基于實(shí)船冰區(qū)加速度監(jiān)測(cè)的破冰顛震識(shí)別與分析

馬 群 李 放 崔 濛 高 處 周 利 丁仕風(fēng)

（1. 江蘇科技大學(xué) 船舶與海洋工程學(xué)院 鎮(zhèn)江 212003； 2. 上海交通大學(xué) 船舶海洋與建筑工程學(xué)院 上海 200240；3. 中國(guó)船舶及海洋工程設(shè)計(jì)研究院 上海 200011）

0 引 言

隨著對(duì)極地的不斷探索，極地航線日益繁忙，極地地區(qū)蘊(yùn)藏的豐富戰(zhàn)略資源也被不斷發(fā)掘。極地考察船作為探索極地的重要裝備，已經(jīng)成為各國(guó)研發(fā)的熱門船型。極地考察船在航行過(guò)程中會(huì)不斷與海冰發(fā)生接觸（包括碰撞、擠壓、摩擦等）。在冰載荷作用下，船體發(fā)生運(yùn)動(dòng)和振動(dòng)響應(yīng)，對(duì)船舶結(jié)構(gòu)安全和船載設(shè)備運(yùn)行性能均產(chǎn)生重要影響。有別于局部范圍內(nèi)的結(jié)構(gòu)振動(dòng)，本文將船體在冰區(qū)航行時(shí)發(fā)生的全局性垂向運(yùn)動(dòng)和振動(dòng)響應(yīng)統(tǒng)稱為破冰顛震。此類響應(yīng)對(duì)于船載設(shè)備的正常工作具有較大影響，可能導(dǎo)致緊固件松動(dòng)、運(yùn)動(dòng)部件阻塞、光學(xué)設(shè)備偏移及其他各類問(wèn)題。顛震關(guān)鍵參數(shù)的確定在極地考察船的設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng)中具有重要意義。

加速度測(cè)量在研究船舶運(yùn)動(dòng)和振動(dòng)方面起著重要作用。通過(guò)測(cè)量船舶在不同方向上的加速度，可以了解船體在破冰過(guò)程中的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，從而優(yōu)化設(shè)計(jì)、改進(jìn)船舶性能。目前對(duì)于船舶加速度測(cè)量結(jié)果主要通過(guò)傅里葉變換、短時(shí)傅里葉變換（short-time Fourier transform, STFT）、小波變換和Wigner-Ville分布等方法進(jìn)行分析，而目前對(duì)于船舶加速度的分析研究則主要針對(duì)船舶在波浪中的加速度數(shù)據(jù)。KIM 等[1]利用Morlet 小波在不同尺度上的相互關(guān)聯(lián)，從時(shí)域船體響應(yīng)測(cè)量中提取顫振響應(yīng)，用于區(qū)分柔性船舶自由衰減的振動(dòng)屬性。OMER 等[2]在船體中放置加速度傳感器，利用STFT 生成時(shí)頻圖，將波浪砰擊以線性特征展現(xiàn)。JESSLYN 等[3]利用小波變換簡(jiǎn)化時(shí)頻圖，通過(guò)檢測(cè)閾值的方法識(shí)別波浪砰擊次數(shù)。DESSI 等[4]利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型識(shí)別和提取傳感器數(shù)據(jù)中撞擊的時(shí)長(zhǎng)。WANG 等[5]利用STFT 和小波對(duì)非平穩(wěn)脈沖特征和變速工況下的振動(dòng)與噪聲進(jìn)行分析，識(shí)別非穩(wěn)定脈沖信號(hào)中的異常點(diǎn)。破冰過(guò)程中的顛震與船舶在波浪砰擊的響應(yīng)具有相似的特征，均會(huì)引起全局性的運(yùn)動(dòng)和振動(dòng)響應(yīng)。BELOV等[6]利用小波變換對(duì)時(shí)序的冰載荷進(jìn)行拆分，提出了加速度信號(hào)在不同頻段對(duì)應(yīng)的激勵(lì)源劃分。YUE等[7]利用STFT 在時(shí)域和頻域中分析了導(dǎo)致結(jié)構(gòu)產(chǎn)生振動(dòng)的冰力。HEYN 等[8]利用Wigner-Ville 分布法分析了Frej 號(hào)破冰船北極水域航行期間收集的加速度數(shù)據(jù)，證明了振動(dòng)的激勵(lì)頻率與主要破冰機(jī)制、船舶與冰碰撞的速度，以及相互作用位置有關(guān)，而且船的固有頻率也會(huì)因其周圍海冰狀況的變化而略有改變。該項(xiàng)研究證明了船上的分布式加速度計(jì)可以為監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供有關(guān)冰封水域作業(yè)中的破冰機(jī)制、周圍冰情及船體與冰相互作用位置的額外信息，從而為冰區(qū)水域作業(yè)提供了一個(gè)有效的監(jiān)控工具。

然而，以上研究均是針對(duì)特定船-冰接觸事件所開(kāi)展的加速度頻域分析，未針對(duì)顛震進(jìn)行研究和量化，在給定加速度測(cè)量信號(hào)的情況下，仍缺少能夠自動(dòng)、快速識(shí)別顛震事件的有效方法，對(duì)于不同冰況和航行狀況下的顛震量化研究也相對(duì)缺乏。

本文對(duì)“雪龍2”號(hào)多個(gè)測(cè)點(diǎn)的加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和判斷，利用隨船海冰圖像和GPS 信號(hào)，篩選具有典型性的數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)分析和識(shí)別；利用STFT等方法，得出加速度信號(hào)的時(shí)頻圖。在此基礎(chǔ)上，提出一種改進(jìn)的單點(diǎn)目標(biāo)檢測(cè)（single shot multibox detector, SSD）模型對(duì)破冰顛震自動(dòng)識(shí)別，進(jìn)而分析破冰顛震事件，提取不同冰況條件下的顛震關(guān)鍵特征，探究不同冰況和航速下對(duì)顛震關(guān)鍵參數(shù)的影響。

1 分布式加速度測(cè)量

1.1 原型測(cè)量數(shù)據(jù)

本文所用數(shù)據(jù)來(lái)自“雪龍2”號(hào)極地考察破冰船于2019-2023 年南北極航行期間在冰區(qū)航行時(shí)隨船測(cè)量的加速度。“雪龍2”號(hào)極地考察船目前共安裝了8 個(gè)加速度測(cè)量點(diǎn)，分布在船舶的各個(gè)位置，具體布置如表1 所示。

表1 加速度測(cè)點(diǎn)位置

加速度傳感器分布情況見(jiàn)圖1。“雪龍2”號(hào)船體監(jiān)測(cè)系統(tǒng)原有加速度測(cè)點(diǎn)為5 ～ 8，采樣頻率為150 Hz，布置位置見(jiàn)圖1（a）；2022 年后，“雪龍2”號(hào)又新加裝測(cè)點(diǎn)1 ～ 4，采樣頻率為200 Hz，布置位置見(jiàn)圖1（b）。本文所分析的數(shù)據(jù)均來(lái)自于原有測(cè)點(diǎn)。

圖1 加速度傳感器分布情況

此外，船上配備多臺(tái)攝像機(jī)進(jìn)行海冰冰況觀測(cè)，并通過(guò)GPS 對(duì)船舶航速和航跡進(jìn)行記錄，所收集的數(shù)據(jù)信息主要包括時(shí)間、三自由度加速度、對(duì)地航向、對(duì)地航速、經(jīng)度、緯度和隨船海冰圖像等。

圖2 為某時(shí)段內(nèi)船首和船舯各測(cè)點(diǎn)位置處的加速度信號(hào)對(duì)比?？傮w來(lái)看，船首部位所受環(huán)境載荷（尤其是冰載荷）影響較大，易于識(shí)別；相對(duì)而言，船舯部位的數(shù)據(jù)加速度幅值則較小。測(cè)點(diǎn)6、7 處的加速度幅值較相似，而測(cè)點(diǎn)8 處雖然在沿船長(zhǎng)位置上與測(cè)點(diǎn)6、7 相似，但加速度量級(jí)與測(cè)點(diǎn)5 相似，由此可推斷測(cè)點(diǎn)8 處船體局部振動(dòng)響應(yīng)較大。因此在本文后續(xù)分析中，選擇測(cè)點(diǎn)5、7 進(jìn)行研究。

圖2 “雪龍2”號(hào)垂向加速度

1.2 數(shù)據(jù)篩選

為了較全面地覆蓋海冰冰況和航行狀況，需要從大量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中篩選典型案例。本文利用隨船海冰圖像進(jìn)行冰厚和海冰密集度識(shí)別，并借助GPS信號(hào)確定船舶的航速。為保證所選案例具備典型性，需選擇冰況和船速相對(duì)穩(wěn)定的時(shí)段，以5 ～ 15 min為1 組典型案例。根據(jù)冰況和航速，篩選出16 組典型案例，參見(jiàn)表2。

表2 典型案例

冰況主要分為浮冰和層冰（參見(jiàn)圖3），分析過(guò)程中，還加入1 組碎冰航道進(jìn)行對(duì)比，船速以5 kn 為界限劃分為低速和高速，后續(xù)破冰顛震分析將以基于這些數(shù)據(jù)來(lái)開(kāi)展。作為對(duì)比，在分析中加入了1 個(gè)沖撞破冰案例。這種情況下的航速在短時(shí)間內(nèi)變化較大，因此在表2 中并不對(duì)航速進(jìn)行定義。

圖3 層冰和浮冰冰況下的實(shí)拍照片

2 破冰顛震識(shí)別與分析方法

2.1 加速度測(cè)量信號(hào)預(yù)處理

利用小波濾波的方法，可以在去除噪聲的同時(shí)，較完整地保留數(shù)據(jù)特征，從而為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)。小波濾波的原理是將原始信號(hào)分解成不同頻率的子信號(hào)，通過(guò)選取1 個(gè)合適的閥值，將大于閥值的小波系數(shù)視作有信號(hào)產(chǎn)生且應(yīng)予以保留，而后將濾波后的子信號(hào)合并，并最終得到濾波后的信號(hào)。信號(hào)經(jīng)小波分解后，可使小波系數(shù)變得較大。因噪聲的小波系數(shù)較小，故本文選用小波閾值，去除低于閾值的小波并進(jìn)行濾波，得到如圖4 所示結(jié)構(gòu)[10]。

圖4 小波濾波結(jié)構(gòu)圖

本文使用Daubechies 4 小波基函數(shù)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)去噪，小波濾波后的效果如圖5 所示。

圖5 小波濾波效果

2.2 加速度時(shí)頻分析

為分析極地船舶破冰顛震特性，本項(xiàng)研究采用STFT 方法，對(duì)不同測(cè)點(diǎn)處所測(cè)得的垂向加速度信號(hào)進(jìn)行深入分析，提取出破冰顛震的特征。

STFT 是一種將信號(hào)分解成時(shí)間和頻率2 個(gè)維度的方法，它將信號(hào)分成若干個(gè)時(shí)間段，對(duì)每個(gè)時(shí)間段進(jìn)行傅里葉變換，得到該時(shí)間段內(nèi)信號(hào)的頻率分布情況。這樣可以得到信號(hào)在時(shí)間和頻率上的變化情況，從而分析信號(hào)的時(shí)頻特性。

當(dāng)下，現(xiàn)實(shí)主義創(chuàng)作并沒(méi)有完結(jié)，現(xiàn)實(shí)主義創(chuàng)作道路還有很長(zhǎng)的路要走。幾十年來(lái)，現(xiàn)實(shí)主義創(chuàng)作經(jīng)歷了風(fēng)雨洗禮和各種思想運(yùn)動(dòng)的考驗(yàn)，已經(jīng)成為代表中華民族國(guó)情的文藝創(chuàng)作主流形式，取得了豐碩的藝術(shù)成果——經(jīng)驗(yàn)和成就同步前進(jìn)，堅(jiān)守和開(kāi)拓并存發(fā)展。

本文將STFT 的窗口長(zhǎng)度設(shè)為0.5 s，為更加清楚地展示每個(gè)時(shí)間段之間幅值的區(qū)別，先將窗口的重疊長(zhǎng)度設(shè)為0.2 s，所得到的時(shí)頻圖如下頁(yè)圖6所示。其中能量密度越高則顏色更深。

圖6 STFT 變換后的時(shí)頻圖

從圖6 中可以看出，破冰情況下加速度時(shí)頻圖上呈現(xiàn)線狀特征，即在激勵(lì)下產(chǎn)生寬頻的振動(dòng)響應(yīng)，進(jìn)而產(chǎn)生周期性的能量集中，如30 s 左右在頻域上的分布和變化。本研究將基于這一觀察，通過(guò)圖像處理使線狀特征更加突顯，從而基于圖像識(shí)別實(shí)現(xiàn)破冰顛震的自動(dòng)識(shí)別。

將時(shí)頻圖的y軸縮放到0 ～ 10 Hz，并固定顏色軸范圍，優(yōu)化后的圖像見(jiàn)下頁(yè)圖7。經(jīng)過(guò)優(yōu)化后，破冰顛震在時(shí)頻圖上的線狀分布特征更加明顯，便于自動(dòng)識(shí)別。

圖7 優(yōu)化后的時(shí)頻圖

2.3 顛震自動(dòng)識(shí)別

通過(guò)短時(shí)傅里葉變換將原本的一維加速度信號(hào)轉(zhuǎn)化為二維圖像，本文利用圖像識(shí)別算法對(duì)垂向加速度信號(hào)中的顛震進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。SSD 是目前主流的圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，其原理是均勻地在圖片不同位置進(jìn)行密集抽樣，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征，并進(jìn)行分類回歸。其識(shí)別速度快，可以滿足實(shí)時(shí)顛震識(shí)別的需求[11]，但數(shù)據(jù)集需求較多，模型準(zhǔn)確率稍低。雖然SSD 算法在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)優(yōu)異，但因其設(shè)計(jì)主要致力于小目標(biāo)檢測(cè)，且相對(duì)較低的層數(shù)可能導(dǎo)致特征提取不足[12]。

基于深度卷積和點(diǎn)卷積框架的MobileNetV2 網(wǎng)絡(luò)可解決SSD 模型在特征提取上的不足，從而顯著降低計(jì)算復(fù)雜度、減小模型規(guī)模，同時(shí)提高準(zhǔn)確度。其設(shè)計(jì)理念是先進(jìn)行升維操作，然后進(jìn)行降維操作，該過(guò)程如下頁(yè)圖8 所示。

圖8 MobileNetV2 結(jié)構(gòu)

此外，MobileNetV2 針對(duì)其倒殘差（inverted residuals）結(jié)構(gòu)中的最后1 個(gè)卷積層，采用線性激活函數(shù)代替ReLU 激活函數(shù)，能有效防止非線性操作對(duì)信息的過(guò)度破壞[13]。本研究選擇了改進(jìn)的SSD算法，用于識(shí)別極地船舶加速度數(shù)據(jù)的時(shí)頻圖，以提高識(shí)別的精度。極地船舶的破冰顛震事件在時(shí)間序列上不會(huì)出現(xiàn)重疊現(xiàn)象，因此需要消除識(shí)別過(guò)程中出現(xiàn)的重疊檢測(cè)，本文在模型中添加非極大值抑制（non maximum suppression, NMS）算法。NMS 算法對(duì)所有圖片進(jìn)行循環(huán)，選中得分大于門限函數(shù)的框，以減少框的數(shù)量[14]。其對(duì)最后一個(gè)維度里的內(nèi)容進(jìn)行修改，從而對(duì)重疊的顛震識(shí)別進(jìn)行消除。

2.4 顛震關(guān)鍵參數(shù)提取

為研究破冰顛震對(duì)船舶的影響，以降低局部振動(dòng)的干擾，需要拆解出顛震數(shù)據(jù)。如圖9 所示，俄羅斯學(xué)者BELOV 等[6]根據(jù)頻段的不同，將破冰船的垂向加速度分為4 個(gè)部分：一階船體振動(dòng)（2 ～ 4 Hz）；螺旋槳二階旋轉(zhuǎn)頻率引起的局部振動(dòng)（3 ～ 6 Hz）；螺旋槳葉頻及上層建筑固有頻率范圍內(nèi)的船體局部振動(dòng)（8 ～ 12 Hz）；高階螺旋槳諧振、低速主機(jī)引起的局部振動(dòng)（16 ～ 35 Hz）。

圖9 船舶加速度信號(hào)分離

VON BOCK 等[15]在芬蘭阿爾托大學(xué)冰實(shí)驗(yàn)水池通過(guò)模型實(shí)驗(yàn)，測(cè)量了船舶在破冰工況下的加速度時(shí)間歷程，并對(duì)所得信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，結(jié)果顯示：破冰工況下船體運(yùn)動(dòng)加速度主要分布范圍為0.5 ～ 4 Hz，換算成實(shí)船后為0.09 ～ 0.71 Hz。由此可見(jiàn)，破冰激勵(lì)下的船舶運(yùn)動(dòng)頻段在一階振動(dòng)頻段之下。因此，本研究將船舶運(yùn)動(dòng)和一階振動(dòng)響應(yīng)之和定義為破冰顛震，認(rèn)為其主要分布頻段為0 ～ 4 Hz。兩者均為船舶的全局響應(yīng)，可作為船舶關(guān)鍵設(shè)備的使用環(huán)境輸入。

圖10 為所測(cè)得的“雪龍2”號(hào)駕駛室位置加速度信號(hào)功率譜。

圖10 “雪龍2”號(hào)駕駛室位置加速度信號(hào)功率譜分析

根據(jù)前期有限元計(jì)算以及在靜水中加速度時(shí)頻分析，確定本船一階振動(dòng)頻率約為2.5 Hz?；谝陨贤评?，考慮適度余量，可假設(shè)0 ～ 4 Hz 頻段為顛震頻段，主要成分為剛體運(yùn)動(dòng)（0 ～ 2 Hz）和一階振動(dòng)（2 ～ 4 Hz），通過(guò)濾波器過(guò)濾掉高階振動(dòng)和局部振動(dòng)成分，可將船舶破冰顛震成分提取出來(lái)。其他頻段則被認(rèn)為是局部結(jié)構(gòu)振動(dòng)和噪聲，以表2 中案例13 的船舯數(shù)據(jù)為例，不同頻段的數(shù)據(jù)如圖11 所示。通過(guò)這種方法，可相對(duì)合理地分離顛震成分。因采用了頻帶提取方法，故顛震分析結(jié)果將偏于保守，對(duì)于設(shè)備使用環(huán)境的定義也相對(duì)更安全。

圖11 濾波后的不同加速度頻段信號(hào)

3 識(shí)別結(jié)果與顛震分析

3.1 顛震識(shí)別結(jié)果

對(duì)“雪龍2”號(hào)的垂向加速度中顛震部分時(shí)頻圖中的顛震進(jìn)行識(shí)別，提取船舶每分鐘顛震次數(shù)。本次實(shí)驗(yàn)共使用320 張時(shí)頻圖，從中隨機(jī)挑選了32 張為測(cè)試集、259 張為訓(xùn)練集、29 張為驗(yàn)證集，利用labelimg 對(duì)圖像手動(dòng)標(biāo)注標(biāo)簽，如下頁(yè)圖12 所示。

圖12 對(duì)時(shí)頻圖進(jìn)行顛震標(biāo)定

利用型號(hào)為NVIDIA RTX 3080 Ti 的GPU 進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)平均速度為200 epoch/h。本次實(shí)驗(yàn)中訓(xùn)練迭代500 次，耗時(shí)約2.5 h。模型的識(shí)別效果如圖13所示，所識(shí)別的顛震次數(shù)結(jié)果如表3所示。識(shí)別結(jié)果對(duì)于識(shí)別顛震次數(shù)精度達(dá)到81.99%，滿足實(shí)際工程應(yīng)用需求。

圖13 顛震識(shí)別效果

表3 顛震次數(shù)識(shí)別結(jié)果 次

3.2 顛震分析

針對(duì)不同冰況和船速，本文對(duì)16 組數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳細(xì)分析，確定了顛震事件，對(duì)錨機(jī)間和駕駛室的顛震峰值加速度以及每分鐘發(fā)生次數(shù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。

文中對(duì)不同冰況和航速的設(shè)定見(jiàn)表4，并通過(guò)對(duì)冰況、航速進(jìn)一步整合，將16 個(gè)分析案例歸并為如表5 所示5 種工況。為了便于更加直觀地展示，故以如圖14 所示柱狀圖形式進(jìn)行分析。

圖14 “雪龍2”號(hào)垂向加速度時(shí)頻分析柱狀圖

表4 不同冰況和航速的設(shè)定

表5 “雪龍2”號(hào)垂向加速度的時(shí)頻分析

通過(guò)以上對(duì)于極地考察船加速度時(shí)頻信號(hào)的分析，可得到以下結(jié)論：

（1）對(duì)比船首和船舯的幅值，可看出船首顛震幅值約為船舯位置的3 ～ 4 倍。

（2）對(duì)比不同航速和冰況下顛震次數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)最嚴(yán)重顛震發(fā)生在中等密集度海冰冰況，且以較高速度行駛的狀態(tài)；而在厚冰中，由于速度很低，顛震反而不明顯。

（3）對(duì)比不同航速下的顛震次數(shù)和幅值，可見(jiàn)速度對(duì)顛震影響明顯，航速越快、顛震次數(shù)越多、幅值越大；而冰厚對(duì)顛震的直接影響不明顯，主要是通過(guò)影響船速來(lái)影響顛震。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文提出一種改進(jìn)的SSD 模型，對(duì)破冰顛震個(gè)數(shù)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。通過(guò)頻譜分析，本文成功分離出“雪龍2”號(hào)多次南極航行數(shù)據(jù)中的顛震信號(hào)，進(jìn)而提取了顛震事件加速度幅度和發(fā)生頻率，從而形成破冰顛震的識(shí)別與分析方法。通過(guò)此改進(jìn)的SSD 模型識(shí)別時(shí)頻圖中的顛震次數(shù)，精度可達(dá)到81.99%。

基于該方法，文中進(jìn)一步對(duì)各種典型場(chǎng)景下的破冰顛震數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，并分析了海冰環(huán)境、船舶航速、測(cè)量位置等因素對(duì)船舶顛震關(guān)鍵參數(shù)的影響。通過(guò)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，船首顛震的幅值大約為船舯位置的3 ～ 4 倍。顛震最嚴(yán)重情況通常出現(xiàn)在中等海冰密集度的冰況及以較高速度行駛的狀態(tài)下；而在厚冰環(huán)境下，盡管冰況較差，但由于航速降低，顛震現(xiàn)象反而不明顯。

受限于訓(xùn)練集的規(guī)模以及標(biāo)注準(zhǔn)確率的制約，模型仍有進(jìn)一步提升和優(yōu)化的空間。在未來(lái)的研究中，可通過(guò)將更多數(shù)據(jù)納入訓(xùn)練集，并對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行更精確的標(biāo)校，以提升模型識(shí)別準(zhǔn)確性；同時(shí)，也將逐步細(xì)化船舶速度、冰況和導(dǎo)航數(shù)據(jù)等因素的分析，以深入探究這些環(huán)境變量如何影響破冰顛震，從而使模型在實(shí)際應(yīng)用中更具針對(duì)性和效率。