船舶智能化技术研究开题报告

全文总字数：4155字

1. 研究目的与意义（文献综述）

随着时代的发展和经济全球化的推动，世界各国之间的贸易总量不断上升，而水路运输因其运量大、成本低等优势，在货物运输中占有绝对的优势。这导致航运船舶数量不断增加，海上航线日益繁忙，这加剧了水运环境污染和水路运输安全等问题。由于船舶机舱中装设船舶主要机械设施，被誉为船舶的“心脏“，而机舱中各机械设备虽然相对独立运行但又相互联系，而且各机械设备运行参数又多种多样。如何采集并且分析船舶机舱中各机械设备的运行参数并制定相应决策来使船舶在航运过程中减少能耗，提高运行过程中的安全性是现在需要解决的问题。因此将深度学习应用到船舶机舱以达到降低船舶能效并提高船舶安全性是本文的研究目的

由于电子技术、信息技术和网络技术的飞速发展，大量的信息技术产品被应用于船舶设计中。船舶已逐步开始从传统的机电控制向网络化、数字化、自动化转变。

2012 年，由德国fraunhofer cml、挪威 marintek、瑞典查尔姆斯理工大学等 8 家研究机构共同合作的“munin” 项目（基于智能化网络的海洋无人航行），首次以无人散货轮为对象开展大型无人船的研究。2013年，全球最大的船舶设备供应商之一的英国罗尔斯·罗伊斯公司已开展无人驾驶货船项目的研究，这种无人驾驶货船可以从全息控制室实现全部操作，并可以航行到世界各地。2014 年，该公司的海洋开发团队在挪威的办公室建立了虚拟现实原型机，可以在虚拟的船桥系统上360°视角观察船舶，操纵船舶航行到目的地，未来将实现在类似的控制中心控制数百辆无船员的船舶。2015年9月，英国劳氏船级社（lr）、奎纳蒂克集团和南安普敦大学合作推出了《全球海洋技术趋势2030》（gmtt 2030)报告，报告中把智能船舶列为18个关键海洋技术之一。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究内容

（1）.针对如今机械设备仪表人工校准可靠性差、效率低、易受环境因素干扰的问题，采用可视化监测系统对机舱各机械设备仪表指针进行实时监测，并自动读取其具体参数，减少工作人员工作量提高读数准确性；

（2）.针对机舱内各机械设备的不同数据如转速、温度、压强等数据整理复杂，采用人工神经网络的技术，将机舱中各机械设备的运行参数进行整合汇总，最后统一传输给智能系统，大大提高各机械设备稳定性；

（3）.针对船舶能耗损失等问题，将深度学习应用在船舶机舱上，使船舶机舱在系统得到各机械设备数据时能快速进行分析比对，制定相应的决策使各机械设备稳定安全运行，既降低了船舶运营成本也提高了船上工作人员的工作环境。

3. 研究计划与安排

1）1-2周查阅文献阶段，了解要研究的课题，同时撰写文献综述报告以及开题报告。

2）3-6周理论知识的储备阶段，深入学习python以及机器学习算法，同时完成外文文献的翻译工作。

3）7-13周为设计阶段，进行具体的设计计算，完成设计任务，准备在第9周接受中期检查。

4. 参考文献（12篇以上）

1 严新平. 智能船舶的研究现状与发展趋势[j]. 交通与港航, 2016, 3(1): 23-26.

2h-c burmeister, w bruhn, j rdseth, t porathe. autonomous unmannedmerchant vessel and its contribution towards the e-navigation implementation:the munin perspective[j]. international journal of e-navigation and maritimeeconomy, 2014, 1: 1-13.

3rolls-royce testing drone technology for unmanned cargo ships.www.rolls-royce.com. 2014