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    船舶航行防撞系統(tǒng)風(fēng)險識別方法研究

    2023-07-22 08:05:32賈立校何俊含
    艦船科學(xué)技術(shù) 2023年11期
    關(guān)鍵詞:防撞航行分值

    賈立校,何俊含

    (江蘇航運(yùn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 航海技術(shù)學(xué)院,江蘇 南通 226010)

    0 引 言

    海上交通量增長迅速,導(dǎo)致船舶航行碰撞事故發(fā)生概率直線上升[1],加劇了海事管理部門對船舶航行管理的難度。利用船舶航行防撞系統(tǒng),可明顯降低船舶航行碰撞風(fēng)險的發(fā)生概率。為進(jìn)一步提升船舶航行安全性,研究更加有效的船舶航行防撞系統(tǒng)風(fēng)險識別方法[2–3]。張文君等[4]通過等級全細(xì)建??蚣?,建立船舶航向風(fēng)險因素識別模型,獲取航行風(fēng)險影響因素,利用評級與管理思想,篩選船舶航行風(fēng)險影響因素,通過貝葉斯方法結(jié)合篩選后的影響因素,得到船舶航行風(fēng)險識別結(jié)果。該方法可有效識別船舶航行風(fēng)險,確保船舶航行安全。但該方法無法解決風(fēng)險識別信息的模糊性問題,影響風(fēng)險識別結(jié)果的客觀可靠性。朱清華等[5]通過系統(tǒng)方法確定船舶航行風(fēng)險影響因素體系,并計(jì)算各影響因素的權(quán)重,結(jié)合二維灰云模型,得到船舶航行風(fēng)險識別結(jié)果。該方法可為船舶航行風(fēng)險識別提供參考依據(jù)。但該方法在確定指標(biāo)權(quán)重時的主觀意識與隨意性均較強(qiáng),無法客觀呈現(xiàn)指標(biāo)真實(shí)信息的多少,影響船舶航行風(fēng)險識別效果。采用博弈論的組合賦權(quán)法,能夠平衡主觀權(quán)重和客觀權(quán)重,提升風(fēng)險識別效果。模糊綜合評價法在助理風(fēng)險識別信息模糊性上具備一定的優(yōu)勢,可提升風(fēng)險識別結(jié)果的客觀可靠性。為此,研究船舶航行防撞系統(tǒng)風(fēng)險識別方法,為提升船舶航行安全性提供參考依據(jù)。

    1 船舶航行防撞系統(tǒng)風(fēng)險識別方法

    以B/S 架構(gòu)為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)船舶航行防撞系統(tǒng),該系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

    圖1 船舶航行防撞系統(tǒng)Fig. 1 Collision avoidance system for ship navigation

    1)用戶管理模塊負(fù)責(zé)對船舶航行防撞系統(tǒng)進(jìn)行用戶注冊、登錄、權(quán)限管理,系統(tǒng)管理員可實(shí)時查看注冊用戶的信息,并對其展開功能授權(quán)與收回授權(quán)。用戶可通過用戶管理模塊,登錄船舶航行防撞系統(tǒng)。

    2)用戶登錄船舶航行防撞系統(tǒng)后,操作模塊利用相位激光測距算法,獲取船舶和障礙物間的距離;操作模塊還具備模擬航行、軌跡回放、記錄船舶詳細(xì)信息的功能[6]。

    3)風(fēng)險識別模塊依據(jù)操作模塊獲取的船舶相關(guān)信息,建立船舶航行碰撞風(fēng)險識別指標(biāo)體系;利用博弈論組合賦權(quán)法,計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重;通過模糊綜合評價法,結(jié)合指標(biāo)權(quán)重,得到船舶航行碰撞風(fēng)險識別結(jié)果,并以列表的形式呈現(xiàn)給用戶[7]。

    4)碰撞預(yù)警模塊依據(jù)風(fēng)險識別等級生成預(yù)警列表,并及時定位報警船舶,統(tǒng)計(jì)高危險區(qū)域,提升船舶航行安全性。

    5)顯示模塊以電子海圖的方式實(shí)時呈現(xiàn)各船舶的位置以及預(yù)警信息。

    1.1 船舶和障礙物間的測距算法

    操作模塊利用相位激光測距算法,獲取船舶和障礙物間的距離D。該算法的核心思想為:通過發(fā)射激光的調(diào)制波長 λ,求解該相位延時所占據(jù)的距離,即船舶和障礙物間的距離。激光往返時間t的計(jì)算公式為:

    式中: θ為激光接收和發(fā)射時刻的相位差;f為激光振蕩頻率。

    D的計(jì)算公式為:

    式中,c為激光傳播速度。

    θ的計(jì)算公式為:

    式中:N為整數(shù); Δθ 為 θ的變化量。

    1.2 船舶航行碰撞風(fēng)險識別指標(biāo)體系構(gòu)建

    風(fēng)險識別模塊依據(jù)操作模塊獲取的船舶航行相關(guān)信息,建立船舶航行碰撞風(fēng)險識別指標(biāo)體系,如圖2所示。船舶航行碰撞風(fēng)險識別指標(biāo)體系主要包含6 個方面,分別是地理因素、氣象因素、交通因素、船舶因素、操作人員因素與管理因素[8]。

    圖2 船舶航行碰撞風(fēng)險識別指標(biāo)體系Fig. 2 Identification index system of ship collision risk

    1.3 船舶航行碰撞風(fēng)險識別

    利用博弈論的組合賦權(quán)法,確定風(fēng)險識別指標(biāo)的權(quán)重。通過熵權(quán)法計(jì)算風(fēng)險識別指標(biāo)的客觀權(quán)重,公式如下:

    式中:n為風(fēng)險識別指標(biāo)數(shù)量;第j個指標(biāo)的客觀權(quán)重是wj;Hj為第j個 指標(biāo)的 熵。

    Hj的計(jì)算公式如下:

    式中,pj為 第j個指標(biāo)的離散概率。

    利用層次分析法,計(jì)算風(fēng)險識別指標(biāo)的主觀權(quán)重w′j,通過博弈論組合w′j與wj,公式如下:

    式中:zj為w′j與wj的 線性組合系數(shù);w*j為組合后的權(quán)重。

    通過歸一化處理zj,優(yōu)化zj,提升權(quán)重線性組合精度,公式如下:

    將式(7)代入式(6)便可獲取最終的風(fēng)險識別指標(biāo)權(quán)重w*。

    利用模糊綜合評價法,結(jié)合風(fēng)險識別指標(biāo)權(quán)重,完成船舶航行碰撞風(fēng)險識別,具體步驟如下:

    步驟1確定船舶航行碰撞風(fēng)險識別對象論域,令一級指標(biāo)為Ui,二級指標(biāo)為Uij。

    步驟2確定風(fēng)險識別等級論域V=(V1,V2,···,V5),分別代表高風(fēng)險、較高風(fēng)險、一般風(fēng)險、較低風(fēng)險、低風(fēng)險,風(fēng)險識別等級的分值區(qū)間如表1 所示。

    表1 風(fēng)險識別等級分值Tab. 1 Scores of risk identification grade

    步驟3利用博弈論計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重w*。

    步驟4構(gòu)造風(fēng)險識別指標(biāo)對各識別等級論域的模糊關(guān)系矩陣Ui內(nèi) 第j個 因 素Uij,對V內(nèi) 第k個等級Vk的隸屬度是rjk。

    步驟5標(biāo)準(zhǔn)化處理Sj,公式如下:

    步驟6建立模糊綜合評價模型,公式如下:

    式中,Qj為第j個指標(biāo)的風(fēng)險識別分值。

    2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    以某船為實(shí)驗(yàn)對象,所在航道長度為7.1 n mile,寬度為300 m,每年夏季多西南風(fēng),水域潮流基本為沿深水水道流動。利用本文方法為該船進(jìn)行船舶航行防撞系統(tǒng)風(fēng)險識別。以某天的船舶航行情況為例,天氣晴朗,風(fēng)力為5~6 級,最大流速為1.83 m/s,最大浪高為1.2 m,航道內(nèi)交通量為153,船寬為25 m。

    利用本文方法記錄船舶的詳細(xì)信息,本文方法記錄的部分信息如表2 所示??芍疚姆椒捎行в涗洿昂较虻脑敿?xì)信息,為后續(xù)船舶航行碰撞風(fēng)險識別提供數(shù)據(jù)支持。

    表2 部分船舶信息Tab. 2 Part of fishing boat information

    利用本文方法計(jì)算該船風(fēng)險識別指標(biāo)的權(quán)重與風(fēng)險識別分值,計(jì)算結(jié)果如表3 所示??芍?,本文方法可有效計(jì)算各風(fēng)險識別指標(biāo)的權(quán)重與分值,對比表1可知,該船的地理因素中各二級指標(biāo)的分值均屬于低風(fēng)險等級;氣象因素中僅有涌浪指標(biāo)的分值屬于低風(fēng)險,其余2 個二級指標(biāo)的分值均屬于較低風(fēng)險;交通因素中僅有時均船舶通量分值屬于低風(fēng)險,其余2 個二級指標(biāo)的分值均屬于較低風(fēng)險;船舶因素中各二級指標(biāo)的分值均屬于一般風(fēng)險;操作人員因素中僅有生理狀態(tài)分值屬于低風(fēng)險,其余3 個指標(biāo)分值均屬于較低風(fēng)險;管理因素中僅有海事監(jiān)管分值屬于較低風(fēng)險,其余4 個指標(biāo)分值均屬于低風(fēng)險。綜合分析可知,該船的航行碰撞風(fēng)險等級較低,僅需重點(diǎn)關(guān)注船舶因素對于航向碰撞風(fēng)險的影響,提升航行防撞效果。

    表3 風(fēng)險識別指標(biāo)權(quán)重與風(fēng)險識別分值計(jì)算結(jié)果Tab. 3 Calculation results of risk identification index weight and risk identification score

    本文方法可有效呈現(xiàn)船舶碰撞風(fēng)險預(yù)警信息,及時提醒工作人員船舶存在的潛在碰撞風(fēng)險,并加以規(guī)避,提升船舶航行防撞效果,確保船舶安全航行。

    3 結(jié) 語

    研究船舶航行防撞系統(tǒng)風(fēng)險識別方法,提升風(fēng)險識別效果,避免船舶間發(fā)生碰撞危險,提升船舶的自我保護(hù)能力與防撞能力。

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