战翌婷 曾骥

摘要：为实现船舶在航行中的设备检测和智能维护， 对支持智能船舶的大数据分析方法进行研究，并结合大量实船运维数据，提出基于设备衰退机制的动态决策树模型，对船舶设备的衰退过程进行预测。将分析结果同步可视化到设备模型中，从而减少船舶运维中由设备故障带来的不确定性，提升船舶智能化水平。开发船舶智能运维管理系统，将大数据的集中分析能力、数据库的集成管理能力和3D可视化技术相结合，实现船舶的一体化和智能化管理与维护。

关键词：船舶运维;大数据;智能船舶;可视化分析

中图分类号：U674.03

文献标志码：B

Abstract：To realize the equipment detection and intelligent maintenance of ships in navigation， the big data analysis method applied to intelligent ships is studied. Based on a large amount of real ship operation and maintenance （O&M） data， a dynamic decision tree model based on the equipment degradation mechanism is proposed to predict the attenuation process of ship equipments. The analysis results are visualized into the equipment model synchronously， so as to reduce the uncertainty caused by equipment faults in ship O&M and improve the level of ship intelligence. The intelligent O&M system of ships is developed， where the centralized analysis ability of big data， the integrated management ability of database and the 3D visualization technique are combined to implement the integrated and intelligent management and maintenance for ships.

Key words：ship operation and maintenance; big data; intelligent ship; visualized analysis

收稿日期：2018-05-18

修回日期：2018-10-30

作者简介：

战翌婷（1980—），女，辽宁大连人，讲师，博士，研究方向为智能船舶设计与建造，（E-mail）ytzhan@shmtu.edu.cn;

曾骥（1977—），男，四川德阳人，教授，博导，博士，研究方向为智能船舶设计与建造、海工平台建造与分析，（E-mail）zengji@shmtu.edu.cn

0 引 言

伴随着智能技术和大数据分析在各行业的广泛应用，智能船舶概念开始兴起，并逐步走进国际造船界的视野[1-2]。船舶智能化是利用大數据和信息技术对船舶的总体性能及状态进行实时监测、评估和分析[3]，实现船舶的智能化运行，其中智能化运行维护（简称运维）管理工作是一项由多方参与的、由一系列目标高度一致且相互独立执行的管理任务组成的系统工程。虽然近年来面向船舶设备保养检验的数据库管理系统频出，但针对整船设备、结构和管系的保养仍然停留在电子数据表格与纸质图纸配合的水平，无法满足智能船舶发展的需求。……