CN109562819B - 用于确定海船的对水速度的方法和传感器系统 - Google Patents

Abstract

公开了一种用于确定海船的对水速度的方法和传感器系统。该方法包括获得螺旋桨每分钟转数以及螺旋桨转矩、推进功率、推力和引擎燃料流量中的至少一个，获得船舶的对地速度，并使用所获得的数据和流体动力学建模来确定船舶的对水速度。

Description

用于确定海船的对水速度的方法和传感器系统

技术领域

本公开总体上涉及船舶操作的优化；更具体地，涉及一种确定船舶的对水速度(STW)以用于优化船舶操作的方法和传感器系统。

背景技术

诸如集装箱船和油轮的海洋运输船舶消耗大量的燃料。最近，数字化和性能优化的趋势已导致船舶使用复杂的系统，这些系统生成与船舶的效率有关的大量数据。然而，到目前为止，用于评估船舶性能的最关键的测量是涉及船舶速度和能耗的那些测量。能耗大致按照速度的三次方增长，因此精确地测量速度极其重要。可使用类似全球定位系统(GPS)的已知的基于空间的导航系统来精确地评估对地速度(SOG)，但是这不等于存在洋流或潮流的情况下的STW。

船舶的效率以及因此例如在特定螺旋桨每分钟转数(RPM)下获得的STW可取决于船体和螺旋桨状况，其可能由于生物结垢、油漆降解和其它因素而劣化，或者可能由于干坞或船体的清洁而改进。为了实现近乎实时的船体和螺旋桨性能跟踪，需要精确的STW以区分缓慢演变的结垢信号与嘈杂的背景。另外，评定任何导航操作的船上效率，关键是要知道如果RPM或动力保持恒定，船舶的速度增大或减小了多少。

测量船舶的STW的最常见的传感器类型是多普勒计程仪，其从船舶发送超声脉冲，并测量后向散射回波。可利用频移(多普勒频移)来计算船舶的对水速度。然而，这种测量STW的技术在杂质的量较少的水中无法提供精确的读数，因为该技术基于来自水中的气泡、生物材料和混浊的后向散射回波来计算STW。实际上，用于测量STW的常规技术具有业内公知的问题，参见例如BOS,M.(2016)，How MetOcean Data Can Improve Accuracy andReliability of Vessel Performance Estimates(HullPIC 2016会议论文集，http://data.hullpic.info/HullPIC2016.pdf)。

当检查多普勒计程仪数据时，两个单独的问题引人注目。首先，由于上述困难，速度测量的噪声级别常常较高，并且速度计程仪的行为有时会非常不稳定。其次，速度计程仪经历校准问题，这意味着SOG与所测量的STW之间的长期平均差明显不同于零。此外，由于船员重新校准STW计程仪装置或者由于根据环境(例如，海水温度)校准，校准误差会随时间推移而改变。两个问题在图1和图2中可视化，其中，图1示出具有不稳定行为的STW计程仪，图2示出具有校准误差的STW计程仪。

另选地，可使用仅基于螺旋桨RPM的建模来近似STW(如US 2009/0048726中)，但是该近似是粗略的并且不提供精确的STW。为了使近似更精确，通常使用与风和海况有关的附加数据(如WO 2015/129337中)。此方法的缺点在于依赖更易于损坏的许多数据源。

因此，考虑到以上讨论，需要克服测量船舶的STW的传统方式的上述缺点。

发明内容

本公开力图提供一种将不同的数据源组合以生成高质量、低偏置STW测量的方法。本公开还力图提供一种用于确定海船的STW的传感器系统。本公开的目的在于至少部分地克服现有技术中遇到的问题，特别是涉及测量STW并有效地量化船舶的能量效率方面。

在一个方面，本公开的实施方式提供了一种使用传感器系统确定船舶的对水速度以用于优化船舶操作的方法，该方法包括以下步骤：

-获得螺旋桨每分钟转数以及螺旋桨转矩、推进功率、推力和引擎燃料消耗中的至少一个；

-获得船舶的对地速度；以及

-使用所获得的数据和流体动力学建模来确定船舶的对水速度。

在另一方面，本公开的实施方式提供了一种用于确定海船的对水速度的传感器系统，该传感器系统包括：

-第一接收器，其被配置为接收螺旋桨每分钟转数以及螺旋桨转矩、推进功率、推力和引擎燃料消耗中的至少一个；

-第二接收器，其被配置为接收船舶的对地速度；以及

-至少一个处理器，其被配置为基于所接收的数据和流体动力学建模来确定船舶的对水速度。

此外，来自一个或更多个对水速度计程仪或来自海洋流预测的数据可用于增加所确定的STW的精度和可靠性。

本公开的实施方式基本上消除或至少部分地解决了现有技术中的上述问题，并且允许精确确定海船的STW。

本公开的附加方面、优点、特征和目的将从附图以及结合后面所附的权利要求解释的例示性实施方式的详细描述变得显而易见。

将理解，在不脱离由所附权利要求限定的本公开的范围的情况下，本公开的特征易于按照各种组合来组合。

附图说明

当结合附图阅读时，可更好地理解以上发明内容以及以下例示性实施方式的详细描述。出于例示本公开的目的，在附图中示出了本公开的示例性构造。然而，本公开不限于本文所公开的具体方法和手段。只要可能，相似的元件由相同的数字指示。

现在将参照以下附图仅作为示例描述本公开的实施方式，附图中：

图1示出具有不稳定行为的STW计程仪；

图2示出具有校准误差的STW计程仪；

图3示出根据本公开的实施方式的用于确定海船的STW的系统的框图；以及

图4是根据本公开的实施方式的用于确定船舶的STW的方法的步骤的例示。

在附图中，采用加下划线的数字来表示加下划线的数字所在的项或者加下划线的数字相邻的项。未加下划线的数字涉及由将未加下划线的数字链接到项的线标识的项。当数字未加下划线并伴有关联的箭头时，未加下划线的数字用于标识箭头指向的一般项。

具体实施方式

以下详细描述示出了本公开的实施方式以及可实现它们的方式。尽管已公开了执行本公开的一些模式，但是本领域技术人员将认识到，用于执行或实践本公开的其它实施方式也是可能的。

在一个方面，本公开的实施方式提供了一种使用传感器系统确定船舶的对水速度以用于优化船舶操作的方法，该方法包括以下步骤：

-获得螺旋桨每分钟转数以及螺旋桨转矩、推进功率、推力和引擎燃料消耗中的至少一个；

-获得船舶的对地速度；以及

-使用所获得的数据和流体动力学建模来确定船舶的对水速度。

因此，本说明书提供了与船舶的操作优化相关的STW测量。传统上，使用由STW计程仪测量的STW来优化船舶的操作，其由于校准和噪声问题而不足。另选地，基于螺旋桨每分钟转数可能以与风和海况有关的数据增强来对STW进行建模。前一种方法太粗略，无法提供精确的STW，后一种方法的缺点在于依赖更容易出错并且可能不可用的许多数据源。相比之下，本公开允许仅利用几个通常可用的数据源和新颖的流体动力学建模来确定精确且鲁棒的STW。

在本说明书中，船舶意指任何类型的水上船舶，通常为海船。最典型地，船舶是货船或或大型游轮，但是本公开也适用于例如游艇。

根据实施方式，螺旋桨每分钟转数、螺旋桨转矩、推进功率、推力和引擎燃料消耗中的至少一个是从基于船舶振动的对应间接测量得到的测量值。实际上，代替使用例如螺旋桨转数的直接测量，可从基于船舶振动的间接测量获得该测量值或数据。这种间接测量无法得出完全相同的数值，但其给出相对值。然后可在对水速度的最终计算中考虑这样的相对值。

根据实施方式，所确定的对水速度被呈现在例如显示器上，并由对船舶进行导航的人用来优化操作。操作的优化意指例如选择船舶的路线、选择船舶的速度或者这二者(例如，通过追逐海流)。优化可涉及减少船舶的能耗，同时维持商用船舶或类似物的时间表，即，寻找速度和路线的最佳组合，同时使燃料消耗最小化。

在另一实施方式中，使用所确定的对水速度来评定船舶的性能。例如，性能可用于确定清洗船舶的船体的最佳时间，以便以最低成本减少船体上的生物滋生的量。

根据实施方式，该方法还包括从STW计程仪获得数据，并使用所获得的数据来确定船舶的STW并校准STW计程仪数据。在此实施方式中，所确定的STW更精确，因此允许更详细的操作优化。

根据另一实施方式，该方法还包括获得海洋流数据并使用所述数据来确定船舶的STW。该数据可从外部源(例如，气象服务提供商)获得。在本说明书中海洋流意指作为由作用在平均流动上的力(例如，破碎波、风、科式效应、增密(cabbeling)、温度和盐度差异)产生的海水的连续、定向运动的洋流或者由太阳和月亮的引力导致的潮汐。添加水流数据进一步改进所确定的STW的精度。

该方法提供比可使用传统方法获得的STW测量更鲁棒且精确的STW测量。当添加更多输入时，精度改进。可例如使用统计状态空间模型来将数据源组合。下面详述一个可能公式。

在另一实施方式中，实时地确定STW。这允许例如优化船只的操舵，以使得燃料效率最大化。

可从敞水螺旋桨特性曲线开始构建用于确定STW的流体动力学模型。在敞水近似中，可利用两个无量纲函数来描述在给定的水流和旋转速度下螺旋桨的性能：推力系数K_Q和转矩系数K_T。这些如下取决于螺旋桨关联的转矩“Q”和螺旋桨的推力“T”：

针对给定螺旋桨由一组参数α、β和螺旋桨直径D以及螺旋桨每分钟转数(RPM)n来将上述公式参数化。另外，ρ是水密度。此外，K_Q和K_T是无量纲进速系数J的递减函数，其如下定义：

J＝v_A/(nD)

在上述关系中，v_A是螺旋桨处的水速。在本说明书中，这可利用STW来近似。在船舶的典型操作范围内，函数K_Q和K_T可利用低阶多项式(例如，线性或二次)来近似。

在流体动力学模型中，船舶经历的阻力可由函数

表示，其中v_w是STW，u_R是与相对风、浪和其它阻力源关联的向量，γ表示阻力系数。

阻力

可进一步分成两部分，第一部分是平静海洋阻力(即，R_cs)，第二项描述由于平静海洋以外的外部状况而经历的附加阻力(即，ΔR)。平静海洋被定义为无风、无浪、深海条件等。

此外，平静海洋阻力R_cs可通过计算平静海况下的阻力变量的值(表示为

)并使用下面的方程来确定：

因此，项R_cs包含预期平静海洋流体动力学阻力以及例如预期空气动力学阻力(与等于对水速度的逆风速对应)

由于平静海洋以外的外部状况而经历的阻力(即，ΔR)可使用以下函数来确定：

ΔR项与平静海洋项相比通常较小，并且对由非平静海况导致的阻力编码。

此外，当螺旋桨的推力T与船舶所经历的阻力R相等时，可使用以下函数来表示推力系数K_Q和转矩系数K_T，

在参数α和β中可包括与D和ρ的相关性的情况下，可求解这些方程以获得Q和n的表达式如下：

函数f和g取决于K_T和K_Q的所选形式。在实施方式中，参数α、β和γ是未知参数，并且基于数据来估计。

在实施方式中，对ΔR和v_w，以分析或数值方式求解上述一对方程，随之得到Q和n的函数以确定STW。

在实施方式中，数据采样率高于海上航行条件通常改变的速率，并且ΔR可被建模为缓慢演变的时间相关变量。然后，可使用以下状态空间公式来计算船舶的STW：

在这些公式中，f和g是由上面给出的关系定义的函数，Q是螺旋桨的转矩，v_g是对地速度，n是螺旋桨RPM，ε是描述测量噪声的随机变量，η是控制状态的演变速度的随机变量。在实施方式中，ε和η根据多元高斯分布来分布，在时间上不相关。以^表示的变量是估计的状态空间变量：

是估计的STW，

是估计的额外阻力，

是估计的海洋流。所有变量均在时间t测量或估计。关键是，由于

是估计的参数，所以不需要例如与风或浪有关的直接数据作为数据源。

此外，上述状态空间公式中的参数α、β和γ可不被视为恒定值，这涉及以下事实：例如由于吃水变化或者如果船只开始结垢，所述参数可能改变。因此，这些参数也可被当作时间上缓慢变化的参数，但是时间尺度应该比ΔR更慢。

在一个实施方式中，利用来自STW计程仪的数据的观测方程来增强状态空间公式：

这里v_w是STW，

是与校准STW计程仪数据有关的状态变量，ε是描述测量噪声的随机变量，η是控制状态的演变速度的随机变量。

在另一实施方式中，可利用预测海洋流c_t的观测方程来增强上述状态空间公式，如下：

其中，

是估计的海洋流，ε是描述测量噪声的随机变量。

在实施方式中，存在与阻力对应的数据源，例如类似风或浪等的气象数据，或者对应测量的值，或者其它操作条件，基于这些数据来对ΔR部分地建模。此方法的缺点在于输入的数量增加，这意味着模型变得在输入方面更容易出错并且传感器系统的实现变得更麻烦。利用这里所呈现的技术，不需要这些额外数据源。

在一个实施方式中，模型中使用的未知参数可使用动态状态空间估计技术(例如，卡尔曼滤波或平滑)来估计。

因此，本公开提供了一种新颖的统计状态空间模型来估计船舶的STW，以便于校准水计程仪并估计水流。对于将所有数据源组合以可靠地确定STW而言这种状态空间公式是必需的。

所确定的STW具有许多重要的实际应用。根据实施方式，所确定的STW用于优化船舶的操作。优化选自优化清洁船体的时间、优化船舶的操舵、优化航行的速度曲线或者优化航行路线。

在一个方面，本公开的实施方式提供了一种用于估计海船的STW的传感器系统，该传感器系统包括：

-第一接收器，其被配置为接收螺旋桨每分钟转数以及螺旋桨转矩、推进功率、推力和引擎燃料消耗中的至少一个；

-第二接收器，其被配置为接收船舶的对地速度；以及

-至少一个处理器，其被配置为基于所接收的数据和流体动力学建模来确定船舶的STW。

在一个实施方式中，本公开的传感器系统从不同的数据源接收数据以生成高质量、低偏置STW测量。接下来描述这些数据源。在另一实施方式中，第一接收器被配置为从基于船舶振动的对应间接测量接收螺旋桨每分钟转数、螺旋桨转矩、推进功率、推力和引擎燃料消耗中的至少一个，如上面更详细说明的。

该传感器系统包括第一接收器，其被配置为接收或获取螺旋桨的RPM以及螺旋桨转矩、推进功率、推力和引擎燃料消耗中的至少一个，或者基于船舶振动的间接测量的对应组合。在实施方式中，第一接收器可以是数据源，例如具有至少一个传感器的传感器单元。在另一实施方式中，第一接收器被配置为从船只的自动化系统获取数据。此外，除了传感器之外，第一接收器还可包括诸如具有模拟接口电路的转换功能的元件、具有集成的模数转换器(ADC)的微控制器、和输入/输出(I/O)总线接口、电源、外部存储器，它们共同操作以接收与船舶的推进有关的数据。在示例中，代替螺旋桨转矩，使用推进功率、推力或引擎燃料流量。在另一示例中，推进系统的间接测量来自单独的传感器装置，其记录船舶船体振动并估计推进变量。例如，数据可源自根据WO 2016/038249的传感器装置。

此外，传感器系统包括第二接收器，其被配置为接收或获取船舶的对地速度。在一个实施方式中，第二接收器也可以是诸如传感器单元的数据源，其可操作以接收船舶的对地速度。在实施方式中，船舶的对地速度可使用诸如全球定位系统的基于空间的导航系统(传感器单元)或者航迹仪等来收集。

在一个实施方式中，传感器系统还包括第三接收器，其被配置为接收与海船的航线有关的海洋流数据，其中，处理器还被配置为使用所接收的数据来确定船舶的对水速度。在实施方式中，海洋数据涉及针对海船的路线计算的预测海洋流。在实施方式中，使用数值海洋模型和多个数据源来估计洋流的预报提供商生成海洋流预测。

在另一实施方式中，传感器系统还包括第四接收器，其被配置为从对水速度计程仪接收数据，处理器还被配置为使用所获得的数据来确定船舶的对水速度并校准对水速度计程仪数据。第四接收器还可被配置为从自动化系统获取STW数据。该装置与类似显示装置或航行数据记录仪等的外围设备接口。

传感器系统包括至少一个处理器，其被配置为基于所接收的数据和流体动力学建模来确定船舶的STW。例如，处理器被配置为接收螺旋桨的rpm和螺旋桨转矩(即，来自第一接收器的数据)和船舶的对地速度(即，来自第二接收器的数据)，此后处理器基于所获得的数据来估计流体动力学模型的参数以确定船舶的STW。本节前面已呈现了流体动力学模型的一个可能公式。

在实施方式中，处理器还被配置为呈现对水速度。这可例如通过显示器来实现，其中，对水速度被显示给船舶的操作者。

在一个实施方式中，传感器系统可包括一个或更多个处理模块和至少一个存储器。此外，存储器存储用于确定船舶的STW的指令。另外，存储装置可被配置为存储由第一、第二以及可选的第三和第四接收器接收的信息。例如，存储装置可存储诸如RPM、转矩、SOG、STW和海洋流预测的数据。

本公开还涉及使用所确定的对水速度来优化船舶的操作。对水速度根据上述方法来确定。

本公开提供了一种用于确定高质量、低偏置STW的方法和系统。该系统的主要用途是测量船舶的STW。STW可进一步用于计算精确的水流，估计推进效率，随时间推移跟踪推进效率，和/或评定海船的导航操作的船上效率。另外，所确定的STW可用于增加海船的预算，例如基于所确定的STW，可确定船舶的燃料消耗。所确定的STW可用于优化船舶操作。优化选自优化清洁船体的时间、优化船舶的操舵、优化航行的速度曲线或者优化航行路线。

附图的详细描述

图3示出根据本公开的实施方式的用于确定海船(未示出)的STW的传感器系统100的框图。系统100包括：第一接收器102，其可操作以接收与船舶的推进有关的数据；第二接收器104，其可操作以接收与船舶的对地速度有关的数据；第三接收器106，其可操作以接收海洋流的数据；以及第四接收器108，其可操作以从一个或更多个STW计程仪接收数据。系统100还包括至少一个处理器(例如，处理器110)，其在操作时连接到第一接收器102、第二接收器104、第三接收器106和第四接收器108。处理器110被配置为基于所接收的数据以及来自第一接收器102和第二接收器104的先前数据并且使用流体动力学建模来确定船舶的STW。处理器110还被配置为使用从第三接收器106接收的数据(即，与海船的航线有关的海洋流的数据)来计算船舶的STW。

图4是根据本公开的实施方式的确定海船的STW的方法200的步骤的例示。本领域技术人员将认识到，方法200示出图1的系统100的操作中所涉及的步骤。在步骤202，获得与船舶的推进有关的数据。在步骤204，获得与船舶的对地速度有关的数据。在步骤206，使用所获得的数据和流体动力学建来确定STW。

步骤202至206仅是例示性的，在不脱离本文中的权利要求的范围的情况下，也可提供其它替代方式，其中添加一个或更多个步骤，移除一个或更多个步骤，或者以不同的顺序提供一个或更多个步骤。例如，方法200还可从一个或更多个STW计程仪获得数据，并使用在步骤202和204获得的数据来确定船舶的STW。方法200还可获得与海洋流有关的数据并且可使用所述数据来确定船舶的STW。方法200可使用统计状态空间模型来获得STW。此外，方法200可实时地提供STW。

在不脱离由所附权利要求限定的本公开的范围的情况下，可对前面所描述的本公开的实施方式进行修改。用于描述和要求保护本公开的诸如“包括”、“包含”、“并入”、“具有”、“是”的表达旨在以非排他方式解释，即，允许还存在未明确描述的项、组件或元件。对单数的引用将被解释为也涉及复数。

Claims (16)

1.一种使用传感器系统确定船舶的对水速度以优化船舶操作的方法，该方法包括以下步骤：

-获得螺旋桨每分钟转数以及螺旋桨转矩、推进功率和推力中的至少一个；

-获得所述船舶的对地速度；以及

-使用所获得的数据和流体动力学模型来确定所述船舶的对水速度。

2.根据权利要求1所述的方法，该方法还包括以下步骤

-从一个或更多个对水速度计程仪获得数据，以及

-使用所获得的数据来确定所述船舶的所述对水速度并校准对水速度计程仪数据。

3.根据权利要求1所述的方法，该方法还包括获得海洋流数据并使用所获得的海洋流数据来确定所述船舶的所述对水速度。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，使用统计状态空间模型来确定所述对水速度。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，实时地确定所述对水速度。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，使用以下状态空间公式来计算所述船舶的所述对水速度：

其中，f和g是由以下关系定义的函数

并且Q是所述螺旋桨的转矩，v_g是对地速度，n是螺旋桨每分钟转数，ε是描述测量噪声的随机变量，η是控制状态的演变速度的随机变量，

是估计的对水速度，

是作为所述对水速度的函数的平静海洋阻力，

是估计的平静海洋阻力上的额外阻力，

是估计的海洋流，并且参数α、β和γ是基于数据估计的状态变量。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，K_Q和K_T是线性或二次函数。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，利用考虑并校准所测量的对水速度数据的如下方程来增强所述状态空间公式：

其中，v_w是所述对水速度并且

是与所述对水速度计程仪数据的校准有关的状态变量，ε是描述测量噪声的随机变量，并且η是控制所述状态的所述演变速度的随机变量。

9.根据权利要求6所述的方法，其中，利用考虑预测的水流的如下方程来增强所述状态空间公式：

其中，c是海洋流预测，

是估计的海洋流，并且ε是描述测量噪声的随机变量。

10.根据权利要求6所述的方法，其中，使用至少一个动态状态空间估计技术来估计所述流体动力学模型的未知参数。

11.根据权利要求6所述的方法，其中，所确定的对水速度用于优化所述船舶的操作，其中所述优化选自包括以下各项的组：

-优化清洁所述船舶的船体的时间，

-优化所述船舶的操舵，

-优化航行的速度曲线，以及

-优化航行路线。

12.一种用于确定船舶的对水速度的传感器系统(100)，该传感器系统包括：

-第一接收器(102)，该第一接收器(102)被配置为接收螺旋桨每分钟转数以及螺旋桨转矩、推进功率和推力中的至少一个；

-第二接收器(104)，该第二接收器(104)被配置为接收所述船舶的对地速度；以及

-至少一个处理器(110)，所述至少一个处理器(110)被配置为基于所接收的数据和流体动力学建模来确定所述船舶的所述对水速度。

13.根据权利要求12所述的传感器系统(100)，其中，所述第一接收器(102)被配置为从基于船舶振动的对应间接测量接收所述螺旋桨每分钟转数、螺旋桨转矩、推进功率和推力中的至少一个。

14.根据权利要求12或13所述的传感器系统(100)，该传感器系统(100)还包括被配置为接收与所述船舶的航线有关的海洋流数据的第三接收器(106)，其中，所述处理器(110)还被配置为使用所接收的数据来计算所述船舶的所述对水速度。

15.根据权利要求12或13所述的传感器系统(100)，其中，所述处理器(110)还被配置为呈现所述对水速度。

16.根据权利要求12或13所述的传感器系统(100)，该传感器系统(100)还包括被配置为从对水速度计程仪接收数据的第四接收器(108)，所述处理器(110)还被配置为使用所获得的数据来确定所述船舶的所述对水速度并校准对水速度计程仪数据。

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