船舶结构监测技术研究进展

汪雪良，朱全华，张 涛，杨华伟，陈国材

（1.南方海洋科学与工程广东省实验室（广州），广州 511458；2.中国船舶科学研究中心，江苏 无锡 214082）

0 引 言

船舶结构监测系统的目的是帮助船舶感知自身的结构状态，在结构失效初期及时发出预警，避免结构问题引发的设备运行问题及安全问题，保障人身安全、资产安全、生态安全及船舶功能性的实现。船舶结构监测技术发展至今，已实现对船体结构应力、结构振动和船体运动等的实时监测，并具备了一定程度的结构安全评估、结构危险预警等功能。

智能化是未来船舶与海洋工程结构物发展的必然趋势，而船舶结构监测技术是智能船舶的先行技术。对智能船舶而言，船舶结构监测技术被赋予了更高的功能期望，除了实时监测结构响应参量外，还需实时评估结构安全状态，实时给出结构损伤预报分析结论以及剩余强度预测结论，辅助用户快速制定应对策略，甚至在有必要的情况下直接控制相应设备采取正确的应对措施。

船舶结构监测技术发展的深度是决定智能船舶发展质量的关键共性技术之一，船舶结构监测设备也是智能船舶高端核心配套产品。现有船舶结构监测系统功能上存在以下短板：（1）监测内容仅仅局限于物理量实时显示，预警机制基于简单的阈值报警，预警质量往往不高，不能量化结构状态；（2）受制于传感器密度，很难掌控全局或无传感器区域的变化情况，用户无法直观把握危险区域结构状态，不利于及时采取应对措施，并且由于监测软件内评估模型的缺失，尚未实现结构安全实时在线评估功能；（3）监测历史数据的价值尚未充分挖掘，数据中隐藏的规律和知识未能充分获取，难以服务于控制决策。

当前，物联网技术、人工智能、大数据分析等前沿技术的兴起与发展，为解决上述功能短板提供了新手段。同时要求船舶结构监测系统在现有信息化、自动化条件下，构建虚实融合架构，适应各类用户需求的评估、分析、预测和优化体系，以“多源数据条件下的多维评估与预测、实现协同优化”为核心，形成面向全生命周期的智能化船舶结构监测技术。

1 研究现状

1.1 船舶结构监测国外研究现状

国外船舶结构监测系统的开发应用可以划分为三个发展阶段：（1）20 世纪70 至90 年代，船舶结构监测技术的提出和监测系统的探索性开发阶段；（2）20世纪最后十年，监测系统的硬件技术成熟与实用化阶段；（3）21世纪至今，监测数据多元化、监测数据应用多样化与监测系统智能化研究阶段。

在第一阶段，船舶结构监测技术最早于1978年由Lindemann[1-2]提出，但由于当时计算机技术和传感器技术无法达到船舶实际应用要求，研究止步于理论设计阶段，没有实现成果应用。随后数年由于相关电子技术和计算机技术的发展进步，船舶结构监测技术也因此取得了突破性进展，1989年英国劳氏船级社（LR）与英国船舶与海洋数据系统公司（Ship&Marine Data Systems）合作开发了应用于VLCC的航行记录仪，目的是记录VLCC 船体结构应力数据，但是该记录仪的功能仅限于记录并保存测量数据，并不具备数据处理与计算的能力[3]。

在第二阶段，各类电子技术快速发展成熟，由此发展起精度及可靠性更高、实用性更强、种类更加齐全的船用监测传感器，同时船用计算机的性能也有了大幅提高。因此，船舶结构监测进入了实用化大发展时期。1994年，英国海运技术公司、法国船级社以及欧洲多家轮船公司合作开发研制了一种船舶健康监测系统，该系统可以对船体结构服役期内的裂缝扩展和疲劳损伤情况进行监测[4]。1995 年，挪威的FFI（Forsvarets Forsknings Institution）开始研究基于光纤光栅传感技术的船舶结构监测系统，通过多项研究工作表明光纤光栅传感技术非常适用于船舶结构监测[5-9]。此阶段的诸多研究主要是船舶结构监测系统的开发与应用，从中可以总结出三点：（1）研究重点集中于监测系统的硬件开发，各类硬件技术已发展成熟，可以满足船舶实用化需求；（2）光纤光栅传感技术成功应用于船舶结构监测系统，并且由于光纤光栅传感器抗电磁干扰能力强、耐腐蚀、灵敏度高、集成方便等优点，光纤光栅传感系统逐渐成为船舶结构监测的应用主流；（3）硬件研发的成熟促使监测数据的应用算法研究开始出现。

在第三阶段，船舶结构监测系统的硬件开发研究已经基本成熟，研究工作开始着力于监测数据的应用算法研究，即研究如何由监测的物理量反算推演出无法直接监测的目标物理量，从而实现监测数据的多样化应用，比如冰区船通过监测结构应变来反演冰载荷[10-12]，航行船舶通过监测自身运动情况来推演波浪谱[13-14]，此外还包括波浪弯/扭矩推算[15]、结构损伤识别[16-18]等。在此基础上，2018年起人工智能、大数据分析等新兴技术开始应用于船舶结构监测，重点研究智能化监测技术，旨在攻克智能在线评估与预测难题。挪威船级社于2018年底开发了一种基于数字孪生技术监测船体状况的方法，该方法将物理传感器数据与数字孪生技术相结合，充分利用设计阶段准备的计算分析模型，结合真实遭遇的波浪环境和位置数据，有效提高船体状态预测的精度，这种技术已经应用于优化物理传感器安装位置、改善检验与维修计划、延长资产使用寿命以及减少船体损伤等。美国海军信息战系统司令部（NAVWAR）2018 年完成了首个数字孪生模型“数字林肯”的开发工作，将装备于“林肯”号与“艾森豪威尔”号航母。

1.2 船舶结构监测国内研究现状

国内船舶结构监测技术的发展开始于20 世纪90 年代，其大致可分为三个阶段：（1）1991 至2005年，船舶结构监测的介绍和引入阶段；（2）2005 至2017 年，船舶结构监测系统硬件开发与评估算法研究阶段；（3）2018年至今，智能化船舶结构监测技术兴起阶段。

在第一阶段，王振国[19]于1991年在国内首次提及船舶结构监测系统，介绍了船舶与航海数据系统公司（SMDSL）开发的船体应力监测系统，该系统可实时显示船体监测位置的结构应力，并且具备阈值报警功能。此后陆续出现介绍国外船舶结构监测系统的文献，并且开始在船舶建造中安装国外的监测系统。然而从公开的文献资料来看，2005年之前我国并没有出现自主研发船体监测系统的情况。

在第二阶段，2005 年国内开始出现对船舶结构监测的软硬件系统开发、信号在线处理技术、监测数据在线评估算法以及多源监测数据融合应用等方面的研究工作。江南大学杨朝龙[20]提出了一种基于CAN总线和Windows CE 嵌入式操作系统的船舶结构监测系统方案，并通过相关试验验证了该设计可以实现航行船舶的结构应力监测。上海海事大学金永兴等[21]研究开发了一套集装箱船舶结构状态监测与评估系统（CSSMAS），该系统可实时监测并显示船体受力和运动情况，并且包含对海浪实况的视频记录。哈尔滨工程大学任慧龙等[22-24]开发了一套船体结构状态监测系统，该监测系统通过多次实船测试验证了实船应用可行性，同时开展了信号在线处理技术、结构安全在线评估方法、传感器优化布置策略以及冰载荷反演算法等研究。中国船舶科学研究中心汪雪良[25-26]等开发了基于电阻应变和光纤光栅传感技术的船舶结构长期监测系统（LOTEMS），可以实现船体结构总纵强度及局部强度、船体加速度及六自由度运动状态的实时监测与评估，同时将其拓展应用至水下工程结构装备，该系统已在包括国产航母、驱逐舰、护卫舰、7000 米载人潜器、4500 米载人潜器[27]、11000 米载人潜器、“永乐科考”号科学试验平台[28]、风帆混动超大型油轮等重大项目中成功应用；在此基础上，通过融合双目立体视觉波浪观测技术[29]、消防安全监测技术、生态环境监测技术等，逐步研究开发多源异构监测系统。在该阶段，国内船舶结构监测技术得到了充分发展，通过学习和借鉴国外优秀的研究成果，国内先进研究机构已经赶上国外船舶结构监测技术领域的发展水平。

在第三阶段，从2018 年起，国内开始兴起智能化船舶结构监测技术研究，重点开展载荷反演、复杂间接监测、实时损伤评估、趋势预测等研究，取得了部分创新成果。中国船舶科学研究中心、哈尔滨工程大学、中国舰船研究设计中心等研究机构开始将数字孪生技术运用于船舶结构监测，其中中国船舶科学研究中心于2020年率先研制出基于数字孪生技术的船舶结构长期监测系统初代原理样机，该系统可根据少量应力传感器的实时数据实现全场动态应力响应输出与可视化，并且具备载荷反演、趋势预测等功能。

2 基本理论与最新进展

船舶结构监测系统的基本原理是通过布设传感器感知船体结构应力与加速度等参量，利用系统软件的内嵌算法进行结构安全评估以及结构危险报警，同时根据监测数据对结构发展趋势进行预测与预警。其基本理论包含结构安全评估方法、趋势预测方法等。

2.1 结构安全评估方法

船体结构安全评估分为两部分内容：（1）船体总纵强度评估；（2）局部高应力区域疲劳强度评估。总纵强度监测即获取船体总体应力分布，包括甲板和船底沿水平方向的应力分布。高应力区域是指在整体结构中应力幅值较大的区域，这些区域往往存在应力集中现象，容易产生疲劳问题。

2.1.1 总纵强度评估

船舶结构监测系统采用基于梁弯曲理论的总纵强度评估方法，选取最危险区域剖面计算总纵弯曲应力，与规范的许用应力对比完成总纵强度校核。总纵弯曲应力σ由下式获得：

式中：σs为静水弯曲应力；Ms为静水弯矩，可由装载仪直接获取或通过静水力计算获得；W为剖面抗弯模量，通过剖面图计算获得，为定值；σw为波浪弯曲应力，由应力传感器直接测量获得。

船级社规范中对于甲板、船底板的最大许用应力作出了规定，将甲板和船底板总纵弯曲应力σ与规范中的许用应力对比校核危险剖面的总纵强度。

2.1.2 疲劳强度评估

船舶结构监测系统通常采用热点应力法进行船体结构危险点的疲劳强度评估，船体疲劳危险点一般位于结构趾端，其热点应力很难通过传感器直接测量的方式获得，通常的做法是通过数值关系推算间接获取，然后基于热点的应力时间历程曲线进行累积损伤计算，以此评估热点疲劳强度。其中的关键点为热点应力间接推算方法。

热点应力间接推算一般采用朗格朗日插值方法，在热点附近受力构件的表面上选取4个插值点，距焊趾t/2和3t/2处的应力读取点应位于4个插值点之间，4个插值点的应力由其左侧与右侧单元中心点的应力平均得到，如图1所示。传感器布置在插值点两侧的单元中心点并测量其应力。

图1 插值方法示意图Fig.1 Sketch of interpolation method

距焊趾t/2和3t/2处应力读取点的应力σt/2和σ3t/2，根据所选插值点处的应力用拉格朗日插值法按下式计算：

式中：σ1、σ2、σ3、σ4分别代表插值点1、2、3、4处的应力，单位为N/mm2；C1、C2、C3和C4应按下列各式计算：

式中：x、x1、x2、x3、x4分别表示应力读取点、插值点1、插值点2、插值点3、插值点4与热点间的距离。

通 过σ1、σ2、σ3、σ4内 插 得 到σt/2和σ3t/2后，σt/2和σ3t/2处应力再线性外插至热点即可得到热点主应力，如图2所示。

图2 热点应力推算示意图Fig.2 Sketch of hot spot stress calculation

由上图线性插值关系，热点主应力可表示为

2.2 趋势预测方法

船舶结构监测技术期望基于历史监测数据预判结构响应发展趋势，及时制定结构检修策略或调整船舶航行方案，从而达到规避风险的目的。基于统计预测方法的本质，预测方法可分为三类：定性预测法、回归预测法和时间序列预测法。船舶结构监测系统通常采用时间序列预测方法进行应力发展趋势预测。时间序列预测方法是一种定量分析方法，在时间序列变量分析的基础上，运用一定的数学方法建立预测模型，使时间趋势向外延伸，从而预测变量未来的发展变化趋势，并确定变量预测值；时间序列预测方法包括时间序列分解分析方法、移动平均法、指数平滑法、趋势外推法和自我自适应滤波方法、平稳时间序列预测方法、灰色预测方法、状态空间模型和卡尔曼滤波器；从目前的应用研究来看，灰色预测法是适用于船舶结构监测系统的最佳预测方法[30]。

灰色预测法的基本理论是：根据系统的内部知识已知程度将其分为黑色系统和白色系统，黑色系统表示内部知识完全未知，白色系统表示内部知识完全已知。灰色系统是指系统的内部知识只有部分己知，介于黑色系统和白色系统之间。灰色预测方法通过识别系统原始数据的时间发展规律并且生成具有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型来预测系统的未来发展趋势。灰色预测方法的微分方程建模过程如下：

记时段t内的数据原始时间序列为

式中，a为发展灰数，b为内生控制灰数，这两个参数通过下式求解：

3 总结与展望

3.1 总结

从上世纪90年代至今，船舶结构监测技术经过三十年的发展，实现了对船体结构应力、结构振动和船体运动等的实时监测，并具备了一定程度的结构安全评估、结构危险预警等功能。然而在智能船舶发展的时代背景下，船舶结构监测系统被赋予了更高的功能期望，还需要具备识别并处理异常数据、识别外部载荷环境、预测结构响应发展趋势并进行辅助建议、系统故障自诊断等智能化功能。

智能化船舶结构监测技术是多个学科交融形成的综合性技术，包括传统结构力学、现代传感技术、通信技术、信号处理与分析技术、物联网技术、机器学习方法、数据挖掘技术、趋势预测技术等。通过嵌入多源异构传感系统到船体结构中，利用数据融合技术、结构安全评估技术和数据库技术，架构具有自主感知和自主识别功能的结构安全监测体系，实现覆盖船舶结构整体和局部细节的结构响应在线监测，进一步通过数据分析技术对监测数据进行规律和知识的深入挖掘，对当前工况下结构出现的危险报警，对短期可能发生的危险预警，基于历史数据进行结构安全性能退化趋势预测，为用户提供科学合理的作业指导与辅助决策，提高船体结构的安全性能。

在智能化船舶结构监测技术上我国与国外同处于探索阶段，为攻克相关技术壁垒，使得我国在这一技术研究上取得关键突破，进而在国际市场竞争中取得优势，需重视对智能化船舶结构监测技术的研究。

3.2 需要研究的基础科学问题/发展方向

近两年，国内外主要研究机构均力推“船舶全生命周期管理”，主要含义是“重新整合船舶在设计阶段产生的计算模型、设计图纸、试验数据、交验收据等，在船舶运营阶段结合传感器实时反馈，通过数字孪生技术实时修正计算模型，使虚拟模型等价实体结构，更好地服务于结构安全监测，改善检验和维修计划，延长船舶使用寿命，减少船体结构损伤，使建造阶段所有结构计算分析投资收益最大化，增加船舶、监测系统竞争力”，其中核心关键技术就是数字孪生技术。因此，发展数字孪生技术不仅有利于提升船舶结构监测系统的智能化，也将推动整个船舶制造业前沿科技与管理方法的双向进步。

现阶段需要重点研究的问题，即在目前船舶结构监测技术基础上进一步提升船舶结构监测设备的实用性，运用物联网技术、大数据分析、人工智能等前沿科学技术，将计算和通信深深“嵌入”船舶实体，使监测信息与船舶实体密切互动，并以庞大的数据量为基础，让人工智能服务于船舶全生命周期管理，分阶段地建设感知、分析、评估、预测、决策、控制、管理、远程支持等船舶人工智能体系。具体包括以下研究方向：

（1）发展新一代船舶结构安全性实时监测技术，建立多源数据融合机制，拓展结构响应监测物理量种类，拓宽数据带宽，实现不同物理量数据的互联互用。

（2）发展结构损伤概率与后果评估及预警技术，建立源数据机器自动分析识别机制，运用数字孪生技术发展虚实交互式结构安全监测、评估及预警技术，提升结构全局响应监测能力，覆盖更广泛的结构细节。

（3）基于船舶结构监测数据，研究船体应急处置与航行操控智能决策。