【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及船舶管理，具体为一种基于物联网的智能船舶系统。
技术介绍
1、船舶是各种船只的总称，是能航行或停泊于水域进行运输或作业的交通工具。它们是人类在地理水中运行的人造交通工具，具有不同的技术性能、装备和结构型式，以满足不同的使用要求。船舶内部主要包括容纳空间、支撑结构和排水结构，并具有利用外在或自带能源的推进系统，船舶的分类方式多种多样，按用途可分为民用船和军用船；按船体材料，有木船、钢船、水泥船和玻璃钢船等；按航行的区域，有远洋船、近洋船、沿海船和内河船等；按动力装置，有蒸汽机船、内燃机船、汽轮船和核动力船等；按推进方式，有明轮船、螺旋桨船、平旋推进器船和风帆助航船等。
2、在船舶运行过程中，安全是至关重要的，航行安全需要船舶驾驶员和船员严格遵守相关规定，特别是在水流流速较大或航道狭窄的区域，应提前控制航速，避免发生倒头事故，此外，船舶的配载和选择航线也需要充分考虑水位、流速、桥梁通航尺度以及船舶操纵性能等因素，以确保安全航行。
3、传统的船舶管理在很大程度上依赖于人工操作和管理，船员和船舶管理人员负责监控船舶状态、执行维护任务、处理应急情况，但是随着物联网技术的迅猛发展和智能化管理理念的普及，传统的船舶管理方式已经无法满足现代航运业的需求，传统的船舶管理系统往往存在信息孤岛、管理效率低下、运行成本高昂等问题，制约了船舶行业的进一步发展。因此，有必要提出一种基于物联网的智能船舶系统，以解决现有技术中的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为
2、本专利技术为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一种基于物联网的智能船舶系统，该系统包括物联网设备层，负责数据的收集与传输、指令的接收与执行、设备的安全与防护以及状态的监测与维护关键任务，为船舶的智能化管理提供了坚实的基础；
3、数据采集层，能够高效、准确地采集船舶的各种数据，并将数据传输进行进一步的分析和处理，为智能船舶系统的智能化管理提供数据支持；
4、数据处理层，负责接收来自数据采集层的数据，并对其进行处理和分析，提取有价值的信息以支持船舶的智能化管理；
5、控制执行层，负责根据数据处理层生成的控制指令，对船舶上的导航设备、动力设备进行精确控制，以实现船舶的自动化运行和优化管理；
6、用户界面层，负责展示数据、接收输入和提供良好的用户体验。
7、进一步地，物联网设备层的具体步骤如下：
8、(1)设备连接与配置：将船舶上的各种设备、传感器和控制系统连接到物联网网络中，包括导航设备、动力设备、环境监测设备；
9、(2)数据收集与传输：物联网设备层中的传感器和控制系统实时收集船舶的运行状态、环境参数以及设备状态数据，收集到的数据通过物联网网络传输到数据采集层，确保数据的实时性和准确性；
10、(3)指令接收与执行：从控制执行层接收控制指令，根据接收到的指令，物联网设备层中的相关设备执行相应的操作，实现船舶的自动化运行和优化管理。
11、更进一步地，所述数据采集层的具体步骤如下：
12、初始化连接：数据采集层首先与物联网设备层建立连接，确保通信通道的畅通，配置数据采集参数，包括数据采集频率、数据类型；
13、数据采集：实时从物联网设备层接收数据，这些数据包括船舶的运行状态、环境参数、设备状态，使用数据预处理算法对原始数据进行清洗和格式化，如去除噪声、异常值处理、数据归一化，确保数据质量，数据归一化的计算公式为：其中，x是原始数据点，min(x)和max(x)分别是数据集中的最小值和最大值；
14、数据格式化：将清洗后的数据转换为统一的格式，便于后续的分析和处理。
15、更进一步地，所述数据采集层的具体步骤还包括：
16、数据传输：将预处理后的数据通过高效的数据传输协议发送至数据处理层，在传输过程中，采用数据压缩算法，以减少传输的数据量，提高传输效率；
17、状态监测与异常检测：实时监测数据采集的状态，确保数据采集的连续性和稳定性，利用异常检测算法对采集到的数据进行异常检测，及时发现可能存在的数据异常或设备故障，使用z-score方法用于识别数据集中的异常值，其公式为：其中x是单个数据点，μ是数据的均值，即所有数据点之和除以数据点的数量，σ是数据的标准差，用于衡量数据点相对于均值的离散程度；
18、日志记录与存储：记录数据采集过程中的关键信息，如数据采集时间、采集的数据量、数据传输状态，将采集到的数据存储到指定的数据库或存储系统中，供后续分析和使用。
19、更进一步地，数据处理层的具体步骤如下：
20、数据接收与预处理：接收来自数据采集层的数据流，对数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化、数据降维；
21、特征提取：从预处理后的数据中提取与船舶状态、环境参数或设备性能相关的特征，使用特征选择算法(基于信息增益)来筛选出最具代表性的特征，信息增益的公式为：gain(d,a)＝entropy(d)-entropy(d∣a)；
22、模式识别与分类：应用模式识别算法对提取的特征进行分类或识别，以判断船舶的当前状态或预测未来的趋势，使用支持向量机(svm)算法对船舶的运行状态进行分类，判断其是否处于正常、异常或潜在风险状态，使用支持向量机(svm)算法对船舶的运行状态进行分类的算法公式主要涉及决策函数，决策函数用于根据输入的特征向量x预测船舶的运行状态类别y，决策函数的一般形式为：
23、更进一步地，数据处理层的具体步骤还包括：
24、异常检测与预警：利用异常检测算法识别数据中的异常模式，这些异常可能表示设备故障、安全隐患或运行异常，异常检测算法采用基于统计的iqr方法，使用iqr(四分位距)进行异常值检测的数学公式可以表达为：iqr＝q3-q1，其中，q3是上四分位数(即数据中75％的数值小于或等于q3)，q1是下四分位数(即数据中25％的数值小于或等于q1)；
25、趋势分析与预测：通过时间序列分析、回归分析或机器学习模型方法，对船舶的运行数据进行趋势分析和预测；
26、结果输出与决策支持：将处理和分析的结果以可视化图表、报告或控制指令的形式输出。
27、更进一步地，所述控制执行层的具体步骤如下：
28、(1)接收控制指令：从数据处理层接收控制指令；
29、(2)设备状态确认：在执行控制指令前，确认相关设备的当前状态，可以使用设备状态监测算法来实时获取设备状态信息，确保设备处于可控制状态；
30、(3)控制参数计算：根据控制指令和设备状本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，该系统包括物联网设备层，负责数据的收集与传输、指令的接收与执行、设备的安全与防护以及状态的监测与维护关键任务，为船舶的智能化管理提供了坚实的基础；
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，所述物联网设备层的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，所述数据采集层的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，所述数据采集层的具体步骤还包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，所述数据处理层的具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，所述数据处理层的具体步骤还包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，所述控制执行层的具体步骤如下：
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，所述控制执行层中进行控制参数计算时优化算法采用梯度下降算
9.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，所述用户界面层设计的具体步骤如下：
10.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，该系统还包括安全监控模块，用于实时监测船舶的安全状态，一旦检测到异常情况，及时发出预警信息，所述安全监控模块的具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，该系统包括物联网设备层，负责数据的收集与传输、指令的接收与执行、设备的安全与防护以及状态的监测与维护关键任务，为船舶的智能化管理提供了坚实的基础；
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，所述物联网设备层的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，所述数据采集层的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，所述数据采集层的具体步骤还包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，所述数据处理层的具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，所述数据处理层的具体步骤还包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智能船舶系统，其特征在于，所述控制执行层的具...
【专利技术属性】
技术研发人员：董涛，陈亚军，
申请(专利权)人：江苏汉盛海洋装备技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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