智能油船结构健康监测系统实验验证

引言

随着全球能源运输需求的增长，油船结构安全监测成为保障海上运输安全的核心环节。传统人工检测方法存在效率低、实时性差等问题，而基于智能传感技术的结构健康监测系统（SHMS）逐渐成为行业研究热点。本文通过实验验证的方式，探讨智能油船结构健康监测系统的关键技术性能与可靠性。

系统架构与实验设计

1. 系统组成

智能油船结构健康监测系统由三部分组成：

传感层：采用光纤光栅（FBG）传感器网络8、压电式振动传感器13和应变传感器，部署于货舱舱壁、甲板支撑结构等关键区域，实时采集应力、温度、振动和裂纹扩展数据。

数据处理层：通过边缘计算设备对原始数据进行降噪、归一化和特征提取，结合机器学习算法（如支持向量机、随机森林）实现异常检测

决策层：基于健康评估模型生成结构安全等级，并通过可视化界面输出预警信息与维护建议

1. 实验场景

实验模拟油船实际工况，包括：

正常航行：监测结构振动频率与静态应力分布；

极端载荷：模拟风暴条件下船体扭曲变形与局部应力集中；

突发泄漏：通过声发射传感器检测舱壁微裂纹的扩展特征

实验结果与分析

1. 数据采集精度验证

实验显示，光纤光栅传感器在0~500με应变范围内的测量误差小于±0.5%，温度补偿算法有效消除环境干扰振动传感器在10-200Hz频段内信噪比达到35dB，满足国际海事组织（IMO）对结构振动监测的要求

1. 故障诊断性能

裂纹检测：声发射技术对0.1mm级微裂纹的识别准确率达92%，响应时间小于3秒

腐蚀评估：基于电阻抗成像的传感器阵列成功定位货舱内壁腐蚀区域，定位误差小于5cm

载荷预测：LSTM神经网络模型对极端波浪载荷的预测误差控制在8%以内

1. 系统可靠性

在连续72小时高负荷测试中，系统误报率低于2%，数据丢失率小于0.1%。多源数据融合算法显著提升了复杂工况下的诊断鲁棒性

应用价值与展望

本系统通过实验验证了其在油船结构健康监测中的高效性与准确性，可为船舶预防性维护提供科学依据。未来研究方向包括：

开发自供电传感器以降低能耗；

结合数字孪生技术实现全生命周期管理；

优化边缘计算架构以提升实时性

鸣途电力简介

鸣途电力是国内领先的能源科技企业，专注于智能电网、新能源装备及电力物联网技术的研发与应用。公司通过创新驱动，为全球客户提供高效、安全的能源解决方案，其核心技术涵盖电力系统优化、设备状态监测及能源大数据分析等领域，致力于推动能源行业的智能化转型。