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    基于模糊匹配的船舶污損監(jiān)測(cè)方法

    2017-01-03 09:18:23閔少松周櫓君
    船海工程 2016年6期
    關(guān)鍵詞:舵角軸功率污損

    閔少松,周櫓君,彭 飛

    (海軍工程大學(xué) 艦船工程系,武漢 430033)

    基于模糊匹配的船舶污損監(jiān)測(cè)方法

    閔少松,周櫓君,彭 飛

    (海軍工程大學(xué) 艦船工程系,武漢 430033)

    為及時(shí)確定船體水下清洗時(shí)機(jī)、消除船體海生物污損帶來(lái)的不利影響,建立船體污損和潔凈2種狀態(tài)下的航行性能監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的模糊匹配方法,消除污損之外其他干擾因素對(duì)“軸功率-航速”關(guān)系的影響,通過計(jì)算同一航速下軸功率增量來(lái)評(píng)估船體污損程度。利用該方法對(duì)某船航行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并與實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明,基于模糊匹配的污損監(jiān)測(cè)方法可為科學(xué)實(shí)施船舶水下清洗提供理論和方法依據(jù)。

    船體水下清洗;海生物污損;污損監(jiān)測(cè);模糊匹配;軸功率增量

    船舶水線以下船體污損會(huì)造成眾多不利影響,如增加阻力、燃油的消耗與有害氣體排放量,降低水下設(shè)備的性能[1]。水下清洗作為一種新型污損清除手段,能在船舶不進(jìn)塢前提下有效解決上述不利影響。為確保水下清洗的質(zhì)量,選擇合適的清洗時(shí)機(jī)(即船舶污損到何種程度)至關(guān)重要,這就需要建立一套簡(jiǎn)單又快捷的污損監(jiān)測(cè)方法。近年來(lái),基于軸功率、航速關(guān)系的模型多為污損監(jiān)測(cè)所采用[2-3],其原理是:污損生物的生長(zhǎng)導(dǎo)致阻力不斷增加,相同航速下軸功率也不斷增加;相同航速下,通過比較與船體清潔狀態(tài)下軸功率的變化,以此來(lái)判斷污損程度。但“軸功率-航速”關(guān)系除了會(huì)受到污損的影響外,還會(huì)受到排水量、風(fēng)、浪、流等眾多因素的影響。因此,污損監(jiān)測(cè)方法的關(guān)鍵就在于排除這些干擾因素的影響。

    張子龍與M.Aas-Hansen[4]均采用理論公式與經(jīng)驗(yàn)公式相結(jié)合的修正方式來(lái)計(jì)算各因素的影響量,予以扣除后來(lái)消除其影響。所不同的是,兩者所用公式各有差異。這種基于排水量、風(fēng)、浪等因素影響修正的方法卻存在如下問題:①經(jīng)驗(yàn)公式的計(jì)算精度不高,這對(duì)污損監(jiān)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性有較大地影響;②理論公式存在許多前提假設(shè),并不適用所有船型。因此,擬建立一種污損狀態(tài)和清潔狀態(tài)下“軸功率-航速”的比較方法,既能消除排水量、風(fēng)、浪等因素影響的方法,又能避免由于使用經(jīng)驗(yàn)修正公式帶來(lái)的誤差。

    1 基本原理

    “軸功率-航速”關(guān)系受許多因素影響,但只要在相同影響因素下比較軸功率變化量,就可以消除這些因素的影響,同時(shí)又可避免修正方法的缺陷。

    以船體潔凈狀態(tài)下的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)數(shù)據(jù),帶有污損時(shí)的數(shù)據(jù)為污損數(shù)據(jù),污損數(shù)據(jù)與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊匹配,匹配成功則說明影響因素是相同的。但海上的情況復(fù)雜多變,各種影響因素千變?nèi)f化,這就需要作以下處理,以提高污損數(shù)據(jù)與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)匹配的成功率,更好地進(jìn)行污損的監(jiān)測(cè):①大量記錄數(shù)據(jù),將這些因素的變化盡可能多的記錄下來(lái);②污損數(shù)據(jù)與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配時(shí)作一定的模糊處理:各影響因素在一定的小范圍內(nèi)雖然不同,但其誤差程度帶來(lái)的影響可忽略,將這些范圍定為模糊匹配條件,污損數(shù)據(jù)與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)滿足這些一致性匹配條件后即可認(rèn)為一致。

    2 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)模糊匹配方法

    為了實(shí)現(xiàn)污損監(jiān)測(cè),需要采集的數(shù)據(jù)見表1。其中,軸功率及航速數(shù)據(jù)用于建立監(jiān)測(cè)的模型;風(fēng)速、風(fēng)向、浪高、浪向、航向及水深的數(shù)據(jù)用于排除風(fēng)、浪和淺水效應(yīng)的影響;GPS航速與計(jì)程儀航速的數(shù)據(jù)用于排除海流的影響;排水量和縱傾的數(shù)據(jù)用于排除裝載與浮態(tài)的影響;舵角的數(shù)據(jù)用于排除船舶機(jī)動(dòng)帶來(lái)的影響;軸轉(zhuǎn)矩、主機(jī)功率作為參考數(shù)據(jù)。

    表1 需采集的數(shù)據(jù)項(xiàng)及影響因素

    2.1 一致性匹配條件

    以排水量、縱傾、風(fēng)速、風(fēng)舷角、浪高、浪舷角、舵角、計(jì)程儀航速及GPS航速的數(shù)據(jù)作為模糊匹配的條件。

    1)排水量。測(cè)速試驗(yàn)中船舶排水量的偏差一般應(yīng)控制正常排水量的2%以內(nèi),特殊情況應(yīng)控制在3%以內(nèi)[5-6]。將匹配條件定為:偏差小于3%,即2排水量誤差小于3%則為一致。

    2)縱傾。測(cè)速試驗(yàn)時(shí),縱傾與設(shè)計(jì)狀態(tài)的偏差應(yīng)控制在0.1%設(shè)計(jì)水線長(zhǎng)以內(nèi),避免縱傾不同而造成的影響。參考此標(biāo)準(zhǔn),可將縱傾的匹配條件定為:偏差小于0.1%設(shè)計(jì)水線長(zhǎng)。

    3)風(fēng)舷角、浪舷角。風(fēng)舷角[7]、浪舷角分別為航速相對(duì)于風(fēng)速、浪向的夾角。風(fēng)、浪的觀測(cè)方向用16個(gè)方位來(lái)表示,每個(gè)方位之間相差22.5°。將22.5°作為風(fēng)舷角、浪舷角的度量標(biāo)準(zhǔn),將其匹配條件定為:角度之間的差值小于22.5°。

    4)風(fēng)速。蒲福風(fēng)級(jí)將風(fēng)速分為13級(jí),而風(fēng)級(jí)越高,風(fēng)速所占的速度范圍越廣。除了0級(jí)風(fēng)外,1風(fēng)級(jí)的風(fēng)速變化量是最小的,為1.3 m/s,而1.3 m/s的風(fēng)速變化量對(duì)于船舶軸功率的影響很小。為了簡(jiǎn)便,以相對(duì)保守的1級(jí)風(fēng)的風(fēng)速變化量作為匹配條件:風(fēng)速之間差值小于1.3 m/s。

    5)浪高。一般將浪高分為10個(gè)等級(jí)(0~9級(jí))。船舶測(cè)速試驗(yàn)中,為了能忽略波浪對(duì)測(cè)速的影響,試驗(yàn)條件中浪要不大于2級(jí)[5],對(duì)應(yīng)的最大浪高為0.5 m;由此可見,浪高變化量在0.5 m以內(nèi),對(duì)軸功率和航速影響不大。為簡(jiǎn)便起見,以2級(jí)浪高作為匹配條件:浪高之間差值小于0.5 m。

    6)舵角。舵角阻力、阻力變化率都隨舵角增大而增大,見圖1。因此,舵角越大,舵角匹配條件應(yīng)更為嚴(yán)格;而舵角阻力變化曲線類似三角函數(shù),利用三角函數(shù)確定舵角匹配條件。

    圖1 舵角阻力隨舵角的變化

    為了減小舵角對(duì)航速的影響,船舶測(cè)速試驗(yàn)應(yīng)盡可能少操舵,舵角不得大于5°[6]。結(jié)合上述分析,確定舵角匹配條件為:舵角之間的差值小于5cosθ(θ為當(dāng)前舵角)。

    7)航速。參考某船舶實(shí)際航行時(shí)記錄的航速(見表2),平均航速差值為0.44 kn。將船舶航速的匹配條件定為:航速之間差值不大于0.45 kn。

    表2 某船舶航行記錄

    綜上,9個(gè)影響“軸功率-航速”關(guān)系因素的一致性匹配條件整理見表3。

    表3 相關(guān)因素的一致性匹配條件

    2.2 相近程度計(jì)算

    由于滿足匹配的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)可能有多個(gè),這就需要計(jì)算數(shù)據(jù)組之間的相近程度,找到與污損數(shù)據(jù)最相近的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行軸功率變量計(jì)算。

    在計(jì)算相近程度前需將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,標(biāo)準(zhǔn)化處理公式如下。

    (1)

    (2)

    判斷污損數(shù)據(jù)與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)相近程度采用帶權(quán)重的歐幾里得距離公式[7-8]。

    (3)

    式中:X,Y為數(shù)據(jù)對(duì)象;xk,yk為X、Y的第k個(gè)因素;wk為第k個(gè)因素對(duì)應(yīng)的權(quán)重,權(quán)重值見表4;n為X,Y中因素個(gè)數(shù)。

    表4 各因素對(duì)應(yīng)的權(quán)重

    3 驗(yàn)證分析

    3.1 驗(yàn)證數(shù)據(jù)

    驗(yàn)證數(shù)據(jù)采用前期收集的某船航行數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行處理后,將所得監(jiān)測(cè)評(píng)估結(jié)果與實(shí)際污損情況進(jìn)行對(duì)比,以驗(yàn)證基于模糊匹配的污損監(jiān)測(cè)方法的實(shí)用性與有效性。

    某船污損狀態(tài)時(shí)記錄的數(shù)據(jù)如表5所示,對(duì)應(yīng)的縱傾、風(fēng)、浪、舵角數(shù)據(jù)如表6所示。而基準(zhǔn)數(shù)據(jù)由于記錄的數(shù)量較多,只列出污損數(shù)據(jù)匹配到的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。

    表5 污損數(shù)據(jù)

    表6 污損數(shù)據(jù)

    3.2 匹配計(jì)算

    污損數(shù)據(jù)與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)匹配后,有6條匹配成功,見表7,對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)見表8;匹配失敗的有3條,見表9。

    表7 匹配成功的污損數(shù)據(jù)

    序號(hào)排水量/t計(jì)程儀航速/knGPS航速/kn軸功率/kW12109.014.513.01263.522108.714.412.91293.042046.713.412.91402.752047.013.413.01389.562046.513.412.91405.082204.015.014.21795.0

    表8 匹配到的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)

    表9 匹配失敗的污損數(shù)據(jù)

    序號(hào)排水量/t計(jì)程儀航速/knGPS航速/kn軸功率/kW32108.514.3512.851322.572205.015.0014.101662.092204.014.9013.801736.0

    共有6條污損數(shù)據(jù)可用于污損的監(jiān)測(cè)評(píng)估,對(duì)應(yīng)的軸功率增量見表10。

    3.3 評(píng)估結(jié)果分析

    以該船的污損程度評(píng)估圖為基礎(chǔ),將6組污損數(shù)據(jù)的評(píng)估結(jié)果繪制在該圖中,結(jié)果見圖2。

    表10 軸功率增量計(jì)算

    圖2 評(píng)估結(jié)果

    污損數(shù)據(jù)的序號(hào)是按照時(shí)間由早到晚的順序排列的,圖2中,中間2個(gè)點(diǎn)為1、2號(hào)污損數(shù)據(jù),左側(cè)為4、5、6號(hào)污損數(shù)據(jù),右側(cè)為8號(hào)污損數(shù)據(jù)。對(duì)比可知,船舶污損程度逐漸增加。

    2015年4月中旬,該船進(jìn)行水下清洗,圖3為清洗前拍攝的圖片資料,該船各部分都出現(xiàn)了點(diǎn)狀鈣質(zhì)污損,污損等級(jí)[2]達(dá)到FG2。

    圖3 水下清洗前船體艉部污損情況

    由該船的實(shí)際污損程度情況可知,監(jiān)測(cè)評(píng)估的結(jié)果是可靠的。因此,基于模糊匹配的污損監(jiān)測(cè)方法是可靠的、有效的。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    基于數(shù)據(jù)模糊匹配的污損監(jiān)測(cè)方法的核心是利用排水量、風(fēng)、浪等因素一致性匹配條件和相近程度的計(jì)算方法,過濾搜索與潔凈狀態(tài)船體處于相同排水量、風(fēng)、浪等因素條件下,污損狀態(tài)船舶的“軸功率-航速”數(shù)據(jù)對(duì),通過比較相同航速下軸功率的變化,來(lái)確定污損對(duì)軸功率帶來(lái)的影響,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)污損實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

    該方法可有效避免對(duì)排水量、風(fēng)、浪等影響因素進(jìn)行數(shù)據(jù)修正所帶來(lái)的誤差,相對(duì)簡(jiǎn)潔。利用該監(jiān)測(cè)方法,對(duì)前期跟蹤的某船舶航行記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并與該船的實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比分析,驗(yàn)證了該方法的可行性。

    該方法要求基準(zhǔn)數(shù)據(jù)(即潔凈狀態(tài)下的數(shù)據(jù))具有較大的樣本,從而使污損狀態(tài)下收集到的數(shù)據(jù)可以找到匹配的對(duì)象。另外,建立船體污損程度同軸功率變化之間的映射關(guān)系,是通過監(jiān)測(cè)污損狀態(tài)下軸功率變化預(yù)測(cè)污損程度、確定是否開展水下清洗的基礎(chǔ)。這些工作都需要進(jìn)一步努力。

    [1] 沈國(guó)英,施并章.海洋生態(tài)學(xué)[M].廈門:廈門大學(xué)出版社,1990.

    [2] 張子龍.船舶污損程度監(jiān)測(cè)評(píng)估方法研究[D].武漢:海軍工程大學(xué),2014.

    [3] 閔少松,張子龍,彭飛.基于軸功率-航速關(guān)系的船舶污損監(jiān)測(cè)法改進(jìn)[J].船海工程,2015,44(3):146-149.

    [4] AAS-HANSEN M. Monitoring of hull condition of ships[D]. Trondheim: Norwegian University of Science and Technology,2010.

    [5] 徐順棋,徐振宇.實(shí)船試驗(yàn)[M].北京:海潮出版社,2006.

    [6] 邵開文,馬運(yùn)義.船舶技術(shù)與設(shè)計(jì)概論[M].2版.北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2014.

    [7] TAN Pang-Ning,Michael Steinbach,Vipin Kumar.數(shù)據(jù)挖掘[M].完整版.范明,范宏建,譯.2版.北京:人民郵電出版社,2015.

    [8] HAN Jiawei,MICHELINEKAMBER,PEI Jian.數(shù)據(jù)挖掘:概念與技術(shù)[M].范明,孟小峰,譯.3版.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2012.

    Monitoring Method about Ship Fouling Based on Fuzzy Matching

    MIN Shao-song, ZHOU Lu-jun, PENG Fei

    (Dept. of Naval Architecture Engineering, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China)

    Aimed to ascertain the occasion of hull underwater-cleaning and eliminate the impact caused by hull bio-fouling, a fuzzy matching method is built which is used to match the voyage performance of fouling hull with cleaning hull, the impact on the relationship between shaft power and ship speed caused by interference factors expect the fouling can be eliminated. The degree of fouling can be evaluated by calculating the shaft power increment at the same speed. The voyage data of a ship is calculated by this method, and the calculation result is contrasted with the actual situation of this ship. The results show that the monitoring method about ship fouling based on fuzzy matching is reliable and effective.

    hull underwater-cleaning; bio-fouling; fouling monitoring; fuzzy matching; shaft power increment

    10.3963/j.issn.1671-7953.2016.06.010

    2016-05-04

    海軍工程大學(xué)自然科學(xué)基金 (HGDQNJJ13038)

    閔少松(1978—),男,博士,講師

    U672.7

    A

    1671-7953(2016)06-0044-05

    修回日期:2016-05-31

    研究方向:船舶維修工程,船舶水下清洗技術(shù)

    E-mail:minshaosong@163.com

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