基于PCA分析法的船舶主机能效评价.pdf

第31卷第2 期2023 年6 月广州航海学院学报JOURNAL OF GUANGZHOU MARITIME UNIVERSITYVol.31No.2Jun.2023基于PCA分析法的船舶主机能效评价郑齐清,陈佳鑫,杨何伍2（1.泉州师范学院交通与航海学院，福建泉州36 2 0 0 0;2.广州海洋地质调查局船运中心，广东广州511458）摘要：为了对船舶主机运行状态进行监测、评价并提高其工作效率，提出了基于主成分分析主机能效数据法，建立了主机能效数据综合评价指标模型.根据主成分分析法的基本原理对某船主机的实际运行状态进行综合评价，利用主成分得分的大小来量化各因素的影响.结果表明：通过主成分分析方法将主机能效数据特征量进行降维得到3个主成分，消除了主观因素对评价的影响，得到综合评价指标，且模型的可信度达到9 6%以上.该方法可以全面反映主机运行的整体状态，可对主机进行工况评价和监测.关键词：主成分分析；能效；船舶主机中图分类号：U664.121.1航运业不仅是国民经济发展的基础产业，而且是国家经济的命脉.随着船舶数量不断增加且船舶大型化发展，航运业的温室气体排放量大幅增加，大气污染防治的压力不断增大 .在海上环境保护委员会第7 0 届会议上，国际海事组织通过了船舶温室气体减排的战略路线图.到2 0 2 5年，船舶运输造成的CO,排放量与2 0 14年12 月31日前相比将减少30%,也就是船舶能效设计指数将在Phase0基线的基础上降低30%2 .当前，技术成熟且富有成效地降低EEDI（船舶能效设计指数）的方法很少，降速航行已成为很多新造船满足现阶段EEDI要求的一种行之有效的方式 3.但是降速航行是让主机处于低负荷，在这种状态下会使燃烧质量变差，排气阀和锅炉容易产生积碳，且会导致废弃锅炉蒸汽压力降低.因此，本文主要对船舶主机的能耗数据进行研究分析，以评估主机工况，为采取节能减排措施提供科学依据.对船舶主机能效数据进行合理的综合评价是机组节约能源、减少CO,排放、运行优化的基础.张林平等对原始数据进行Min一Max标准化,提出一文献标志码：A舶能效状态的油耗基准模型 5.王守鹏等将利用主成分分析法提取出的主成分作为新的数据矩阵进行聚类分类，避免了经典聚类定性选择聚类变量的主观性 6 1主成分分析原理1.1三主成分分析法的定义传统的主成分分析是一种常用的多元统计分析方法 7 ,其基本原理是用一组新的综合指标代替原来具有一定线性相关性的多个指标，使这些新的综合指标尽可能反映原指标的信息，且彼此间互不相关 8 文章编号：10 0 9-8 52 6(2 0 2 3)0 2-0 0 41-0 6种聚类算法（GSA一FCM）4,该算法是遗传模拟退火算法优化后的模糊C均值聚类算法和改进后的主成分分析法的结合.陈伟南将主成分分析法与BP神经网络结合，对船舶主机能效状态评估进行了研究，建立了船舶主机油耗基准模型，通过验证后得到模型的准确率为9 8.47%，可以作为评定未来船收稿日期：2 0 2 3-0 3-13基金项目：福建省中青年教师教育科研项目（JAT220279）；福建省海洋经济发展补助资金项目（FJHJF-L-2020-5）第一作者简介：郑齐清（19 8 5一），男，讲师，硕士，主要从事现代轮机工程研究421.2建立主成分分析的模型1)原始数据矩阵(x1112X2122X=：(ml其中,x;为第i个样本的第j个指标的观测值,i=1,2.n;j=1,2.-p.2)原始标准化处理计算标准化矩阵Z：(x;-x,)=(i=1,2.n;j=1,2.p)-Z1(g-x,)(3)得标准化矩阵：211Z=：LzmlZnnp3)建立协方差矩阵R对标准化矩阵Z求相关系数矩阵R=（r，）i x iT11T1pR=(rij：,(i=1,2.n;j=1,2.p)二Tnl4)计算协方差矩阵的特征值、方差贡献率和累积贡献率特征值解相关系数矩阵R的特征方程IR-,II=0.,R-,I=0,得p个特征值 2 方差贡献率和累积贡献率第n个主成分y（n=1,2,3，P)的方差贡献率为式中,表示第n个主成分y（n m)在原始指标总方差Z入；中的占比.因此得出前m个主成分y1,y2，y m的累积方差贡献率为(7)m5）主成分方程当前m个主成分的累计方差贡献率m达到一广州航海学院学报定的要求,mP且累积贡献率（m）8 5%,说明前m个主成分能比较完全地反映原始数据信息，从1P而确定主成分个数.2Pyi=+122+.+uip*,(1)：Z1PTnp入第31卷y2=21X,+22x2+.+2pp(8).y,=p1x1+p2x2+.+2pxp6)综合评价函数的构造F=iyi+2y2+.+mym入(2)2PCA主成分分析的应用目前，主成分分析被广泛应用在特征提取、评价排序、图像处理、图像分类、模式识别、图像压缩(4)等方面 9 .下面将综述PCA的主要应用范例.1)特征提取.PCA方法用来提取特征值效果较好，该方法主要提取样本的特征元素，同时达到降维的目的，简化了复杂的模型.利用主成分分析进行特征提取已成为该领域的研究热点之一.现在，很多基于PCA的特征提取方法仅提取了事物的某些特征,根据提取的特征对事物进行检索和分类,则是要(5)深人研究的内容.2)评价排序.人们总是对事物进行评价和重新排列,但事物本身往往是由多维数据组成的,而且多维数据之间又存在着某种内在的联系.使用 PCA处理数据可以消除事物之间的相关性，减少工作量.现在，主成分的评价方法广泛地应用于各个领域，比如机器质量评价、性能评估、经济发展评价、道路交通情况评价、投资风险评价等.这些方法中，PCA都被用于降低维数并消除了主观因素对评价(6)的影响.3)图像处理.PCA在图像边缘检测、图像融合等方面被广泛应用.文献 10 中提出一种基于多专家的PCA边缘检测模型，该方法将一个边缘检测法视为一位专家，首先采用Sobel算子、Canny算子等5种算子建立统计模型，然后利用PCA方法对5位专家的检测结果进行分析，最后，利用所提出的多专家检测模型和检测信息进行融合，得到综合检测结果.实验结果表明，该方法能获得较好的边缘检测结果.文献 11 中提出一种基于PCA和总方差模型的图像融合框架，首先用PCA对源图像进行处(9)(10)第2 期理，根据提取的前几个主成分重建图像，再经下采样过程得到近似图像，然后通过上采样得到细节图像,最后将近似图像和各个细节图像累加，完成图像重构,将该框架纳入总方差模型后形成一种新的框架.实验结果表明，该方法不仅能取得良好的融合效果，还能对全色图像和多光谱图像进行降噪，而且能够保持全色图像和多光谱图像的光谱信息和空间信息.由于PCA具有降维的特性,而图像本身又是多维数据,因此,PCA在图像处理领域有着十分广泛的应用.鉴于PCA本身的局限性,在这些应用中有必要将PCA与其他方法相结合.片段转速(r/min)180.0279.2379.42768.02868.0由表1可知，转速、轴功率、风速、水流速度、海浪等级、对水航速及对地航速是影响主机油耗的主要数据，可由这7 个重要指标建立矩阵，表2标准化后数据片段转速11.596 321.434 731.475 1郑齐清，等：基于PCA分析法的船舶主机能效评价表1部分片段主机能效数据轴功率风速水流速度海浪等级对水航速对地航速(kw)(kn)7 12646 940571033495145 1603轴功率1.398 71.201 61.374 3434)图像压缩.PCA在图像压缩方面应用也很广泛.假设有2 0 幅图像，使用PCA方法处理该图像集，将得到2 0 个特征向量，提取其中15个主成分，使用这15个特征向量进行图像复原变换，就得到一个只有15维的数据.数据维数从原来的2 0 降到了15,图像压缩了1/4.该方法是一种有损压缩，但保持了原始图像中最重要的信息，是一种非常重要且有效的方法 12 .3主成分数据分析3.1原始数据矩阵(kn)（级）1.930.943.612.93.0风速0.051 51.494 7-1.391 6油耗率(kn)(kn)12.314.212.012.911.815.439.519.33.2数据标准化、建立协方差矩阵利用编程软件将原始数据矩阵进行标准化，结果详见表2.水流速度海浪等级-0.917 70.147 2-2.020 51.177 60.957 1-1.913 7(g/kw h)180.091 683 0180.115 273 8180.088 225 612.4180.098 296 612.3172.884 366 9对水航速对地航速1.831 61.387 81.604 70.252 61.453 42.435 72728用标准化后的数据计算样本的协方差矩阵R：1.000 00.140 30.992 51.000 00.140 30.141 0R=-0.279 10.083 90.920 80.842 0-0.827 4-0.827 4-0.906 6-0.68510.992 5-0.259 00.081 50.901 70.835 90.051 5-1.391 60.141 01.000 0-0.263 40.873 40.136 6-0.524 9-0.050 80.185 80.185 10.295 4-0.279 10.083 9-0.259 00.081 5-0.263 40.873 41.000 0-0.184 0-0.184 01.000 00.043 7-0.095 20.147 2-1.913 70.920 80.901 70.136 6-0.524 90.043 71.000 00.738 8-0.286 4-0.437 70.842 070.835 9-0.050 80.185 8-0.095 20.738 81.000 00.184 0-0.271 32.047443.3计算特征值和贡献率主成分及其对应的特征值和贡献率如表3所示.表3主成分及其对应的特征值和贡献率主成分特征值13.74922.04731.77540.22950.11660.07970.0053.4确定主成分个数图1为总方差解释图，从中可以看出7 个主成分的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率之间的差异和变化.特征值和方差贡献率代表了该主成分所代表的7 个船舶参数信息量.特征值和方差贡献率越大，则这个主成分保留的原始信息越多.特征值的数值按照从大到小排列，如图1所示,PC,PC。中特征值的数据越来越少.表3中累计贡献率含义为前n个主成分所能包含的原始信息的总和.一般来说，累计贡献率8 5%的主成分即可作为新的参数，并代表原始数据的大部分信息 13.特征值贡献率累积贡献率100908070605046.8646.86403020103.74901能耗指标转速(r/min)轴功率风速水流速度海浪等级对水航速对地航速广州航海学院学报图2 为7 个主成分的碎石图，图中纵坐标为各个主成分的特征值数值.在主成分分析中，碎石图也是辅助选取所需成分个数的有效方式.一般来说，应选取特征值大于1的主成分，特征值小于1的主成分所具有的信息量不完整.同时，也应该考虑贡献率累积贡献率46.86046.86025.59272.45222.18594.6372.85997.4961.45598.9510.98599.936100.0000.06497.49698.95194.63772.45225.59222.1850.2292.0471.77523主成分图1总方差解释主成分1主成分20.2640.0380.262-0.0400.0570.4600.094-0.2160.0370.4580.257-0.0090.223-0.181第31卷碎石图中曲线的斜率,所选取的主成分个数应该介于曲线斜率变化明显的2 个主成分点之间 14.结合本文样本的实际情况，选取前3个主成分（PC，PC,)来构造方程.43.7493210-11表4中的数据表明,主成分1与第一项、第二项、第六项、第七项能耗指标的相关性比较大，可将主成分1看成是转速（r/min）、轴功率、对水航速、对地航速影响主机能效的综合指标.主成分2 与第五项指标相关性比较大，可将主成分2 看成是海浪等级影响主机能效的综合指标.主成分3与第四项指99.9361001.4552.8590.0790.116一451.77523因子个数图2 主成分碎石图标相关性比较大，可将主成分3看成是水流速度影响主机能效的综合指标.主成分1:F1=0.264X1+0.262X2+0.057 X3-0.094 X4+0.037 X5+0.257 X6+0.223 X70.9850.0640.00567表4成分矩阵表主成分3主成分40.0372.1250.0531.8020.2280.7090.786-1.3560.2933.119-0.2182.0740.3711.3210.2294主成分 2:F2=-0.038 X1-0.040 X2+0.460 X3-0.216 X4+0.458 X5-0.009 X6-0.181 X70.1165主成分5主成分60.759-1.763-0.840-2.6342.660-1.2010.035-4.464-2.4491.5950.6942.3380.8302.3450.0796主成分7-11.5097.5580.0270.202-0.1882.5003.0460.0057第2 期主成分3:F3=0.037X1+0.053X2+0.228 X3+0.786 X4+0.293 X5-0.218 X6+0.371 X7主成分4:F4=2.125X1+1.802X2+0.709 X3-1.356 X4+3.119 X5+2.074 X6+1.321 X7主成分 5:F5=-0.759X1-0.840X2+2.660 X3+0.035 X4-2.449 X5+0.694 X6+0.830 X7主成分 6:F6=-1.763 X1-2.634 X2-1.201 X3-4.464 X4+1.595 X5+2.338 X6+2.345 X7主成分7:F7=-11.509X1+7.558X2+0.027 X3+0.202 X4-0.188 X5+2.500 X6+3.046 X73.5主成分分析综合评价因为前3项主成分的特征值累积贡献率为96.793%（详见表5），大于8 5%.所以选取主成分1、主成分2、主成分3作为主机能效数据的综合评价指标.表5为因子权重分析，由表5可得综合评价方程为F=(0.533/0.968)F1+(0.284/0.968)F2+(0.151/0.968)F3名称主成分1主成分2主成分3表6 为不同油耗下主机能效数据的综合评价值及排序.表6综合评价值排名行索引综合得分主成分1主成分2 主成分31622344157687589914郑齐清，等：基于PCA分析法的船舶主机能效评价排名行索引综合得分主成分1主成分2 主成分310311161226132214121519表6 显示，经F值计算的前15条数据综合得分，可得到各个样本的综合得分与排名情况.由表6可知，综合评价函数可代表转速、轴功率、风速、水流速度、海浪等级、对水航速、对地航速等7 个指标所反映的机组状态变化，且信息的损失量很小.分析可知，该数据能够比较好地反映主机的运行状态.利用主成分分析法降维，综合原始能效数据的信息，从而得到一个可量化的评价主机状态的指标，有利于主机运行状态的监测.4结语本文提出用主成分分析（PCA）方法对于机组运行状况进行综合评价，该方法不仅消除了指标量纲与数量级的影响，还能包含原始数据的全部信息，提高了分析精度，全面反映了机组的整体运行状况；权值的确定完全依赖客观数据特征，反映的表5因子权重分析是机组运行指标间的内在结构关系，降低了评价过方差解释累积方差解率(%)释率(%)53.30153.30128.38481.68615.10896.7931.3161.6821.0931.4820.8491.5150.8231.6640.7561.4320.7141.3970.6911.3470.3020.5500.2440.50145(续表6)0.2070.2070.4370.193-0.5480.0090.795-0.1960.657-0.2320.633权重(%)程中主观因素的影响；将提取出的主成分作为评价机组运行状况的主要依据，构建了一个明晰的易于55.067比较的综合指标评价体系，为轮机员加强监测、促29.325进设备管理提供依据.15.608参考文献：1周晓,冷瑜.航运业碳减排和零碳发展面临的挑战与应对建议 J.上海船舶运输科学研究所学报，2 0 2 1（0 4）：6 3-68,83.2韩旭，朱天蒙.某2 40 0 TEU集装箱姊妹船能效分析 J.船舶工程,2 0 2 1(10):9 6-10 3.0.8670.8671.500-1.0410.4971.024-0.095-0.417-0.2050.1770.096-0.1720.067-0.2000.114-0.2201.2830.9211.4283丁惊雷，吴思莹.双燃料应用对大型油船总体设计的影响 J.船舶工程,2 0 2 1(0 5):39-43.4张林平.基于主成分分析与聚类算法的汽车行驶工况研究D.银川：宁夏大学,2 0 2 1.5陈伟南船舶主机能效状态评估研究 D.大连：大连海事大学,2 0 19.6王守鹏，赵冬梅，商立群，等.基于主成分聚类分析的火电机组综合评价方法 J.热力发电，2 0 17（0 5）：7 4-7 9.7高新华，严正.基于主成分聚类分析的智能电网建设综合评-2.2881.5760.0911.3730.5871.7490.4250.1971.430-0.0030.7560.59046价 J.电网技术,2 0 13（0 8）：2 2 38-2 2 43.8JIANG Huiyuan.Application of Principal Component Analysis inSynthetic Appraisal for Multi-objects Decision-making J.Journalof Wuhan University of Technology,2004(06):467-470.9赵蓄.主成分分析方法综述 J.软件工程,2 0 16(0 6)：1-3.【10】李建军，韦志辉,张正军.多专家的PCA边缘检测模型 J.哈尔滨工业大学学报，2 0 12（12）：9 2-9 5.11潘瑜,郑钰辉,孙权森，等.基于PCA和总变差模型的图像融广州航海学院学报合框架 J.计算机辅助设计与图形学学报,2 0 11（0 7)：12 0 0-1210.12高琪.主成分分析方法在图像处理中的应用 J.计算机学报,2 0 11(0 3):9 8 10 0.13朱建平.应用多元统计分析 M.北京：科学出版社,2 0 12.14】李伟明.多元描述统计方法M.上海：华东师范大学出版社,2 0 0 1.第31卷Energy Efficiency Evaluation of Marine Main Engine Based on PCA AnalysisZHENG Qi-qing,CHEN Jia-xin,YANG He-wu?(1.Navigation Institute of Quanzhou Normal University,Quanzhou Fujian 362000,China;2.Guangzhou Marine Geological Survey,Guangzhou Guangdong 510000,China)Abstract:In order to monitor and evaluate the operation status of marine main engine and improve its workefficiency,the main engine energy efficiency data method based on principal component analysis is proposed,and acomprehensive evaluation index model of main engine energy efficiency data is established.This paper introducesthe basic principle of principal component analysis(PCA)and applies this method to comprehensively evaluate theactual operation status of a ships main engine.Finally,the influence of each factor is quantified by the score ofPCA.The results show that three principal components can be obtained by dimensionality reduction of the mainengine energy efficiency data by principal component analysis,which eliminates the influence of subjective factorson the comprehensive evaluation index,and the reliability of the model reaches more than 96%.This method cancomprehensively reflect the overall state of the main engine operation,so as to evaluate and monitor it.Key words:Principal component analysis;Energy efficiency;Main engine