基于物聯網的船舶智能遠程監控系統設計

凌君誼

(上海海事職業技術學院，上海 200120)

隨著科技的迅速發展，越來越多的先進技術在船舶領域逐步得到應用，船岸一體化智能遠程監控系統是當前船舶領域的研究熱點，也是船舶智能化發展過程中需要攻克的關鍵技術。智能化船舶在運營過程中呈現多維度、多層次、動態化的大數據特點，設備之間的數據采集過程相互獨立，形成信息孤島，而且隨著船舶數據采集手段日益豐富，所獲取到的船舶狀態數據種類、數量都呈現快速增長的趨勢，僅依靠傳統監控手段難以滿足船舶對于數據采集效率和實時性的需求，這就要求船舶監控系統具有智能化的數據采集和處理能力。

為了滿足當今船舶對于監控系統的需求，應進行基于物聯網的船岸一體化大數據智能遠程監控系統設計。物聯網是通信網和互聯網的拓展應用和網絡延伸，利用感知技術與智能裝置對物理世界進行感知識別，通過網絡傳輸互聯、計算、處理，實現人與物、物與物之間的信息交互和無縫連接，達到對物理世界實時控制、精確管理和科學決策的目的[1]。船舶設備基于現有的通信設施互聯形成物聯網，能夠實現資源融合、信息交換以及智能遠程監控。

1 系統需求分析

船舶智能遠程監控系統是為實現船舶的安全健康航行的目標服務的，系統設計的合理性和可靠性關系到能否提供便利有效的智能信息服務，直接影響船舶的航行安全，因此在系統設計前開展需求分析是十分必要的。根據用戶需求分析，船舶海洋智能遠程監控系統的基本功能包括以下內容。

1)實時狀態數據顯示。顯示船舶實時狀態數據是船舶監控系統最基本的功能，船舶管理人員通過布置在應用端的數據顯示設備，獲取船舶的實時狀態數據，了解當前船舶運行狀態，進行船舶的管理工作。

2)狀態數據可視化展示。船舶狀態數據的可視化，以圖表等形式展示船舶運行狀態數據及數據變化趨勢，為船舶運營管理提供參考依據。

3)數據遠程傳輸。通過無線鏈路遠程傳輸船端所采集的船舶運營數據，通過岸基平臺進行數據挖掘，傳入應用層，利用終端設備實現不同場景的應用。

4)設備信息融合。建立通用數據平臺，打破信息孤島，采用統一規范手段將數據在“云端”進行存儲和格式轉換，方便“云端”不同功能模塊進行數據處理和挖掘，實現物與物相連的物聯網需求，降低系統使用和維護成本[2]。

5)岸基遠程監控運維。為滿足船舶多維度、多層次、動態化的監控需求，建立監控系統岸基遠程運維中心，利用大數據平臺，為業務端不同功能模塊提供數據服務。

2 智能遠程監控系統拓撲架構

船舶智能遠程監控系統在功能實現上，需要在智能數據采集的基礎上通過高效可靠的數據傳輸鏈路，將數據實時、高效地傳輸到遠程運維平臺，并且遠程運維平臺應能夠對數據進行收集、處理、存儲和挖掘，為船舶的電力系統、驅動系統、推進器等進行遠程運行監控。

智能遠程監控系統整體設計將基于物聯網制定有效實用的智能遠程監控系統架構，總體架構可以分為船端數據采集、無線數據鏈路、岸端遠程運維中心和應用層4個部分，前3個部分對應物聯網中的“物端”“網端”和“云端”3個層次架構，應用層則是監控系統的功能實現終端，船舶智能遠程管理系統如圖1所示。

圖1 船舶智能遠程管理系統

船端數據采集層為物聯網的“物端”，主要進行現場數據的采集、緩沖存儲以及各采集系統之間數據的實時交互等。無線通訊鏈路為物聯網的“網端”，可以利用現場總線、4G無線、單邊帶(SSB)短波、因特網等多種方式組合與岸上通訊，搭建起實時可靠、使用價格低廉的通訊數據鏈路。岸端遠程運維平臺為物聯網的“云端”，由各類軟件基礎工具和服務器、磁盤陣列等軟硬件組成。

軟件平臺由實時數據庫軟件和工具軟件(分布式存儲系統、虛擬化系統、資源管理系統和業務支撐引擎)組成。硬件平臺包括應用服務器、存儲服務器、硬件防火墻、虛擬化工具和網絡設備，通過虛擬化技術進行應用服務的隔離運行和冗余服務。

應用層是遠程監控系統的終端部分，實現智能遠程監控系統各類管理功能，主要包括電腦、平板、手機和AR設備等載體以及業務管理軟件。在運維平臺的支持下，實現船舶的遠程監控、數據統計分析、趨勢分析、狀態預警、視頻監控、備件管理、性能監測、對標管理、GIS實時信息、報警及故障處理、運營維護、AR場景模擬和交互維修等功能。

3 智能遠程監控系統狀態數據采集與管理技術

狀態數據采集與管理是智能遠程監控系統的核心技術，需要打破以往設備獨立感知和信息孤島的壁壘，建立一個統一的數據環境，實現對設備的在線數據采集。然后對數據進行處理、壓縮后進行遠程傳輸。

在建立統一數據環境的基礎上[3]，為了提高數據采集的效率和有效性，需要根據活動目標和信息分析的需求進行選擇性和有所側重的數據采集，實現以分析目標為導向的采集策略[4]。建立一套兼顧運算邏輯、機理模型、運行目的和信號處理等要求的控制邏輯和控制模型。采用定時啟動和事件觸發來進行數據采集流程，可有效避免資源搶占擁堵現象，以及縮短部分流程的超長等待時間，從而更有效地提升所有采集流程的整體完成時間。

在實現數據的全面性和選擇性采集的基礎上，還要解決各類監控系統相對獨立造成的采集效率低和信息冗余等問題。解決該問題需要進行監控系統的多系統融合，通過監控多元數據的融合和傳感設備的共用來進行數據共享。

船舶監控系統具有采樣頻率高、數據量大的特點，如果不能對這些數據進行壓縮，將對通訊和存儲資源造成巨大的浪費。因此我們需要在船端和岸端分別應用數據壓縮技術，提高壓縮比。數據壓縮后會進行加密再傳輸至岸端。船端也應具有一定的存儲功能，當船舶處于無網絡信號或數據回傳不通時，能夠在船載終端存儲采集到的數據，等待回傳通信正常時再回傳至遠程監管中心。

在上述分析的基礎上，進行船舶智能數據采集及管理技術開發，數據采集及管理框架見圖2。

圖2 數據采集及管理框架

首先，結合數據采集的完備性與選擇性，確定需要采集的數據種類。船舶所產生的數據種類可以分為基礎信息和狀態信息，而監控系統所關注的數據類型一般為狀態信息。數據采集單元采集到的數據兼容不同的通訊協議，經現場采集網關設備通過現場工控網絡組網(以太網、串網、CAN網、無線網)傳入綜合數據處理單元。之后數據一方面會直接傳入顯控單元，實時顯示狀態數據，為船舶管理提供支持；另一方面經過數據融合后傳入故障報警系統，保障船舶安全。融合后的數據經過數據質量識別獲取高質量數據，并壓縮和加密后傳入數據傳輸模塊，通過4G、AIS和北斗等無線鏈路進行船岸通信。

4 智能遠程監控系統岸基遠程運維平臺設計

遠程監控系統岸基遠程運維平臺由硬件層和軟件層2部分組成，通過無線鏈路獲取船端數據，將數據預處理后存入數據庫，數據經過分析和挖掘后傳入應用層，實現智能遠程監控。遠程運維平臺工作流程圖如圖3所示。

圖3 遠程運維平臺工作流程圖

4.1 遠程運維平臺硬件層設計

遠程運維平臺硬件層主要包括數據接收模塊、數據轉發模塊、硬件防火墻、UPS、磁盤陣列、空調和服務器。通過私有云架構方案，對數據庫集群的內存、CPU、存儲和網絡等設備資源進行管理，有效利用服務器資源并提供備份方案。

該架構采用2臺交換機和2路冗余100 M光纖網絡接入的形式，提高帶寬和數據讀寫能力；接入雙路電源和雙UPS來保證運維中心的電力供應；采用多臺高性能服務器應對數據讀取、存儲、備份和挖掘分析，滿足Web服務、應用層功能設計和AR場景搭建等不同需求。

4.2 遠程運維平臺軟件層設計

運維平臺軟件層的設計包括數據收集軟件開發，實時收集船舶運行狀態數據，為后續挖掘分析提供基礎；大數據分析工具和數據建模工具設計，為系統應用開發提供算法支撐；應用框架開發平臺的開發，集成數據查詢接口、大數據分析模塊、數據分析建模常用算法和半組態應用開發環境的技術。

遠程運維平臺設計采用ETL工具中的RabbitMQ和StreamSets來對數據進行處理并傳入數據庫，采用時序型數據庫Raik TS作為運維中心的數據存儲平臺，遠程運維平臺軟件層架構如圖4所示。

圖4 遠程運維平臺軟件層架構

最終實現以下功能。

1)數據分析挖掘。通過PCA算法進行數據相關度分析，確定船舶運營的主要影響因素；采用神經網絡技術進行動力系統主要設備健康狀態的監測和分析，為決策提供依據；采用深度學習網絡模型提取設備微小故障診斷特征，進行故障的早期診斷；采用粒子群算法能效提升方法，進而形成全生命周期的船舶運營的管理。

2)AR技術。在遠程監控中心，通過船端采集的數據將虛擬世界與真實世界相融合，將所需監控的船舶場景在虛擬世界重建，進而在岸端實現監控場景的模擬，借助谷歌眼鏡、頭盔等可穿戴設備直接觀察場景，增強船舶環境的感知能力；通過手杖等方式對數據信息做出響應，實現對虛擬物體的操控。AR技術實現了在岸端與虛擬環境交互，實時了解船舶環境，評估船舶狀態，應對突發情況及時制定維修策略。

3)數據可視化。通過手持終端、移動互聯網設備實現對船舶的遠程狀態檢測、故障預警、能耗提升等功能。Web端的數據實時顯示是人機交互的核心，通過表格、曲線等多樣的方式展現，統一接口，供各類型數據源信息顯示，預留生成Web系統組件的接口。

5 結束語

船舶智能遠程監控系統基于物聯網架構，具有設備信息融合功能、船岸一體化智能信息服務和面向不同應用需求的功能模塊，包含遠程故障處理支持、維保計劃、備件管理、運行監控、設備質量跟蹤、航行能效提升等功能。實時掌握和評估船舶運行狀態，對設備的早期故障進行識別和處理，對發生的突發狀況及時制定維修策略，保證船舶航行的健康安全，提高船舶的運行效能，通過船舶全生命周期的健康管理，能夠更好地適應當今智能化船舶的運營要求。