一种基于多传感器融合的船舶电力监控系统及其方法

本发明涉及船舶电力监控，尤其涉及一种基于多传感器融合的船舶电力监控系统及其方法。

背景技术：

1、船舶电力系统是船舶运行的重要组成部分，其稳定性和可靠性对船舶的正常运行至关重要，船舶电力系统通常包括发电机、变压器、配电盘、电动机等设备，用于提供电力供应和驱动船舶各个系统的运行。然而，由于船舶电力系统的复杂性和高负荷运行环境，存在着一些潜在的问题和风险，如电流过载、电压波动、温度异常等。

2、传统上，船舶电力系统的监控主要依赖于人工巡检和手动记录。这种方法存在以下缺点：一是人工巡检需要耗费大量的时间和人力资源，且容易出现疏忽和错误；二是手动记录容易发生数据丢失或记录错误，难以进行及时的数据分析和故障诊断；三是人工巡检和手动记录无法实现对电力系统的实时监测和预警，无法及时采取措施避免潜在的故障和事故。

3、为了解决上述问题，已经提出了一些船舶电力监控系统的技术。这些技术主要包括使用传感器来实时监测电流、电压和温度等参数，并通过数据处理和分析来判断系统的运行状态和故障风险。

4、然而，现有技术在以下方面仍存在一些局限性；

5、一、传感器的精度和稳定性有限，无法满足精确监测的需求；

6、二、数据处理和分析的算法和模型有待改进，无法准确判断故障和异常情况；

7、三、显示和报警功能的用户界面和操作方式有待优化，不够直观和易用。

8、因此，本发明的船舶电力监控系统旨在提供一种高精度、实时监测船舶电力系统的解决方案，该系统采用了先进的传感器技术和数据处理算法，能够准确测量电流、电压和温度等参数，并通过实时分析和报警功能提供及时的监测和预警，同时，该系统还具备友好的用户界面和操作方式，方便操作人员直观了解电力系统的状态和趋势，以及采取必要的措施保证船舶的安全运行，将多传感器数据融合技术应用到船舶电力监控系统中，对提高数据采集准确性，数据分析处理效率等有着非常重要的意义。

技术实现思路

1、为此，本发明提供一种基于多传感器融合的船舶电力监控系统，用以解决上述背景中提到的问题。

2、本发明提供一种基于多传感器融合的船舶电力监控系统，包括电力数据采集单元、环境数据采集单元、图像数据采集单元、滤波处理单元、数据服务器、报警单元、客户端显示单元和储存模块；电力数据采集单元和环境数据采集单元与滤波处理单元相连，滤波处理单元和图像处理采集单元与数据服务器相连，数据服务器与报警单元和客户端显示单元相连；所述客户端显示单元与储存模块相连，电力数据采集单元包括电流传感器和电压传感器，所述环境数据采集单元包括温度传感器，所述图像数据采集单元包括图像传感器；

3、电力数据采集单元通过电流传感器和电压传感器采集测量电力系统中的电流和电压变化；并将其转化为电信号；

4、环境数据采集单元通过温度传感器测量温度的变化，并将其转化为电信号；

5、图像数据采集单元通过图像传感器捕捉船舶周围的图像，监测航道、检测障碍物进行环境监测；

6、滤波处理单元用于分析电力数据采集单元和环境数据采集单元采集的数据信号；

7、数据服务器接收来自滤波处理单元和图像数据采集单元的数据；

8、报警单元监测数据以识别可能的异常情况；客户端显示单元用户界面进行报警；

9、客户端显示单元用于提供用户界面，用户进行操作；

10、储存模块用于存储历史监测数据。

11、进一步地，包括以下步骤：

12、s1、安装电流传感器在船舶电力系统关键电路的电流路径上，测量电流的变化，并将其转化为电信号，将电信号传输到滤波处理单元；

13、s2、安装电压传感器在电力系统关键电路的电压节点上，测量电压的变化，并将其转化为电信号，将电信号传输到滤波处理单元；

14、s3、安装温度传感器在船舶电力系统的关键部件上，测量温度的变化，并将其转化为电信号，将电信号传输到滤波处理单元；

15、s4、安装图像传感器在船舶电力系统的关键位置上，监控设备运行环境，发送至数据服务器；

16、s5、滤波处理单元接收电流传感器、电压传感器和温度传感器采集到的电流、电压和温度数据，通过卡尔曼算法实现滤波，排除噪声和误差的影响；

17、s6、数据服务器接收来自滤波处理单元和图像数据采集单元的数据，随后进行校准和融合；

18、s7、将数据服务器中异常的数据传入报警单元，报警单元监在监测到异常情况时，通过声音、光信号或提醒信息向操作人员发出警报；

19、s8、报警单元和数据处理单元内的数据传入到客户端显示单元，提供用户界面；

20、s9、客户端显示单元将数据处理后生成的监测报告以可视化的方式展示给操作人员；

21、s10、数据存储用于存储历史监测数据，便于后续的数据分析和故障诊断进一步地，所述步骤s6中融合方法为：

22、第一步，将船舶电力系统的运行状态和设备运行环境的信息检测出来，并以向量形式表示过程，整合到数据层。

23、第二步，采用包括输入层和隐含层的神经网络，并选择径向基函数(rbf)作为特征层的融合器融合。

24、第三步，决策层输出决策。

25、进一步地，所述步骤s5中卡尔曼算法滤波运行步骤为：

26、步骤一：构建sigma点集{ξi}，计算所有相应sigma的权值wim和wic；

27、步骤二：根据k-1时刻的状态量xk-1和协方差pk-1，构建sigma点集{ξi,k-1}，以获得k时刻的统计量；

28、步骤三：通过比较预测的状态和实际测量值，计算卡尔曼增益k，用于调整预测的状态估计值xk和协方差估计值pk。

29、与现有技术相比，本发明发明的船舶电力监控系统通过采用多传感器融合技术，能够全面监测船舶电力系统的各项指标，并实时分析数据，以提前发现潜在问题，确保船舶电力系统的稳定运行，从而提高船舶电力系统的监测能力和运行效率，减少故障风险，提升船舶安全性和可靠性，通过采用多传感器融合技术，该系统能够全面监测船舶电力系统的各项指标，并实时分析数据，以提前发现潜在问题，确保船舶电力系统的稳定运行，本发明提高船舶电力系统的监测能力和运行效率，减少故障风险，提升船舶安全性和可靠性，通过对实时采集的数据进行处理和模型分析，系统能够判断出潜在的故障原因和风险，并向操作人员提供相应的诊断结果和建议，使操作人员可以更加准确地了解电力系统的问题，并采取适当的维修和保养措施，提高故障排除的效率和准确性；通过对历史数据的存储和分析，系统能够生成电力系统的状态报告和趋势图表，帮助操作人员了解电力系统的长期运行情况和性能变化趋势；通过直观的显示界面和简单易用的操作方式，操作人员可以轻松地获取电力系统的监测信息和报警通知，进行参数设定和故障诊断。同时，系统还可提供远程监控和操作的功能，使操作人员可以随时随地对船舶电力系统进行监控和管理，提高操作的灵活性和便捷性。