【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及船舶智能控制领域，特别涉及一种基于5g通信技术和人工智能的船舶远程控制系统及方法。
技术介绍
1、船舶的远程控制受限于传输距离和稳定性的要求，一直没有很大的发现，现有技术对于船舶的远程控制仍然存在如下不足：
2、数据获取不足：传统的船舶远程控制系统可能受限于数据获取的手段和范围，无法获取足够多的数据来全面了解船舶的运行状态。这可能导致远程操作员无法做出准确的决策或者预测船舶可能发生的问题。
3、数据质量不高：即使有限的数据获取，数据质量也可能不高，可能存在数据噪声、误差或者不准确的情况。这可能影响远程控制系统的性能和准确性，导致误判或者错误的操作。
4、数据处理能力不足：传统的数据处理技术可能无法处理大规模的数据量，也无法进行复杂的数据分析和挖掘。这可能导致无法充分利用数据中潜在的信息和价值，限制了远程控制系统的智能化水平和决策支持能力。
5、通信带宽有限：以前的通信技术，如4g lte，通常具有较低的带宽限制，可能无法满足大规模数据传输的需求。这可能导致数据传输速率慢、延迟高，影响远程控制系统的实时性和响应速度。
6、通信延迟较大：传统的通信技术可能存在较大的通信延迟，尤其是在远程船舶控制系统需要实时操作时，延迟会成为一个严重的问题，影响操作员的实时感知和响应能力。
7、因此，受限于上述不足，现有技术只能采用人工现场判断来进行船舶控制，根据船舶现场的环境由船长根据驾驶经验对船舶进行调整控制，这种方式需要人工现场控制，造成一个船舶至少需要一个船
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供基于5g通信技术和人工智能的船舶远程控制系统及方法，基于5g技术和人工智能的方式实现对船舶远程控制的要求，同时远程控制也能够满足用户对于船舶状态信息的了解获取，满足船长远程对船舶的可靠性控制的需求。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：基于5g通信技术和人工智能的船舶远程控制系统，所述控制系统包括传感器系统、数据处理单元、5g通信模块、远程控制中心、远程操控界面；所述传感器系统用于采集船舶的状态数据，其输出端连接至数据处理单元，所述数据处理单元接收传感器系统的数据并进行处理，所述数据处理单元经5g通信模块与远程控制中心连接，用于将数据处理单元的处理结果上传至远程控制中心，所述远程控制中心连接有远程操控界面，所述远程操控界面用于展示船舶的操控信息并录入远程操作员的操控指令；所述远程控制中心将操控指令经5g通信模块反馈至数据处理单元，由数据处理单元接入船舶动力系统以实现对船舶的控制。
3、所述传感器系统包括gps、惯性导航系统、摄像头、气象传感器、障碍物探测传感器，用于实时监测船舶的位置、速度、航向、环境条件信息。
4、所述数据处理单元用于根据传感器系统发来的船舶数据，基于人工智能算法对数据进行处理和挖掘，获取得到船舶控制的预测信息和船舶状态信息。
5、所述数据处理单元处理的数据包括静水力曲线、主机参数及轴带发电机参数、船模试验和船舶试航报告、船舶抗风浪等级、环境气象数据和船舶实时信息以及潜在碰撞和搁浅危险因子的计算和警报策略。
6、所述远程操控界面通过安全认证和加密的方式接入远程控制中心。
7、所述数据处理单元中集成预先训练的多层感知机神经网络对船舶的控制进行预测得到船舶的预测的航向和航速。
8、基于5g通信技术和人工智能的船舶远程控制系统的控制方法，所述控制方法包括：
9、(1)传感器系统实时监控采集船舶的状态参数数据；
10、(2)数据处理单元接收传感器的数据并进行处理后得到船舶控制的预测信息和船舶状态信息；
11、(3)采用5g通信模块将船舶控制的预测信息和船舶状态信息传递至远程控制中心并通过远程操作界面进行展示；
12、(4)远程船舶操作员获取远程操作界面的信息后，基于远程操作界面录入操作员的控制指令；
13、(5)远程控制中心将控制指令经5g通信模块发送至数据处理模块，并由数据处理模块将控制指令送入至船舶动力系统，由船舶动力系统执行控制指令来实现传播的行驶控制。
14、步骤(2)中船舶控制的预测信息是指数据处理单元基于传感器系统采集的数据预测得到的船舶的最佳控制参数。
15、步骤(2)中，在数据处理单元中集成预先训练神经网络模型mlp，基于神经网络模型mlp对输入的船舶传感器数据进行预测输出对应的最佳控制参数。
16、使用带有船舶传感器数据和对应的船舶控制参数的数据集对神经网络模型进行训练，使用反向传播算法和梯度下降法来优化神经网络参数，根据损失函数最小化的原则调整神经网络的权重和偏置，使得神经网络模型预测结果接近最佳船舶控制参数。
17、本专利技术的优点在于：实现了船舶的远程控制，提高了船舶的远程自动化，同时集成了人工智能算法可以对船舶的控制参数给出预测，提高了船舶控制的智能化程度，同时预测参数可以为操作员提供控制参考，同时也可以通过预估参数实现自动化控制，拓展了传播的自动化运行能力；传感器系统采集的各类数据可以被用户界面展示，方便远程查看；同时支持用于操控界面和远程控制中心之间的加密、认证连接，提高了数据交互的安全性和可靠性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于5G通信技术和人工智能的船舶远程控制系统，其特征在于：所述控制系统包括传感器系统、数据处理单元、5G通信模块、远程控制中心、远程操控界面；所述传感器系统用于采集船舶的状态数据，其输出端连接至数据处理单元，所述数据处理单元接收传感器系统的数据并进行处理，所述数据处理单元经5G通信模块与远程控制中心连接，用于将数据处理单元的处理结果上传至远程控制中心，所述远程控制中心连接有远程操控界面，所述远程操控界面用于展示船舶的操控信息并录入远程操作员的操控指令；所述远程控制中心将操控指令经5G通信模块反馈至数据处理单元，由数据处理单元接入船舶动力系统以实现对船舶的控制。
2.如权利要求1所述的基于5G通信技术和人工智能的船舶远程控制系统，其特征在于：所述传感器系统包括GPS、惯性导航系统、摄像头、气象传感器、障碍物探测传感器，用于实时监测船舶的位置、速度、航向、环境条件信息。
3.如权利要求1所述的基于5G通信技术和人工智能的船舶远程控制系统，其特征在于：所述数据处理单元用于根据传感器系统发来的船舶数据，基于人工智能算法对数据进行处理和挖掘，获取得到船舶控制的预
4.如权利要求3所述的基于5G通信技术和人工智能的船舶远程控制系统，其特征在于：所述数据处理单元处理的数据包括静水力曲线、主机参数及轴带发电机参数、船模试验和船舶试航报告、船舶抗风浪等级、环境气象数据和船舶实时信息以及潜在碰撞和搁浅危险因子的计算和警报策略。
5.如权利要求1-4任一所述的基于5G通信技术和人工智能的船舶远程控制系统，其特征在于：所述远程操控界面通过安全认证和加密的方式接入远程控制中心。
6.如权利要求1-4任一所述的基于5G通信技术和人工智能的船舶远程控制系统，其特征在于：所述数据处理单元中集成预先训练的多层感知机神经网络对船舶的控制进行预测得到船舶的预测的航向和航速。
7.如权利要求1-6任一所述的基于5G通信技术和人工智能的船舶远程控制系统的控制方法，其特征在于：所述控制方法包括：
8.如权利要求7所述的基于5G通信技术和人工智能的船舶远程控制方法，其特征在于：步骤(2)中船舶控制的预测信息是指数据处理单元基于传感器系统采集的数据预测得到的船舶的最佳控制参数。
9.如权利要求8所述的基于5G通信技术和人工智能的船舶远程控制方法，其特征在于：步骤(2)中，在数据处理单元中集成预先训练神经网络模型MLP，基于神经网络模型MLP对输入的船舶传感器数据进行预测输出对应的最佳控制参数。
10.如权利要求9所述的基于5G通信技术和人工智能的船舶远程控制方法，其特征在于：使用带有船舶传感器数据和对应的船舶控制参数的数据集对神经网络模型进行训练，使用反向传播算法和梯度下降法来优化神经网络参数，根据损失函数最小化的原则调整神经网络的权重和偏置，使得神经网络模型预测结果接近最佳船舶控制参数。
...【技术特征摘要】
1.基于5g通信技术和人工智能的船舶远程控制系统，其特征在于：所述控制系统包括传感器系统、数据处理单元、5g通信模块、远程控制中心、远程操控界面；所述传感器系统用于采集船舶的状态数据，其输出端连接至数据处理单元，所述数据处理单元接收传感器系统的数据并进行处理，所述数据处理单元经5g通信模块与远程控制中心连接，用于将数据处理单元的处理结果上传至远程控制中心，所述远程控制中心连接有远程操控界面，所述远程操控界面用于展示船舶的操控信息并录入远程操作员的操控指令；所述远程控制中心将操控指令经5g通信模块反馈至数据处理单元，由数据处理单元接入船舶动力系统以实现对船舶的控制。
2.如权利要求1所述的基于5g通信技术和人工智能的船舶远程控制系统，其特征在于：所述传感器系统包括gps、惯性导航系统、摄像头、气象传感器、障碍物探测传感器，用于实时监测船舶的位置、速度、航向、环境条件信息。
3.如权利要求1所述的基于5g通信技术和人工智能的船舶远程控制系统，其特征在于：所述数据处理单元用于根据传感器系统发来的船舶数据，基于人工智能算法对数据进行处理和挖掘，获取得到船舶控制的预测信息和船舶状态信息。
4.如权利要求3所述的基于5g通信技术和人工智能的船舶远程控制系统，其特征在于：所述数据处理单元处理的数据包括静水力曲线、主机参数及轴带发电机参数、船模试验和船舶试航报告、船舶抗风浪等级、环境气象数据和船舶实时信息以及潜在碰撞和搁...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨菲，
申请(专利权)人：三点水新能源科技安徽有限公司，
类型：发明
国别省市：
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