淺析船舶自動化技術現狀

劉 擘

（海軍駐七一二所軍事代表室，武漢 430064）

0 引言

船舶自動化利用自動化裝置代替機械操縱，利用可編程控制器、現場總線技術對船舶部分或全船進行集中監控，并將網絡技術、人工智能等最新技術應用到故障診斷、避碰等方面。

船舶自動化使得船舶的可靠性和經濟性得到顯著提高。通過自動化監控技術，船員能夠迅速獲取船舶設備或全船信息，從而快速地判斷和決策，及時發出指令，完成船舶的操作；通過人工智能、可編程控制器等技術，在船舶出現故障時，能自動的、迅速的排除故障，將損失降到最低。船舶自動化技術減少了船舶設備體積、元器件的數量以及船員人數，船舶的營運成本降低。

船舶自動化應用主要包括三個方面：輪機自動化、航行自動化以及裝卸自動化。輪機自動化又稱機艙自動化，是船舶自動化的重要組成部分，包括機艙監測報警系統、主機遙控系統、船舶電站自動化等方面。 雷達、氣象傳真等技術提高了航行自動化水平，現在航行自動化研究主要集中在避碰等方面。裝卸自動化是指通過自動化裝置和監控系統來完成船舶進港后的貨物裝卸作業以及相關事項。

近年來，人工智能、自動控制、網絡技術、數據庫等迅猛發展促使船舶自動化取得巨大進展，逐步成為一個集輪機自動化、航行自動化、裝載自動化等于一體的多功能綜合系統。

1 船舶自動化歷史

船舶自動化發展歷史分為三個階段：單元裝置自動化、機艙自動化以及全船綜合自動化。

1.1 單元裝置自動化時期

單元裝置自動化時期處于船舶自動化萌芽時期，這個時期的主要特點體現在部分現場級設備的單項自動化，即通過安裝在船用設備現場、具備簡單測控功能的儀表，監測單個船用設備。單元裝置自動化雖使當時的船舶自動化程度得到一定的提高，但儀表之間一般不通信，儀表與外部系統之間也不存在通信，因此各個測控點是封閉的，信息管理松散且不能有效分析，船員需要巡視各個船用設備獲取設備信息并進行手動操作。

1.2 機艙自動化時期

機艙自動化始于50年代末60年代初，隨著自動化技術，特別是電子技術的迅速發展，一些船舶技術先進國家率先研發出集中監控系統，并實現了機艙夜間無人值班，船舶自動化開始迅猛發展。機艙自動化主要包括主機遙控、電站管理、動力裝置的監測報警、輔機監控、柴油機的工控監測與趨勢分析和故障預診斷等方面。

機艙自動化監控系統是機艙自動化重要組成部分，其發展對機艙自動化產生著重大影響。最初的機艙自動化監控系統采用的是集中監控的方式，其特征是全船采用單臺計算機進行集中控制和管理。集中監控系統使控制系統的硬件設備簡化，信息集中管理并能進行一定程度的分析處理。但這種系統風險集中，一旦計算機出現故障，會導致系統癱瘓。針對集中監控系統的缺點，70年代中后期，分散監控逐步替代集中式監控系統。分散監控系統采用多臺計算機對船舶各個部分分開監控。分散監控系統由于各個系統之間相互獨立、封閉，系統間不存在通信，因此，缺乏針對全船的有效管理和控制。

1.3 全船綜合自動化時期

隨著信息技術，尤其是計算機網絡技術的發展，逐步實現船岸信息共享、網絡一體化，對船舶航行、裝卸、機艙等方面進行全面的、多級的管理、監控.進入了全船綜合自動化時期。

圖1 全船綜合自動化系統的體系結構

圖1 是全船綜合自動化系統的體系結構，采用分級結構，不同子系統采用獨立的計算機監控，各個子系統之間通過網絡連接進行通信，從而實現信息共享、船舶集中管理和控制。集散式監控系統大致可以分為三層：現場設備層、監控層以及管理層。現場設備層由現場總線儀表、智能I/O與可編程控制器組成，之間通過現場總線（FCS）或 I/O（DCS）連線進行連接；現場設備層通過總線、網關、中間件等技術與監控層計算機進行連接并交互信息，監控層對各個子系統進行監控；監控層通過網絡將信息上傳給管理層，管理層對信息進行集中管理，并作進一步的分析處理。

2 船舶自動化應用現狀

隨著船舶自動化技術的發展，在大量現代化船舶上采用了如下的典型應用：

a) 主機遙控系統

主機遙控技術始于60年代，是船舶自動化的重要組成部分。在主機遙控方面系統，由于PLC可靠性強、可擴展性、通信功能強大、安裝使用方便等特點，被大量應用到該系統中。

b) 機艙監控系統

機艙監控系統研究主要集中在網絡技術、現場總線技術兩方面。文獻[1]分析了 CAN總線的特點和優勢，并將 CAN總線應用到機艙自動化系統中。文獻[2][3]均對用無線通信技術實現對機艙的遠程監控進行了研究，前者采用GPRS無線通信技術，運用.NET技術，實現基于Web方式的遠程監控，并采用SHA512加密算法保證數據傳輸的安全性，后者采用無線以太網技術。

c) 電站管理系統

現代船舶日益大型化、高速化，船舶電站變得越來越復雜，船舶電站自動化管理在維持電站供電的連續性和可靠性，提高電站供電的品質等方面起著重要的作用。文獻[4]將數據融合技術應用在船舶電站故障診斷系統，并通過仿真來分析診斷效果。文獻[5][6]分別對 CAN總線和PROFIBUS總線在船舶電站監控中應用進行了研究。

d) 自動避碰

避碰通常是指避免船舶間碰撞。在碰撞的事故原因調查中發現 80%以上是由于人為因素造成 ，自動避碰系統能降低人為因素在碰撞事件中的影響。1996年，國際海上避碰會議指出船舶自動避碰是今后10～20年航海技術的主攻方向。

e) 裝卸自動化

以液貨船的裝卸最為復雜，因此液貨船的裝卸自動化程度代表裝卸自動化的水平。目前絕大部分液貨船設有由人工操作的貨油控制臺，操作人員必須對管路和各個系統十分熟悉，否則容易發生人為操作失誤。液貨船的裝卸自動化涉及的系統很多，以大型油船為例，有貨油壓載泵系統、液位遙測系統、報警系統、閥門遙控系統、可燃氣體探測系統、油氣回收系統、污油排放系統等。

3 船舶自動化關鍵技術

3.1 現場總線技術

現場總線是安裝在制造或過程區域的現場裝置與控制室的自動控制裝置之間的數字式、串行、多點通訊的數據總線。采用現場總線技術的系統具有開放性、互操作性、互用性及高度分散性的特點，而現場設備一般擁有智能化程度較高、功能自治性好、及對工業現場環境適應性強等優點，能充分體現“分散控制、集中管理”的分布式監控理念。

國際上，總線和總線標準有幾百種，其中應用較多的總線有 CAN、Profibus、LonWorks、WorldFIP等。它們的性能各不相同，如表1所示。

3.2 協議轉換技術

PLC和上位機軟件進行通信的協議轉換技術主要有五種方式：驅動程序包、OPC、Modbus、Modbus/TCP以及總線橋。

利用現場設備廠家提供的驅動程序包，例如西門子公司的PRODAVE軟件包，其特點是使用簡單方便，編程人員不需熟悉復雜的通信協議。

OPC（OLE for process control）規范是一個工業標準，以 COM（組件對象模型）和 DCOM（分布式組件對象模型）技術為基礎。OPC定義了一套標準接口，在監控軟件和現場設備之間增加一個抽象層，監控軟件降低監控軟件和現場設備之間的耦合，增強監控軟件和現場設備的獨立性，同時向監控軟件屏蔽了設備細節。

Modbus協議是另一個通用工業標準，與OPC不同的是, Modbus協議是一個公開協議，它定義了通信雙方采用的幀格式、尋址方式等，通過Modbus協議，控制器之間、控制器和其它設備之間可以相互通信。Modbus協議現已成為一種通用工業標準。MODBUS采用主從的方式進行通信，即主設備發出詢問請求，從設備應答響應。Modbus協議定義了兩種傳輸模式：ASCII和RTU，兩者最主要的區別是前者每個字節作為兩個ASCII字符，而后者將每個字節作為兩個4bit的十六進制數值，前者可靠性更好（字符發送時間間隔1秒不產生錯誤），后者在相同波特率下傳送數據更多。

Modbus/TCP協議是以Modbus協議為基礎定義的TCP/IP應用層協議，描述了Modbus消息如何通過Internet進行譯碼傳輸。和Modbus協議相比，其主要區別是Modbus/TCP協議是一種面向連接的通信方式，數據的完整性、同步等由TCP/IP協議中數據鏈路層、網絡層和傳輸層保證。

總線橋是將第三方通信協議或異型總線協議轉換到系統標準的總線協議，總線橋解決傳統儀表及現場設備接入現場總線系統、或異型總線設備互連問題。

以上幾種通信方式中，采用驅動程序包進行通信的通信速率最快，可達197.5kbps，其次是總線橋，可達57.6kbps。Modbus以及Modbus/TCP協議的開放性、可擴展性最好，監控軟件和現場設備之間的耦合最小，采用 Modbus或 Modbus/TCP協議通信，某些條件下，現場設備發生更新，監控軟件甚至無需任何修改。驅動程序包、OPC、Modbus、Modbus/TCP開發難度均比較小，總線橋開發難度最大，往往需要熟悉兩個協議，有時還需要自定義協議。從經濟性上來講，采用Modbus或 Modbus/TCP協議進行通信基本上不需產生額外費用，而其它幾種通信方式均需一定的購買費用。

3.3 人工智能

人工智能是研究使機器具備人所具有的智能功能的一門高新技術學科，其目的是模擬、延伸和擴展人的智能，以實現某些腦力勞動的自動化。人工智是適應信息時代需求的關鍵技術之一。人工智能在避碰、故障診斷等方法有著廣泛的應用。

文獻[8]利用神經網絡的方法對自動避碰系統進行了初步的研究，但是神經網絡需要大量學習之后自動避碰才具備一定的有效性，文獻[13]采用專家系統對ARPA雷達、AIS系統、電子海圖信息與顯示系統（ECDIS）、全球定位系統（GPS）等航海儀器收集的本船及相遇船舶的實時信息進行綜合分析推理，做出避碰決策，并通過仿真的方法對系統進行驗證，但是單純采用專家系統的避碰輔助決策系統不具備自學習能力。文獻[9]通過建立多元分層知識庫，應用模糊理論建立碰撞危險度模型，結合定性推理和定量計算給出水下會遇態勢分類模型，從而提供避讓方案，該專家系統雖避免了傳統專家系統“窄臺階”問題，但仍未能具備自學習能力。文獻[10]結合神經網絡和專家系統各自的優點設計避碰系統，不僅解決了避碰專家系統構建過程中的知識獲取“瓶頸”問題，而且還解決了神經網絡避碰決策過程的“黑箱”現象。

文獻[11][12]均采用模糊控制對柴油機的故障進行診斷，文獻[13]提出一種結合模糊控制和神經網絡各自優點的故障診斷方法，使得診斷系統具有自學習能力。文獻[14]則將小波分析和神經網絡相結合，利用小波變換的視頻局域化和BP網絡的自學習能力而避免神經網絡結構設計上的盲目性。文獻[15]描述了基于專家系統的船舶輔機系統體系結構、知識形成的過程，采用PROLOG語言實現基于專家系統的SHIPAMT系統，并通過場景實例來分析和驗證SHIPAMT系統。

4 結語

綜上所述，現場總線技術的逐步成熟、通信技術迅速發展使得船舶設備更加模塊化和網絡化，同時也促進船舶監控技術快速發展；人工智能的引入使得船舶更加智能化，減少安全事故中人為因素的影響，迅速定位并排除故障，從而使得船舶安全性和可靠性大幅提升、船員進一步減少，并最終實現一人船舶。

[1]徐臘梅, 何偉.CAN總線在機艙自動化中的應用, 船海工程, 2006, (3).

[2]莊肖波等, 基于ASP.NET技術的遠程機艙自動化系統的實現, 現代電子技術, 2008, (21).

[3]宗陽等.基于無線以太網的船舶機艙自動化監控系統的設計, 華東船舶工業學院學報, 2004, 18(1).

[4]陳佳等.船舶電站故障診斷中的數據融合算法, 電力自動化設備, 2006, 26(3).

[5]王錦程, 萬曼影, 趙新穎, CAN總線在船舶電站測控中的應用. 造船技術, 2005, (2).

[6]宋運偉, 基于現場總線的船舶電站自動化實訓系統研究, 遼寧師專學報, 2006, 8(3).

[7]陳雪娟,采用BP神經網絡優化避碰模糊系統, 湖南文理學院學報, 2003, l5(4).

[8]劉科, 陳紅衛, 陳建華, 船舶避碰輔助決策系統的設計與實現, 艦船科學技術, 2008, 30(3).

[9]洪曄, 邊信黔, 基于規則法的水下避碰專家系統,哈爾濱工程大學學報, 2007, 28(3).

[10]施平安, 陳文偉, 王敬全等, 基于神經網絡的復合避碰專家系統研究[J], 航海技術, 2001, (6): 2.

[11]郭軍武, 陳寶忠, 王士局, 模糊故障診斷在船舶柴油機換氣系統中的應用, 上海海事大學學報, 2009,30(1).

[12]戴利雄, 孟憲堯, 一種新的船舶柴油機模糊故障診斷方法, 船舶工程, 2009, 31 (1).

[13]陳意等.基于分布式模糊神經網絡的船舶機電故障診斷, 中國航海, 2008, 31( 1).

[14]孫娜等. 基于小波神經網絡的船舶冷卻水系統的傳感器故障診斷, 測控技術, 2008, 27(l2).

[15]Selcuk Cebi, Metin Celik, Cengiz Kahraman, I. Deha Er, An expert system towards solving ship auxiliary machinery troubleshooting: SHIPAMT, Expert Systems with Applications 36 (2009)7219–7227.