无人船舶设备维修保养方式探索开题报告
2020-02-18 20:12:35
1. 研究目的与意义（文献综述）
1.目的及意义（含国内外的研究分析）
1.1研究课题的目的及意义
随着现代科学技术的发展，特别是工业互联网、信息技术、人工智能、模糊数学以及神经网络等技术和理论的快速发展，全球工业正朝着信息化、智能化的方向迈进。对于船舶工业而言，随着网络信息技术的广泛应用，船舶自动化控制、通信导航以及电气系统的提升，智能船舶的发展已具备技术可行性[1]。
除此之外，船东对智能船舶的需求也是智能船舶发展的重要推动因素，智能船舶运营安全性、经济性远远超过传统船舶，有数据表明，在20世纪，超过80%的船舶事故均是由人为原因引起的[2]。在提升船舶的运营效率、安全性及管理决策效率、降低船舶油耗等方面具有突出优点，这无疑是符合船东根本利益的。
智能船舶的发展已经成为船舶行业的共识，各主要船舶建造企业及研究机构均已对智能船舶开展了大量的研究，并对智能船舶给出了各自的定义[3]。例如，我国船级社2015年发布的《智能船舶规范》为智能船舶的发展提供了规范标准。可见，各国对智能船舶的发展都是持鼓励态度的。
然而，当前无人船舶的发展还存在很多问题，例如，法律法规中的最低配员规定；无人船舶的网络安全问题；船舶各个设备运行的可靠性；无人船舶设计研发制造的高昂成本等等[4]。
就设备的可靠性来讲，虽然现行的传统船舶已经具备了一定的智能性，部分船舶也实现了无人机舱，但这些船舶还是都有定期的维修保养计划，而且当船舶出现意外问题时，值班轮机员也能迅速做出反应。而无人船舶则不同，因为不能每时每刻都有人介入，船上的很多问题都难以解决，例如船舶的卫生，看似简单，但不及时清洁很容易引发故障，尤其是电气设备等易受灰尘影响的精密仪器。再者，即使有了先进的传感器可以探测到设备出现了异常，如何确定是传感器的故障还是设备故障也将是一个不容忽视的问题。
本文将就智能无人船舶的维护与修理可能的发展模式展开探讨并提出某部件的无人维修的解决方案。
1.2 国内外的研究现状分析
1.无人船舶发展现状
早在十余年前，发达的海运国家已经开始进行无人船舶的研究,并提出以下三种主要的无人船舶概念：(1)船队船长。即船舶编队航行，由一艘传统船舶和多艘无人船舶组成，当无人船舶出现问题时，传统船舶派出维修小组到无人船舶进行解决。 (2)岸上船长。即由岸上人员通过控制计算机来实现控制船舶。 (3)计算机船长。即由计算机自主决策完成航行营运任务 [5]。目前，更多的人倾向于岸上船长的概念,因为它提供了一个变通的和近期可能实现的想法。这也是本文将着重讨论的发展方式。
当前，包括中国船级社在内的各主要研究机构都已经提出了自己的智能船舶的发展路线图（如图1所示）。可以看出，智能船舶的发展在未来10—20年内将会是迅速的，在2035年将会有真正意义的无人船面世[1]。
图1各主要研究机构智能船舶发展路线图
2.传统船舶维修模式
图2 维修保养体系发展示意图
事后维修是船舶维修发展早期主流的一种维修方式，首先，鉴别、分析已存在的故障; 其次，分析故障原因; 最后，实施事后维修方案。事后维修是一种被动的维修方式。定期维修，也称为计划预防维修，目的是实现未雨绸缪，减少故障和事故，减少停机损失，提高生产效益，是较为注重维修经济性的维修方式。情维修是指以状态监测和预测技术为基础的一种维修方式，是维修方式发展的一种高级形式，根据对系统运行状态的监测数据及预测结果来确定最佳修理时间。
根据我国《船舶维修保养体系》的规定，可以将船舶设备及其系统按照功能和特点的不同，将其分为安全设备、船级设备或重要设备和非重要设备，根据设备种类不同而采用不同的维修方式。一般来讲，需要进行船级检验的设备和长期运转的设备要使用定期维修方式，有条件时逐步向视情维修方式转变; 耐用设备、低值设备、非生产性设备和维修费用高但不危及航行安全的设备采用事后维修方式[6]。当前，我国船舶的维修还是以人工为主。
3.无人载运工具维修模式
由于当前传统船舶在短时间内还不会被替代，有关无人船舶维修的研究还是相对较少，而无人机、无人车等技术已经相对成熟，虽然他们与船舶的维护与修理存在一定差异，但还是有很大的借鉴意义的。
刘肩山提出了无人机协同维修技术，在考虑无人机平台的技术特点的情况下，维修现场综合考虑维修过程中多种平台的故障检测与诊断方法，如图3所示，将不同平台的维修方案进行协同融合，完成对维修方案的统一描述。根据测试，多平台融合决策的信度远远高出单平台[7]。无独有偶，Malcolm J. Ashby等就也利用类似原理设计并实现了一种用于军用和商用飞机发动机的涡轮发动机智能维修顾问。该系统将来自各种诊断、预测和使用源的传感器和模型数据与信息融合算法集成，从而提供比任何单个信息源更准确的发动机状态评估[8]。虽然这一技术是应用于飞行器的维修的，但也为无人船舶维护与修理的发展打开了思路。尤其是在无人船舶维修方案的科学选择提供了指导。
图3 无人机协同维修技术流程图
北京航空航天大学的马麟提出了虚拟维修技术，如图4所示，该技术借助计算机技术和虚拟现实技术,利用计算机建立一个虚拟场景，即工作人员在千里之外即可操作虚拟场景来实现对无人机上的人体模型或者机械臂的操作，将人放到整个“维修回路”回路中来实现人机互动维修 [9]。在船舶空间相对飞机更为充裕的情况下，这一技术应用可能性会更高。
图4 无人机虚拟维修技术
虚拟维修技术经过数十年的发展，已经初具雏形，例如，罗罗公司的远程修复机器人（用于修复航空发动机）、OC机器人公司的蛇形臂机器人等已经面世，并将在未来几年投入使用[10]。
日本科学家横山淳认为在物联网时代，智能维修应是TBM（定期维修）到CBM（设备状态维修）的转变。将来的智能维修的循环将会是“数据收集→进行数据分析，获取设备工作状况→确定维修具体时间方式→数据分析，确认维修效果→评价”，因此，在这一过程中，数据积累量越大，系统就越能选择出合适的维修方案。未来无人船舶的维护也可遵循这一思路[11]。同样，在无人机领域，Ma Shuli等指出，随着武器装备的日益复杂，武器装备维修过程和活动的重点已从传统的维修技术转向信息获取(包括对装备状态、维修、资源信息和维修过程信息的获取)、处理和传递信息。实现维修过程是缩短维修时间、提高维修效率、节约维修资源的关键[12]。例如，Hamad等开发了船体监测信息系统，该系统包括 4 个部分，分别为船体监测模拟器、监测信息输入系统、监测状态核实系统、监测信息管理系统，且与造船计算机集成制造系统(CIM) 相连，便于有效应用船舶结构信息。该系统能帮助监测者方便、及时地检测到船体损伤信息[13]。未来无人船舶的发展必然是离不开类似系统的应用的。
4.其他智能维修模式
除无人载运工具外，由于环境特殊，一些设备的维护修理也难以由人工完成，或者说，需要投入大量的人力才能解决，于是，在这些行业也发展出了对应的智能维修设备或平台，如用于水轮机叶片维修的工业智能机器人、用于油料设备的智能维修决策平台等等。
实际上，工业机器人这一概念已经并不陌生，在各个行业已经得到了广泛的应用。同样，在智能无人船舶的发展道路上，也离不开机器人的应用。韩涛等为解决水轮机叶片磨损修复的问题，提出了一种导轨式空间复杂曲面修复机器人的结构设计，并基于该机器人的虚拟模型进行堆焊、打磨的应用模拟研究，证明了该空间复杂曲面机器人设计的合理性以及运动学模型的科学性，为下一步机器人实体样机的成功制作打下了理论基础[14]。这也为机器人在无人船舶的维护与修理中的作用提供了例证。
曾慧娥等指出在自动化程度较高的油料设备平台上，可以利用神经网络、维修知识表达、故障智能模糊诊断、灰色系统和微粒群优化算法等多种智能技术，形成智能油料设备维修仿真平台框架,建立油料设备平台的维修模型，提高维修效率，实现智能维修[15]。通过建立类似的智能平台，逐步培养出无人船舶的“智能工程师”，对无人船舶的维修也具有重要意义。
2. 研究的基本内容与方案
2.1 基本内容
（1）传统船舶维护与修理特点研究。通过查阅国内外研究文献，厂家说明书等资料，对现阶段船舶的主要维修方式进行归纳总结。
（2）无人船舶维护与修理模式探究。通过对无人（或智能化程度较高的）载具以及其他自动化维修设备进行研究，从中选取可应用到无人船舶的维修技术或模式，结合传统维修的特点，提出适用于无人船舶的维护与修理新模式，例如靠港维修、船上维修、中途替换维修等等。
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3. 研究计划与安排
3进度安排
2018年2月25日—3月3日：查阅资料撰写文献综述报告和开题报告并完成初稿；
2018年3月4日—3月10日：进一步查找相关文献，收集数据，完成文献综述报告和开题报告；
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4. 参考文献（12篇以上）
参考文献
[1]刘微,尚家发.智能船舶发展现状及我国发展策略研究[J].舰船科学技术,2017,39(21):189-193.
[2]彭陈,张圆圆.船舶事故中人因失误机理的研究[J].武汉船舶职业技术学院学报,2015,14(05):25-26 30.
[3] 严新平. 智能船舶的研究现状与发展趋势[J]. 交通与港航2016, (1): 25–28.
[4] 范怀谷.智能无人船舶发展面临的问题和解决办法[J].船舶标准化工程师,2018,51(03):16-19 52.
[5] 齐绍江.未来20年无人船舶展望[J].世界海运,2005(03):1-3.
[6]桑惠云,谢新连,张薇.船舶维修保养管理研究现状与动态[J].大连海事大学学报,2015,41(02):51-56.
[7]刘肩山. 无人机协同维修技术研究[A]. 中国航空学会航空维修工程专业分会.航空装备维修技术及应用研讨会论文集[C].中国航空学会航空维修工程专业分会:中国航空学会,2015:6.
[8]Ashby M J , Scheuren W J . Intelligent maintenance advisor for turbine engines[C]// Aerospace Conference. IEEE, 2000.
[9] 马麟,吕川.虚拟维修技术的探讨[J].计算机辅助设计与图形学学报,2005(12):2729-2733.
[10]成磊.机器人技术在飞机发动机维修领域的应用[J].航空动力,2018(04):39-42.
[11]横山淳,彭惠民.物联网时代维修技术的创新[J].国外机车车辆工艺,2016(06):1-4 9.
[12] Ma S , Ma L , Xiao B , et al. Analysis of medium-sized unmanned aerial vehicle (UAV) maintenance and support organization[C]// Prognostics amp; System Health Management Conference. IEEE, 2014.
[13] Hamada K , Fujimoto Y , Shintaku E . Ship inspection support system using a product model[J]. Journal of Marine Science and Technology, 2002, 6(4):205-215.
[14]韩涛. 空间复杂曲面修复机器人操作臂设计与应用研究[D].重庆理工大学,2016.
[15]曾慧娥,周庆忠.油料装备智能维修仿真平台研究[J].计算机仿真,2010,27(05):149-152.
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