基于隨機(jī)森林算法的船舶柴油機(jī)“冒黑煙”現(xiàn)象預(yù)測

王曉東

(上海船舶運(yùn)輸科學(xué)研究所有限公司 艦船自動(dòng)化系統(tǒng)事業(yè)部，上海 200135)

0 引 言

在船舶加速航行過程中，柴油機(jī)可能會(huì)出現(xiàn)燃燒不充分的情況，引發(fā)“冒黑煙”現(xiàn)象，造成一定的經(jīng)濟(jì)損失。如何有效避免船舶在加速航行過程中出現(xiàn)“冒黑煙”現(xiàn)象已成為船舶運(yùn)輸領(lǐng)域的一個(gè)主要研究課題。

近年來，人工智能(Artificial Intelligence，AI)在船舶行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用，不僅能增加企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，而且能提高船舶的航行效率。

1) 應(yīng)用AI有助于降低船舶行業(yè)的企業(yè)運(yùn)營成本，提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，幫助行業(yè)更好地整合資源和優(yōu)化生產(chǎn)流程。AI技術(shù)的發(fā)展目標(biāo)是用機(jī)器設(shè)備代替人類完成作業(yè)任務(wù)，并提升作業(yè)效率，解放勞動(dòng)力。因此，降本增效是AI發(fā)展的必然結(jié)果。對于船舶行業(yè)而言，AI可應(yīng)用于船舶設(shè)計(jì)研發(fā)、建造和運(yùn)營維護(hù)等全過程中，推動(dòng)整個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效。

2) 應(yīng)用AI有助于改變現(xiàn)有的商業(yè)模式和制造模式，引入外部競爭者，改變傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)格局。在船舶行業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)，能在大幅提升行業(yè)運(yùn)營效率的同時(shí)，改變傳統(tǒng)的行業(yè)運(yùn)營模式[1]。

AI是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究內(nèi)容包括語言識別、圖像識別、機(jī)器人、專家系統(tǒng)和自然語言處理等。實(shí)現(xiàn)AI的方法主要有決策樹算法、隨機(jī)森林(Random Forest)算法、邏輯回歸算法、線性回歸算法、樸素貝葉斯算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、KNN(K-Nearest Neighbor)算法、SVM(Support Vector Machine)算法和Kmeans算法等[2]。本文主要采用AI算法中的隨機(jī)森林算法和Python軟件，結(jié)合基于C#語言編寫的船舶主動(dòng)力推進(jìn)系統(tǒng)上位機(jī)軟件，實(shí)現(xiàn)對船舶柴油機(jī)“冒黑煙”現(xiàn)象的預(yù)測，通過避免出現(xiàn)“冒黑煙”現(xiàn)象，使船舶柴油機(jī)的運(yùn)行工況良好。

1 船舶加速航行過程中的“冒黑煙”現(xiàn)象分析

船舶柴油機(jī)是一種壓縮發(fā)火的往復(fù)式內(nèi)燃機(jī)，能將燃油熱能轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)械能，主要分為二沖程柴油機(jī)和四沖程柴油機(jī)2種。柴油機(jī)的工作基本原理是：通過活塞的運(yùn)動(dòng)壓縮空氣，使氣缸內(nèi)空氣的溫度和壓力提高，通過噴油器將柴油以霧化的形式噴入氣缸內(nèi)，霧化的柴油遇到高溫、高壓的壓縮空氣立即燃燒，產(chǎn)生高溫、高壓的燃?xì)狻Ｈ細(xì)庠跉飧變?nèi)推動(dòng)活塞往復(fù)運(yùn)動(dòng)，這樣就可將熱能轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)械能。柴油機(jī)的構(gòu)成見圖1。船舶在航行時(shí)經(jīng)常會(huì)受某種因素的影響而出現(xiàn)“冒黑煙”現(xiàn)象，造成動(dòng)力下降、油耗增加[3]和污染物排放超標(biāo)。引發(fā)“冒黑煙”現(xiàn)象的原因有很多，供油系統(tǒng)、燃油系統(tǒng)和進(jìn)排氣系統(tǒng)等發(fā)生故障都會(huì)導(dǎo)致柴油機(jī)出現(xiàn)“冒黑煙”現(xiàn)象，具體原因[2]包括：

1) 供油提前角不正確、供油提前角過大、供油提前角過小和噴油泵柱塞或出油閥嚴(yán)重磨損；

2) 噴油柱塞或出油閥嚴(yán)重磨損；

3) 噴油器霧化不良、卡死或滴油嚴(yán)重和噴油壓力不正確；

4) 氣缸壓縮壓力不足、氣閥間隙不正確和氣缸內(nèi)壓縮阻力減??；

5) 進(jìn)氣管和排氣系統(tǒng)存在問題；

6) 燃油質(zhì)量不佳，設(shè)備匹配存在問題；

7) 供氣量不足等。

圖1 柴油機(jī)的構(gòu)成

若不考慮柴油機(jī)本身的故障因素，則“冒黑煙”現(xiàn)象主要在3種情況下出現(xiàn)，分別是主機(jī)啟動(dòng)時(shí)、主機(jī)接排過程中和主機(jī)加速過程中。本文主要研究船舶加速航行時(shí)出現(xiàn)的“冒黑煙”。當(dāng)船舶加速航行時(shí)，柴油機(jī)的輸出功率需在短時(shí)間內(nèi)快速增加，即柴油機(jī)的轉(zhuǎn)速需快速增加，柴油機(jī)油門給定增大。由于柴油機(jī)的給油量在短時(shí)間內(nèi)快速增加，而排氣壓力增加不及時(shí)，造成進(jìn)入氣缸的空氣量不足，柴油機(jī)內(nèi)的燃油燃燒不充分，從而出現(xiàn)“冒黑煙”現(xiàn)象。當(dāng)出現(xiàn)“冒黑煙”現(xiàn)象時(shí)，由于排氣壓力是由柴油機(jī)的特性決定的，故可適當(dāng)減小油門給定，或在加速過程中減小柴油機(jī)轉(zhuǎn)速的加速斜率。由于不同柴油機(jī)的特性不同，故每臺柴油機(jī)都需根據(jù)自身的特性設(shè)置油門給定特性。

2 隨機(jī)森林算法介紹

隨機(jī)森林算法是一種高度靈活的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，是一個(gè)包含多個(gè)決策樹的分類器，其輸出的類別是由個(gè)別樹輸出的類別的眾數(shù)決定的，該算法的原理圖見圖2。隨機(jī)森林算法是通過集成學(xué)習(xí)的思想對多棵分類與回歸樹(Classification And Regression Tree,CART)進(jìn)行集成的算法，其基本單元是決策樹，在本質(zhì)上屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，即集成學(xué)習(xí)(Ensemble Learning)方法。

圖2 隨機(jī)森林算法原理圖

隨機(jī)森林算法的特點(diǎn)包括：準(zhǔn)確率高，能有效地運(yùn)行在大數(shù)據(jù)集上，能處理具有高維特征的輸入樣本；不需要降維，能評估各特征在解決分類問題方面的重要性；在生成過程中能獲取內(nèi)部生成誤差的一種無偏估計(jì)，對于缺省值問題也能獲得很好的結(jié)果。隨機(jī)森林相關(guān)概念包括信息熵、信息增益、決策樹、集成學(xué)習(xí)和bagging。

1) 信息熵表示信息量的大小，信息量越大，對應(yīng)的熵值就越大。

2) 信息增益在決策樹算法中是用來選擇特征的指標(biāo)，信息增益越大，該特征的選擇性越好。

3) 決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)，含有多個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示1個(gè)屬性上的測試，每個(gè)分支代表1個(gè)測試輸出，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)代表1種類別。常見的決策樹算法有CART、C4.5和ID3。

4) 集成學(xué)習(xí)算法的原理是通過對幾種模型算法進(jìn)行組合解決單一預(yù)測問題。隨機(jī)森林算法的工作原理是生成多個(gè)分類器或模型，每個(gè)分類器或模型獨(dú)立地進(jìn)行學(xué)習(xí)和作出預(yù)測。這些預(yù)測最后形成預(yù)測結(jié)果，該結(jié)果優(yōu)于任何一個(gè)單分類的分類器或模型的預(yù)測結(jié)果。

5) bagging也稱bootstrap aggregating，是在原始數(shù)據(jù)集中選擇S次之后得到S個(gè)新數(shù)據(jù)集的一種技術(shù)，是一種有放回抽樣[2]。

隨機(jī)森林的生成過程：若要對一個(gè)輸入數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，需先將該輸入數(shù)據(jù)集輸入到每棵CART中進(jìn)行分類，再根據(jù)所有CART分類結(jié)果綜合得出分類結(jié)論。例如：森林中召開會(huì)議，討論某個(gè)動(dòng)物到底是兔子還是狐貍，每棵樹都要獨(dú)立地發(fā)表自己對該問題的看法，即每棵樹都要投票選擇是兔子還是狐貍。被投票的動(dòng)物到底是兔子還是狐貍需根據(jù)投票情況確定，獲得票數(shù)最多的類別就是森林的分類結(jié)果。森林中的每棵CART都是獨(dú)立的，99.9%不相關(guān)的樹做出的預(yù)測涵蓋所有情況，這些預(yù)測結(jié)果會(huì)彼此抵消。將以上總結(jié)起來，即對若干個(gè)弱分類器的分類結(jié)果進(jìn)行投票選擇，從而組成一個(gè)強(qiáng)分類器，這就是隨機(jī)森林bagging的思想?！吧帧睆淖置嫔侠斫饩褪怯啥囝w決策樹構(gòu)成的集合，森林中的每顆樹都是采用CART算法得出的；“隨機(jī)”表示構(gòu)成多顆決策樹的數(shù)據(jù)是隨機(jī)生成的，生成的過程采用bootstrap抽樣法實(shí)現(xiàn)。

3 基于隨機(jī)森林算法的“冒黑煙”預(yù)測實(shí)現(xiàn)

在船舶主動(dòng)力推進(jìn)系統(tǒng)上位機(jī)軟件中增加AI模塊，通過調(diào)用Python語言和隨機(jī)森林算法模型實(shí)現(xiàn)對柴油機(jī)“冒黑煙”現(xiàn)象的預(yù)測，并顯示預(yù)測結(jié)果，該結(jié)果可發(fā)給柴油機(jī)控制器作為其進(jìn)一步實(shí)施控制的依據(jù)。船舶主動(dòng)力推進(jìn)系統(tǒng)上位機(jī)軟件的主要功能包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)顯示、報(bào)警、數(shù)據(jù)記錄和查詢、AI模塊等，軟件的流程框圖見圖3。Python作為一種解釋型腳本語言，廣泛應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、AI、軟件開發(fā)和網(wǎng)絡(luò)爬蟲等領(lǐng)域中。

圖3 軟件的流程框圖

本文的柴油機(jī)“冒黑煙”現(xiàn)象預(yù)測流程如下：

1) 在船舶航行過程中采用船舶主動(dòng)力推進(jìn)系統(tǒng)上位機(jī)軟件實(shí)時(shí)記錄相關(guān)參數(shù)，并將其保存到數(shù)據(jù)庫中，供Python調(diào)用。

2) 軟件的AI模塊從數(shù)據(jù)庫中提取關(guān)鍵設(shè)備的數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)集，調(diào)用Python，根據(jù)已提取的大數(shù)據(jù)，基于隨機(jī)森林算法模型建模，生成可應(yīng)用的模型。

3) AI模塊輸入當(dāng)前的狀態(tài)參數(shù)到已建立的模型中進(jìn)行預(yù)測，生成預(yù)測結(jié)果并進(jìn)行顯示。操船人員可根據(jù)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行相關(guān)操作。

柴油機(jī)“冒黑煙”現(xiàn)象預(yù)測流程圖見圖4。

圖4 柴油機(jī)“冒黑煙”現(xiàn)象預(yù)測流程圖

本文采用某艘船12個(gè)月的航行數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，這些數(shù)據(jù)為船舶每天航行過程中由上位機(jī)保存到數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，包括主機(jī)轉(zhuǎn)速、主機(jī)功率、槳角絕對值、油門給定百分比、主機(jī)掃氣壓力和主機(jī)是否冒黑煙等。在柴油機(jī)煙囪中，傳感器探測其排放的煙霧濃度，當(dāng)達(dá)到設(shè)定濃度時(shí)，認(rèn)為存在“冒黑煙”現(xiàn)象。由于煙囪內(nèi)的煙霧濃度不均，故收到“冒黑煙”信號有一定的延遲。當(dāng)有“冒黑煙”現(xiàn)象時(shí)，記錄數(shù)據(jù)為1;當(dāng)柴油機(jī)正常時(shí)，記錄數(shù)據(jù)為0。本文將“冒黑煙”現(xiàn)象數(shù)據(jù)作為特征值，將其他數(shù)據(jù)作為因變量值。AI模塊首先對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，包括查看數(shù)據(jù)集是否存在缺失問題、數(shù)據(jù)是否具有一致性和完整性、數(shù)據(jù)中是否存在異常值。當(dāng)數(shù)據(jù)集存在缺失問題時(shí)，采用替換法，使用均值替換缺失值。當(dāng)數(shù)據(jù)集中存在異常數(shù)據(jù)值(指遠(yuǎn)離正常值的觀測，即“偏離”的數(shù)值)時(shí)，采用刪除法，刪除偏離的數(shù)據(jù)。其次，調(diào)用Python對數(shù)據(jù)做訓(xùn)練集和測試集進(jìn)行拆分。最后，采用隨機(jī)森林模型對訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的模型。

4 “冒黑煙”預(yù)測效果驗(yàn)證

采用決策樹模型算法作為對比對象，對隨機(jī)森林模型算法的應(yīng)用效果進(jìn)行驗(yàn)證。隨機(jī)森林算法模型的訓(xùn)練過程如下。

首先，將經(jīng)過清洗的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，通過網(wǎng)格搜索法確定最佳組合參數(shù)，結(jié)果為：決策樹最大深度max_depth取值為2；內(nèi)部節(jié)點(diǎn)再劃分所需最小樣本數(shù)min_samples_split取值為3；葉子節(jié)點(diǎn)最少樣本數(shù)min_samples_leaf取值為2。Python部分代碼如下：

import pandas as pd

from sklearn import model_selection

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

from sklearn import tree

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import ensemble

from sklearn import metrics

data=pd.read_csv(r'C:UsersNeighborWangDesktop

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