凌君谊
(上海海事职业技术学院，上海 200120)
随着科技的迅速发展，越来越多的先进技术在船舶领域逐步得到应用，船岸一体化智能远程监控系统是当前船舶领域的研究热点，也是船舶智能化发展过程中需要攻克的关键技术。智能化船舶在运营过程中呈现多维度、多层次、动态化的大数据特点，设备之间的数据采集过程相互独立，形成信息孤岛，而且随着船舶数据采集手段日益丰富，所获取到的船舶状态数据种类、数量都呈现快速增长的趋势，仅依靠传统监控手段难以满足船舶对于数据采集效率和实时性的需求，这就要求船舶监控系统具有智能化的数据采集和处理能力。
为了满足当今船舶对于监控系统的需求，应进行基于物联网的船岸一体化大数据智能远程监控系统设计。物联网是通信网和互联网的拓展应用和网络延伸，利用感知技术与智能装置对物理世界进行感知识别，通过网络传输互联、计算、处理，实现人与物、物与物之间的信息交互和无缝连接，达到对物理世界实时控制、精确管理和科学决策的目的[1]。船舶设备基于现有的通信设施互联形成物联网，能够实现资源融合、信息交换以及智能远程监控。
船舶智能远程监控系统是为实现船舶的安全健康航行的目标服务的，系统设计的合理性和可靠性关系到能否提供便利有效的智能信息服务，直接影响船舶的航行安全，因此在系统设计前开展需求分析是十分必要的。根据用户需求分析，船舶海洋智能远程监控系统的基本功能包括以下内容。
1)实时状态数据显示。显示船舶实时状态数据是船舶监控系统最基本的功能，船舶管理人员通过布置在应用端的数据显示设备，获取船舶的实时状态数据，了解当前船舶运行状态，进行船舶的管理工作。
2)状态数据可视化展示。船舶状态数据的可视化，以图表等形式展示船舶运行状态数据及数据变化趋势，为船舶运营管理提供参考依据。
3)数据远程传输。通过无线链路远程传输船端所采集的船舶运营数据，通过岸基平台进行数据挖掘，传入应用层，利用终端设备实现不同场景的应用。
4)设备信息融合。建立通用数据平台，打破信息孤岛，采用统一规范手段将数据在“云端”进行存储和格式转换，方便“云端”不同功能模块进行数据处理和挖掘，实现物与物相连的物联网需求，降低系统使用和维护成本[2]。
5)岸基远程监控运维。为满足船舶多维度、多层次、动态化的监控需求，建立监控系统岸基远程运维中心，利用大数据平台，为业务端不同功能模块提供数据服务。
船舶智能远程监控系统在功能实现上，需要在智能数据采集的基础上通过高效可靠的数据传输链路，将数据实时、高效地传输到远程运维平台，并且远程运维平台应能够对数据进行收集、处理、存储和挖掘，为船舶的电力系统、驱动系统、推进器等进行远程运行监控。
智能远程监控系统整体设计将基于物联网制定有效实用的智能远程监控系统架构，总体架构可以分为船端数据采集、无线数据链路、岸端远程运维中心和应用层4个部分，前3个部分对应物联网中的“物端”“网端”和“云端”3个层次架构，应用层则是监控系统的功能实现终端，船舶智能远程管理系统如图1所示。
图1 船舶智能远程管理系统
船端数据采集层为物联网的“物端”，主要进行现场数据的采集、缓冲存储以及各采集系统之间数据的实时交互等。无线通讯链路为物联网的“网端”，可以利用现场总线、4G无线、单边带(SSB)短波、因特网等多种方式组合与岸上通讯，搭建起实时可靠、使用价格低廉的通讯数据链路。岸端远程运维平台为物联网的“云端”，由各类软件基础工具和服务器、磁盘阵列等软硬件组成。
软件平台由实时数据库软件和工具软件(分布式存储系统、虚拟化系统、资源管理系统和业务支撑引擎)组成。硬件平台包括应用服务器、存储服务器、硬件防火墙、虚拟化工具和网络设备，通过虚拟化技术进行应用服务的隔离运行和冗余服务。
应用层是远程监控系统的终端部分，实现智能远程监控系统各类管理功能，主要包括电脑、平板、手机和AR设备等载体以及业务管理软件。在运维平台的支持下，实现船舶的远程监控、数据统计分析、趋势分析、状态预警、视频监控、备件管理、性能监测、对标管理、GIS实时信息、报警及故障处理、运营维护、AR场景模拟和交互维修等功能。
状态数据采集与管理是智能远程监控系统的核心技术，需要打破以往设备独立感知和信息孤岛的壁垒，建立一个统一的数据环境，实现对设备的在线数据采集。然后对数据进行处理、压缩后进行远程传输。
在建立统一数据环境的基础上[3]，为了提高数据采集的效率和有效性，需要根据活动目标和信息分析的需求进行选择性和有所侧重的数据采集，实现以分析目标为导向的采集策略[4]。建立一套兼顾运算逻辑、机理模型、运行目的和信号处理等要求的控制逻辑和控制模型。采用定时启动和事件触发来进行数据采集流程，可有效避免资源抢占拥堵现象，以及缩短部分流程的超长等待时间，从而更有效地提升所有采集流程的整体完成时间。
在实现数据的全面性和选择性采集的基础上，还要解决各类监控系统相对独立造成的采集效率低和信息冗余等问题。解决该问题需要进行监控系统的多系统融合，通过监控多元数据的融合和传感设备的共用来进行数据共享。
船舶监控系统具有采样频率高、数据量大的特点，如果不能对这些数据进行压缩，将对通讯和存储资源造成巨大的浪费。因此我们需要在船端和岸端分别应用数据压缩技术，提高压缩比。数据压缩后会进行加密再传输至岸端。船端也应具有一定的存储功能，当船舶处于无网络信号或数据回传不通时，能够在船载终端存储采集到的数据，等待回传通信正常时再回传至远程监管中心。
在上述分析的基础上，进行船舶智能数据采集及管理技术开发，数据采集及管理框架见图2。
图2 数据采集及管理框架
首先，结合数据采集的完备性与选择性，确定需要采集的数据种类。船舶所产生的数据种类可以分为基础信息和状态信息，而监控系统所关注的数据类型一般为状态信息。数据采集单元采集到的数据兼容不同的通讯协议，经现场采集网关设备通过现场工控网络组网(以太网、串网、CAN网、无线网)传入综合数据处理单元。之后数据一方面会直接传入显控单元，实时显示状态数据，为船舶管理提供支持；
另一方面经过数据融合后传入故障报警系统，保障船舶安全。融合后的数据经过数据质量识别获取高质量数据，并压缩和加密后传入数据传输模块，通过4G、AIS和北斗等无线链路进行船岸通信。
远程监控系统岸基远程运维平台由硬件层和软件层2部分组成，通过无线链路获取船端数据，将数据预处理后存入数据库，数据经过分析和挖掘后传入应用层，实现智能远程监控。远程运维平台工作流程图如图3所示。
图3 远程运维平台工作流程图
4.1 远程运维平台硬件层设计
远程运维平台硬件层主要包括数据接收模块、数据转发模块、硬件防火墙、UPS、磁盘阵列、空调和服务器。通过私有云架构方案，对数据库集群的内存、CPU、存储和网络等设备资源进行管理，有效利用服务器资源并提供备份方案。
该架构采用2台交换机和2路冗余100 M光纤网络接入的形式，提高带宽和数据读写能力；
接入双路电源和双UPS来保证运维中心的电力供应；
采用多台高性能服务器应对数据读取、存储、备份和挖掘分析，满足Web服务、应用层功能设计和AR场景搭建等不同需求。
4.2 远程运维平台软件层设计
运维平台软件层的设计包括数据收集软件开发，实时收集船舶运行状态数据，为后续挖掘分析提供基础；
大数据分析工具和数据建模工具设计，为系统应用开发提供算法支撑；
应用框架开发平台的开发，集成数据查询接口、大数据分析模块、数据分析建模常用算法和半组态应用开发环境的技术。
远程运维平台设计采用ETL工具中的RabbitMQ和StreamSets来对数据进行处理并传入数据库，采用时序型数据库Raik TS作为运维中心的数据存储平台，远程运维平台软件层架构如图4所示。
图4 远程运维平台软件层架构
最终实现以下功能。
1)数据分析挖掘。通过PCA算法进行数据相关度分析，确定船舶运营的主要影响因素；
采用神经网络技术进行动力系统主要设备健康状态的监测和分析，为决策提供依据；
采用深度学习网络模型提取设备微小故障诊断特征，进行故障的早期诊断；
采用粒子群算法能效提升方法，进而形成全生命周期的船舶运营的管理。
2)AR技术。在远程监控中心，通过船端采集的数据将虚拟世界与真实世界相融合，将所需监控的船舶场景在虚拟世界重建，进而在岸端实现监控场景的模拟，借助谷歌眼镜、头盔等可穿戴设备直接观察场景，增强船舶环境的感知能力；
通过手杖等方式对数据信息做出响应，实现对虚拟物体的操控。AR技术实现了在岸端与虚拟环境交互，实时了解船舶环境，评估船舶状态，应对突发情况及时制定维修策略。
3)数据可视化。通过手持终端、移动互联网设备实现对船舶的远程状态检测、故障预警、能耗提升等功能。Web端的数据实时显示是人机交互的核心，通过表格、曲线等多样的方式展现，统一接口，供各类型数据源信息显示，预留生成Web系统组件的接口。
船舶智能远程监控系统基于物联网架构，具有设备信息融合功能、船岸一体化智能信息服务和面向不同应用需求的功能模块，包含远程故障处理支持、维保计划、备件管理、运行监控、设备质量跟踪、航行能效提升等功能。实时掌握和评估船舶运行状态，对设备的早期故障进行识别和处理，对发生的突发状况及时制定维修策略，保证船舶航行的健康安全，提高船舶的运行效能，通过船舶全生命周期的健康管理，能够更好地适应当今智能化船舶的运营要求。
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