基于人工智能的船舶电气系统设计技术研究

摘要：船舶电气系统是保障船舶正常运行的重要组成部分，随着船舶规模的扩大和运营需求的增加，传统的电气系统设计面临着越来越多的挑战。人工智能技术的兴起为解决这些挑战提供了新的思路，能实现对船舶电气系统的高效监控、智能诊断与自我修复，优化能源管理，提高安全保障水平，提升船舶电气系统的整体性能和可靠性。因此，探讨了基于人工智能的船舶电气系统设计技术，分析其在船舶电气系统中的应用状况，为船舶电气系统的发展提供科学的参考和建议。

关键词：人工智能船舶电气系统智能诊断性能需求

中图分类号：TP18

DesignTechnologyofShipElectricalSystemBasedonArtificialIntelligence

JUTianhao1WUWei1YUANHuihui1ZHAOYang2

1.WuhanHuahaiGeneralElectricCo.，Ltd.;

2.WuhanHaiwangElectromechanicalEngineeringTechnologyCo.，Ltd.，WuhanCity，HubeiProvince，430205China

Abstract：Theshipelectricalsystemisanimportantcomponenttoensurethenormaloperationofships.Withtheexpansionofshipscaleandtheincreaseinoperationalrequirements，traditionalelectricalsystemdesignisfacingmoreandmorechallenges.TheriseofArtificialIntelligence（AI）technologyprovidesnewideastoaddressthesechallenges，enablingefficientmonitoring，intelligentdiagnosis，andself-healingofshipelectricalsystems，optimizingenergymanagement，improvingsafetyassurancelevels，andenhancingtheoverallperformanceandreliabilityofshipelectricalsystems.Therefore，hispaperdiscussesthedesigntechnologyofshipelectricalsystembasedonAI，analyzesitsapplicationstatusinshipelectricalsystems，providesscientificreferencesandrecommendationsforthedevelopmentofshipelectricalsystems.

KeyWords：AI;Shipelectricalsystem;Intelligentdiagnosis;Performancerequirements

船舶电气系统是船舶正常运行不可或缺的部分，为船舶上的各种设备提供必要的动力和电源，包括推进系统、照明、导航、通信设备以及生活区域的电力供应等，保障了船舶的基本运行需要，提高了船上人员的工作效率和生活质量。从航行安全方面来说，船舶电气系统支持着船舶的导航系统、紧急响应系统和安全监控系统等，帮助船舶在复杂的海洋环境中安全航行，及时响应各种紧急情况，保护船舶和船员的安全。因此，设计高效、可靠且智能化的船舶电气系统对于现代航海事业来说至关重要。

1船舶电气系统的基本组成

船舶电气系统是船舶能量管理与分配的关键枢纽，确保船舶各电气设备的正常运行与系统整体的能效优化。基本组成包括发电机组、分配系统、控制系统、保护装置及用电设备。其中，发电机组通常由柴油发动机驱动的同步发电机构成，负责为船舶提供主要动力与照明所需的电能；分配系统包括母线、断路器、配电板及变压器等，实现电能的有效分配与传输；控制系统，包括自动化控制设备与仪表，负责监测、调节电气系统的运行状态，确保系统稳定性与响应性；保护装置，如熔断器、继电器等，保障系统在过载或故障时能迅速切断，防止设备损坏与人员伤害；用电设备则涵盖了船上所有电气负荷，包括推进系统、照明、通信与导航设备等。

2船舶电气系统人工智能技术选型

2.1人工智能技术分类

船舶电气系统的设计和管理中，主要适用的人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技术，包括机器学习、深度学习和神经网络等。深度学习作为机器学习的一个子集，通过模拟人脑的工作方式，使用多层的神经网络处理复杂的数据。深度学习在图像识别、自然语言处理和复杂决策支持系统中表现出色，可应用于船舶电气系统的视觉监控、自动导航和高级决策制定等方面。神经网络、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是实现深度学习的关键架构。CNN可以用于船舶监控系统中的对象识别和分类任务。而RNN擅长处理序列数据，用于能源消耗和系统性能趋势分析。

2.2硬件和软件要求

基于选定的人工智能技术，船舶电气系统的硬件和软件的要求也有所不同。（1）硬件方面，深度学习和复杂神经网络模型通常需要高性能的计算资源，包括高速多核（High-SpeedMulti-CoreCentralProcessingUnit，CPU）、大容量（High-CapacityRandomAccessMemory，RAM）以及专业的图形处理单元（GraphicsProcessingUnit，GPU）或张量处理单元（TPU，TensorProcessingUnit），以支持模型的快速训练和实时推断，对较小规模或复杂度较低的机器学习项目，标准的商用硬件通常就足够了。（2）软件方面，要选择合适的开发和运行环境，包括操作系统、编程语言和专用的机器学习或深度学习框架。计算机编程（Python）有着广泛的库支持，如符号数学系统（TensorFlow）、人工神经网络库（Keras）和机器学习库（PyTorch），都是开发AI模型的强大工具，还需要数据处理和可视化工具，如数据分析包（Pandas）和2D绘图库（Matplotlib），以及为模型部署和集成提供支持的软件平台[1]。

3人工智能的船舶电气系统需求分析

3.1功能需求分析

功能需求定义了船舶电气系统必须实现的基本功能，对集成人工智能的系统来说，要涵盖传统的电气系统需求，还要包含由AI技术驱动的功能。导航功能需求包括精确的定位和航向控制[2]，自动调整航线以避开障碍物和危险区域。通信功能需求不仅涉及标准的船舶通信系统，如无线电通信和卫星通信，还包括数据交换和实时信息共享的能力，以支持远程监控和控制[3]。

3.2性能需求分析

性能需求确保系统能执行必要的功能，且在效率、可靠性和功耗方面达到高标准。处理速度方面，系统必须能够实时处理大量数据，如从传感器收集的信息，以及执行复杂的决策支持算法，无延迟地响应航行、通信和动力管理等任务的需要。可靠性是另一个关键指标，特别是在恶劣的海洋环境下，系统必须能够持Dz9dBa5wszZ/rJD+J5MQ20Zvfp+F5IaZuYnNxFlvWDo=续稳定运行，抵御物理和网络安全威胁[4]。功耗需求关注系统的能效，尤其是在能源供应受限的情况下，系统需要采用先进的算法和硬件设计来降低能耗，确保长时间的自主运行。

3.3用户需求分析

用户需求聚焦于操作人员和维护人员与系统的互动，旨在提升用户体验和系统的易用性。用户界面（UserInterface，UI）设计需简洁直观，提供清晰的信息展示和操作指南，使非专业人员也能轻松掌握管理系统。系统报警功能需精确及时，通过视觉和声音提示迅速通知操作人员，同时提供初步的问题诊断和解决建议。故障诊断方面，系统应具备自学习和适应的能力，支持远程访问和控制功能，使得维护人员能在不同位置对系统进行监控和维护工作。

4基于人工智能的船舶电气系统集成与测试

船舶电气系统集成应遵循模块化设计原则，采用分层架构以促进不同组件之间的高效交互和兼容性，定义清晰的接口和通信协议，实现硬件与软件之间的无缝集成，利用中间件技术以进一步促进不同技术栈间的集成，确保数据的顺畅流动和处理[5]。制订全面的测试计划是确保系统可靠性和性能的重要步骤，测试计划应包括单元测试、集成测试和系统测试等多个层次，单元测试针对系统的最小可测试单元进行验证，确保每个部件按照预期工作；集成测试则关注不同组件间的交互和数据交换是否正确无误。

5人工智能技术在船舶电气系统设计中的实现

5.1数据收集与处理

船舶电气系统设计中，人工智能技术的融入提高了系统的智能化水平，其中，传感器布置与数据采集系统的设计是基础环节，布局如温度、压力、流量和电流传感器，实现对船舶电气系统关键参数的实时监控，收集的大量数据经过高效的数据采集系统汇聚，为后续的数据处理与分析奠定基础。数据预处理与清洗步骤对于确保数据质量至关重要，剔除异常值、填补缺失值、数据归一化等方法，优化数据质量，为机器学习模型的训练提供准确、干净的数据基础，特征工程在AI的应用中起到桥梁的作用，从原始数据中提炼出对预测模型最有用的信息，提高了模型的学习效率，提升预测的准确度。

5.2智能诊断

船舶电气系统的设计和管理中，异常检测与预警机制采用复杂的数据分析和机器学习算法，如异常检测算法、聚类分析和神经网络等，从历史数据中学习并识别正常与异常状态之间的差异，实现早期故障预警，提前采取措施，避免潜在的故障发展成为严重问题。故障诊断与自我修复技术进一步提升了船舶电气系统的智能化水平[12]。利用深度学习、专家系统和模糊逻辑等技术，对故障原因进行深入分析和诊断，实现故障的快速定位和分类，结合自适应控制和机器学习策略，系统能够根据故障诊断结果自动调整运行参数或启动备用系统，实现故障的自我修复和系统的自我恢复功能，保障船舶电气系统的连续可靠运行。

5.3能源管理与优化

能源消耗模式分析是对船舶运行中各电气设备的能耗数据进行收集与分析，识别能源使用的关键影响因素，为能效提升提供数据支撑，通过预测算法和优化模型，如遗传算3hnB+GYVN+xMfU8ktu79FA==法、粒子群优化等，实现能源使用的最优分配与调度，旨在降低能耗同时保障船舶系统的高效运行。

5.4安全性设计

船舶电气系统架构设计中，安全性设计是核心要素，保护系统免受内外部威胁，确保数据的完整性、保密性和可用性，保障物理设备和船员的安全。从数据安全的角度考虑，应用端到端加密（End-to-EndEncryption，E2EE）技术是保护传输过程中数据不被第三方截取的重要手段，实施严格的访问控制和身份验证机制，确保只有授权用户才能访问系统数据和功能，防止未经授权的访问和数据泄露。针对物理安全，必须考虑到船舶环境的特殊性，采取措施保护硬件设备免受物理损害，如水、火灾、电磁干扰等，在设计时选用耐用的材料、采取适当的防护措施，以及布置传感器监测环境变化，预防可能的物理安全问题。

6结语

综上所述，基于人工智能的船舶电气系统设计技术代表了航运业技术创新的最新趋势，集成先进的AI算法和技术，为船舶电气系统的设计与运营提供了全新的解决方案。本文通过对AI技术在船舶电气系统设计中的应用进行全面分析，明确了其在提升系统性能、增强能效管理、优化安全保护等方面的显著优势。然而，要充分发挥AI技术在船舶电气系统设计中的潜力，还需克服数据收集与处理的难题、提高AI模型的准确性和透明度、加强跨学科技术的融合等挑战。随着AI技术的不断进步和航运业对智能化、自动化需求的不断提升，基于AI的船舶电气系统设计将会得到更广泛的应用，为航运业的可持续发展提供技术支持。

参考文献

[1] 柳一凡.基于AM系统下船舶电气软件设计及二次开发[D].大连：大连理工大学，2020.

[2] 陈建勇，陈亚杰，高海波，等.新型绿色船舶电力推进系统关键技术及应用分析[J].船海工程，2023，52（6）：1-7.

[3] 于永安.船舶电力系统中的智能继电保护装置软件与硬件开发[J].舰船科学技术，2023，45（21）：158-161.

[4] 彭凤健，牟龙华，方重凯，等.基于LSTM-FCN神经网络的船舶电力系统故障识别方法[J].船电技术，2023，43（10）：67-73.

[5] 蔡佳慧.混合动力船舶直流组网变频控制配电系统测试流程分析[J].海峡科学，2023（11）：37-42.