劉 興，楊 越，張焱飛

（1.中遠(yuǎn)海運(yùn)散貨運(yùn)輸有限公司， 廣東廣州 510006；2. 上海外高橋造船海洋工程有限公司， 上海 200137；3. 上海船舶運(yùn)輸科學(xué)研究所有限公司， 上海 200135）

0 引言

隨著智能船舶的快速發(fā)展，智能船舶系統(tǒng)在船舶設(shè)備維護(hù)、性能評(píng)估和監(jiān)測(cè)中扮演著越來(lái)越重要的角色?；诖髷?shù)據(jù)分析方法和傳統(tǒng)設(shè)備監(jiān)測(cè)方法對(duì)船舶設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測(cè)可以幫助船舶管理者了解船舶設(shè)備運(yùn)行狀況，從而為船舶設(shè)備維護(hù)做出提前預(yù)判和規(guī)劃[1]。

船舶主機(jī)作為船舶運(yùn)行的關(guān)鍵設(shè)備，由眾多設(shè)備組成。眾多的設(shè)備可分為多個(gè)子系統(tǒng)，多個(gè)子系統(tǒng)按照設(shè)備功能和特點(diǎn)分為廢氣排氣系統(tǒng)、冷卻水系統(tǒng)、滑油系統(tǒng)等[2]。因此，對(duì)主機(jī)進(jìn)行性能監(jiān)測(cè)可充分分析主機(jī)下各子系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，通過(guò)主機(jī)運(yùn)行參數(shù)分析結(jié)果可以快速判斷主機(jī)當(dāng)前的運(yùn)行狀況，評(píng)估主機(jī)性能是否下降或者上升。

現(xiàn)階段，要構(gòu)建出符合主機(jī)運(yùn)行的物理模型，需要完整的主機(jī)設(shè)備參數(shù)信號(hào)，但由于信號(hào)采集限制，研究者很難構(gòu)建出準(zhǔn)確的主機(jī)運(yùn)行物理模型。構(gòu)建物理模型需要精準(zhǔn)的物理量，比如排氣流速或者交換水溫等，然而實(shí)際工程中，以上關(guān)鍵信號(hào)很難送出，因此缺少了部分關(guān)鍵物理量則很難構(gòu)建物理模型。針對(duì)此類(lèi)問(wèn)題，絕大多數(shù)研究學(xué)者利用大數(shù)據(jù)分析方法來(lái)對(duì)船舶主機(jī)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、狀況識(shí)別、故障診斷、性能監(jiān)測(cè)以及故障預(yù)測(cè)。

絕大多數(shù)的大數(shù)據(jù)識(shí)別方法集中在數(shù)據(jù)的聚類(lèi)劃分、深度學(xué)習(xí)上。船舶主機(jī)是復(fù)雜的系統(tǒng)，常用的大數(shù)據(jù)分析方法可以提升監(jiān)測(cè)水平，但實(shí)際工程中，大數(shù)據(jù)分析方法依靠比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，若缺少數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)樣本，則會(huì)使數(shù)據(jù)分析結(jié)果陷入局部最優(yōu)的情況。

因此，本文引入信息熵方法來(lái)監(jiān)測(cè)船舶主機(jī)運(yùn)行性能，根據(jù)信息熵方法計(jì)算的熵值結(jié)果對(duì)比2個(gè)滿(mǎn)載航次的主機(jī)性能趨勢(shì)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)滿(mǎn)載航次下船舶主機(jī)運(yùn)行性能的監(jiān)測(cè)。

1 信息熵有關(guān)理論

“熵”是熱力學(xué)中表示分子狀態(tài)無(wú)序程度的物理量。在信息論中，通訊的隨機(jī)性無(wú)法避免，因此通信系統(tǒng)具有統(tǒng)計(jì)的特征，信息源可作為多隨機(jī)事件的集合，這類(lèi)集合具有隨機(jī)性。因此與熱力學(xué)中分子狀態(tài)無(wú)序性相似[3]。在20世紀(jì)40年代，香農(nóng)提出了信息熵的概念，把信息中排除了冗余后的平均信息量成為“信息熵”，用于衡量不確定性，是離散隨機(jī)事件出現(xiàn)的概率，及計(jì)算所有可能發(fā)生事件相關(guān)信息量的期望值[4]，系統(tǒng)越復(fù)雜出現(xiàn)的類(lèi)目越多，則信息熵越大。系統(tǒng)越簡(jiǎn)單，出現(xiàn)種類(lèi)或者概率越小，則對(duì)應(yīng)的信息熵較小[5]。信息熵具有3個(gè)特點(diǎn)[6]：1）單調(diào)性。事件在統(tǒng)計(jì)中發(fā)生的概率越高，則信息量越低，該特性也暗含了信息含量先驗(yàn)假設(shè)，默認(rèn)某些條件下不含信息量，即表示一種概率分布，將默認(rèn)情況的概率定為0。2）非負(fù)性。信息熵是一種廣度量，是一種合理的必然情況。3）累加性。多種隨機(jī)事件同時(shí)發(fā)生，并存在的不確定性的量度表示為不確定性的量度之和，

信息熵的計(jì)算公式為

式中：n為系統(tǒng)X出現(xiàn)n個(gè)不同狀態(tài)，p(xi)為xi(i=1,2,...,n)出現(xiàn)的概率。公式結(jié)果越高代表系統(tǒng)越混亂，若H(X)=0，表示系統(tǒng)較為穩(wěn)定。

2 船舶主機(jī)氣缸狀態(tài)參數(shù)與數(shù)據(jù)選擇

本文選擇的某目標(biāo)船是1艘30×104t級(jí)別的散貨船，主要來(lái)往于巴西和中國(guó)。該船主機(jī)的最大輸出功率為25200 kW，配有6個(gè)氣缸，每個(gè)氣缸可提供氣缸廢氣排氣出口溫度、氣缸缸蓋冷卻水出口溫度、氣缸活塞滑油出口溫度，即對(duì)應(yīng)主機(jī)廢氣排氣系統(tǒng)、冷卻水系統(tǒng)以及滑油系統(tǒng)。

在實(shí)際工程中，實(shí)船數(shù)據(jù)采集周期為1 s 1組數(shù)據(jù)，為了讓數(shù)據(jù)可用于后續(xù)的計(jì)算，需要對(duì)實(shí)時(shí)秒級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選處理，剔除異常值和空值，接著按1小時(shí)為數(shù)據(jù)處理周期，對(duì)每整小時(shí)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均計(jì)算，即計(jì)算3600個(gè)數(shù)據(jù)采集周期內(nèi)的數(shù)據(jù)，最終得到主機(jī)氣缸3個(gè)系統(tǒng)下每小時(shí)的平均值。

本次研究可以更加直觀(guān)展示監(jiān)測(cè)結(jié)果，本文選取目標(biāo)船2個(gè)時(shí)間相鄰的滿(mǎn)載航次作為研究對(duì)象，2個(gè)滿(mǎn)載航次轉(zhuǎn)速相近，航路相近，航速相近。第一個(gè)滿(mǎn)載航次的航行時(shí)間從2021-11-05到2021-12-23，航行時(shí)長(zhǎng)49天，對(duì)原始采集數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選處理后總計(jì)得到1176條小時(shí)數(shù)據(jù)；第二個(gè)滿(mǎn)載航次的航行時(shí)間從2022-04-13到2022-05-26，航行時(shí)長(zhǎng)44天，篩選處理后得到總計(jì)1056條小時(shí)數(shù)據(jù)。以2個(gè)航次下主機(jī)廢氣排氣系統(tǒng)為例，如圖1所示（圖1中#1～#6表示目標(biāo)船主機(jī)的1號(hào)～6號(hào)氣缸）。對(duì)比圖1中2個(gè)航次的氣缸廢氣排氣溫度數(shù)據(jù)，可知航次一的廢氣排氣溫度數(shù)據(jù)波動(dòng)幅度較大，在第一航次運(yùn)行到第850 h和1000 h附近有過(guò)異常的數(shù)據(jù)下降，后又恢復(fù)到原來(lái)時(shí)間附近，而航次二的數(shù)據(jù)展示可知長(zhǎng)達(dá)44天的航行期間，主機(jī)廢氣排氣系統(tǒng)溫度均維持在穩(wěn)定運(yùn)行范圍內(nèi)，溫度發(fā)生異常或溫度變化幅度較大的現(xiàn)象較少。

圖1 2個(gè)滿(mǎn)載航次主機(jī)氣缸廢氣排氣溫度示意圖

根據(jù)船期計(jì)劃已知，在第一個(gè)滿(mǎn)載航次和第二個(gè)滿(mǎn)載航次之間，該目標(biāo)船按計(jì)劃進(jìn)塢維修保養(yǎng)過(guò)船舶主機(jī)。

3 基于信息熵的主機(jī)性能監(jiān)測(cè)方法

本文提出的基于信息熵主機(jī)性能監(jiān)測(cè)方法主要利用主機(jī)氣缸在3個(gè)系統(tǒng)下溫度偏差值的波動(dòng)進(jìn)行熵值計(jì)算，得到主機(jī)氣缸在3個(gè)系統(tǒng)下的熵值情況。按照此主要思路構(gòu)建監(jiān)測(cè)方法流程框架。

首先，計(jì)算目標(biāo)船主機(jī)6個(gè)氣缸3個(gè)系統(tǒng)溫度的整體平均值，接著計(jì)算每個(gè)氣缸3個(gè)系統(tǒng)溫度和整體平均值之間的溫度偏差，可以得到每個(gè)氣缸的廢氣排氣溫度偏差、缸蓋冷卻水出口溫度偏差以及氣缸滑油出口溫度偏差。根據(jù)各個(gè)系統(tǒng)溫度特征和溫度偏差特征確定各個(gè)系統(tǒng)下溫度偏差間隔以作為分布統(tǒng)計(jì)對(duì)象。在本次研究中，廢氣排氣系統(tǒng)最大溫度是420℃左右，最低則降至30℃左右，溫度偏差也從-60℃～50℃不等，因此對(duì)于廢氣排氣系統(tǒng)以5℃作為分布統(tǒng)計(jì)對(duì)象，即定[-5,0)、[0,5)、[5,10)等范圍為分布統(tǒng)計(jì)區(qū)間，對(duì)于冷卻水系統(tǒng)和滑油系統(tǒng)，溫度變化范圍在100℃以下，且溫度偏差變化最大未超過(guò)10℃。因此，冷卻系統(tǒng)和滑油系統(tǒng)以1℃為分布統(tǒng)計(jì)對(duì)象，即定[-1,0)、[0,1)、[1,2)等范圍為分布統(tǒng)計(jì)區(qū)間。

以整個(gè)航次為統(tǒng)計(jì)區(qū)間，計(jì)算參數(shù)模型的熵值，對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算公式進(jìn)行改進(jìn)，計(jì)算式為

式中：H為滿(mǎn)載航次的熵值，N為統(tǒng)計(jì)區(qū)間數(shù)據(jù)，ni為每個(gè)區(qū)間內(nèi)的統(tǒng)計(jì)數(shù)目，T為以整個(gè)航次為統(tǒng)計(jì)區(qū)間的總數(shù)目，ni=0則不參與統(tǒng)計(jì)。

4 驗(yàn)證與分析

依據(jù)前面的監(jiān)測(cè)方法，對(duì)目標(biāo)船主機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度偏差計(jì)算，得到主機(jī)6個(gè)氣缸3個(gè)系統(tǒng)下的溫度偏差。以主機(jī)廢氣排氣系統(tǒng)數(shù)據(jù)為例，如溫度偏差結(jié)果，如圖2所示（圖2中#1～#6表示目標(biāo)船主機(jī)的1號(hào)～6號(hào)氣缸）。

圖2 2個(gè)滿(mǎn)載航次主機(jī)氣缸溫度偏差示意圖

每個(gè)系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)區(qū)間利用信息熵方法進(jìn)行計(jì)算，得到2個(gè)滿(mǎn)載航次下6個(gè)氣缸在各個(gè)系統(tǒng)的熵值，如圖3所示。

對(duì)目標(biāo)船主機(jī)在3個(gè)系統(tǒng)下的熵值進(jìn)行平均計(jì)算，最終得到主機(jī)在2個(gè)航次的整體熵值結(jié)果，如表1所示。數(shù)據(jù)。

表1 兩滿(mǎn)載航次整體熵值結(jié)果

根據(jù)圖2可知，相較于第二次滿(mǎn)載航次，第一次滿(mǎn)載航次各個(gè)系統(tǒng)的溫度偏差波動(dòng)范圍較大。根據(jù)圖3可知，第一次滿(mǎn)載航次的所有氣缸各個(gè)子系統(tǒng)下的溫度偏差熵值均大于第二次滿(mǎn)載航次的熵值，其中，第二航次下多個(gè)氣缸在冷卻水系統(tǒng)和滑油系統(tǒng)熵值為0，表明對(duì)應(yīng)氣缸在該系統(tǒng)下的溫度偏差較為穩(wěn)定。對(duì)2個(gè)滿(mǎn)載航次下3個(gè)系統(tǒng)熵值進(jìn)行平均計(jì)算，如表1所示，第二滿(mǎn)載航次下3個(gè)系統(tǒng)熵值都要比第一滿(mǎn)載航次熵值低很多，特別是滑油系統(tǒng)熵值，第一滿(mǎn)載航次熵值為1.15，第二滿(mǎn)載航次熵值為0.064，其中1號(hào)、2號(hào)、3號(hào)以及5號(hào)氣缸熵值均為0，計(jì)算結(jié)果表明，以上4個(gè)氣缸在第二滿(mǎn)載航次的滑油出口溫度偏差都穩(wěn)定在固定區(qū)間，因此整體較為穩(wěn)定，無(wú)異常較大范圍波動(dòng)。溫度偏差結(jié)果與熵值計(jì)算結(jié)果也體現(xiàn)第二滿(mǎn)載航次主機(jī)性能要比第一滿(mǎn)載航次的主機(jī)性能要高一些。根據(jù)已知條件，該目標(biāo)船在2022年1月份對(duì)主機(jī)進(jìn)行過(guò)維修和保養(yǎng)。經(jīng)過(guò)維護(hù)保養(yǎng)后的主機(jī)設(shè)備運(yùn)行性能會(huì)比保養(yǎng)之前要好一些，因此，本文計(jì)算得到的熵值趨勢(shì)情況符合主機(jī)運(yùn)行情況。

圖3 2個(gè)滿(mǎn)載航次下氣缸熵值對(duì)比圖

5 結(jié)語(yǔ)

本文提出一種基于信息熵的船舶主機(jī)性能監(jiān)測(cè)方法，對(duì)比2個(gè)目標(biāo)滿(mǎn)載航次的主機(jī)氣缸在各個(gè)系統(tǒng)下的熵值，主機(jī)維護(hù)保養(yǎng)后的第二滿(mǎn)載航次各個(gè)氣缸熵值均出現(xiàn)了下降，表明主機(jī)性能有所上升。因此，2個(gè)航次熵值結(jié)果表明，本文提出的方法可以初步監(jiān)測(cè)主機(jī)性能狀況和趨勢(shì)。本文提出的方法側(cè)重監(jiān)測(cè)氣缸溫度偏差波動(dòng)的穩(wěn)定性，但是主機(jī)性能監(jiān)測(cè)方法仍然需要考慮各個(gè)氣缸的溫度偏差值，若同一系統(tǒng)下某氣缸溫度偏差過(guò)大，但溫度偏差波動(dòng)較為穩(wěn)定會(huì)導(dǎo)致主機(jī)監(jiān)測(cè)過(guò)程中出現(xiàn)性能識(shí)別盲區(qū)。