基于BP神经网络的船舶主机能效状态评估

• 作者: 张勇 路通 陈伟南 黄连忠
• 来源期刊: 中国舰船研究
• 学科: 交通运输
• 关键词: BP神经网络 主成分分析法 油耗模型 船舶能效管理
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 机电与控制
• 页码范围: 127-133,160
• 页数: 8页
• 分类号: U676.4+1
• 字数: 4208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19693/j.issn.1673-3185.01219

摘要

[目的]在船舶航行期间,需要通过分析船舶和主机的运行参数来客观判断主机当前的工作情况,从而准确评估主机的能效状态.[方法]以状态良好的船舶运行记录为样本,结合主成分分析法和BP神经网络算法,构建船舶的航行状态识别模型和主机油耗模型,并在船舶航行期间对船舶实时运行参数进行分析,得出船舶主机在当前工况下的油耗量正常值.以某30万吨级远洋散货船为例开展模型计算验证,将正常油耗值与实际油耗值进行对比,以二者的残差值为依据,进而评估当前的主机能效状态.[结果]计算结果显示,航行状态识别模型的正确率为98.05％,油耗模型的平均误差为3.47％,2种模型的可靠性均较高.[结论]研究成果可为智能船舶的能效管理提供一定的参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄连忠	大连海事大学轮机工程学院	58	355	11.0	15.0
2	陈伟南	大连海事大学轮机工程学院	4	15	2.0	3.0
3	张勇	大连海事大学轮机工程学院	7	28	3.0	5.0
4	路通	大连海事大学轮机工程学院	1	3	1.0	1.0