船舶冷却海水泵变频控制模式应用研究

现有的船舶中央冷却海水泵变频控制技术属于闭式控制系统,其操作总是滞后于系统的实际变化,给船舶冷却水系统带来负面影响。以热交换器原理为突破口,研发了两种带前端控制的海水泵控制模式,即直接计算的控制模式和基于数据库的控制模式。这两种优化的系统控制模式可以使海水冷却系统更"智能"。

船舶主海水冷却泵变频控制的设计应用

为解决大型商业运输船舶无限航区航行时海水冷却泵产能过剩的问题,对205 000 DWT散货船海水冷却泵进行变频控制,从而达到节约能源,提高经济效益的目的。

机舱风机与海水泵变频技术在船舶改装上的应用

文章主要针对大多数船舶能耗较高的现状,就机舱风机与海水泵变频技术在船舶改装上的应用进行了探讨,上述2种措施具有改装简单、占用空间小、回收成本低、回收时间短等优点,同时在新造船项目上也可广泛应用。

穿梭油轮变频控制海水冷却系统设计分析

以某型苏伊士穿梭油轮为例,通过研究穿梭油轮的工作特点,分析海水冷却系统使用变频控制的必要性。为降低穿梭油轮的能耗,结合穿梭油轮的工况特点,对海水冷却系统变频控制设计要点进行分析,以期为今后海水冷却系统的设计提供参考。

基于BiGRU的变频海水冷却系统状态参数预测

为解决传统统计学方法和机器学习法无法实现船舶变频海水冷却系统预期状态参数预测的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)的时序预测模型,采用数据归一化法处理高跨度数量级的特征数据,并结合敏感性分析法实现隐含层神经元的参数调优。以MATLAB Simulink仿真平台生成的变频海水冷却系统参数数据集作为特征样本数据进行训练,采用均方误差(Mean-Square Error,MSE)、校正决定系数(Adjusted Coefficient of Determination,Adjusted R;)评价指标评估模型预测性能,并建立循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和单向门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)模型进行对比,分析不同时序数据预测算法模型的鲁棒性。结果表明:基于参数调优的BiGRU模型对比RNN模型,MSE值至少降低73.13%,Adjusted R^(2)值至少提高6.44%;对比GRU模型,MSE值至少降低67.86%,Adjusted R;值至少提高3.35%。BiGRU模型相比GRU与RNN模型可更为准确地预测系统预期状态参数,拥有优良的预测精度与稳定性,可为船舶安全评估体系提供准确的数据支撑,对船舶变频海水冷却系统参数预测具有参考价值。