内河LNG货运船舶智能化机舱气体数据监测与态势预警研究

林兴志， 潘翔

(1. 广西职业师范学院计算机与信息工程学院, 广西 南宁 530007；2. 广西感知物联科技有限公司技术部, 广西 南宁 530021)

0 引言

目前我国现有内河船舶动力来源主要采取单一的柴油消耗居多，高油耗和高排放对环境造成严重污染。LNG船舶将大部分柴油替换成天然气，替代率高达70%-80%，柴油—LNG混合动力方式不仅能够满足船舶出行需要，在降低机油消耗的同时，减少了硫、碳、烟尘、废油排放量，提升船舶运输绿色化智能化水平。机舱作为LNG船舶的动力来源，更是船舶的心脏，其安全性关乎船舶能否安全有效航行，面临主要风险有气体泄漏、火灾、爆炸等。研究部署探测温度、气体、火焰、烟雾等的传感器设备，将监测信号传输给控制柜内PLC，PLC接收信号，经过数据监测与态势算法系列运算后，再进行数据监测与态势预警数据分析，最终将信号输出给执行器，由执行器对风险进行控制，并采取发警报，关闭气罐主阀、电磁总阀和互锁气体阀，停用发动机舱室、停止燃料供应、开启自动透气阀等措施[1]。

1 智能化机舱数据监测与态势预警架构

研究采用PLC区间变量模型、趋势曲线组态技术、预制仿真制导技术和电力冗余谐波抑制方法进行船舶数据监测与态势预警架构设计，利用上位工控机(PC)及机旁集控柜内PLC控制模块，对气体燃料发动机舱室、天然气燃料供气系统、燃料各处所等其他设备进行实时的监测和预警，满足船舶监控实时、准确的数据报告和对整个系统数据进行分析、处理的需求[2]。智能化机舱数据监测与态势预警架构图如图1所示。

图1 智能化机舱数据监测与态势预警架构

智能化机舱数据监测与态势预警架构包括上位工控机(PC)、机旁集控柜内PLC、燃气报警控制器、串口继电器模块等功能模块。上位工控机主要功能是对传感器采集数据的接收与逻辑处理以及安全监控系统控制命令的发送。利用安装在集控室工控机中的组态软件，通过趋势曲线组态技术，可在远程监控室内实现实时监测和态势预警功能。

机旁集控柜内PLC作为机旁集控系统的核心，以PLC区间变量模型实现现场各个传感器的数据采集和处理工作。工业控制计算机(PC)通过USB转485转换器通信模块，根据相应的通信协议，实现与机旁柜内PLC、燃气报警控制器、串口继电器模块等智能模块的数据交换。可实现对气体燃料发动机舱室、天然气燃料供气系统以及燃料各处所设备的监测和预警。

2 智能化机舱数据监测与态势预警建模

2.1 LNG智能化机舱数据监测与态势预警技术路线

LNG货船监控系统包括发动机舱室安全监控、天然气燃料供气系统监控和智能控制柜研发3部分内容，LNG智能化机舱数据监测与态势预警以其为监测对象[3]。发动机舱室存在的安全隐患问题主要有机械通风机不能正常运转、舱室某处有泄漏的可燃气体聚集、发动机舱室失火等。天然气供应管路主要存在的安全隐患有天然气泄漏、汽化器介质温度低、汽化器出口处燃气温度低、燃气供应管路压力异常、气动阀组气源压力低等。智能控制柜对各个处所采集到的信号进行接收和处理，是机舱监控的核心组成部分，分为集控室控制柜和机旁控制柜两大部分。

对发动机舱室的气体燃料喷射阀工作状态进行监控报警，安全控制箱通电后开始检测，不正常选择报警和处理，正常则继续工作。此外，针对舱室可能出现的各个故障，发动机舱室安全监控在设计时设置了相应的应对措施。船舶安装了可燃气体探测报警系统对可燃气体进行实时监测，以便及时处理天然气燃料供应系统存在的安全隐患。智能控制柜主要功能是利用PLC将传感器提供的控制信号参数完成压缩机自检和机舱设备自动化控制[4]。LNG智能化机舱数据监测与态势预警技术路线如图2所示。

图2 LNG智能化机舱数据监测与态势预警技术路线

通风机故障处理、电流感应开关打开、信号传送到PLC、再发送给ECU、ECU随即停止燃料供应、点亮警铃指示灯和响起警铃。机舱气体泄露故障处理，气体探测器搜集气体浓度信息，PLC接收信号，判断信号数据值大小，如果超过阈值，立即打开警铃，停用发动机舱室。火灾探测报警，当探测器动作时，驾驶室火灾报警器即刻发出声光报警，并输出报警信号至LNG燃料安全控制器。可燃气体探测报警，当检测到冷箱内、通风导管内、机舱内甲烷浓度达到一定数值，输出信号至LNG燃料安全控制器发出声光报警信号，关闭气罐主阀和机舱供气并开启自动透气阀。气体燃料供应管内压力异常处理，压力变送器监测到管路压力波动异常时，PLC将接收到的信号输出给ECU，停止燃料供应，关闭电磁总阀和互锁气体阀，打开警铃。汽化器出口管路里气体温度低处理，温度传感器釆集温度信号，输出电流给PLC，当气体温度低于设定值时，停止燃料供应，关闭电磁总阀和互锁气体阀，打开警铃。

2.2 原始数据清洗

传感器故障、环境和人为因素会对船舶数据的采集产生影响，导致数据的丢失、出错。数据丢失将导致无法采集数据或数据无法上传到可编程控制器PLC，数据错误将导致产生非正常阈值或不符合数据关联的数据。数据丢失和数据错误是传感器在数据搜集过程中面临的问题，采用数据清洗对数据进行识别与修正，通常以在数据库中写入特征数据的方法和阈值法结合关联理论识别丢失数据和错误数据；在数据补齐和修正时，可以采用插值或灰色关联等方法，具体流程如图3所示。

图3 故障数据清洗流程

数据清洗流程中，在对错误数据进行识别后，再进行时间连续性判断。错误数据的前后相邻时间对应的数据如果正常，则根据相邻数据的线性规律进行插值处理。若为离线数据，则丢失数据Ht修正后的数值为t-1时刻和t+1时刻的数据值Ht-1和Ht+1的平均值；若为实时数据，则丢失数据Ht修正后的数值为t-1、t-2、t-3、t-4时刻的平均值。插值法中t为时间变量。

当连续时间对应的数据均缺失或错误时，采用灰色关联法补齐数据，具体步骤如下。

Step1：缺失数据和样本数据的选取。将缺失数据的数组记为Y0，样本数据的数组记为x1，…，xm。

Step2：样本数据的获取。在样本数据库中选择组数据。

Step3：缺失数据和样本数据灰色关联度计算。包括数据归一化处理、计算绝对差、计算绝对差的两极值、计算关联系数和关联度。

Xi取[0,1]区间的数据，设X为m+1维数组，归一化后即式(1)。

(1)

设数据的数量为m+1，每条数据维数为n，缺失数据的数组Y0=[Y0(1),…,Y0(n)]，样本数据Xi=[Xi(1),Xi(2),…,Xi(n)]，i=1,2,…,m，绝对差即式(2)。

Δi(k)=|X0(k)-Xi(k)|k=1,2,…,n

(2)

max maxΔi(k)两极最大值和min minΔi(k)两极极小值计算方法，先找出样本数据的第i条n多个绝对差中的最大值或最小值后，再从m条样本数据中找出最大或最小绝对差。

设分辨系数为ξ(k)，取值区间为[0,1]，关联系数即式(3)。

(3)

缺失数据和样本数据灰色关联度即式(4)。

(4)

Step4：数据补齐。关联度Ri按时间排序，在关联度大于0.95的数据中，择优选择关联度最大前十组数据Xi(i=1,2,…,10)，如式(5)。

(5)

式中，xij为数据样本单元中所缺失的数据，其修正值以数据组j参数的平均值代替。

2.3 气体数据监测与态势算法

气体泄漏是LNG船舶机舱存在的主要安全故障，会致使船员中毒，严重的会发生火灾、引起爆炸。因此，对船舶气体泄漏进行监测尤为重要，研究设计了基于移动最小二乘法的LNG货船监控系统，数据监测与态势算法是采用移动最小二乘法来提高多传感器数据的精准度，自动完成数据的采集、声光报警和智能化处理故障，实时监测船舶机舱危险气体浓度，由上位工控机接收气体浓度信息，以便进行监控处理[5]。

数据监测与态势算法主要是利用传感器实现对船舶上泄露气体数据的采集，而外界环境会对采样的数据产生影响，为减小周围环境对气体浓度数据造成的误差，使用移动最小二乘法重构传感器信号，因为它在信号处理方面具有自身独特的优势，如函数收敛快，目标参数跟踪能力强等[6]。移动最小二乘法是在最小二乘算法的基础之上更优的计算方法，最小二乘算法的计算量会随着时间和矩阵维度的增加而增加，而移动最小二乘法能够有效地解决此缺点。移动最小二乘法在不需要先验统计的情况下，可以利用修正项和t时刻的参数估计值对t+1时刻的参数估计值进行预测，在时间域状态空间范围内，完成参数状态方程的估计和预测更新。

用(D,S)={(s1,d1),(s2,d2),L,(sn,dn)}表示气体浓度数据序列，用f(s)表示拟合函数，则有式(6)。

(6)

式中，p(s)=[p1(s),p2(s),…,pm(s)]T；a(s)=[a1(s),a2(s),…,am(s)]T，前者是完备的多项式基函数，m是项数，后者为待求系数(坐标s的函数)。为缩小数据采样偏差，获得可靠和准确的数值，分别求两者带权最小的偏差二平方，即式(7)。

(7)

(8)

(9)

数据监测与态势算法中气体源的定位，通过在船舶机舱室内以及周边其他地方安装传感器，利用传感器节点获取气体浓度数据，传感器位置数据要与其采集到的气体浓度数据进行绑定，运用算法搜寻气体源位置。以船舶实际情况和外界因素合理布置传感器节点，这对快速精准定位气体源很重要，直接影响监测数据的准确可靠度。

在对各方位气体浓度数据进行采集之后，需要通过气体泄漏判断模型综合判断是否是气体泄漏，如果是，则立即启动预警对气体泄漏发出警报。气体泄漏判断模型建立的关键在于自变量和因变量的设置，设X3为自变量；φ为因变量；{1/Um,Um}7×2为自变量具体矩阵维度;Um为对应气体浓度下的电压值，则有式(10)。

(10)

根据船舶机舱环境的气体浓度变化情况，实现预警和报警。

Step1:连续监测计算单位时间内气体浓度值的平均值，实时更新和存储，如式(11)。

(11)

其中，φ0为气体实时存储的浓度值；φ(t1)+φ(t2)+…+φ(tn)为单位时间内气体全部的浓度值；n为单位时间内读取气体浓度值的次数。

Step2:判断气体浓度变化情况，并赋予其逻辑值。用φ(t)表示实时浓度值；Δt表示时间，设为15 s；v表示变化速率；x1表示其逻辑值，则有式(12)。

(12)

Δφ表示变化值，x2为其逻辑值，则有式(13)。

(13)

Step3:计算x1与x2的综合逻辑值。用yt表示综合逻辑值，即式(14)。

yt=x1∩x2=min|x1,x2|

(14)

Step4:判断输出的逻辑值必须满足上述综合逻辑值的所有条件，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时间内为限的综合逻辑值yt-4,yt-3,yt-2,yt-2,yt。根据报警输出逻辑值判断输出信号，若输出正常信号，机舱设备正常工作；若输出故障信号，机舱设备停止并报警。

3 智能化机舱气体数据监测与态势预警数据分析与仿真

表1 气体泄漏源定位仿真结果

图4 气体泄漏源定位仿真结果

从表1和图4中4组数据可以看出，气体源第1次搜寻结果距离真实气体源位置较远；第2次继续搜寻，与第1次相比距离明显缩短；到了第3次搜寻，发现实际气体源位置基本重合；第4、第5次搜寻距离会慢慢拉近，在第10次搜寻距离只有0．000 1米的极为微小误差。所以气体源搜寻次数越多离设定位置就会越近。智能化机舱气体数据监测与态势预警数据分析表明，数据监测与态势算法对LNG货运船舶机舱的气体浓度数据监测和态势预警具有实效性，可以用于船舶机舱的智能自动化实时监测过程，保障船舶的安全航行。

4 总结

内河LNG货运船舶智能化机舱数据监测与态势预警研究对LNG货船机舱进行实时监测，根据其变化情况自动控制各设备，及时处理机舱安全故障。智能化机舱数据监测与态势预警建模作为研究的核心部分，提高了船舶计算精确度和分析准确度，得到船舶能效数据，有效监测船舶的安全状态。智能化机舱数据监测与态势预警运用PLC控制器，自动完成机舱设备的数据采集、信号监控，生成数据报告和进行数据分析、处理，降低故障风险，减少船舶维护，对保障船舶安全航行有着重要的意义。