隨著船舶智能技術(shù)的快速發(fā)展和應用,未來航運業(yè)的發(fā)展必然趨向于船舶的自主化。2017年在第98次海安會上國際海事組織提出了海事自主水面船的概念,次年在第99次海安會上,正式開始了對水面自主船舶的法規(guī)梳理工作,并給出自主船的初步定義以及自主船舶自主水平發(fā)展的幾個階段。但是自主貨物運輸船舶的研究處于起步階段,很多理論與模型都是一個概念及設想,在其設計與制造的初期,其航行風險問題較為突出。針對第等級自主貨物運輸船舶,開展自主貨物運輸船舶航行風險辨識與事故致因分析研究具有重要意義。本文采用文本挖掘、故障假設分析法風險、故障樹和模糊理論等方法,分別對自主航行貨物運輸船航行事故風險因素辨識、船舶自主航行事故風險建模與分析以及遠程控制模式下岸基控制中心人因失效建模與分析展開研究。主要研究內(nèi)容如下。自主貨物運輸船舶航行風險因素識別。在統(tǒng)計分析382起傳統(tǒng)船舶航行歷史事故數(shù)據(jù)的基礎上,利用文本挖掘提煉出傳統(tǒng)船舶航行事故風險因素,通過故障假設分析法對這些因素進行分析探討,識別出可能出現(xiàn)在自主貨物運輸船舶上的風險因素,然后通過專家經(jīng)驗以及文獻閱讀等途徑,分析未來自主貨物運輸船舶航行事故所面臨新的風險因素,實現(xiàn)... 

【文章來源】：武漢理工大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

遠程操控自主貨物運輸船舶避碰過程

5氏船級社認證的智能散貨船在上海海事會上正式發(fā)布[20]。同年12月份，中國船級社、武漢理工大學以及珠海市政府攜手云洲智能公司開展以小型自主貨物運輸船舶為目標的研究項目。該項目中的小型自主貨物運輸船舶名為“筋斗云”，如圖1-2所示，寓意“云”上航行，自主化航行。該船規(guī)劃500t級，船身長度50m，正在實體試驗場進行測試，預計2018年底下水，2019年率先在全球范圍內(nèi)實現(xiàn)商業(yè)運營，開啟全球無人航運之門。為保障自主貨物運輸船舶平穩(wěn)發(fā)展，中國船級社于2018年發(fā)布《自主貨物運輸船舶指南》，該指南涵蓋了自主貨物運輸船舶的定義、船舶系統(tǒng)功能要求、實現(xiàn)系統(tǒng)功能所需要的先進技術(shù)指標以及船舶的檢驗與試驗要求[21]。通訊船體圖像回傳數(shù)據(jù)通訊控制障礙物智能路徑識別規(guī)劃系統(tǒng)組合導航環(huán)境感知生成系統(tǒng)人機交互系統(tǒng)動力導航圖1-2“筋斗云”系統(tǒng)組成盡管自主貨物運輸船舶處于發(fā)展的初期，但是放眼國際，丹麥已啟動自主貨物運輸船舶研發(fā)項目，挪威開辟自主貨物運輸船舶試驗區(qū)，韓國開發(fā)了自主貨物運輸船舶通用技術(shù)平臺，荷蘭正研發(fā)利用“浮動自駕自主貨物運輸船舶”實現(xiàn)載人和貨運，可以說自主貨物運輸船舶的應用正在成為船舶工業(yè)的發(fā)展趨勢[22,23]�？偠灾殡S著自主貨物運輸船舶的關鍵技術(shù)的發(fā)展，世界各國對自主貨物運輸船舶發(fā)展的重視，有關自主貨物運輸船舶的核心技術(shù)也在一一被攻破，一艘可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)船舶的自主貨物運輸船舶將會得到實現(xiàn)，自主貨物運輸船舶時代指日可待。

44理模式。其中向前推理也可以說是一種預測推理，它是通過貝葉斯模型，順著貝葉斯網(wǎng)絡弧的方向，將新的解釋變量信息傳遞給響應變量，從而更新響應變量的概率；向后推理又稱為診斷推理，它是先確定響應變量所需要的期望值，然后將其置于貝葉斯網(wǎng)絡中，將該信息反向傳遞，從而確定解釋變量的值。貝葉斯網(wǎng)絡中含有n個節(jié)點時，通常用△={G(V,E),P}來表示，其中G(V,E)代表的是包含n個節(jié)點的無環(huán)有向圖G。貝葉斯網(wǎng)絡圖中的節(jié)點變量由集合V={V1，...，Vn}中的元素表示，貝葉斯弧E則代表了各個變量之間的因果關系，P代表的是貝葉斯網(wǎng)絡模型中節(jié)點的條件概率分布表（ConditionalProbabilityTables,CPTs）。假設一個具有n個參考值的事件θ={θ1，...，θn}，用貝葉斯網(wǎng)絡來分析它，在給定觀察值X={X1，...，Xn}，那么由公式（4-3）可以計算θ的后驗概率分布表。P(|,…,)=P(,…,|)()P(,…,)（4-3）圖4-2是貝葉斯網(wǎng)絡中事件A到事件B的一個范例。ABP(B|A)圖4-2貝葉斯網(wǎng)絡基本元素的圖形表示方法如上圖所示，貝葉斯網(wǎng)絡中節(jié)點A指向節(jié)點B，代表著節(jié)點A是節(jié)點B的父節(jié)點，A事件會影響B(tài)事件發(fā)生的概率，圖中箭頭代表有向無環(huán)圖中節(jié)點A指向節(jié)點B的有向弧，顯示了兩個事件之間的子父節(jié)點關系，而條件概率P（A|B）則表示事件A與事件B之間的依賴關系。需要注意的是，在構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡模型中，每個節(jié)點可以與其他節(jié)點建立子父節(jié)點關系，但是不能存在環(huán)形指向的模型，即貝葉斯網(wǎng)絡模型不能出現(xiàn)閉環(huán)。4.4岸基控制中心操作員行為過程分析本章在第3章的基礎上，即船舶自主駕駛模式下遇到緊急突發(fā)狀況自身無法

【參考文獻】：
期刊論文
[1]自主水面貨船研究現(xiàn)狀與展望[J]. 吳青,王樂,劉佳侖.  智能系統(tǒng)學報. 2019(01)
[2]自主運輸系統(tǒng)安全研究——ESREL 2018國際會議綜述[J]. 張鍇,張笛,范存龍,姚厚杰,張明陽.  交通信息與安全. 2018(05)
[3]基于模糊證據(jù)推理的內(nèi)河船舶航行安全狀態(tài)評價[J]. 張笛,姚厚杰,萬程鵬,梁崢,張明陽.  安全與環(huán)境學報. 2018(04)
[4]基于文本挖掘的內(nèi)河船舶碰撞事故致因因素分析與風險預測[J]. 吳伋,江福才,姚厚杰,黃明,馬全黨.  交通信息與安全. 2018(03)
[5]一種基于文本挖掘的鐵路基礎設施設備風險隱患識別模型[J]. 李擎,張秋艷,白磊.  鐵路計算機應用. 2018(02)
[6]跨海大橋船橋碰撞模糊Bow-tie風險評估方法[J]. 陳偉炯,盧憶寧,張善杰,謝啟苗,許循齊,郭錦春.  中國安全科學學報. 2018(01)
[7]面向智能航行的貨船“航行腦”概念設計[J]. 嚴新平,吳超,馬楓.  中國航海. 2017(04)
[8]無人駕駛船舶發(fā)展與航海教育對策[J]. 吳兆麟.  中國航海. 2017(04)
[9]“大智”輪的標志性意義[J]. 胥苗苗.  中國船檢. 2017(12)
[10]智能航運系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢[J]. 嚴新平,柳晨光.  智能系統(tǒng)學報. 2016(06)

博士論文
[1]船舶避碰過程中的人的可靠性分析[D]. 劉正江.大連海事大學 2004

碩士論文
[1]基于貝葉斯網(wǎng)絡的地鐵行車調(diào)度系統(tǒng)人因可靠性分析[D]. 吳丹.西南交通大學 2018
[2]基于貝葉斯網(wǎng)絡的內(nèi)河船舶碰撞致因分析[D]. 張磊.中北大學 2016
[3]基于貝葉斯網(wǎng)的船舶碰撞致因分析[D]. 孫俊君.大連海事大學 2013



本文編號：3327345