AIS远程故障诊断系统的设计与实现.pdf

第31卷第2 期2023 年6 月广州航海学院学报JOURNAL OF GUANGZHOU MARITIME UNIVERSITYVol.31No.2Jun.2023AIS远程故障诊断系统的设计与实现贾爱鹏，彭晓星,周剑敏，丁天明,刘柱”,刘贤!（1.浙江国际海运职业技术学院航海工程学院，浙江舟山316 0 2 1;2.浙江海洋大学船舶与海运学院，浙江舟山316 0 2 1）摘要：现代航运中，AIS对航行安全越来越重要.由于AIS必须持续工作，且关联设备多，因而容易出现故障.而传统故障诊断维修效率低,给业界带来困扰.本文针对AIS终端各种可能的故障进行分析，创建诊断专家知识库，设计一套AIS智能故障诊断专家系统.系统通过船员现场操作和专家远程指导合作，实现AIS故障维修，解决AIS故障带来的隐患问题.实践证明，该系统检测正确率和自适应性达到预期效果，对各种型号AIS故障诊断具有通用性.关键词：AIS;故障分析远程诊断；设计中图分类号：P756.1当前船舶电子设备呈现技术密集化、功能化趋势，AIS自动识别系统终端因其突出的作用,已经成为船舶的标准配置.实际航海需要AIS始终正常工作.研究表明：随着设备设计智能化程度的提高，设备维修技术含量不断提升，对维修人员的技术和知识水平要求越来越高，维修成本也呈现增长趋势.维修人员到现场实施维修作为常规维修方式，因合适的工程师难寻、实时性不强、维修后返工多、不能满足海上应急要求等弊端，越来越不适应现代设备维修要求.AIS故障是困扰海事部门、船公司、船员的典型问题，对船舶安全航行、海事监管、港口管理带来隐患，因此需要利用先进技术提供与AIS保障相适应的方案来解决.1AIS设备使用中存在问题目前AIS是船舶必备安全航行设备，可以说几乎所有船舶都在利用AIS设备显示探测目标的具体信息 .该设备是避免船舶避碰的关键设备,其文献标志码：A文章编号：10 0 9-8 52 6(2 0 2 3)0 2-0 0 34-0 3尺寸小、使用方便、操作可靠，受到船员及船东的欢迎.但是在海事监管时发现，船舶AIS出现故障现象层出不穷 2 .首先，AIS信号受沿海地形、建（构）筑物等因素干扰，部分水域AIS信号甚至无法覆盖 3,影响船舶正常航行.其次，AIS系统采用VHF天线进行信号传输，容易受到无线电干扰，降低信号传输的精度 4.此外，为了克服AIS作用距离有限问题,岸台通过卫星对船舶AIS信号监控，发现部分船载AIS设备报文异常，影响船舶航行安全 5.海上航行船舶的 AIS故障诊断维修相对封闭,受到人力、技术、地域、备件等因素限制，导致在航船舶故障诊断的时效性差,因此,为航行船舶建立远程故障诊断系统已经成为趋势所在.在网络技术飞速发展、Web技术成为信息传输主流模式的今天，将设备故障诊断技术与计算机网络技术及可视化AR技术相结合，同时借助船联网、卫星网络，采用云计算+智能硬件模式的远程智能船舶通信导航维修维护系统，具有可行性和优越性，收稿日期：2 0 2 2-10-12基金项目：舟山市科技局市级公益类科技项目（2 0 2 1C31036）第一作者简介：贾爱鹏（19 8 5一），男，本科，讲师，主要从事航海技术研究通信作者：彭晓星（19 7 2 一），男，硕士，教授，主要从事船舶通信导航研究，E-mail:第2 期2AIS典型故障部件分析根据浙江地区2 0 19 2 0 2 2 年主要通信导航维修公司AIS维修数据，对不同部件发生的故障比例进行统计，结果如表1所示.故障原因分析及维修方法：根据AIS设备故障故障主机更换主板占比18.68%贾爱鹏，等：AIS远程故障诊断系统的设计与实现表1AIS设备维修部件汇总主机天线（含电缆）显示器（含键盘）信号传感器电源3.30%5.49%35数据，分门别类总结出常见故障现象30 多种，通过分析产生故障的具体原因，提出相应故障的维修方法.分析表明，AIS设备出现的故障包含天线、显示器、关联设备、电源、主板芯片等部件.为不同部件发生的各种故障建立相应数据库，图1为故障维修诊断数据库（仅以其中的外接GPS信号故障为例）.外接设备26.37%21.78%16.48%7.69%AIS故障分类主机故障主机更换主板主机电源内置天线外接GPS定位故障显示器故障输人信号输出信号显示故障键盘故障关联设备故障罗经信号GPS信号无位置和时间有内置无外接用万用表或电脑软件检查读取AIS的GPS输人情况，确保GPS设备所显示的数据与AIS内部采集的数据完全一致，数据精度是否符合AIS性能标准引水员雷达海图VDR接口有外接无内置GPS天线故障图1AIS故障维修诊断数据库（以外接GPS输入信号故障为例)3AIS故障远程诊断推理流程的设计与实现根据上述AIS设备出现的不同故障构建数据库,设计故障诊断系统.故障诊断推理流程如图2所示.当AIS设备出现故障时，船员先利用自已的经验和知识解决问题，无法解决再通过诊断系统提供的虚拟现实故障模拟展示功能进行对比诊断.若出现的故障现象在诊断系统数据库中或与故障模拟效果一致，那么可以利用诊断系统得到解决办法；若诊断系统中没有包含该故障信息，则可以记录该故障现象，然后连接系统中的可视化电缆故障GPS芯片远程互动视频功能（基于增强虚拟现实AR的互动功能开发），并咨询相关专家进行人工诊断.专家确定维修方案，安排备件，在合适的港口供船后，指导船员进行修理，最终解决问题，同时将新的案例归类后补充到数据库,完善故障诊断系统.故障诊断系统工作过程如下：以船员无法自行解决的远程诊断为例,在航行中船舶通过卫星系统实现通信，船员使用手机或电脑的浏览器访问服务器，进入系统登录页面，直接选择故障类型，必要时可以选择某些特殊型号的AIS子菜单，根据故障现象选择具体对应项目，由系统进行诊断，同时将数据传送给web服务器远程备份，连接数据库之后进行访问，调取内部相关数据，web服务器将数据传回GPS信号处理36给用户端浏览器上所显示的弹窗中，对故障结果进行显示，供船员处理.AIS开机出现故障现象或代码船员解决登录故障诊断系统是是否与数据库故障处理故障现象一致否提供详细故障现象通过卫星或地面通信系统联系专家系统可视化远程互动视频功能完成维修图2 故障诊断推理流程在现有AIS故障诊断系统基础上,还可增配学习型故障诊断数据主题库处理模块，采用大数据采集与数据归集功能，在船员采用系统进行故障分析诊断后,采集故障现象及处置结果大数据，用于后期AIS的备件配备数量分析、故障预防、联系厂家设备改良、诊断系统完善提升等，最终实现不断改进AIS智能维护系统.学习型故障诊断数据处理模块流程如图3所示.远程智能船舶通信导航维修维护系统终端数据采集/归集故障诊断数据主题库图3学习型故障诊断数据处理模块流程广州航海学院学报4改进AIS数据处理性能技术的具体应用是自检结束或进人自学模式否是智能逻辑诊断模块第31卷由于船舶数量的增加及AIS 的普遍使用,目前船用AIS数据处理时容易出现堰塞湖效应，从而导致AIS主机信号处理速度明显下降，甚至出现死机状况,还有可能让岸基AIS数据出现异常,最终影响数据采集及航行安全事件的应对.针对AIS的故障分析发现，主机性能是决定AIS功能能否正常发挥结束的关键因素，当前AIS生产厂家必须解决的问题是对AIS数据进行智能优化处理,对于AIS接收的大数据处理方式进行改进.由于AIS数据都是经过数字化或压缩处理，按照规定格式对这些接收数据进行解码处理时智能优化升级，在主机统计和分析数据的基础上，可以从这些方面着手解决：通过算法处理屏蔽对本船航行安全无关的数据；对不同距离、速度的AIS数据在调用时选择性区别处理,交替排除故障使用不同功率进行数据收发处理，在船舶密集区域进行功率自动降低处理，对本船航行安全无影响船舶AIS数据处理间隔进行动态调整处理,对接收到的AIS数据按照统计规律进行选择性的简化处理（必要时可以主动读取全部信息），最终从根本上实现国内AIS设备性能的改进和提升.5结语AIS作为一种重要的助航设备,在实际使用中会出现各种问题，导致AIS设备的使用受到影响甚至出现故障.由于AIS的基本原理相同,不同型号的AIS终端都是由天线、主机和显示器等组成，且输人输出信号都是采用NMEA0183标准格式，故根据设备的故障原因和解决方法设计出通用的故障诊断系统.考虑到维修的时效性要求高，在航船舶不适合现场维修或因为疫情无法登船维修等情况下，船员现场配合，结合AI技术专家远程诊断，可以分析各种故障问题,并给出相应的解决对策,确保AIS正常工作.通过对AIS设备进行安全风险评价，可减少使用中出现不当操作的现象,加强对AIS设备的管理和故障查找，可以减少AIS设备发生故障的次数.当然,随着船舶航行安全保障需求不断提高，需要更多(下转第7 8 页）78广州航海学院学报第3 1卷Research on Comprehensive Behavior of Students Based on Campus Big DataCEHN Yan-quan,CHEN Lin-fa,LIU Xiao-hui,LI Si-kun,LEI Xue-sheng,FENG Bin,DENG Xiao-fang(1.School of Information and Communication Engineering,Guangzhou Maritime University,Guangzhou Guangdong510725,China;2.School of Navigation,Guangzhou Maritime University,Guangzhou Guangdong 510725,China)Abstract:There are a large number of students in universities,and they produced many complex and valuablebehavioral data.Now,in the era of big data,it is of great practical significance to make good use of big datatechnology,apply it to students curriculum learning,school activities and other issues,analyze and excavate frommulti-dimensional,multi-indicator and multi-angle,and establish a group-oriented and individual-orientedcomprehensive behavior portrait of students based on education big data.This paper applies the data analysis modelbased on the machine learning method to the students behavior data,studies the students comprehensive behavior,assists in the identification of poor students under the condition of the students consumption behavior analysisresults,speeds up the transformation of the management concept of traditional teaching,promotes the efficientmanagement of campus management,and finally achieves the purposes of students academic early warning,