【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及船舶电力系统，具体为一种纯电动绿色船舶电力推进系统安全管控智能平台。
技术介绍
1、近年来人工智能技术在很多领域得到了成功应用，特别是故障诊断方面。船舶电力系统是保障船舶自动化系统正常工作的重要组成部分，由于船舶电力系统工作环境恶劣，因而船舶电力系统一旦出现故障将会产生很严重的后果，与传统柴油机动力系统不同，船舶电力推进系统的控制系统结构与系统特性都存在一定的差异。其中，柴油发电机组发电装置是电力推进系统的核心部件，在电站的作用下完成配电，并且经过变频装置的处理，以保证对主推电机进行驱动，使螺旋桨形成推进船舶前进的动力。长期以来，都是由柴油机转变成变频器与电动机，核心控制转变具体表现在2方面:一方面，电机控制当中的参数量大，状态的变化速度也相对较快，要想实时监测并控制参数，系统本身的数据采集频率必须提高，另一方面，在电力电子装置控制功率的过程中，很容易形成谐波，影响船舶电网电能的质量。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种纯电动绿色船舶电力推进系统安全管控智能平台，解决了船舶电力系统数据采集频率待提高和在电力电子装置控制功率的过程中，很容易形成谐波，影响船舶电网电能质量的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种纯电动绿色船舶电力推进系统安全管控智能平台，包括管控平台，所述管控平台分别由实时监测和数据采集系统、故障诊断与预警系统、安全管控与决策支持系统、信息安全与通信系统和远程监控与大数据分析系统组成；>
3、所述实时监测和数据采集系统用于安装在船舶各个关键部位的传感器，实时监测电力推进系统的运行状态；
4、所述故障诊断与预警系统用于根据实时监测数据，运用大数据分析和人工智能算法，对电力推进系统可能出现的故障进行预测和诊断，实现故障的早期发现和处理；
5、所述安全管控与决策支持系统用于结合船舶运行环境和航行需求，为船员提供安全管控策略和决策支持；
6、所述信息安全与通信系统用于岸基数据中心，对船舶电力推进系统的运行数据进行远程监控和大数据分析，为船舶的安全运行提供数据支持；
7、所述远程监控与大数据分析系统用于确保监测数据在传输过程中的安全性和稳定性。
8、优选的，所述实时监测和数据采集系统用于监测电力系统包括电池组、电机和变频器、配电板、电站和螺旋桨的温度、电压、电流参数，并将监测的参数进行采集，然后进行储存。
9、优选的，所述故障诊断与预警系统中的大数据分析如下；
10、首先将已知的故障知识输入到知识库中,知识库将输入的故障样本数据存储下来，并进行训练，当船舶电力系统发生故障时，通过实时监测和数据采集系统采集的各类传感器数据，使用人工神经网络技术进行计算，确认船舶电力系统的故障位置以及原因。
11、优选的，所述人工神经网络技术计算步骤如下；
12、构造一个神经网络，神经网络包括5层，分别为输入层、中间层、输出层、附加层1、附加层2，其中构造神经网络将故障通过网络进行基本训练，每一个故障对应的输入为这种故障所对应的传感器数据信息，将这些传感器数据信息用x1～x7表示，系统启动后首先开始采集船舶电力系统实时监测和数据采集系统中传感器采集的数据，然后确定特征函数，使用特征函数对这些数据进行计算，得到第1层的输出值，然后将第1层的输出值作为第2层的输入值，最终得到计算输出层的输出结果，将此结果和阈值函数进行比较，若符合要求则直接输出结果，若不符合则重新进行计算。
13、优选的，所述人工神经网络技术计算方法如下；
14、将定义神经网络中输入层、中间层、输出层、附加层1、附加层2的各层之间的连接方式，且神经网络的每一层的输出都反过来成为下一层的输入，因此设多个传感器的数据为(x1,x2,...,x7)，将它们作为输入层的输入，那输入层为(text{inputlayer:}x1,x2,...,x7)；
15、其中中间层、附加层1和附加层2设置为隐藏层，为(text{hiddenlayers:}h1,h2,hm)；
16、最后输出层为(text{outputlayer:}y)；
17、对于隐藏层中(i)的每个节点(h,j)，计算其输入值(z{l,j})和输出值(a{l,j})；
18、[z{l,j}＝sum{i}w{l,i,j}cdota{l-1,i}+b{l,j}][a{l,j}＝text{relu}(z{l,j})]其中，(w{l,i,j})是连接输入层(i)和隐藏层(j)的权重，(b{l,j})是隐藏层(j)的偏置；
19、计算输出层的输入值(z{text{out}})和输出值(y)：[z{text{out}}＝sum{j}w{text{out},j}cdota{l,j}+b{text{out}}][y＝text{relu}(z{text{out}})]，这里(w{text{out},j})是连接隐藏层(l)的节点(j)到输出层的权重，(b{text{out}})是输出层的偏置；
20、将输出层的输出值(y)与一个阈值(theta)进行比较：[text{if}ygeqthetatext{,thenoutput}text{"符合要求"}]，[text{else,output}text{"不符合要求"，重新计算"}]。
21、优选的，所述安全管控与决策支持系统中的管控策略和决策支持-包括航行速度、动力输出的数据。
22、优选的，所述远程监控与大数据分析系统中的监测数据采用加密技术和通信协议，防止数据泄露和恶意攻击
23、本专利技术提供了一种纯电动绿色船舶电力推进系统安全管控智能平台。与现有技术相比具备以下有益效果：
24、该纯电动绿色船舶电力推进系统安全管控智能平台，通过人工神经网络技术可以有效提升电力系统故障诊断效率，确保了船舶操控性能的全面提升，特别是具备在线监测与准确诊断的功能，使系统本身的功能更加强大，进一步增强了关键设备协调控制的效果，为船舶动力推进系统的安全稳定运行提供了必要的保障。
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1.一种纯电动绿色船舶电力推进系统安全管控智能平台，包括管控平台(1)，其特征在于：所述管控平台(1)分别由实时监测和数据采集系统(11)、故障诊断与预警系统(12)、安全管控与决策支持系统(13)、信息安全与通信系统(14)和远程监控与大数据分析系统(15)组成；
2.根据权利要求1所述的一种纯电动绿色船舶电力推进系统安全管控智能平台，其特征在于：所述实时监测和数据采集系统(11)用于监测电力系统包括电池组、电机和变频器、配电板、电站和螺旋桨的温度、电压、电流参数，并将监测的参数进行采集，然后进行储存。
3.根据权利要求1所述的一种纯电动绿色船舶电力推进系统安全管控智能平台，其特征在于：所述故障诊断与预警系统(12)中的大数据分析如下；
4.根据权利要求3所述的一种纯电动绿色船舶电力推进系统安全管控智能平台，其特征在于：所述人工神经网络技术计算步骤如下；
5.根据权利要求1所述的一种纯电动绿色船舶电力推进系统安全管控智能平台，其特征在于：所述安全管控与决策支持系统(13)中的管控策略和决策支持包括航行速度、动力输出的数据。
...【技术特征摘要】
1.一种纯电动绿色船舶电力推进系统安全管控智能平台，包括管控平台(1)，其特征在于：所述管控平台(1)分别由实时监测和数据采集系统(11)、故障诊断与预警系统(12)、安全管控与决策支持系统(13)、信息安全与通信系统(14)和远程监控与大数据分析系统(15)组成；
2.根据权利要求1所述的一种纯电动绿色船舶电力推进系统安全管控智能平台，其特征在于：所述实时监测和数据采集系统(11)用于监测电力系统包括电池组、电机和变频器、配电板、电站和螺旋桨的温度、电压、电流参数，并将监测的参数进行采集，然后进行储存。
3.根据权利要求1所述的一种纯电动绿色船舶电力推进系统...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦建国，高明，刘玉涛，何鹏，杨洋，
申请(专利权)人：扬州中远海运重工有限公司，
类型：发明
国别省市：
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