基于安全返港的实船验证系统技术方案

本发明专利技术公开了基于安全返港的实船验证系统，涉及客船航行安全技术领域，先对故障信息集合进行处理得到其特征值，然后将特征值对应代入齐次线性方程组，得到对应特征值的基础解系，之后根据其特征值的基础解系得到故障场景的特征向量，将特征向量作为对应故障场景的特征标签，将故障场景信息通过系统进行整理，减少遗漏信息的过程发生，然后通过故障场景匹配模块将对应的输入的关键词整理成集合的形式，采用公式将输入的关键词与故障场景的特征标签进行计算，得到对应的匹配的相似值，选取相似值趋近于1的对应的故障场景作为最适匹配对象，避免手动挑选代表性验证案例时的繁冗过程，提高匹配的精确性和工作效率。提高匹配的精确性和工作效率。提高匹配的精确性和工作效率。

【技术实现步骤摘要】
基于安全返港的实船验证系统


[0001]本专利技术属于客船航行安全
，具体是基于安全返港的实船验证系统。

技术介绍

[0002]随着客船尺度和乘客人数不断增加，大型客船的安全问题日益突出，一旦在海上发生事故，往往会造成重大人员伤亡和财产损失，安全返港就是当客船发生在事故界限范围内的火灾或进水事故时，能依靠自身的动力到达最近的安全港口。
[0003]当在理论模型上符合安全返港要求的船舶建造完成，需要在实船上模拟船舶遭遇任何可预测事故后是否能在规定时限内恢复运行真正实现安全返港，船舶会在数百个系统上建立模型并会基于近百种的事故场景进行评估计算，而这些方法通过人逐一计算对比在各种事故场景下的结果，挑选具有代表性的验证案例，而且大纲的全部内容都要手动填写，这个过程不仅工作量巨大，而且容易顾此失彼，出现遗漏错误的情况。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了基于安全返港的实船验证系统，用于解决上述所提出的技术问题。
[0005]为实现上述目的，根据本专利技术的第一方面的实施例提出基于安全返港的实船验证系统，包括：
[0006]仿真场景搭建模块，用于根据目标航船的基本信息，先对目标航船进行建模，目标航船指使用本系统的船舶，基本信息包括目标航船上系统数量、船舶空间分布、船舶载重量以及船舶上基本物资，同时仿真场景搭建模块对船舶故障场景进行收集并对故障场景进行系统模型搭建，先选取一个故障场景，对这个故障场景中的信息进行整理成集合的形式，之后先对故障信息集合进行处理得到其特征值，然后将特征值对应代入齐次线性方程组，得到对应特征值的基础解系，之后根据其特征值的基础解系得到故障场景的特征向量，将特征向量作为对应故障场景的特征标签，之后仿真场景搭建模块将所搭建的船舶模型与故障场景信息以及故障场景的特征标签传输至故障场景匹配模块；
[0007]故障场景匹配模块，用于根据故障场景的特征标签，同时将用户所输入的关键词的信息整理成集合，采用公式对故障场景的特征标签与关键词信息集合之间的相似度进行计算，选取相似值趋近于1的对应的故障场景，并将作为最适匹配对象，之后对其故障后资源进行评估，生成可验证的恢复方案，并传输至场景验证模块；
[0008]场景验证模块用于根据恢复方案，对目标航船的故障场景的安全返港的过程进行验证。
[0009]作为本专利技术的进一步方案，故障场景的特征标签的具体算法为：
[0010]S01：先将每个故障场景中故障信息标记Gi，i＝1，2，
…
，故障信息包括故障位置、故障系统损坏量、船上载重量和船上载人量等，同时将故障信息整理成故障信息集合G＝{G1，G2，G3，......，Gi}
[0011]S02：之后先将特征设置成未知数，将特征值乘以单位向量同时减去故障信息集合，并令其差值等于零，得到故障信息集合的特征值λ；
[0012]S03：分别选取特征值λ，对应代入齐次线性方程组|λI
‑
G|X＝0，得到对应特征值的基础解系，其中I为单位向量，之后根据其基础解系分别得到对应的故障场景的特征向量αK，其中K为齐次线性方程组的解，α为预设系数。
[0013]作为本专利技术的进一步方案，对故障场景的特征标签与关键词信息集合之间的相似度进行计算的方法为：
[0014]S11：首先根据用户所输入的关键词，将用户所输入的关键词标记为关键词集合J，J＝{J1，J2，J3，...，Ji}，Ji表示不同的关键词信息，其中当关键词输入数量不满足i时，将缺少的数量选用0进行输入，将关键词集合输入并进行检索，得到多条对应的故障场景的匹配结果；
[0015]S12：之后采用公式对将关键词集合与对应的故障场景的特征标签之间的相似值cos(G，J)进行计算，其中征标签之间的相似值cos(G，J)进行计算，其中
[0016]当cos(G，J)的值趋近于1时，表示两个向量集合之间的相似度越接近，当cos的值趋近于0时，表示两个向量之间相互独立，当cos的值趋近于
‑
1时，表示两个向量之间完全相反；
[0017]S13：选取与所输入的关键词的向量中相似值cos(G，J)最接近1的故障场景的特征标签，同时将故障场景的特征标签所对应的故障场景作为最适匹配对象，之后对这个故障场景进行现存资源评估，并生成可验证的恢复方案，现存的资源包括系统负载能力，船上所剩的物资、船上负载重量和船上所载人员数量。
[0018]作为本专利技术的进一步方案，所述目标航船的基本信息通过船舶信息采集模块进行获取，并传输至仿真场景搭建模块。
[0019]作为本专利技术的进一步方案，对目标航船的故障场景的安全返港的过程进行验证的方法为：
[0020]S21：首先将可恢复的验证方案拆分为若干个步骤，将每个步骤之间采用节点进行相互关联；
[0021]S22：当故障发生时，先根据可恢复的验证方案步骤对故障信息进行对应处理，同时在处理的过程中对实际恢复过程进行记录；
[0022]将可恢复的验证方案步骤与实际恢复的方案步骤之间的偏差值进行计算得到差异值较大的节点，同时将差异值较大的节点标记为异常节点；
[0023]S23：之后将场景验证模块将异常节点信息传输至方案整改模块。
[0024]作为本专利技术的进一步方案，方案整改模块用于根据验证信息对原先的方案中参数
的差异根据实际情况进行修改，同时方案整改模块将修改后的验证方案再次进行验证并进行存储。
[0025]根据权利要求1所述的基于安全返港的实船验证系统，其特征在于，所述故障场景匹配模块与外界终端设备进行连接，外界终端设备用于对故障信息的关键词进行输入，之后通过故障场景匹配模块对关键词进行检索和匹配。
[0026]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：通过仿真场景搭建模块先对目标航船的模型进行搭建，同时船舶模型搭建模块对船舶故障场景信息进行收集，对这个故障场景中的信息进行整理成集合的形式，之后先对故障信息集合进行处理得到其特征值，然后将特征值对应代入齐次线性方程组，得到对应特征值的基础解系，之后根据其特征值的基础解系得到故障场景的特征向量，将特征向量作为对应故障场景的特征标签，将故障场景信息通过系统进行整理，减少遗漏的过程发生；
[0027]然后通过故障场景匹配模块将对应的输入的关键词整理成集合的形式，采用公式将输入的关键词与故障场景的特征标签进行计算，得到对应的匹配的相似值，选取相似值趋近于1的对应的故障场景作为最适匹配对象，避免手动挑选代表性验证案例时的繁冗过程，提高匹配的精确性和工作效率。
附图说明
[0028]图1为本专利技术系统框架原理图。
具体实施方式
[0029]下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于安全返港的实船验证系统，其特征在于，包括：仿真场景搭建模块，用于根据目标航船的基本信息，先对目标航船进行建模，目标航船指使用本系统的船舶，基本信息包括目标航船上系统数量、船舶空间分布、船舶载重量以及船舶上基本物资，同时仿真场景搭建模块对船舶故障场景进行收集并对故障场景进行系统模型搭建，先选取一个故障场景，对这个故障场景中的信息进行整理成集合的形式，之后先对故障信息集合进行处理得到其特征值，然后将特征值对应代入齐次线性方程组，得到对应特征值的基础解系，之后根据其特征值的基础解系得到故障场景的特征向量，将特征向量作为对应故障场景的特征标签，之后仿真场景搭建模块将所搭建的船舶模型与故障场景信息以及故障场景的特征标签传输至故障场景匹配模块；故障场景匹配模块，用于根据故障场景的特征标签，同时将用户所输入的关键词的信息整理成集合，采用公式对故障场景的特征标签与关键词信息集合之间的相似度进行计算，选取相似值趋近于1的对应的故障场景，并将作为最适匹配对象，之后对其故障后资源进行评估，生成可验证的恢复方案，并传输至场景验证模块；场景验证模块用于根据恢复方案，对目标航船的故障场景的安全返港的过程进行验证。2.根据权利要求1所述的基于安全返港的实船验证系统，其特征在于，故障场景的特征标签的具体算法为：S01：先将每个故障场景中故障信息标记Gi，i＝1，2，
…
，故障信息包括故障位置、故障系统损坏量、船上载重量和船上载人量等，同时将故障信息整理成故障信息集合G＝{G1，G2，G3，......，Gi}；S02：之后先将特征设置成未知数，将特征值乘以单位向量同时减去故障信息集合，并令其差值等于零，得到故障信息集合的特征值λ；S03：分别选取特征值λ，对应代入齐次线性方程组|λI
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G|X＝0，得到对应特征值的基础解系，其中I为单位向量，之后根据其基础解系分别得到对应的故障场景的特征向量αK，其中K为齐次线性方程组的解，α为预设系数。3.根据权利要求1所述的基于安全返港的实船验证系统，其特征在于，对故障场景的特征标签与关键词信息集合之间的相似度进行计算的方法为：S11：首先根据用户所输入的关键词，将用户所...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾雅娟，李巧彦，谢大明，伊亭，徐俊路，
申请(专利权)人：中国船级社上海规范研究所，
类型：发明
国别省市：