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申请/专利权人：中远海运特种运输股份有限公司;上海交通大学;广州中远海运船舶技术工程有限公司

摘要：本发明提出了一种用于运输船舶的多传感器融合加速度预测方法及系统，方法包括:通过传感器组采集船舶的第一状态数据，基于有效性检测对状态数据进行预处理，获得第二状态数据；第二状态数据分别经过滤波处理、数据融合处理以及数值微分处理，输出采样点对应的第二线加速度、船舶角速度以及船舶角加速度；根据加速度计算公式和数据融合处理求解获得稳心处线加速度以及观测点加速度；将预测周期内的稳心处线加速度以及观测点处线加速度构建时序数据集，通过RNN网络模型处理时序数据集，输出船舶运动状态预测结果。本发明能够预测船舶运动状态，为船员了解船舶状态和进行决策提供参考和帮助。

主权项：1.一种用于运输船舶的多传感器融合加速度预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1:通过布置于船舶上的若干传感器组采集船舶各采样点的第一状态数据，所述状态数据包括第一线加速度、横摇角度、纵摇角度、艏摇角度、横荡角度、纵荡角度以及垂荡角度；S2：基于有效性检测对所述状态数据进行预处理，返回未通过检测的第一状态数据，获得通过检测后的第二状态数据；所述有效性检测包括：范围检测，用于根据预设基础数据范围对作为数据源的所述第一状态数据进行数据范围性检测，判断所述第一状态数据是否落入基础数据范围内；方差检测，用于根据预设方差数据范围对作为数据源的所述第一状态数据的方差进行方差数据范围性检测，判断所述第一状态数据的方差是否落入方差数据范围内；坏点检测，用于根据预设坏点数据范围对作为数据源的所述第一状态数据的坏点进行坏点数据范围性检测，判断所述第一状态数据的方差是否落入坏点数据范围内，所述坏点检测采用基于正态分布的西格玛准则进行判断；S3：将所述第二状态数据分别经过滤波处理、数据融合处理以及数值微分处理，输出采样点对应的第二线加速度、船舶角速度以及船舶角加速度；S4：根据加速度计算公式和数据融合处理将预设的观测点坐标、所述第二线加速度、船舶角速度以及船舶角加速度求解获得表示船舶线加速度的船舶稳心处线加速度以及观测点处线加速度；S5：将预测周期内的所述稳心处线加速度以及所述观测点处线加速度构建船舶运动状态的时序数据集，通过RNN网络模型处理所述时序数据集，输出船舶运动状态预测结果；所述通过RNN网络模型处理所述时序数据集，输出船舶运动状态预测结果，包括：S501：采集预测周期内的海浪时序数据，并将所述海浪时序数据添加到所述时序数据集中；S502：将所述时序数据集作为RNN网络模型的输入，输入层与中间层之间通过第一权重迭代，所述中间层与输出层之间通过第二权重迭代，以完成单一时刻对应的时序数据处理过程；S503：通过相邻时刻间前一时刻中间层与后一时刻中间层的第三权重进行迭代，依次完成时序数据集相邻时刻间的迭代处理，再经全连接层处理后获得预测结果；所述RNN网络模型的计算公式为：St＝fW·St-1+U·XtOt＝gV·St其中，t表示时序对应的单一时刻，t-1表示时序对应单一时刻的前一时刻，Xt表示单一时刻输入层对应的输入，St表示单一时刻中间层对应的值，Ot表示单一时刻输出层对应的输出的值，U表示单一时刻对应输入层到中间层的权重，V表示单一时刻对应中间层到输出层的权重，W表示单一时刻中间层到单一时刻的前一时刻中间层的权重。

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