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摘要：本发明公开了一种基于航行数据在线监测的内河船舶航速优化方法，获取船舶技术参数；实时获取船舶的航行状态信息；计算船舶当前排水量数据、螺旋桨的推力数据、船舶航行时的阻力数据、航行速度数据；监测多个航段的实际数据，构建关于船舶阻力、螺旋桨推力和水流速度的修正系数的线性方程组，进行各物理参数的修正；构建船舶航行时的油耗模型，在油耗模型的基础上，以降低目标航次的总油耗量以及总航行时间作为优化目标，结合NSGAⅡ遗传算法和TOPSIS决策算法进行动态航速优化。本发明可以对船舶航行状态进行及时修正以获得更加准确客观的船舶主机功率，从而提高船舶油耗的计算精度，进而实现更加合理有效地船速智能优化，提高船舶能耗利用率。

主权项：1.一种基于航行数据在线监测的内河船舶航速优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取船舶技术参数，包括船长、船宽、型深、设计吃水、方形系数、阻力性能曲线、螺旋桨直径、螺旋桨叶数、主机额定转速；S2：实时获取船舶的航行状态信息，包括船舶四角吃水变换信息和GPS监测的船舶位置信息；S3：根据获取到的船长、船宽、型深、设计吃水、方形系数计算得到船舶当前排水量数据；根据GPS监测得到的数据计算船舶的航行速度数据；根据螺旋桨直径、螺旋桨叶数、主机额定转速计算得到螺旋桨的推力数据；根据阻力性能曲线计算得到船舶航行时的阻力数据；通过监测多个航段的实际数据，构建关于船舶阻力、螺旋桨推力和水流速度的修正系数的线性方程组，通过求解线性方程组得到各修正系数，从而实现各物理参数的修正；物理参数的修正具体包括以下步骤：S3.1、假设船舶阻力、螺旋桨推力和水流速度的修正系数分别为w1、w2、w3，根据船舶阻力和螺旋桨推力的平衡关系得出以下公式： 式中：F表示船舶的阻力性能曲线函数，FV船表示航行阻力，w为伴流分数，t为推力减额，V水为水流速度，V船为船舶在静水中的航速，n为螺旋桨转速，D为螺旋桨直径，ρ为航行区域水的密度，KT为螺旋桨的推力系数；S3.2、结合上述关系式，截取航线中多个航段的水流速度、船舶对地航速、螺旋桨转速、螺旋桨直径、水的密度、螺旋桨的推力系数即可构成如下方程组： 式中：i表示第i个航段；S3.3、通过迭代法对上述方程组进行求解后，获得对应的修正系数w1、w2、w3，进而得到修正后的船舶航行过程中的船舶阻力、螺旋桨推力和水流速度；S4：构建船舶航行时的油耗模型，在油耗模型的基础上，以降低目标航次的总油耗量以及总航行时间作为优化目标，结合NSGAⅡ遗传算法和TOPSIS决策算法进行动态航速优化算法设计，实现内河船舶的航速优化；构建的船舶航行时的油耗模型，其基本计算公式为： Qi＝qi·ti式中，qi、Pei、gei分别为船舶在第i个航段中单位时间油耗、主机功率、油耗率，其中，油耗率gei通过查询主机厂家给出的主机能耗表确定；ρoil为重油密度，Qi为船舶在第i个航段中的油耗，ti为船舶在第i个航段中的航行时间；船舶在第i个航段中前进的有效功率PRi通过下式计算： 则，船舶在第i个航段中的主机功率Pei为： 式中，ηs为机械效率，ηr为螺旋桨相对旋转效率，ηo为螺旋桨敞水系数，ηh为船身效率；动态航速优化流程如下：第一步：设置目标航次的航行期限Tlimit；第二步：根据航行期限Tlimit将目标航次划分为N个子航段，建立具有N个决策变量的多目标航速优化模型；根据TOPSIS决策算法设置多目标航速优化模型最小油耗目标和最短航行时间目标的权重；多目标航速优化模型的具体建立过程如下：目标函数:1最小油耗量目标函数： 式中：Oil表示目标航次总油耗量；qi表示船舶在航段i航行时的单位时间油耗；ti表示船舶在航段i航行的时间；2最小航行时间目标函数： 式中：Time表示目标航次总航行时间；约束条件：1各航段航行时间ti： 式中，Si表示航段i的航行里程，Vsi表示航段i的船舶航行速度；2航行总时间不超过最大时间限制： 3主机转速不超过转速限制：nmin≤ni≤nmax式中，ni为航段i的螺旋桨转速，nmin、nmax分别为螺旋桨的最小、最大转速限制；4航速不超过航速限制：Vsmin≤Vsi≤Vsmax式中，Vsi为航段i的船舶航行速度，Vsmin、Vsmax分别为船舶的最小、最大安全航速限制；第三步：设置NSGAⅡ遗传算法第一代种群中个体数量以及终止算法的进化代数，利用NSGAⅡ遗传算法求解该多目标航速优化模型，得到Pareto最优解集；第四步：通过TOPSIS决策算法计算Pareto最优解集各解的相对贴近度d；选择最小的d值所对应的解作为最佳折中解，即最佳航速方案；第五步：输出最佳航速方案。

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百度查询： 武汉理工大学 南宁市港航发展中心 基于航行数据在线监测的内河船舶航速优化方法及系统