面向智能化的船舶机舱技术架构分析

摘要：本文旨在深入剖析面向智能化的船舶机舱技术架构，并探讨其各层次功能与关键技术。智能化船舶机舱技术架构通过集成先进的感知、网络、计算与应用技术，实现对船舶机舱环境全面监控与高效管理，不但提高了船舶运营效率，而且显著增强了航行安全性与可靠性。以下，本文将详细阐述其层次划分及关键技术分析，以期为相关领域的研究与实践提供参考。

关键词：智能化；船舶机舱技术；架构分析

引言

随着全球航运业的快速发展，船舶机舱智能化成为提升船舶运营效率、保障航行安全关键所在，本文旨在深入探讨面向智能化的船舶机舱技术架构，分析其核心层次与关键技术，以便为船舶智能化转型提供参考。面向智能化的船舶机舱技术架构通过集成先进信息技术、传感器技术和自动化控制手段，实现对船舶机舱全面监控与智能管理，显著增强船舶安全性与可靠性。

一、智能化船舶机舱技术架构层次

智能化船舶机舱的技术架构通常呈现为包含感知层、网络层、平台层和应用层四个核心层次，各层之间协同工作以实现机舱设备实时监控、智能分析及自主决策。

（一）感知层

感知层是智能化机舱的基础，负责采集机舱内各类设备包括温度、压力、振动、油液状态、排放参数等运行数据。感知层通过高精度传感器（如MEMS加速度计、红外热像仪、油质分析传感器）及嵌入式监测设备（如PLC、边缘计算节点）实现数据实时采集，结合信号处理技术（如FFT频谱分析、小波变换）进行初步特征提取，降低后续数据传输和处理负担。随着智能传感器技术发展，部分设备已具备本地计算能力，可在边缘端完成异常检测和简单决策。

（二）网络层

网络层负责感知层数据的可靠传输，需满足海上复杂环境下的低延迟、高带宽和抗干扰要求[1]。感知层通常采用异构网络架构，结合有线（如工业以太网、CAN总线）与无线（如5G、LoRa、卫星通信）技术来确保数据在不同场景下的稳定传输，同时通过协议标准化（如MQTT、OPCUA）及TSN（时间敏感网络）技术的应用解决多源设备通信兼容性问题。

（三）平台层

平台层是智能化机舱的“大脑”，负责数据的存储、处理和分析。平台层通常运用云计算与边缘计算协同架构：边缘节点负责实时数据处理（如异常告警），云端平台（比如基于Kubernetes的微服务架构）支撑大规模数据存储（像时序数据库InfluxDB、分布式存储HDFS）以及复杂模型计算（像数字孪生仿真、AI训练）。关键技术含流式计算（Apache Flink）、数字孪生建模（ANSYS TwinBuilder）、机器学习（LSTM故障预测、强化学习能效优化）等，且平台层需具备开放API能力，以对接船舶管理系统（如SOMS）、岸基监控中心，达成船岸一体化管理。

（四）应用层

应用层直接面向用户，提供可视化和智能化服务，涵盖远程监控、预测性维护、能效优化及应急决策四大核心功能[2]。例如通过三维可视化界面（如Unity3D、WebGL）实时展示机舱设备状态，结合AI算法生成维护建议（如轴承剩余寿命预测），或基于动态优化模型调整主机负荷，实现燃油效率提升（如响应IMOCII评级需求）。

二、面向智能化的船舶机舱技术架构关键技术分析

智能化船舶机舱的技术发展高度依赖包括多模态数据融合、边缘-云协同计算、能源管理优化和自主修复技术等多项核心技术的突破，这些技术共同推动机舱系统向更高效、可靠、自主的方向发展。

（一）多模态数据融合

多模态数据融合技术通过整合机舱内不同来源、不同类型的传感器数据（如振动信号、声学噪声、红外热成像、油液监测数据等），构建起更全面的设备健康状态评估模型。传统单一传感器监测易受环境干扰或数据局限性影响的情况，多模态融合可利用不同数据互补性[3]。显著提升故障诊断的准确性与鲁棒性，像采用CNN（卷积神经网络）处理红外图像数据、结合GNN（图神经网络）分析设备间拓扑关联。再通过注意力机制动态加权不同模态特征，就能精准识别早期故障如轴承磨损、缸套裂纹等。多模态数据融合技术还可实现异常根源追踪，比如通过声振信号关联分析定位柴油机爆震的根本原因，随着自监督学习（Self-Supervised Learning）的发展，多模态融合会减少对标注数据的依赖，进一步适应复杂多变的机舱环境。

（二）边缘-云协同计算

边缘-云协同计算是解决船舶机舱实时性要求与复杂AI算力需求矛盾的关键技术。通过在机舱边缘侧（如机载嵌入式设备）通过部署轻量化模型（如TinyML架构的量化神经网络、决策树模型）来实现低延迟的实时异常检测（比如油泵振动超限报警）；在云端（或船载服务器）则依靠运行大型深度学习模型（如Transformer时序预测）完成高精度故障诊断以及能效优化策略生成；在协同机制方面，边缘节点凭借过滤无效数据（如稳态工况下的冗余采样），仅上传关键特征或异常片段至云端的方式节省卫星通信带宽。其典型应用包含：基于联邦学习的船队模型共享（在保护数据隐私前提下优化全局模型），以及数字孪生的动态更新（即云端仿真结果下发至边缘端指导实时控制）。

（三）能源管理优化

船舶机舱的能源管理优化技术致力于降低碳排放并提升能源利用效率，其核心在于混合动力系统的动态调度。就像针对LNG-电池混合动力船舶，借助动态规划（DP）或深度强化学习（DRL）算法，综合考量主机效率曲线、电池SOC（State of Charge）、航行工况（如恶劣海况）等诸多因素来实时优化动力分配策略，进而实现减少燃油消耗。除此之外，该技术还能够与航路优化相结合，利用气象预报数据（如风浪、洋流）对主机负荷加以调整，达成全局能效最优的目标。在碳减排方面，通过加装碳捕集系统（CCUS）并集成至能源管理平台，以此来实时监测碳排放强度（CII），满足IMO 2030/2050环保法规要求。

（四）自主修复技术

依托数字孪生和自适应控制算法的自主修复技术让机舱系统拥有自诊断、自调整、自恢复能力，比如监测到主机燃烧效率下降时，基于数字孪生的仿真模型能快速推演出最优调整参数（像喷油正时、空燃比），并通过自适应PID控制器自动执行调节[4]；若检测到管路泄漏时，系统可自动关闭隔离阀并启动备用管路同时通知船员介入。其关键技术含故障模式与影响分析（FMEA）知识库的构建、在线学习控制（如模型预测控制MPC）以及冗余系统切换逻辑。当前自主修复面临着如多系统耦合失效这类复杂故障的决策挑战，不过随着因果推理（Causal Inference）和多智能体协同决策技术的发展，未来机舱有望达成更高层级的自主修复能力，像在无人干预下处理主机SCR系统尿素喷射故障。

结语

对实现船舶智能化的核心——智能化船舶机舱技术架构而论，其层次划分及关键技术的深入探究对推动船舶智能化转型意义重大，本文通过对该技术架构的层次与关键技术予以分析，从而为相关领域研究与实践提供了参考。未来，伴随技术持续进步以及应用实践的不断深入，智能化船舶机舱技术会给航运业发展注入新活力，促使航运业朝着更高效、更安全、更环保的方向前行。

参考文献

[1]杨逍.智能船舶机舱设备健康状态评估技术[J].张江科技评论，2024，（07）：153-155.

[2]杨万勇，甘辉兵，刘泰，等.基于增强现实的船舶机舱智能巡检技术研究[J].中国造船，2023，64（05）：171-184.

[3]蒋佳炜.船舶机舱设备的故障特征提取及诊断方法研究[D].上海海事大学，2022.

[4]汪天健.智能船舶机舱数据远程安全传输技术研究[D].大连海事大学，2023.