內河LNG貨運船舶智能化機艙氣體數據監測與態勢預警研究

林興志， 潘翔

(1. 廣西職業師范學院計算機與信息工程學院, 廣西 南寧 530007；2. 廣西感知物聯科技有限公司技術部, 廣西 南寧 530021)

0 引言

目前我國現有內河船舶動力來源主要采取單一的柴油消耗居多，高油耗和高排放對環境造成嚴重污染。LNG船舶將大部分柴油替換成天然氣，替代率高達70%-80%，柴油—LNG混合動力方式不僅能夠滿足船舶出行需要，在降低機油消耗的同時，減少了硫、碳、煙塵、廢油排放量，提升船舶運輸綠色化智能化水平。機艙作為LNG船舶的動力來源，更是船舶的心臟，其安全性關乎船舶能否安全有效航行，面臨主要風險有氣體泄漏、火災、爆炸等。研究部署探測溫度、氣體、火焰、煙霧等的傳感器設備，將監測信號傳輸給控制柜內PLC，PLC接收信號，經過數據監測與態勢算法系列運算后，再進行數據監測與態勢預警數據分析，最終將信號輸出給執行器，由執行器對風險進行控制，并采取發警報，關閉氣罐主閥、電磁總閥和互鎖氣體閥，停用發動機艙室、停止燃料供應、開啟自動透氣閥等措施[1]。

1 智能化機艙數據監測與態勢預警架構

研究采用PLC區間變量模型、趨勢曲線組態技術、預制仿真制導技術和電力冗余諧波抑制方法進行船舶數據監測與態勢預警架構設計，利用上位工控機(PC)及機旁集控柜內PLC控制模塊，對氣體燃料發動機艙室、天然氣燃料供氣系統、燃料各處所等其他設備進行實時的監測和預警，滿足船舶監控實時、準確的數據報告和對整個系統數據進行分析、處理的需求[2]。智能化機艙數據監測與態勢預警架構圖如圖1所示。

圖1 智能化機艙數據監測與態勢預警架構

智能化機艙數據監測與態勢預警架構包括上位工控機(PC)、機旁集控柜內PLC、燃氣報警控制器、串口繼電器模塊等功能模塊。上位工控機主要功能是對傳感器采集數據的接收與邏輯處理以及安全監控系統控制命令的發送。利用安裝在集控室工控機中的組態軟件，通過趨勢曲線組態技術，可在遠程監控室內實現實時監測和態勢預警功能。

機旁集控柜內PLC作為機旁集控系統的核心，以PLC區間變量模型實現現場各個傳感器的數據采集和處理工作。工業控制計算機(PC)通過USB轉485轉換器通信模塊，根據相應的通信協議，實現與機旁柜內PLC、燃氣報警控制器、串口繼電器模塊等智能模塊的數據交換。可實現對氣體燃料發動機艙室、天然氣燃料供氣系統以及燃料各處所設備的監測和預警。

2 智能化機艙數據監測與態勢預警建模

2.1 LNG智能化機艙數據監測與態勢預警技術路線

LNG貨船監控系統包括發動機艙室安全監控、天然氣燃料供氣系統監控和智能控制柜研發3部分內容，LNG智能化機艙數據監測與態勢預警以其為監測對象[3]。發動機艙室存在的安全隱患問題主要有機械通風機不能正常運轉、艙室某處有泄漏的可燃氣體聚集、發動機艙室失火等。天然氣供應管路主要存在的安全隱患有天然氣泄漏、汽化器介質溫度低、汽化器出口處燃氣溫度低、燃氣供應管路壓力異常、氣動閥組氣源壓力低等。智能控制柜對各個處所采集到的信號進行接收和處理，是機艙監控的核心組成部分，分為集控室控制柜和機旁控制柜兩大部分。

對發動機艙室的氣體燃料噴射閥工作狀態進行監控報警，安全控制箱通電后開始檢測，不正常選擇報警和處理，正常則繼續工作。此外，針對艙室可能出現的各個故障，發動機艙室安全監控在設計時設置了相應的應對措施。船舶安裝了可燃氣體探測報警系統對可燃氣體進行實時監測，以便及時處理天然氣燃料供應系統存在的安全隱患。智能控制柜主要功能是利用PLC將傳感器提供的控制信號參數完成壓縮機自檢和機艙設備自動化控制[4]。LNG智能化機艙數據監測與態勢預警技術路線如圖2所示。

圖2 LNG智能化機艙數據監測與態勢預警技術路線

通風機故障處理、電流感應開關打開、信號傳送到PLC、再發送給ECU、ECU隨即停止燃料供應、點亮警鈴指示燈和響起警鈴。機艙氣體泄露故障處理，氣體探測器搜集氣體濃度信息，PLC接收信號，判斷信號數據值大小，如果超過閾值，立即打開警鈴，停用發動機艙室。火災探測報警，當探測器動作時，駕駛室火災報警器即刻發出聲光報警，并輸出報警信號至LNG燃料安全控制器。可燃氣體探測報警，當檢測到冷箱內、通風導管內、機艙內甲烷濃度達到一定數值，輸出信號至LNG燃料安全控制器發出聲光報警信號，關閉氣罐主閥和機艙供氣并開啟自動透氣閥。氣體燃料供應管內壓力異常處理，壓力變送器監測到管路壓力波動異常時，PLC將接收到的信號輸出給ECU，停止燃料供應，關閉電磁總閥和互鎖氣體閥，打開警鈴。汽化器出口管路里氣體溫度低處理，溫度傳感器釆集溫度信號，輸出電流給PLC，當氣體溫度低于設定值時，停止燃料供應，關閉電磁總閥和互鎖氣體閥，打開警鈴。

2.2 原始數據清洗

傳感器故障、環境和人為因素會對船舶數據的采集產生影響，導致數據的丟失、出錯。數據丟失將導致無法采集數據或數據無法上傳到可編程控制器PLC，數據錯誤將導致產生非正常閾值或不符合數據關聯的數據。數據丟失和數據錯誤是傳感器在數據搜集過程中面臨的問題，采用數據清洗對數據進行識別與修正，通常以在數據庫中寫入特征數據的方法和閾值法結合關聯理論識別丟失數據和錯誤數據；在數據補齊和修正時，可以采用插值或灰色關聯等方法，具體流程如圖3所示。

圖3 故障數據清洗流程

數據清洗流程中，在對錯誤數據進行識別后，再進行時間連續性判斷。錯誤數據的前后相鄰時間對應的數據如果正常，則根據相鄰數據的線性規律進行插值處理。若為離線數據，則丟失數據Ht修正后的數值為t-1時刻和t+1時刻的數據值Ht-1和Ht+1的平均值；若為實時數據，則丟失數據Ht修正后的數值為t-1、t-2、t-3、t-4時刻的平均值。插值法中t為時間變量。

當連續時間對應的數據均缺失或錯誤時，采用灰色關聯法補齊數據，具體步驟如下。

Step1：缺失數據和樣本數據的選取。將缺失數據的數組記為Y0，樣本數據的數組記為x1，…，xm。

Step2：樣本數據的獲取。在樣本數據庫中選擇組數據。

Step3：缺失數據和樣本數據灰色關聯度計算。包括數據歸一化處理、計算絕對差、計算絕對差的兩極值、計算關聯系數和關聯度。

Xi取[0,1]區間的數據，設X為m+1維數組，歸一化后即式(1)。

(1)

設數據的數量為m+1，每條數據維數為n，缺失數據的數組Y0=[Y0(1),…,Y0(n)]，樣本數據Xi=[Xi(1),Xi(2),…,Xi(n)]，i=1,2,…,m，絕對差即式(2)。

Δi(k)=|X0(k)-Xi(k)|k=1,2,…,n

(2)

max maxΔi(k)兩極最大值和min minΔi(k)兩極極小值計算方法，先找出樣本數據的第i條n多個絕對差中的最大值或最小值后，再從m條樣本數據中找出最大或最小絕對差。

設分辨系數為ξ(k)，取值區間為[0,1]，關聯系數即式(3)。

(3)

缺失數據和樣本數據灰色關聯度即式(4)。

(4)

Step4：數據補齊。關聯度Ri按時間排序，在關聯度大于0.95的數據中，擇優選擇關聯度最大前十組數據Xi(i=1,2,…,10)，如式(5)。

(5)

式中，xij為數據樣本單元中所缺失的數據，其修正值以數據組j參數的平均值代替。

2.3 氣體數據監測與態勢算法

氣體泄漏是LNG船舶機艙存在的主要安全故障，會致使船員中毒，嚴重的會發生火災、引起爆炸。因此，對船舶氣體泄漏進行監測尤為重要，研究設計了基于移動最小二乘法的LNG貨船監控系統，數據監測與態勢算法是采用移動最小二乘法來提高多傳感器數據的精準度，自動完成數據的采集、聲光報警和智能化處理故障，實時監測船舶機艙危險氣體濃度，由上位工控機接收氣體濃度信息，以便進行監控處理[5]。

數據監測與態勢算法主要是利用傳感器實現對船舶上泄露氣體數據的采集，而外界環境會對采樣的數據產生影響，為減小周圍環境對氣體濃度數據造成的誤差，使用移動最小二乘法重構傳感器信號，因為它在信號處理方面具有自身獨特的優勢，如函數收斂快，目標參數跟蹤能力強等[6]。移動最小二乘法是在最小二乘算法的基礎之上更優的計算方法，最小二乘算法的計算量會隨著時間和矩陣維度的增加而增加，而移動最小二乘法能夠有效地解決此缺點。移動最小二乘法在不需要先驗統計的情況下，可以利用修正項和t時刻的參數估計值對t+1時刻的參數估計值進行預測，在時間域狀態空間范圍內，完成參數狀態方程的估計和預測更新。

用(D,S)={(s1,d1),(s2,d2),L,(sn,dn)}表示氣體濃度數據序列，用f(s)表示擬合函數，則有式(6)。

(6)

式中，p(s)=[p1(s),p2(s),…,pm(s)]T；a(s)=[a1(s),a2(s),…,am(s)]T，前者是完備的多項式基函數，m是項數，后者為待求系數(坐標s的函數)。為縮小數據采樣偏差，獲得可靠和準確的數值，分別求兩者帶權最小的偏差二平方，即式(7)。

(7)

(8)

(9)

數據監測與態勢算法中氣體源的定位，通過在船舶機艙室內以及周邊其他地方安裝傳感器，利用傳感器節點獲取氣體濃度數據，傳感器位置數據要與其采集到的氣體濃度數據進行綁定，運用算法搜尋氣體源位置。以船舶實際情況和外界因素合理布置傳感器節點，這對快速精準定位氣體源很重要，直接影響監測數據的準確可靠度。

在對各方位氣體濃度數據進行采集之后，需要通過氣體泄漏判斷模型綜合判斷是否是氣體泄漏，如果是，則立即啟動預警對氣體泄漏發出警報。氣體泄漏判斷模型建立的關鍵在于自變量和因變量的設置，設X3為自變量；φ為因變量；{1/Um,Um}7×2為自變量具體矩陣維度;Um為對應氣體濃度下的電壓值，則有式(10)。

(10)

根據船舶機艙環境的氣體濃度變化情況，實現預警和報警。

Step1:連續監測計算單位時間內氣體濃度值的平均值，實時更新和存儲，如式(11)。

(11)

其中，φ0為氣體實時存儲的濃度值；φ(t1)+φ(t2)+…+φ(tn)為單位時間內氣體全部的濃度值；n為單位時間內讀取氣體濃度值的次數。

Step2:判斷氣體濃度變化情況，并賦予其邏輯值。用φ(t)表示實時濃度值；Δt表示時間，設為15 s；v表示變化速率；x1表示其邏輯值，則有式(12)。

(12)

Δφ表示變化值，x2為其邏輯值，則有式(13)。

(13)

Step3:計算x1與x2的綜合邏輯值。用yt表示綜合邏輯值，即式(14)。

yt=x1∩x2=min|x1,x2|

(14)

Step4:判斷輸出的邏輯值必須滿足上述綜合邏輯值的所有條件，即式(15)。

Y=yt-4∩yt-3∩yt-2∩yt-2∩yt=min|yt-4,yt-3,yt-2,yt-2,yt|

(15)

以5s時間內為限的綜合邏輯值yt-4,yt-3,yt-2,yt-2,yt。根據報警輸出邏輯值判斷輸出信號，若輸出正常信號，機艙設備正常工作；若輸出故障信號，機艙設備停止并報警。

3 智能化機艙氣體數據監測與態勢預警數據分析與仿真

表1 氣體泄漏源定位仿真結果

圖4 氣體泄漏源定位仿真結果

從表1和圖4中4組數據可以看出，氣體源第1次搜尋結果距離真實氣體源位置較遠；第2次繼續搜尋，與第1次相比距離明顯縮短；到了第3次搜尋，發現實際氣體源位置基本重合；第4、第5次搜尋距離會慢慢拉近，在第10次搜尋距離只有0．000 1米的極為微小誤差。所以氣體源搜尋次數越多離設定位置就會越近。智能化機艙氣體數據監測與態勢預警數據分析表明，數據監測與態勢算法對LNG貨運船舶機艙的氣體濃度數據監測和態勢預警具有實效性，可以用于船舶機艙的智能自動化實時監測過程，保障船舶的安全航行。

4 總結

內河LNG貨運船舶智能化機艙數據監測與態勢預警研究對LNG貨船機艙進行實時監測，根據其變化情況自動控制各設備，及時處理機艙安全故障。智能化機艙數據監測與態勢預警建模作為研究的核心部分，提高了船舶計算精確度和分析準確度，得到船舶能效數據，有效監測船舶的安全狀態。智能化機艙數據監測與態勢預警運用PLC控制器，自動完成機艙設備的數據采集、信號監控，生成數據報告和進行數據分析、處理，降低故障風險，減少船舶維護，對保障船舶安全航行有著重要的意義。