一种基于AI前端视觉分析网络的内河船舶混动系统

本发明涉及船舶混合动力领域，具体涉及一种基于ai前端视觉分析网络的内河船舶混动系统。

背景技术：

1、近年来，随着各种电子设备、新能源动力驱动方式的大量出现，在船舶控制系统领域对于智能化、绿色化、信息化、实时化控制系统的需求变的越来越迫切，采用一种多元集成控制系统，不仅可以对全船资源进行实时管理、调派、记录，也可实时甄别船体周围环境，以辅助控制室进行判断，适时切换动力模式。这不但可以极大地利用有效资源，也可避免危险情况的发生，此外由于具有智能智慧性，也可在一定程度上解放有限人力资源。

2、目前，我国船舶控制系统大多以组合单元仪表为主，系统各部分相对分散，独立作用，大部分仍然采用手动操作，在动力源方面，其中绝大多数仍然沿用传统柴油机，对于环境造成极大的破坏。因而，操作繁琐、智能智慧性落后、污染能力强、效率低、离散程度大成为了现今船舶控制系统的问题所在。

3、为了解决上述存在的问题，如公开号cn202310442863.3的中国专利公开了一种氨气发动机燃料供给与控制系统，包括依次连接的液态氨气储气罐、氨气加热器、氨气截止阀、氨气裂解器、散热器、氨气混合器、燃料喷射阀和氨气发动机；系统中还包括发动机电控单元和氨气裂解器控制器。系统工作时，利用氨气裂解产生的氢气作为引燃气体，在气缸内引燃氨气燃烧，相对于柴油或天然气进行引燃方式，该装置燃料供给与控制系统结构简单可靠，可通过氧传感器和氢浓度传感器进行闭环调节，实现氨气和氢气的精确控制，但船舶空间小，氨气储量有限、不能灵活转化动力模式。所以，本发明提出的氨气-柴油双燃料发动机供给系统既为船舶动力的稳定提供了双重保障。

4、目前，国内外尚无能灵活、自主、智慧切换动力方式的内河船舶系统，为此，设计了一种基于ai前端视觉分析网络的内河船舶混动系统。本发明可根据在内河航行过程中捕捉到的实时航道信息进行ai智能计算，合理地选择动力输出模式，提高航行可靠性、简便性、智能智慧性、高效性、环保性，并且该设计符合智能船舶绿色化趋势，将积极推动新能源、清洁能源、智能控制系统在内河航运领域的应用，具有现实意义和良好应用背景。

技术实现思路

1、本发明旨在通过ai前端视觉分析系统实时需求。

2、为此，本发明提出了一种基于ai前端视觉分析网络的内河船舶混动系统，该系统包括：集成于船舶中的具有多维传感器的ai前端视觉分析网络系统、能处理来自多维传感器信号的中央控制系统、由氨气-柴油双燃料发动机供给系统组成的驱动动力源、拥有双向buck-boost变换器的蓄电池储能系统，以及执行所述中央控制系统对于调配混合动力源的指令并实时反馈的控制器、能感知多种信号的多维传感器、执行控制器对于控制氨气的命令的电子控制装置和柴油喷射组件以及氨气喷射组件、将复杂氮氧化合物废气进行还原反应的废气处理器、将多余能量转化为电能的发电机、油箱、螺旋桨。

3、可选地，所述多维传感器被设置到所述船舶的船底和船尾，所述驱动动力源被设置到所述船舶的机舱。

4、可选地，所述电子控制装置控制所述柴油喷射组件将油箱中的柴油通过发动机供油管路喷入燃烧室内；控制氨气喷射组件将氨气通过直喷的方式喷入燃烧室内，并随排气进入废气处理器或通过后喷的方式直接将氨气送入废气处理器中。

5、可选地，所述ai前端可视分析网络系统用于实现所述多维传感器和所述中央控制系统之间的信号转化。

6、可选地，氨柴供给系统设置了电控喷油嘴及其柴油喷射组件，其电控喷油嘴连通于燃烧室；当氨气替换率和氮氧化合物含量在所述活塞到达上止点的前后时，由柴油喷射组件向燃烧室喷燃料，在双燃料燃烧模式下，通过采用柴油喷雾引燃氨气，为氨柴发动机提供动力输出。

7、可选地，所述多维传感器包括速度传感器、流速传感器、深度传感器、压强传感器。其中速度传感器用于判断是否进行动力模式的切换。其中流速传感器通过实时监测流水速度以辅助所述速度传感器的信号接收。其中压强传感器监测船舶吃水深度；其中深度传感器用于监测船舶下方航道环境以避免紧急情况的发生。

8、可选地，控制器基于所述中央控制系统传输的信号，调整所述船舶的航行速度。

9、可选地，所述控制器与电子控制装置相连，通过执行中央控制器对于切换动力模式的指令，传达控制氨气先喷或后喷的指令。

10、可选地，所述控制器执行中央控制系统对于调配混合动力源的指令并反馈实时信息。

11、可选地，控制器通过实时与中央控制系统进行信息交互，以实时自动切换动力模式。

12、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

13、1.依托ai前端可视分析网络系统，使船舶实现人工智能化，能够实时掌握航行条件、航道信息、船体状况、行驶情况，并且本发明系统使用多维度传感器共同运作，以保证水面、水下实时情况可控，具有一定智慧性。

14、2.依托于氨气柴油混合动力模式，通过控制器执行中央控制系统对于命令电子控制装置的指令，从而在不同负荷工况下达到最佳动力模式，这一结构使得能量利用效率大大提升并有效降低船舶碳排放和空气污染物排放，有助于保护沿途生态环境。

15、3.在中低负荷工况下，复杂氮氧化合物排放量增多，此时采用氨气喷射组件(2)以氨气直喷的方式向燃烧室内喷射氨气，并与废气处理器相连实现复杂氮氧化合物排放的催化还原，对复杂氮氧化合物进行还原，降低了发动机的氮氧化物排放。

16、本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

技术特征：

1.一种基于ai前端视觉分析网络的内河船舶混动系统，其特征在于，包括集成于船舶中的具有多维传感器的ai前端视觉分析网络系统(3)、能处理来自多维传感器信号的中央控制系统(4)、由氨气-柴油双燃料发动机供给系统组成的驱动动力源(6)、拥有双向buck-boost变换器的蓄电池储能系统(2)，以及执行所述中央控制系统对于调配混合动力源的指令并实时反馈的控制器(5)、能感知多种信号的多维传感器(7)、执行控制器对于控制氨气的命令的电子控制装置(13)和柴油喷射组件(9)以及氨气喷射组件(11)、氨气储存罐(12)将复杂氮氧化合物废气进行还原反应的废气处理器(10)、将多余能量转化为电能的发电机(14)、油箱(1)、螺旋桨(8)。

2.根据权利要求1所述的一种基于ai前端视觉分析网络的内河船舶混动系统，其特征在于，所述多维传感器(7)设置于所述船舶的船底和船尾，所述驱动动力源(6)设置于所述船舶的机舱。

3.根据权利要求1所述的一种基于ai前端视觉分析网络的内河船舶混动系统，其特征在于，所述储能系统(2)暂时存储多余能量；所述控制器(5)向所述中央控制系统(4)反馈所述储能系统的储能状态；所述中央控制系统(4)根据所述船舶的状态进行能量的分配。

4.根据权利要求1所述的一种基于ai前端视觉分析网络的内河船舶混动系统，其特征在于，所述ai前端可视分析网络系统(3)用于实现所述多维传感器(7)和所述中央控制系统(4)之间的信号转化。

5.根据权利要求1所述的一种基于ai前端视觉分析网络的内河船舶混动系统，其特征在于，氨柴供给系统设置了电子控制装置(13)及其柴油喷射组件(9)，其电子控制装置连通于燃烧室(16)；当氨气替换率和氮氧化合物含量在所述活塞到达上止点的前后时，由柴油喷射组件(9)向燃烧室(16)喷燃料，在双燃料燃烧模式下，通过采用柴油喷雾引燃氨气，为氨柴发动机提供动力输出。

6.根据权利要求1所述的一种基于ai前端视觉分析网络的内河船舶混动系统，其特征在于，所述多维传感器(7)包括速度传感器、流速传感器、压强传感器。速度传感器用于判断是否启切换动力模式，所述流速传感器通过实时监测水速，辅助控制器判断是否改变动力模式。所述压强传感器监测船舶吃水深度；所述深度传感器用于监测船舶下方航道环境以避免紧急情况的发生。

7.根据权利要求1所述的一种基于ai前端视觉分析网络的内河船舶混动系统，其特征在于，所述控制器(5)与电子控制装置(13)相连，通过执行中央控制器(4)对于切换动力模式的指令，传达控制氨气先喷或后喷的指令。

8.根据权利要求1所述的一种基于ai前端视觉分析网络的内河船舶混动系统，其特征在于，所述控制器(5)执行中央控制系统(4)对于调配混合动力源的指令并反馈实时信息。

9.根据权利要求1所述的一种基于ai前端视觉分析网络的内河船舶混动系统，其特征在于，所述控制器(5)通过与中央控制系统(4)实时进行信息交互，以实时切换动力模式。

技术总结本发明提供一种基于AI前端视觉分析网络的内河船舶混动系统，涉及船舶混合动力，包括集成于船舶中的具有多维传感器的AI前端视觉分析网络系统、能处理来自多维传感器信号的中央控制系统、由氨气‑柴油双燃料发动机供给系统组成的驱动动力源、拥有双向Buck‑Boost变换器的蓄电池储能系统，以及执行所述中央控制系统对于调配混合动力源的指令并实时反馈的控制器、能感知多种信号的多维传感器、执行控制器对于控制氨气的命令的电子控制装置、将多余能量转化为电能的发电机、螺旋桨。本发明可根据船舶在内河航行过程中所捕捉的实时航道信息来进行AI智能计算，并自动适时切换合理的动力输出模式，操作简单，且可靠性较高。技术研发人员：杨浩然,吕修颐,鞠臻诚受保护的技术使用者：重庆交通大学技术研发日：技术公布日：2024/6/26