船舶數(shù)字孿生平臺(tái)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用

周 毅，李 萌，華先亮，范 旭，王 瑛

(1. 中海油能源發(fā)展采油服務(wù)公司 天津 300452；2. 上海船舶研究設(shè)計(jì)院 上海 201203)

數(shù)字孿生是指以數(shù)字化方式建立物理實(shí)體的多維、多時(shí)空尺度、多學(xué)科、多物理量的動(dòng)態(tài)虛擬模型來(lái)仿真和刻畫物理實(shí)體在真實(shí)環(huán)境中的屬性、行為和規(guī)則等[1]。近幾年，數(shù)字孿生得到了廣泛關(guān)注[2]，隨著研究熱度的提升，這一概念已經(jīng)表現(xiàn)出很大的研究?jī)r(jià)值和社會(huì)價(jià)值。

通過(guò)構(gòu)造船舶數(shù)字孿生體可以對(duì)船舶實(shí)體的航行情況、設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行細(xì)致刻畫和評(píng)估。陶飛等[3]提出了數(shù)字孿生五維模型的概念，闡述了數(shù)字孿生概念的外延和內(nèi)涵及其應(yīng)用領(lǐng)域。李凱等[4]提出數(shù)字化船舶的總體框架，并對(duì)其全生命周期船舶的概念做了一定的應(yīng)用設(shè)想。劉大同等[5]針對(duì)目前研究的復(fù)雜機(jī)械設(shè)備總結(jié)了當(dāng)前數(shù)字孿生發(fā)展的挑戰(zhàn)和要求。李福興等[6]在研究數(shù)字孿生預(yù)測(cè)性維護(hù)模型基礎(chǔ)上將其分為創(chuàng)建數(shù)字孿生體、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、故障預(yù)測(cè)與診斷、設(shè)備維護(hù)6個(gè)階段，并分別介紹了各階段的主要任務(wù)和技術(shù)?？?赟等[7]根據(jù)PHM技術(shù)的技術(shù)框架提出以燃油系統(tǒng)為例的柴油機(jī)子系統(tǒng)PHM系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)路線，剖析了船舶柴油機(jī)PHM技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)?？傮w上講，當(dāng)前關(guān)于數(shù)字孿生的研究還處于發(fā)展階段，在船舶領(lǐng)域應(yīng)用過(guò)程中仍存在很多問(wèn)題和不足。

本文在前期多年工作積累的基礎(chǔ)上，以“大西洋”集裝箱輪為研究對(duì)象，在構(gòu)建三維虛擬船舶及其航行環(huán)境的基礎(chǔ)上實(shí)時(shí)采集船舶運(yùn)行數(shù)據(jù)，初步搭建了船舶數(shù)字孿生體，在此基礎(chǔ)上利用多源感知數(shù)據(jù)融合技術(shù)航行態(tài)勢(shì)重構(gòu)技術(shù)對(duì)船舶航行輔助、故障預(yù)測(cè)和健康管理等方面進(jìn)行研究。

1 總體設(shè)計(jì)

船舶數(shù)字孿生體可以應(yīng)用到船舶生命周期的各個(gè)階段，包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造、服務(wù)與運(yùn)維等。本文僅圍繞船舶航行輔助、故障預(yù)測(cè)和健康管理方面進(jìn)行研究，總體架構(gòu)如圖1所示。本文開發(fā)的船舶數(shù)字孿生體主要包括船舶虛擬呈現(xiàn)、航行輔助決策和設(shè)備運(yùn)維管理3部分內(nèi)容。船舶虛擬呈現(xiàn)主要是依據(jù)船舶的形狀信息、物理材質(zhì)等對(duì)船舶進(jìn)行三維建模，同時(shí)對(duì)船舶周圍的航行環(huán)境進(jìn)行模擬；航行輔助決策主要是實(shí)時(shí)采集船舶航行的多源數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行融合、識(shí)別和態(tài)勢(shì)重構(gòu)，進(jìn)而對(duì)船舶航行態(tài)勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)；設(shè)備運(yùn)維管理主要是對(duì)船舶機(jī)艙的主要設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、分析和提取，并融入到設(shè)備的數(shù)字孿生體中，進(jìn)而對(duì)實(shí)船設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、故障診斷和健康預(yù)測(cè)。

圖1 船舶數(shù)字孿生體的設(shè)計(jì)架構(gòu) Fig.1 Design framework of ship digital twin

以下僅對(duì)船舶虛擬呈現(xiàn)、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)采集、航行輔助決策、故障診斷與健康評(píng)估等關(guān)鍵性技術(shù)進(jìn)行分析。

2 船舶虛擬呈現(xiàn)

為了逼真地呈現(xiàn)船舶航行環(huán)境，需要做3個(gè)方面的工作：一是搭建與實(shí)船完全一致的復(fù)雜三維模型，包括船舶主體、上層建筑、甲板設(shè)備、駕駛室、機(jī)艙、各種設(shè)備、儀器儀表等；二是需要對(duì)船舶的航行水域和典型港口進(jìn)行模擬，特別是對(duì)船舶航行過(guò)程中可能遇到的復(fù)雜海況環(huán)境或海難場(chǎng)景進(jìn)行模擬；三是建立船舶運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型，對(duì)船舶的運(yùn)動(dòng)、海浪與船舶的作用進(jìn)行模擬。本文對(duì)三維船舶模型的高效構(gòu)建、高真實(shí)感航海場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)模擬、高精度船舶六自由度運(yùn)動(dòng)模型的建立等進(jìn)行了研究。

2.1 三維船舶模型的高效構(gòu)建

選取“大西洋”集裝箱輪為母型船，依據(jù)實(shí)船設(shè)計(jì)、試航等資料對(duì)船舶進(jìn)行三維建模，對(duì)虛擬船舶表面與內(nèi)部的幾何特征、材質(zhì)屬性、物理性態(tài)等進(jìn)行逼真表達(dá)和高效構(gòu)建。采用自適應(yīng)采樣、混合建模等方法對(duì)船舶模型進(jìn)行合理簡(jiǎn)化。

圖2為“大西洋”輪駕駛室的實(shí)船照片和建模效果，圖3為“大西洋”輪整船和機(jī)艙的建模效果。我們將三維船體、甲板設(shè)備、船樓、機(jī)艙的三維環(huán)境逼真、動(dòng)態(tài)地在場(chǎng)景中展示出來(lái)，可實(shí)現(xiàn)全船的虛擬漫游、主要船舶設(shè)備的交互操作，且操作過(guò)程和效果與實(shí)船基本一致。

圖2 駕駛室實(shí)拍及建模對(duì)照 Fig.2 Actual shooting and modeling comparison of cab

圖3 整船及機(jī)艙建模效果 Fig.3 Modeling effect of whole ship and engine room

2.2 高真實(shí)感航海場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)模擬

船舶在大海上航行，海浪的波動(dòng)規(guī)律十分復(fù)雜，且海浪的范圍一般很大。因此，本文采用基于物理與非物理相混合的機(jī)制繪制海浪，即對(duì)于較小尺度的目標(biāo)區(qū)域采用較為精細(xì)的基于物理方法的建模[8]；對(duì)于較大尺度且離視距較遠(yuǎn)的目標(biāo)區(qū)域則采用基于高速FFT方法等[9]進(jìn)行多分辨率模型的建模，以有效簡(jiǎn)化場(chǎng)景復(fù)雜度，并通過(guò)無(wú)縫繪制的方法將2個(gè)區(qū)域順滑地相接，兼顧場(chǎng)景的逼真度和計(jì)算效率。

對(duì)于復(fù)雜海況環(huán)境或海難場(chǎng)景采用拉格朗日形式的Navier-Stokes方程組作為海水運(yùn)動(dòng)的控制方程組，基于光滑粒子流體動(dòng)力學(xué)方法對(duì)控制方程進(jìn)行離散求解。通過(guò)邊界處理與流固交互、海上溢油建模、隨機(jī)脈沖風(fēng)場(chǎng)建模和面向SPH框架的海洋表面重構(gòu)關(guān)鍵技術(shù)的深入研究實(shí)現(xiàn)了大風(fēng)浪、海上溢油、驚濤拍岸的場(chǎng)景模擬[8]。圖4是海浪與燈塔的流固耦合效果，圖5是海上溢油的模擬。

圖4 流固耦合效果 Fig.4 Fluid structure coupling effect

圖5 海上溢油的模擬 Fig.5 Simulation of offshore oil spill

2.3 高精度船舶水動(dòng)力學(xué)模型的建立

船舶水動(dòng)力學(xué)模型主要涉及船舶操縱運(yùn)動(dòng)建模、船舶在波浪中的運(yùn)動(dòng)建模等。如圖6所示，利用分離型建模思想建立船舶操縱水動(dòng)力學(xué)模型[10]，其中包含慣性力矩、附加慣性力矩和波浪擾動(dòng)力矩等，模型考慮船舶在不規(guī)則波浪中的非線性橫搖，對(duì)于縱搖和垂蕩采用新切片法，充分利用船舶型線圖數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。在此基礎(chǔ)上通過(guò)2個(gè)方面對(duì)于船舶水動(dòng)力學(xué)模型的精度進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證：一是充分利用已有的船模試驗(yàn)數(shù)據(jù)資料將所建立水動(dòng)力學(xué)模型在測(cè)試工具上進(jìn)行操縱性試驗(yàn)和耐波性試驗(yàn)，并將試驗(yàn)結(jié)果與船模試驗(yàn)數(shù)據(jù)資料進(jìn)行比較；二是邀請(qǐng)經(jīng)驗(yàn)豐富的船長(zhǎng)實(shí)際操縱，修正船舶水動(dòng)力學(xué)模型，最終實(shí)現(xiàn)具有高可信度的船舶水動(dòng)力學(xué)模型。

圖6 船舶水動(dòng)力學(xué)模型建模技術(shù)路線 Fig.6 Technical route of ship hydrodynamic model modeling

圖7是基于本節(jié)3個(gè)技術(shù)模擬的“大西洋”輪停靠碼頭的場(chǎng)景。

圖7 大西洋輪、海浪及碼頭的顯示效果 Fig.7 Display effect of Atlantic ship，wave and wharf

3 設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)采集

搭建船舶數(shù)學(xué)孿生體需要采集船舶運(yùn)行的相關(guān)數(shù)據(jù)，特別是船舶航行數(shù)據(jù)和設(shè)備數(shù)據(jù)，以此來(lái)為后繼的數(shù)據(jù)分析、航行輔助和故障預(yù)測(cè)打下基礎(chǔ)。為此，本文建立了船基數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)集采模塊、網(wǎng)絡(luò)智能交互管理模塊、船基核心數(shù)據(jù)服務(wù)模塊、船岸通信模塊等。其中，數(shù)據(jù)集采模塊能夠采集船上主要系統(tǒng)的實(shí)時(shí)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(主機(jī)、輔機(jī)、齒輪箱、空壓機(jī)等的數(shù)據(jù))，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為1s的采樣；網(wǎng)絡(luò)智能交互管理模塊能夠?qū)崿F(xiàn)船基系統(tǒng)所有節(jié)點(diǎn)之間的高帶寬、低時(shí)延數(shù)據(jù)傳輸?shù)慕换ス芾?；核心?shù)據(jù)服務(wù)模塊能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行權(quán)限管理和控制。船岸通信模塊通過(guò)選型和軟硬件配置研制了包括VSAT、FBB、5G信道的船岸通信，實(shí)現(xiàn)了多信道優(yōu)化管理、流量監(jiān)控、策略優(yōu)化等功能。

如圖8所示，船基數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)分為感知控制層、數(shù)據(jù)層、服務(wù)器層和應(yīng)用層4層架構(gòu)，由控制模 塊、通信模塊、信號(hào)采集單元、傳感器系統(tǒng)等組成，用于船舶重要設(shè)備的控制、報(bào)警和監(jiān)測(cè)。其中，綜合自動(dòng)化系統(tǒng)和智能機(jī)艙系統(tǒng)在感知控制層和數(shù)據(jù)采集層共享相應(yīng)的I/O系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等硬件，并實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集層的數(shù)據(jù)共享。采集的相關(guān)數(shù)據(jù)在回傳至岸基的構(gòu)建三維虛擬船舶及其航行環(huán)境的基礎(chǔ)上實(shí)時(shí)采集船舶運(yùn)行數(shù)據(jù)回傳到岸基數(shù)據(jù)管理中心，并與第2節(jié)建立的虛擬船舶融合，初步形成了船舶數(shù)學(xué)孿生體。

圖8 船基數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) Fig.8 Ship-based data acquisition system

4 航行輔助決策

基于初步搭建的船舶數(shù)學(xué)孿生體對(duì)船舶航行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)多源感知異構(gòu)數(shù)據(jù)融合、復(fù)雜航行環(huán)境態(tài)勢(shì)重構(gòu)和航行態(tài)勢(shì)虛實(shí)混合呈現(xiàn)技術(shù)的研究預(yù)測(cè)船舶的航行態(tài)勢(shì)，以期為船舶遇到突發(fā)情況時(shí)的及時(shí)應(yīng)對(duì)提供方案。

4.1 多源感知異構(gòu)數(shù)據(jù)融合

基于船舶上的可見光全景視覺系統(tǒng)、激光掃描雷達(dá)系統(tǒng)、船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(AIS)等航行環(huán)境感知設(shè)備研究航行環(huán)境感知與信息提取技術(shù)，有效利用各類感知信息和岸基提供的參考信息，對(duì)多源數(shù)據(jù)通過(guò)信號(hào)級(jí)、數(shù)據(jù)級(jí)、圖像級(jí)、決策級(jí)的融合手段實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)檢測(cè)、信息融合和基于融合信息的目標(biāo)跟蹤及狀態(tài)估計(jì)[11]，如圖9所示。信號(hào)級(jí)融合完成了脈沖雷達(dá)和連續(xù)波雷達(dá)觀測(cè)的浮冰、油污、運(yùn)動(dòng)小橡皮船、海浪目標(biāo)的融合，提高目標(biāo)的檢測(cè)概率；數(shù)據(jù)級(jí)融合完成雷達(dá)光電點(diǎn)跡/航跡數(shù)據(jù)，提高目標(biāo)屬性精確度；圖像級(jí)融合完成雷達(dá)光電視頻圖像融合，提高目標(biāo)形態(tài)精度；決策級(jí)融合在信號(hào)級(jí)、數(shù)據(jù)級(jí)、圖像級(jí)基礎(chǔ)上進(jìn)行進(jìn)一步融合，提煉目標(biāo)的威脅程度信息。

圖9 多源數(shù)據(jù)融合與態(tài)勢(shì)理解重構(gòu) Fig.9 Multi-source data fusion and situation understanding reconstruction

4.2 復(fù)雜航行環(huán)境態(tài)勢(shì)重構(gòu)

開展對(duì)融合數(shù)據(jù)的態(tài)勢(shì)理解技術(shù)、態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)、態(tài)勢(shì)重構(gòu)技術(shù)研究，進(jìn)而重現(xiàn)當(dāng)前航行態(tài)勢(shì)。研究多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)的態(tài)勢(shì)理解技術(shù)，理解多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中的航行環(huán)境中的周圍目標(biāo)、海浪、油污、島嶼等一系列影響航行的態(tài)勢(shì)信息，從不同維度理解目標(biāo)特征和目標(biāo)的威脅程度，進(jìn)而深層次理解當(dāng)前航行環(huán)境的整個(gè)態(tài)勢(shì)信息。在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步開展基于時(shí)間序列態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)的研究，預(yù)測(cè)整個(gè)航行環(huán)境中影響船舶航行目標(biāo)的下一步態(tài)勢(shì)，根據(jù)態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)出的態(tài)勢(shì)信息對(duì)船舶航行軌跡修正，為船舶遇到突發(fā)情況時(shí)及時(shí)應(yīng)對(duì)提供方案。

4.3 航行態(tài)勢(shì)的虛實(shí)混合呈現(xiàn)技術(shù)

開展多源感知數(shù)據(jù)與虛實(shí)混合呈現(xiàn)技術(shù)研究，將 船載可見光高清攝像機(jī)和紅外熱成像儀等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)用于虛擬船舶的幾何、行為特性，真實(shí)地反映實(shí)船態(tài)勢(shì)，建立虛擬船舶和實(shí)際船舶之間的直接數(shù)據(jù)映射通道。對(duì)船舶周圍的海況進(jìn)行基于物理的動(dòng)態(tài)演化模擬，并將氣象、潮流等信息融入其中；依據(jù)雷達(dá)圖像、AIS等數(shù)據(jù)中獲取的目標(biāo)船、島嶼、碼頭、助航設(shè)施等信息重構(gòu)并在場(chǎng)景中實(shí)時(shí)顯示這些物體[12]。圖10為融合視頻數(shù)據(jù)、AIS數(shù)據(jù)和船舶常用信息的顯示 效果。

圖10 航行態(tài)勢(shì)虛實(shí)混合呈現(xiàn)效果 Fig.10 Effect of virtual reality mixed presentation of navigation situation

5 故障預(yù)測(cè)和健康管理

基于初步搭建的船舶數(shù)學(xué)孿生體建立船舶機(jī)艙主要設(shè)備的數(shù)字化鏡像，實(shí)現(xiàn)設(shè)備監(jiān)測(cè)信息的三維實(shí)景化呈現(xiàn)。基于所采集的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)建立多維、多時(shí)空尺度的故障診斷模型，用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)修正模型，并將相關(guān)經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)轉(zhuǎn)化為知識(shí)庫(kù)融入模型中形成專家系統(tǒng)，如圖11所示。該診斷模型對(duì)機(jī)艙相關(guān)設(shè)備的運(yùn)行信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化識(shí)別故障現(xiàn)象、診斷故障原因，提高故障診斷準(zhǔn)確率。同時(shí)，故障診斷模型把最可能發(fā)生事故的報(bào)警點(diǎn)篩選出來(lái)，優(yōu)先把該場(chǎng)景推送給監(jiān)控人員，以提高監(jiān)控人員的工作效率。如圖12為應(yīng)急發(fā)電機(jī)的三維場(chǎng)景及二維故障診斷模型。

圖11 故障預(yù)測(cè)和健康管理技術(shù)路線圖 Fig.11 Technology roadmap of prognostics and health management

圖12 應(yīng)急發(fā)電機(jī)的三維場(chǎng)景及二維故障診斷模型 Fig.12 3D scene and 2D fault diagnosis model of emergency generator

基于初步搭建的船舶數(shù)學(xué)孿生體，融合實(shí)船實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、已有歷史數(shù)據(jù)及技術(shù)參數(shù)等，建立與實(shí)船設(shè)備實(shí)體相一致的數(shù)字孿生體，并產(chǎn)生孿生數(shù)據(jù)。在數(shù)字孿生體中通過(guò)三維可視化技術(shù)將數(shù)據(jù)進(jìn)行逼真再現(xiàn)，使數(shù)字孿生體運(yùn)行狀態(tài)與船舶實(shí)體設(shè)備一致，通過(guò)數(shù)字孿生體對(duì)實(shí)船設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

通過(guò)研究多種失效形式耦合的破壞理論并在此基礎(chǔ)上發(fā)展船舶主要設(shè)備健康評(píng)估與預(yù)測(cè)技術(shù)，發(fā)展復(fù)雜載荷、多種環(huán)境因素和多種失效形式下先進(jìn)的壽命試驗(yàn)方法與數(shù)據(jù)分析技術(shù)，建立設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)及其剩余壽命預(yù)測(cè)的物理模型和數(shù)學(xué)方程，利用設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)和適合于小樣本預(yù)測(cè)的技術(shù)獲得設(shè)備健康狀態(tài)的評(píng)估結(jié)果?；诠铝⑸炙惴ń⒋霸O(shè)備退化預(yù)測(cè)模型，充分利用退化數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練孤立森林退化預(yù)測(cè)模型，為設(shè)備剩余使用壽命預(yù)測(cè)提供決策支持[13]。

6 結(jié) 論

本文以“大西洋”集裝箱輪為研究對(duì)象，初步搭建了船舶數(shù)字孿生體，通過(guò)多源感知數(shù)據(jù)融合和航行態(tài)勢(shì)重構(gòu)對(duì)船舶航行態(tài)勢(shì)進(jìn)行分析，利用狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和相關(guān)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)建立設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)專家?guī)?，并基于孤立森林算法?duì)船舶設(shè)備壽命預(yù)測(cè)進(jìn)行研究，旨在為船舶數(shù)字孿生體的研發(fā)提供一些參考。

當(dāng)前船舶數(shù)字孿生的研究還處于起步階段，下一階段將在以下2個(gè)方面進(jìn)行研究：一是設(shè)備模型方面的研究，包括行為判定、材質(zhì)變化、故障診斷點(diǎn)、準(zhǔn)確率等方面，這將有助于提高模型的精度；二是信息物理融合方面，目前僅在數(shù)據(jù)融合方面的降維處理、數(shù)據(jù)集分類等方面有初步研究，針對(duì)船舶孿生體中的數(shù)據(jù)同步和融合等方面的研究仍是空白，這也將是我們下一步的研究重點(diǎn)?！?/p>