)劃息息相關。因此，通過發(fā)展信息技術來優(yōu)化船舶航行能效，降低燃油成本，減少污染物排放，既是航運公司實現(xiàn)持續(xù)發(fā)展的有效途徑，又是船舶實現(xiàn)智能化的現(xiàn)實基礎和重要環(huán)節(jié)。

為對船舶進行準確的能效控制和航行規(guī)劃，有必要建立一套船舶實時油耗預估模型。對于特定風、浪、流和裝載等條件下的船舶油耗而言，通常采用船舶模型試驗的方法進行理論推算。船舶模型試驗是研究船舶航行性能的重要方法，利用等比例縮小的船舶模型進行相應條件下的水池試驗，通過理論推算和插值等方法預報實船的航行性能。雖然通過船模試驗可有效預估船舶的航行性能，但需開展的試驗較多，成本較高。同時，受實船建造偏差和模型中輪機特性缺失等因素影響，通過試驗得到的油耗與實船相比可能存在較大的偏差。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能等技術的快速發(fā)展，船舶智能化已成為船舶制造業(yè)和航運業(yè)發(fā)展的必然趨勢[2]。當前已實現(xiàn)通過傳感器、通信和信息科技技術采集和檢測船舶航行、海洋環(huán)境和輪機設備等方面的信息，采用計算機技術和數(shù)據(jù)處理分析技術挖掘客觀規(guī)律，形成簡單、實用的標準油耗預估模型，為船舶航行、航線規(guī)劃、維護保養(yǎng)計劃、能耗管理和能效優(yōu)化等提供輔助決策[3]。

本文以超大型散貨船采集的航行數(shù)據(jù)為基礎，運用特征工程找到影響船舶油耗的因素，并根據(jù)通用模型試驗結果的先驗知識建立基本框架，利用人工神經網(wǎng)絡對實船收集的數(shù)據(jù)進行定向學習，建立目標船的油耗模型。此外，根據(jù)一段真實航程的航行數(shù)據(jù)進行船舶油耗預估，驗證該模型的精度和方法的可行性。

1 油耗模型建模基礎概念

1.1 油耗模型的基本框架

船舶航行的基本原理為：依靠主機提供的動力，通過船舶軸系的傳動，使螺旋槳產生對船體的推力，從而實現(xiàn)船舶航行。忽略風、浪對船體的影響，船舶的快速性是指船舶在一定的主機功率下以較快的速度航行的性能，反映船舶的能效表現(xiàn)。對于同型船舶而言，在相同的載況和水文條件下達到相同航速所需的燃油消耗率越小，說明其能效水平越高[4]。

對于船舶油耗模型而言，常規(guī)的建模方法是模型試驗法，即基于先驗知識和試驗數(shù)據(jù)對船舶航行油耗、航速及其他相關因素進行理論推導，對復雜現(xiàn)象進行適當簡化，最終得到航速-油耗與其他因素之間的數(shù)學關系，實現(xiàn)特定條件下更精確的理論計算。然而，對于本文研究的超大型散貨船而言，由于模型試驗的縮尺比較大，若采用模型試驗法建立船舶油耗模型，不僅需進行大量試驗，而且試驗結果的精度會受到一定的影響。

隨著船舶智能化水平的不斷提高，船舶數(shù)據(jù)采集與統(tǒng)計的規(guī)模不斷擴大，采用數(shù)學方法建立船舶油耗模型變得越來越快速和精確[5]。通過對模型試驗法進行分析可知，船舶的航速和燃油消耗率受船舶水動力特性、船舶載況和航行水域的風、浪等因素的影響，風、浪、流、吃水、縱傾和船舶航行狀態(tài)等大部分參數(shù)都可從實船智能能效系統(tǒng)監(jiān)測的航行數(shù)據(jù)中得到。將船舶航行油耗模型轉化為數(shù)學模型，將航行數(shù)據(jù)作為模型的輸入，將航速和燃油消耗率作為模型的輸出，基于通用模型試驗的先驗知識設置一定的約束條件，即可通過學習建立一種能預報船舶在給定環(huán)境和給定工況下的燃油消耗率數(shù)學模型，從而精確預報船舶的油耗和能效，研究船舶的航行性能，為進一步研究船舶能效優(yōu)化問題提供統(tǒng)計分析基礎[6]。

圖1 多層感知器示意

1.2 人工神經網(wǎng)絡

人工神經網(wǎng)絡是從信息處理的角度將人腦神經元網(wǎng)絡抽象化，建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡。神經元是人工神經網(wǎng)絡的基本單元，由多個輸入經過加權計算之后，判別是否經過函數(shù)計算。分析認為，較為適于本文所述油耗模型學習的是人工神經網(wǎng)絡技術中的多層感知器(見圖1)[7]。與最基礎的人工神經網(wǎng)絡相比，多層感知器在輸入層與輸出層之間有多個隱藏層，層與層之間是全連接的，即每個神經元都會與相鄰層的所有神經元相連接。多層感知器網(wǎng)絡能用來解決油耗模型這類非線性函數(shù)擬合問題，同時對輸入?yún)?shù)較多且相互耦合性較高的航行數(shù)據(jù)具有較強的處理能力，通過選取適當?shù)某瑓?shù)，能得到良好的結果。因此，選用該算法作為本文的學習算法。

多層感知器神經網(wǎng)絡中的輸入與輸出之間的變換關系為

(1)

(2)

2 案例船的模型建立結果

圖2 模型建立流程

2.1 案例船的航行數(shù)據(jù)處理分析

基于船舶智能能效綜合管理系統(tǒng)采集的船舶航行數(shù)據(jù)建立船舶航行油耗模型。由于影響船舶航行油耗的因素有很多，特別是船舶航行數(shù)據(jù)中很多物理量與航行油耗之間的物理關系難以準確地定性、定量分析，因此無法采用白箱模型[8]。由于船舶航行數(shù)據(jù)中的大部分數(shù)據(jù)對船舶航行油耗的影響都很小，因此基于所有的航行數(shù)據(jù)建立模型是沒有意義的，剔除影響顯著較小的數(shù)據(jù)有助于精簡油耗模型，加快模型的計算速度[9]。通過對船舶航行數(shù)據(jù)中的各物理量進行特征分析，找出與船舶油耗的相關性最顯著的一系列數(shù)據(jù)，生成輸入與輸出的相關關系，為建立黑箱模型提供數(shù)據(jù)基礎，模型建立流程見圖2。

案例船安裝有多種傳感器，采集船舶吃水、船舶運動和輪機設備等方面的數(shù)據(jù)，本文選取2018年10月—2019年12月的船舶航行數(shù)據(jù)，采樣頻率為1 Hz，信號數(shù)為120個。由于瞬時數(shù)據(jù)無法準確反映油耗情況和相關因素對航行油耗的影響，因此將10 min統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為樣本，其中：反映累計情況的數(shù)據(jù)，如10 min燃油消耗值，取統(tǒng)計數(shù)據(jù)值之和；反映瞬時狀態(tài)的數(shù)據(jù)，如10 min艏吃水，取統(tǒng)計數(shù)據(jù)的平均值。

利用通用模型試驗的先驗知識對10 min預處理信號進行篩選和清理，包括:邊界篩選，如低于15%MCR轉速的數(shù)據(jù)，因性能不穩(wěn)定而予以剔除；關聯(lián)特性篩選，基于標準航速功率曲線和環(huán)境修正經驗公式，將修正之后的航速功率曲線與標準曲線的偏差超過一定范圍的數(shù)據(jù)剔除。對10 min預處理信號的缺失和數(shù)據(jù)類型錯誤進行清理之后，得到15 612個質量良好的航行數(shù)據(jù)10 min統(tǒng)計值樣本。

船舶航行數(shù)據(jù)的單位與規(guī)格之間存在較大的差異，在機器學習過程中，需對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理，使不同單位和不同量級的數(shù)據(jù)之間能統(tǒng)一計算。常用的統(tǒng)計方法有標準化和區(qū)間縮放法，其中:標準化是使特征值服從標準正態(tài)分布；區(qū)間縮放法是使特征值的取值區(qū)間縮放到某個特定的范圍，經典的區(qū)間分布為[0,1]。

在標準化時，需統(tǒng)計數(shù)據(jù)的均值和標準差，即

(3)

常見的區(qū)間縮放是通過將統(tǒng)計數(shù)據(jù)的極值分別對應0和1來縮放，即

(4)

由于建立計算模型所用的特征參數(shù)越多，計算的復雜性就越高，因此選擇適當數(shù)量的特征參數(shù)是必要的。從建立人工神經網(wǎng)絡模型和模型訓練的角度來看，選擇特征參數(shù)的依據(jù)參數(shù)應當是特征參數(shù)與輸出量之間的相關性較為顯著。相關性分析就是研究2個或2個以上處于同等地位的隨機變量之間的相關關系。相關系數(shù)是反映變量之間線性相關程度的統(tǒng)計指標，其取值越趨近于0，表示相關程度越弱。相關系數(shù)的計算式為

(5)

(6)

(7)

(8)

圖3 各參數(shù)對船舶航行油耗的貢獻度

可將相關性高的特征合并成一個新的特征，以減少輸入層參數(shù)的維度。特征集之間的相關性低，說明各參數(shù)對航行油耗的影響獨立。圖3為各參數(shù)對船舶航行油耗的貢獻度。

從圖3中可看出，主機掃氣壓力對船舶總油耗的影響偏大，經過現(xiàn)象匹配之后發(fā)現(xiàn)，主機掃氣壓力在小于一定范圍之后，主機鼓風機會自動啟動，需在船上多啟動一臺發(fā)電機，以滿足相應負荷的要求，這會使船舶總油耗發(fā)生較大的變化。

特征選擇的模型輸入?yún)?shù)見表1。

表1 特征選擇的模型輸入?yún)?shù)

2.2 航行油耗模型訓練結果

船舶航行數(shù)據(jù)經過預處理、統(tǒng)計、數(shù)據(jù)標準化和特征選擇之后，隨機分成訓練集和測試集，二者的數(shù)量之比為7∶3，訓練集數(shù)據(jù)樣本數(shù)為9 900個?；谟柧毤瘜Υ昂叫杏秃哪Ｐ瓦M行訓練，輸入層參數(shù)有17個，因此隱藏層初步設置為16個，激活函數(shù)為rule函數(shù)。

訓練完成之后，計算訓練結果的決定系數(shù)，計算式為

(9)

結果決定系數(shù)R2=0.945，說明訓練之后的船舶航行油耗模型對訓練集數(shù)據(jù)的預報準確率滿足要求。將測試集數(shù)據(jù)代入訓練好的船舶航行油耗模型中進行計算，結果見圖4。

圖4 模型預報結果與航行數(shù)據(jù)對比

測試集計算得到的決定系數(shù)R2=0.942，說明船舶航行油耗模型的準確度和泛化能力滿足實際要求。

2.3 航行油耗模型實船驗證

在對案例船建立航行油耗模型并驗證模型的有效性之后，繼續(xù)對船舶航行實時數(shù)據(jù)進行預報和優(yōu)化[10]。在對船舶航行實時數(shù)據(jù)和氣象預報數(shù)據(jù)進行處理之后，采用船舶航行油耗模型對這些數(shù)據(jù)進行預報，即可得到船舶當前的油耗情況。

對有氣象預報的未來24 h的航程進行預估，假設航線和航速不變，按每10 min航行相同里程計算，獲取航線上的氣象情況，并按前一天的平均轉速進行模型預估，得到這段時間內的累計油耗值，模型預估結果與實際航行數(shù)據(jù)的偏差為0.016%，模型精度滿足要求(見圖5)。

圖5 航行油耗模型預估值與實際值對比

2.4 基于航速和油耗預估的船舶轉速優(yōu)化形式

基于航行數(shù)據(jù)對船舶航速進行建模，生成船舶航速模型。建模時選擇的輸入?yún)?shù)與船舶航行油耗模型相同，建立的船舶航速模型的預估結果與實際航行數(shù)據(jù)的相關性為0.989 6，取1 d航程的航行數(shù)據(jù)對模型的精度進行驗證，誤差為0.011%，滿足要求。

在模型的輸入?yún)?shù)中，艏吃水和艉吃水在一定航程內的變化極小(可假設為常值)，水文數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)來自于預報數(shù)據(jù)，艏向角與航向角認為相同，舵角為零，主機轉速為唯一自變量。

取一條航行數(shù)據(jù)作為案例輸入?yún)?shù)，其中主機轉速作為自變量，單獨設置一系列轉速，進行船舶航行油耗預估和航速預估，即可得到船舶在特定載況和氣象、水文條件下以不同轉速航行時的航速-油耗表現(xiàn)(見表2)。由表2可知，當選取轉速為44 r/min時，船舶航行單位距離的油耗最少。

表2 船舶油耗模型預估的航速-油耗關系

3 結 語

本文基于船舶智能能效綜合管理系統(tǒng)采集船舶航行數(shù)據(jù)，對影響船舶主機油耗的因素進行特征分析，得到與船舶主機油耗最相關的參數(shù)，并將其作為船舶航行油耗模型的輸入，采用訓練之后的油耗模型對實船航行油耗進行預報，得到以下結論：

1) 基于實船航行數(shù)據(jù)，采用特征工程和人工神經網(wǎng)絡生成的船舶航行油耗模型，能用來準確預報船舶主機的油耗；

2) 采用船舶航行油耗模型推薦一系列轉速作為輸入，可得到一系列航速和油耗，是船舶轉速優(yōu)化達到速度與能效平衡的基礎。