基于人工智能技术的船舶电气设备自动控制系统研究

基于人工智能技术的船舶电气设备自动控制系统研究

王志刚1  李奥2  池翰秦3

海装沈阳局驻大连地区第一军事代表室   116001

摘要：随着科技的不断进步，人工智能技术在各个领域得到了广泛应用。本文深入研究了基于人工智能技术的船舶电气设备自动控制系统。首先分析了船舶电气设备自动控制的重要性和需求，接着阐述了人工智能技术在该领域的应用优势。详细介绍了几种常见的人工智能算法在船舶电气设备自动控制中的应用，包括神经网络、模糊逻辑控制和遗传算法等。通过分析，展示了基于人工智能技术的船舶电气设备自动控制系统的有效性和可靠性。最后，对该领域的未来发展趋势进行了展望。

关键词：人工智能技术；船舶电气设备；自动控制系统

引言：

船舶作为重要的水上运输工具，其电气设备的稳定运行对于船舶的安全航行和高效作业至关重要。随着船舶自动化程度的不断提高，对电气设备自动控制系统的要求也越来越高。传统的控制方法在面对复杂的船舶电气系统时，往往存在控制精度不高、响应速度慢、适应性差等问题。而人工智能技术的出现，为船舶电气设备自动控制提供了新的解决方案。人工智能技术具有自学习、自适应、自优化等特点，能够有效地处理复杂的非线性系统问题，提高船舶电气设备自动控制系统的性能。

一、船舶电气设备自动控制的重要性和需求

1.1重要性

首先，确保船舶安全航行。船舶电气设备的正常运行是船舶安全航行的重要保障。自动控制系统能够实时监测电气设备的运行状态，及时发现并处理故障，避免因电气设备故障导致的船舶事故。其次，提高船舶运营效率。自动控制系统可以实现电气设备的优化运行，提高能源利用效率，降低运营成本。同时，自动化控制还可以减少人工干预，提高船舶的操作效率。此外，增强船舶的可靠性和稳定性。通过自动控制，可以对电气设备进行精确的控制和调节，减少设备的磨损和损坏，延长设备的使用寿命，提高船舶的可靠性和稳定性。

1.2需求

首先，高精度控制。船舶电气设备的运行状态对船舶的性能和安全有着重要影响，因此需要实现高精度的控制，确保设备的稳定运行。其次，快速响应。在船舶航行过程中，电气设备可能会面临各种突发情况，需要自动控制系统能够快速响应，及时调整设备的运行状态。此外，适应性强船舶在不同的海况和工况下运行，电气设备的工作环境复杂多变，自动控制系统需要具有较强的适应性，能够在不同的条件下正常工作。最后，可靠性高。船舶电气设备自动控制系统必须具有高可靠性，以确保船舶的安全航行和正常运营。

二、人工智能技术在船舶电气设备自动控制中的应用优势

2.1自学习能力

人工智能技术能够对大量数据进行深入学习。在船舶电气设备的运行过程中，会产生海量的运行数据，人工智能系统可以不断分析这些数据，从中提取关键信息和规律。随着学习的不断深入，它持续优化控制策略，使得对电气设备的控制更加精准。无论是在不同的负载条件下，还是面对复杂多变的运行环境，都能逐步提高控制精度，同时增强对各种情况的适应性，确保设备稳定运行。

2.2自适应能力

船舶在航行过程中，电气设备的实际运行状态会受到多种因素影响，如海洋环境、船舶工况等。人工智能技术可实时监测这些变化，根据实际情况自动调整控制参数。当遇到突发状况或环境变化时，能迅速做出反应，实现最优控制，保障船舶电气设备始终处于最佳运行状态，极大地提高了系统的可靠性和稳定性。

2.3故障诊断能力

借助人工智能算法，能够对电气设备的运行数据进行全面分析。通过对数据的深度挖掘，可以及时发现潜在的故障迹象。一旦检测到异常，系统能进行准确的故障诊断和预测，提前发出警报，为维修人员提供宝贵的时间窗口，以便采取有效的措施进行处理，避免故障进一步扩大，从而确保船舶的安全航行。

2.4优化控制能力

人工智能技术可对船舶电气设备的运行状态进行实时监测和精准分析。通过对设备运行参数的动态调整，实现对设备的优化控制。在提高能源利用效率方面，它能根据实际需求合理分配能源，降低能源消耗。同时，还能提升系统整体性能，使船舶电气设备在各种情况下都能高效运行。

三、常见人工智能算法在船舶电气设备自动控制中的应用

3.1神经网络

神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，具有很强的非线性映射能力和自学习能力。在船舶电气设备自动控制中，神经网络可以用于建立设备的数学模型，实现对设备运行状态的预测和控制。例如，利用神经网络对船舶发电机的输出电压进行控制，可以通过对发电机的输入参数和输出电压的历史数据进行学习，建立电压预测模型，然后根据预测结果调整发电机的励磁电流，实现对输出电压的精确控制。

3.2模糊逻辑控制

模糊逻辑控制是一种基于模糊集合理论的控制方法，它通过模糊推理来实现对系统的控制。模糊逻辑控制具有不依赖精确数学模型、适应性强等特点，适用于处理复杂的非线性系统问题。在船舶推进系统的控制中，模糊逻辑控制可以根据船舶的速度、航向等参数，自动调整推进器的转速和方向，实现对船舶的精确控制。

3.3遗传算法

遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，它通过模拟自然选择和遗传变异的过程，寻找最优解。遗传算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等特点，适用于解决复杂的优化问题。在船舶电气设备的参数优化中，遗传算法可以通过对设备的控制参数进行优化，提高设备的性能和效率。例如，对船舶电站的功率分配进行优化，以实现能源的合理利用。

四、基于人工智能技术的船舶电气设备自动控制系统设计

4.1系统架构

基于人工智能技术的船舶电气设备自动控制系统通常由传感器、控制器、执行器和通信网络等部分组成。传感器用于采集电气设备的运行状态数据，控制器利用人工智能算法对数据进行分析和处理，生成控制指令，执行器根据控制指令对电气设备进行控制，通信网络用于实现系统各部分之间的数据传输和通信。

4.2控制策略

根据船舶电气设备的特点和控制需求，选择合适的人工智能算法作为控制策略。例如，对于具有非线性、时变性特点的电气设备，可以采用神经网络或模糊逻辑控制；对于需要进行优化控制的问题，可以采用遗传算法等优化算法。

4.3故障诊断与预测

利用人工智能算法对电气设备的运行数据进行分析，实现故障诊断和预测。当系统检测到故障时，能够及时发出警报，并采取相应的措施进行处理，以确保船舶的安全运行。

五、未来发展趋势

随着人工智能技术的不断发展，船舶电气设备自动控制系统的智能化程度将不断提高，实现更加精确、高效的控制。其次，将多个智能体应用于船舶电气设备自动控制系统中，实现多智能体协同控制，提高系统的可靠性和适应性。此外，将船舶电气设备自动控制系统与物联网技术相结合，实现设备的远程监测和控制，提高船舶的管理水平和运营效率。最后，注重船舶电气设备的节能环保控制，通过优化控制策略，降低能源消耗和污染物排放，实现船舶的绿色航行。

结论：

基于人工智能技术的船舶电气设备自动控制系统具有重要的应用价值和广阔的发展前景。通过将人工智能算法应用于船舶电气设备的自动控制中，可以提高系统的控制精度、响应速度和适应性，增强船舶的安全性、可靠性和运营效率。未来，随着人工智能技术的不断发展和创新，船舶电气设备自动控制系统将不断完善和优化，为船舶行业的发展做出更大的贡献。

参考文献：

[1]杨荣峰,于雁南,俞万能,等.新能源船舶并网逆变器电网支撑协调控制[J].电工技术学报.2019,(10).

[2]张建国,胡晓辉.基于以太坊的改进物联网设备访问控制机制研究[J].计算机工程.2021,(4).

[3]吴志良,李能,姚玉斌,等.船舶电气系统保护单元可靠性预计的修正方法[J].中国航海.2019,(4).