[发明专利]基于CPS决策模块的船舶智能设备运维的协同决策方法

说明书

本发明公开了基于CPS决策模块的船舶智能设备运维的协同决策方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，设备端采集船舶设备状态数据，并明确所检测的数据在船舶实体设备所属的位置，对获取的数据进行信号处理、特征提取，使其形成有效的信息，将数据传输至船舶运维系统的数据库；步骤2，利用获取的有效数据建立针对赛博空间的分析模型和推演模型，充分地分析和模拟决策对象的活动与结果之间的关系；步骤3，根据决策要素的维度、是否线性、数据类型等因素，基于对象模型的层次，选择合适的优化算法模型，为决策对象制定优化目标，给定决策过程的限制条件。

技术领域

本发明涉及船舶行业的运行维护决策技术领域，具体是基于CPS决策模块 的船舶智能设备运维的协同决策方法。

背景技术

随着大数据、物联网等技术和概念的推动，船舶的智能化是船舶自动化、 信息化后的又一重要发展趋势；船舶的智能化伴随着船舶设备的复杂化、一体 化和精细化，传统的船舶设备维护管理方法已无法满足要求，传统的运维管理 方式效率低下且容易出错，增加了维护的成本，且可靠性不足。

智能制造是其重要主题，智能运维是其主要核心内容，而“物理-信息系统 (CPS)”是实现智能运维的重要载体；随着大量数据的获取和设备互联的实现， 设备状态数据将呈爆炸式的增长，而数据本身不会带来价值，要将其转化成信 息后才会对运行维护过程产生价值；随着网络通信技术(ICT)的不断发展，获 取数据早已不再是难题，然而人并不擅长处理多维数据之间的精确量化分析， 因此制约决策质量的是对数据进行精确的分析与对目标进行优化。

发明内容

为此，本发明提出基于CPS决策模块的船舶智能设备运维的协同决策方法 以解决上述背景技术中提出的问题。

基于CPS决策模块的船舶智能设备运维的协同决策方法，所述方法包括以 下步骤：

步骤1：设备端采集船舶设备状态数据，并明确所检测的数据在船舶实体设 备所属的位置，对获取的数据进行信号处理、特征提取，使其形成有效的信息， 将数据传输至船舶运维系统的数据库；

步骤2：利用获取的有效数据建立针对赛博空间的分析模型和推演模型，充 分地分析和模拟决策对象的活动与结果之间的关系；

步骤3：根据决策要素的维度、是否线性、数据类型等因素，基于对象模型 的层次，选择合适的优化算法模型，为决策对象制定优化目标，给定决策过程 的限制条件；

步骤4：针对多维决策优化目标问题，考虑多环节、多部门的决策活动、决 策因素、决策目标之间的影响，通过多维度与多尺度协同优化、多目标赋权方 案优选等手段给出当前决策下各个优化目标的结果指标，使系统能够快速和准 确地得出多要素、多维度的最优决策方案；

步骤5：提供决策结果的可视化信息，实现船舶设备实时运维的可视化动态 决策；

步骤5.1：平台为船舶维护人员提供可视化的最优维护决策方案；

步骤5.2：船舶人员可在平台上修改决策因素的权重，使其进行重新决策；

步骤5.3：再次提供最新的维护决策方案，实现实时动态决策。

进一步，作为优选，所述步骤2中分析模型和推演模型的建立方法为：针 对赛博空间中的个体空间、群体空间、活动空间及对应的知识推理空间，建立 有效的模型，尤其是以数据驱动为核心的CPS数据模型，为后继的决策计算做 基础，其中，

所述个体空间的建立需要利用数据驱动分析手段配合机理研究技术，研究 赛博空间中个体对象的映射规则，并形成按需按类的元模型群，建立各单元或 系统机理知识库；

所述群体空间的建立研究基于CPS技术的模型集成技术，在个体机理映射 的基础上，研究系统级的设备拓扑关系，建成面向群体对象的群体空间知识库；