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专利摘要

一种船用配套设备智能集成能力水平分级评估方法，所述方法包括：制定船用配套设备智能集成能力水平分级评估判据；所述评估判据包括：船用配套设备智能集成能力水平分级评估参考维度，船用配套设备智能集成能力水平分级评估参考维度等级，船用配套设备智能集成能力水平等级表；根据被评估船用配套设备对象的实际情况以及船用配套设备智能集成能力水平分级评估判据对船用配套设备智能集成能力水平分级评估。本发明还提供一种船用配套设备智能集成能力水平分级评估系统。 ......

基本信息

专利类型:
发明专利
申请/专利号:
CN202111355052.7
申请日期:
2021-11-16
专利申请人:
武汉理工大学
分类号:
G06Q10/06 ; G06Q50/04 ; G06N20/00 ; G06K9/62
发明/设计人:
刘杰，常兴山，汤敏，高嵩，白秀琴，董从林
权利要求: 1.一种船用配套设备智能集成能力水平分级评估方法，其特征在于，所述方法包括：制定船用配套设备智能集成能力水平分级评估判据；所述评估判据包括：船用配套设备智能集成能力水平分级评估参考维度，船用配套设备智能集成能力水平分级评估参考维度等级，船用配套设备智能集成能力水平等级表；根据被评估船用配套设备对象的实际情况以及船用配套设备智能集成能力水平分级评估判据对船用配套设备智能集成能力水平分级评估。2.如权利要求1所述的船用配套设备智能集成能力水平分级评估方法，其特征在于，所述制定船用配套设备智能集成能力水平分级评估判据；根据被评估船用配套设备对象的实际情况以及船用配套设备智能集成能力水平分级评估判据对船用配套设备智能集成能力水平分级评估包括：第一步，设定船用配套设备智能集成能力水平分级评估参考维度；第二步，划分船用配套设备智能集成能力水平分级评估参考维度等级；第三步，制定船用配套设备智能集成能力水平等级表；第四步，依据所述船用配套设备智能集成能力水平分级评估参考维度、船用配套设备智能集成能力水平分级评估参考维度等级，根据被评估船用配套设备对象的实际情况，参考所述评估判据进行船用配套设备对象的各维度得分统计；第五步，根据被评估船用配套设备对象的各维度得分统计，查阅船用配套设备智能集成能力水平等级表，得出被评估船用配套设备对象的智能集成能力水平等级；第六步，根据被评估船用配套设备对象的智能集成能力水平等级，给出船用配套设备适应场景参考意见。3.如权利要求2所述的船用配套设备智能集成能力水平分级评估方法，其特征在于，所述设定船用配套设备智能集成能力水平分级评估参考维度包括：根据船用配套设备工作领域和船用配套设备的系统范围，及其这两项对配套设备智能集成能力水平分级评估提出的评估维度诉求，从而设定船用配套设备智能集成能力水平分级评估维度；所述配套设备工作领域包括：船舶推进系统与电力系统、船用甲板机械和系泊设备、船用舾装设备和五金件、船舶辅助机械、船舶救生和消防设备；所述船用配套设备的系统范围包括：配套设备构成组件、配套设备、船舶子系统、船舶整体系统；所述船用配套设备智能集成能力水平分级评估维度，包括：需求映射、数据采集、数据分析、决策、执行五个维度，其中：所述需求映射，即将船舶配套设备操作人员由人工执行的功能需求，转换为船用配套设备可以理解并执行的指令；所述数据采集，即采集供船用配套设备智能化应用所需要的原始输入数据的过程；所述数据分析，即基于采集的数据，进行数据分析；一方面结合船用配套设备当前运行环境、业务状态；另一方面，基于历史数据的知识挖掘智能化手段，预测未来变化趋势；在此基础上给出船用配套设备智能化应用功能的决策依据；所述决策，即船用配套设备基于分析过程推理得到的决策依据执行相应的功能行为的过程；所述执行，即船用配套设备响应基于决策过程确定的功能行为的过程。4.如权利要求3所述的船用配套设备智能集成能力水平分级评估方法，其特征在于，所述的划分船用配套设备智能集成能力水平分级评估参考维度等级包括：依据船用配套设备智能集成能力水平分级评估维度中各维度的评价指标进行等级划分，各维度的评价指标内容为：需求映射维度的人工介入程度、数据采集维度的数据采集覆盖率、数据分析维度的数据分析准确度、决策维度的决策自主程度、执行维度的执行可靠性。5.如权利要求4所述的船用配套设备智能集成能力水平分级评估方法，其特征在于，所述制定船用配套设备智能集成能力水平分级评估判据，是基于机器学习等算法建立船用配套设备智能集成能力水平分级评估判据，包括以下步骤：Step1：获取不同智能等级的船舶中所使用的配套设备数据，并进行数据预处理；Step2：对所获得的预处理后的数据进行人工标注，标注内容为船用配套设备智能集成能力水平分级评估维度的各个维度得分，并将标注后的数据集作为训练数据，各个维度的分值划分如下：需求映射，分值0-3，[0-1]为A级别，(1-2]为B级别，(2-3]为C级别；数据采集，分值0-3，[0-1]为A级别，(1-2]为B级别，(2-3]为C级别；数据分析，分值0-4，[0-1]为A级别，(1-2]为B级别，(2-3]为C级别，(3-4]为C级别；决策，分值0-3，[0-1]为A级别，(1-2]为B级别，(2-3]为C级别；执行，分值0-4，[0-1]为A级别，(1-2]为B级别，(2-3]为C级别，(3-4]为D级别；Step3：由Step2中获得的训练数据建立配套设备智能集成能力水平分级评价指标L，L＝a1*L1+a2*L2+a3*L3+a4*L4+a5*L5其中：a1+a2+a3+a4+a5＝1，0≤a1,a2,a3,a4,a5≤1L1-L5为船用配套设备智能集成能力水平分级评估维度的各个维度评价指标函数；L1＝aL1*Com+bL1*Per1L2＝aL2*Com+bL2*Per2L3＝aL3*DataApp+bL3*Per3L4＝aL4*Comp+bL4*Per4L5＝aL5*IfCon+bL5*Rei+cL5*TimAcL＝a1*(aL1*Com+bL1*Per1)+a2*(aL2*Com+bL2*Per2)+a3*(aL3*DataApp+bL3*Per3)+a4*(aL4*Comp+bL4*Per4)+a5*(aL5*IfCon+bL5*Rei+cL5*TimAc)以标准数据集为参考目标；利用群体智能优化算法对指标中的各项参数a1,a2,a3,a4,a5,aL1,bL1,aL2,bL2,aL3,bL3,aL4,bL4,aL5,bL5,cL5进行优化，同时将L规格化为[0,16]之间；得到各项参数最优值并确定指标L；根据优化后的指标L的分数得到船用配套设备智能集成能力水平分级，L分值0-10，[0-2]为L1级别，(2-4]为L2级别，(4-6]为L3级别，(6-8]为L4级别，(8-10]为L5级别，(10-12]为L6级别，(12-14]为L7级别，(14-16]为L8级别；Step4：以不同智能等级的船舶中所使用的配套设备数据为基础，以优化后的指标L对配套设备数据进行标注，以船用配套设备为对象，以船用配套设备智能集成能力水平为特征，构建船用配套设备智能集成能力水平分级评估数据集合DS，用于机器学习；Step5：利用数据集DS和多类分类技术进行分类学习，得到分类精度≥90％的分类评估判据；该分类评估判据可以对船用配套设备的智能集成能力水平进行分级评估。6.如权利要求5所述的船用配套设备智能集成能力水平分级评估方法，其特征在于，所述步骤Step2中，对所获得的数据进行人工标注的依据至少包括专家经验、船级社规定、学术文献。7.如权利要求6所述的船用配套设备智能集成能力水平分级评估方法，其特征在于，所述船用配套设备智能集成能力水平分级评估维度的各个维度评价指标函数中，需求映射维度L1，即按照人工介入程度，将需求映射维度划分为三个层级，包括：全程参与、辅助执行、无需参与，相应的三个层级评分记为：A、B、C；该维度的评价方法为：L1＝aL1*Com+bL1*Per1其中：L1为等级评分；Com代表由计算机指令控制船用配套设备实现的功能占船用配套设备所能实现的全部功能的百分比；Per1代表必须由人工操作船用配套设备实现的功能占船用配套设备所能实现的全部功能的百分比；0≤aL1,bL1≤1，且aL1+bL1＝1；当L1＝C，即无需参与，此时船用配套设备理解并执行指令，不需要工作人员参与操作船舶配套设备；当L1＝B，即辅助执行，此时船用配套设备可以理解并执行部分指令，需要工作人员部分参与操作船舶配套设备以完成相应的功能需求；当L1＝A，即全程参与，此时船用配套设备无法理解并执行指令，需要工作人员操作船舶配套设备以完成相应的功能需求数据采集维度L2，即按照数据采集覆盖率，将数据采集维度划分为三个层级，包括：配套设备不具备数据接口、数据无法完整表示设备状态特征、数据较为完整表示设备状态特征，相应的三个层级评分记为：A、B、C；描述船用配套设备状态所需的全部参数获取方法分为工作人员机旁读取和数据接口导出，数据采集维度等级的评价方法为：L2＝aL2*Com+bL2*Per2其中：L2为等级评分；Intf代表由数据接口导出所获取的船用配套设备状态参数占描述船用配套设备状态所需的全部参数的百分比；Per代表必须由工作人员机旁读取船用配套设备状态参数占描述船用配套设备状态所需的全部参数的百分比；0≤aL2,bL2≤1，且aL2+bL2＝1；当L2＝C，即数据较为完整表示设备状态特征，此时船用配套设备具有设备状态数据的输出接口，能通过相应的采集装置将数据输出到采集系统，所采集的数据能描述配套设备运行状态；当L2＝B，即数据无法完整表示设备状态特征，此时船用配套设备具有设备状态数据的输出接口，能通过相应的采集装置将数据输出到采集系统，但所采集的数据无法完整描述配套设备的运行状态；当L2＝A，即配套设备不具备数据接口，此时船用配套设备具备设备状态数据的本地显示功能，不具备数据输出接口；数据分析维度L3，即按照数据分析准确度，将数据分析维度划分为四个层级，包括：仅支持设备状态回溯、正确评估当前设备状态、简单功能设备状态预测满足智能船舶集成需求、复杂功能设备状态预测满足智能船舶集成需求，相应的四个层级评分记为：A、B、C、D；描述船用配套设备状态所需的全部参数获取方法分为工作人员机旁读取和数据接口导出，数据采集维度等级的评价方法为：L3＝aL3*DataApp+bL3*Per3其中：L3为等级评分；DataApp代表船用配套设备数据分析应用能力，包括状态回溯、状态描述、状态预测；Per3代表船用配套设备数据分析的准确率；0≤aL3,bL3≤1，且aL3+bL3＝1；当L3＝A，即仅支持设备状态回溯，即对所采集的数据仅作基本分析与存储，能通过查询数据库了解设备历史运行状态；当L3＝B，即正确评估当前设备状态，即对所采集的数据采用相关数据分析算法，能够正确评估设备当前运行状态，但无法对设备状态预测分析；当L3＝C，即简单功能设备状态预测满足智能船舶集成需求，即对所采集的数据采用相关数据分析算法，可以实现对单一功能的船用配套设备进行状态预测，且预测的精确度满足智能船舶的集成需求；当L3＝D，即复杂功能设备状态预测满足智能船舶集成需求，即对所采集的数据采用相关数据分析算法，能实现对具备两项以上功能的船用配套设备进行状态预测，且预测的精确度满足智能船舶的集成需求；决策维度L4，即按照决策自主程度，将程度维度划分为三个层级，包括：人工决策、人机混合决策、设备自主决策，相应的三个层级评分记为：A、B、C；船用配套设备进行决策的行为由人工和计算机两项因素构成，决策维度等级的评价方法为：L4＝aL4*Comp+bL4*Per4其中：L4为等级评分；Comp代表由船用配套设备的计算机系统进行决策的场景占船用配套设备所有决策场景的百分比，决策场景按决策次数计算；Per4代表必须由人工进行决策的场景占船用配套设备所有决策场景的百分比，决策场景按决策次数计算；0≤aL4,bL4≤1，且aL4+bL4＝1；当L4＝C，即设备自主决策，此时船用配套设备基于数据分析所获得的知识，能自主决策应对智能船舶所面临的业务需求；当L4＝B，即人机混合决策，此时船用配套设备的功能执行由人工和计算机混合进行，对于已有类似解决方案的事件，配套设备可以自主应对，对于超出配套设备决策能力范围的事件，需要人工参与进行；当L4＝A，即人工决策，此时船用配套设备的功能执行需要由人工决策，通过人工操纵以完成业务需求；执行维度L5，即按照决策自主程度，将程度维度划分为四个层级，包括：无法远程控制；支持远程控制但是可靠性程度不高；支持时间响应要求低的远程控制；远程控制可靠性和时间响应满足智能船舶集成需求；相应的四个层级评分记为：A、B、C、D；船用配套设备执行维度的执行可靠性等级由是否具备远程控制功能、远程控制可靠性、远程控制时间相应因素三项判断指标构成，等级评价方法为：L5＝aL5*IfCon+bL5*Rei+cL5*TimAc其中：L5为等级评分；IfCon代表船用配套设备是否具备远程控制功能，IfCon取值为0或1，0代表具备远程控制功能，1代表具备远程控制功能；Rei代表船用配套设备远程控制可靠性水平，其值求解方式为船用配套设备正确执行远程控制命令的次数占船用配套设备所接收到的远程控制命令的总次数百分比，取值范围为0≤Rei≤1，TimAc代表船用配套设备远程控制的时间响应水平，TimAc取值确定方法为：①当前被评估的船用配套设备的远程控制时间响应MyTimAc小于等于中国船级社对智能船舶所要求的船用配套设备远程控制时间响应CCSTimAc时，即当MyTimAc≤CCSTimAc时，TimAc＝1；②当前被评估的船用配套设备的远程控制时间响应大于中国船级社对智能船舶所要求的船用配套设备远程控制时间响应时，即当MyTimAc≥CCSTimAc时，TimAc＝{1+[(MyTimAc-CCSTimAc)/CCSTimAc]}*100％；0≤aL4,bL4,cL5≤1，且aL4+bL4+cL5＝1；当L5＝A，即无法远程控制，此时船用配套设备不支撑远程控制，无法完成智能化管控；当L5＝B，即支持远程控制但是可靠性程度不高，此时船用配套设备可以远程控制，但其可靠性程度不高，存在无响应或响应延迟等情况；当L5＝C，即支持时间响应要求低的远程控制，此时船用配套设备支持远程控制，对于响应时间要求较低的业务场景满足智能船舶的集成要求；当L5＝D，即远程控制可靠性和时间响应满足智能船舶集成需求，此时船用配套设备支持远程控制，且远程控制可靠性和时间响应满足智能船舶集成需求。8.如权利要求2所述的船用配套设备智能集成能力水平分级评估方法，其特征在于，船用配套设备适应场景，包括八个层级，分别对应船用配套设备智能集成能力水平的八个层次，即：不具备智能集成能力；具有场景感知、状态记录能力；初步有学习能力；具备学习能力，但无法自适应；基本具备决策能力和基本自主执行任务能力；有行为决策能力和基本自主执行任务能力；满足智能船集成要求，但不具备无人驾驶能力；满足智能船无人驾驶级别要求。9.一种船用配套设备智能集成能力水平分级评估系统，其特征在于，通过如权利要求1-8任一项所述的船用配套设备智能集成能力水平分级评估方法实现。