基于模糊逻辑的船桥碰撞预警系统外文翻译资料

 2022-07-31 21:15:58

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基于模糊逻辑的船桥碰撞预警系统

吴兵、梁耀文、严新平

摘要：本文提出了一种基于模糊逻辑的船舶桥梁碰撞警报方法，通过考虑船舶特性、桥梁参数和自然环境。可在安全导航决策支持系统中实现或纳入自主导航过程..通过考虑船舶位置、船舶轨迹方向、船舶离桥距离和船舶速度，分析了船桥碰撞条件。这些因素与自然环境一起被视为输入变量。然后在输入变量模糊化后建立了IF-THEN规则，并用于模糊推理，导出船桥碰撞风险。从结果分析来看，该方法可用于改善桥区水域航道内的船舶操纵性能。

关键字：海上安全 模糊逻辑 船桥碰撞风险

一.介绍

桥梁跨越水道(例如河流)为从一侧到另一侧的运输提供了一种方便的方式。因此，沿内陆交通水道建造了许多桥梁。港珠澳大桥(HKZMB)是由三座斜拉桥和一条海底隧道组成的桥梁隧道系统，已于2017年11月14日建成。在长江，截至2014年，上海至宜宾共有85多座已建桥梁，近年来这一数字仍在快速增长。此外，在武汉、南津和重庆水道，桥梁的建造密度很高。其中，武汉50公里范围内有13座桥梁（包括2座正在施工）（见图一），南京35公里范围内有6座桥梁，重庆市中心有11座桥梁。

虽然这座桥为运输提供了便利，但跨水道的桥梁减少了船舶的通航宽度。桥墩是船舶航行的障碍，它构成了船桥碰撞的风险..1980年，阳光大道大桥被一艘船相撞，造成35人死亡。2007年，广东九江大桥发生船舶碰撞，造成八人死亡.此外，还发生了许多类似的致命事故。国际航行协会常设大会第19工作组开发了一个数据库，151起碰撞事故记录在这个数据库中，在中国收集了1959年至2002年6月船舶与桥梁碰撞事故资料213份。事实上，船舶与桥梁的碰撞是一种频繁发生的事故，以武汉长江大桥为例，1959年至2008年共收集了约一百起碰撞事故。此外，发生了许多此类事故，但由于其轻微后果，并非所有事故都有记录。

为了减轻船桥碰撞风险，在文献中进行了几项研究。一些研究利用自动识别系统(AIS)数据发现的异常行为，并利用AIS数据分析了长江下游苏通大桥桥区水域的空间、速度和航向分布。彼得森提出了固定式海洋结构物的碰撞风险，以提高设计阶段的安全结构，交通流量密度也是桥梁设计过程中的一个重要决策参数。此外，其他研究侧重于船桥碰撞的后果分析。Jensen、张等人分析了船桥碰撞过程，并采用有限元分析方法分析了对移动轻轨列车运行安全的影响。

可以总结的是，以前的研究集中在使用历史数据的风险分析上，或者通过改善桥梁结构来减轻风险。不过，有三个问题可能出现在文献中。（1）很少有研究集中于界定船桥碰撞警报系统的危险因素，这就要求实时收集危险因素，便于评估。实时风险评估对发现异常行为和采取对策避免碰撞具有重要意义。这一点得到了以往船舶碰撞研究的证明，对船舶碰撞风险缓解是有效的。（2)船舶碰撞的危险因素来自历史数据，包括来自交通数据的船舶行为或来自历史数据的因果因素。然而，虽然可以用这些方法导出自然环境的因素，但一些因素，如距离或偏差，很难直接从历史数据中得出。此外，从历史数据导出的风险因素可能不适合应用于不同的场景，因为这些因素的量化只能用于特定的船舶和特定的桥梁。（3）由于以往对船桥碰撞的研究主要是从桥梁工程设计的角度进行的，因此实施了风险控制措施，以有效地保护船舶不受船桥损伤的影响。船桥碰撞对船舶的影响尚未得到很好的解决。桥梁的设计不是为了减少船舶在碰撞情况下的死亡人数

为了解决这三个问题，本文的动机是双重的。第一种是通过分析船桥碰撞的临界条件来确定危险因素。第二个动机是引入基于模糊逻辑的方法来集成风险因素，实时评估船桥碰撞。本文的其余部分组织如下。第二节提出了基于模糊逻辑的三层船桥碰撞风险评估模型，分析了船桥碰撞状况，得出了影响船舶特性和桥梁参数的因素，并对自然环境进行了分析。

天兴洲大桥

武汉青山大桥

阳逻桥

二七大桥

武汉长江二桥

武汉长江大桥

鹦鹉洲大桥

杨泗港大桥

白沙洲大桥

武汉市

川口长江大桥

骏山大桥

图1 1. 武汉市11座长江大桥（已施工）..

图1 3. 基于模糊逻辑的船桥碰撞风险模型。

本文以船舶过桥为例，提出了改进船舶过桥通过轨迹的方法。讨论在第4节中进行，结论是在第5节中绘制。

二.船桥实时碰撞方法的发展

2.1.1.建立基于模糊逻辑的船桥碰撞风险模型

模糊逻辑是一种广泛应用于海上运输风险分析和决策的方法。 该方法利用真实度作为模糊的数学模型，利用语言变量来表示输入因素，这对于船桥碰撞风险评估特别有用，因为这种风险受到多个因素的影响，而对一个因素的评估往往是不确定的、不精确的或模糊的。 此外，从语言变量中去模糊的结果用清晰的值来描述。 这对于决策者采取对策减轻船桥碰撞风险是直观的

如图1-2所示，模糊推理系统(FIS)由模糊化接口，模糊规则库，模糊推理引擎组成，最后是去模糊化接口 一个FIS的过程如下：1)利用模糊化方法将清晰的输入转换为模糊。 2)利用多条模糊规则构造模糊规则库。 3)模糊推理引擎对IF-THEN规则进行推理操作。 4)去模糊化界面将推理的模糊结果转化为清晰的输出。

通过引入FIS，开发了包含输入层，模糊推理层和输出层的三层框架，以评估船舶与桥梁之间的碰撞风险.. 图1-3 所开发的框架如图所示，三层的详细描述如下。 请注意，在开发用于碰撞风险评估的FIS时，有几个FIS模块，在 分节2.4 详细的说明。

第一层为crisp输入层.. 本文重点研究船桥碰撞预警，应实时采集输入数据。 本文采用两种类型的输入数据，即临界条件和自然环境。 具体来说，前者包括水平距离和垂直距离，船舶的头部和船舶速度；后者包括风速，海洋状态，能见度和白天/夜间时间。 选择这些因素的原因将被给出在第2.2和2.3分节。

第二层为模糊推理层.. 在这一层中，利用语言变量对输入因子进行模糊化，然后利用IF-THEN方案建立模糊规则库，最后开发了不同的船桥碰撞风险评估模糊逻辑框，并得到了语言值描述的结果。 请注意，在建立IF-THEN规则时，介绍了使用AIS和领域知识的船舶行为。

第三层为输出层.. 利用重心法去模糊化后，可以得到船桥碰撞风险，决策者可以利用这一结果(即。 crisp值)采取有效行动避免船舶和桥梁之间的碰撞。

2.2.1通过分析碰撞条件确定影响因素

为了获得船桥碰撞的影响因素，首先要分析船桥碰撞的临界条件.. 虽然速度分布、航向分布、距离可以从AIS的历史数据中得出，但如果将其视为影响因素，则不能考虑船舶细节和桥梁参数。因此，与船舰碰撞场景相似，应进行碰撞条件的研究，以实现一种全面、实时、易于补充的方法。

假设有两个桥墩，它们之间的间隙呼吸被定义为Lbridge，而桥面宽度被定义为Wbridge。将间隙呼吸的中间定义为坐标原点，其中X坐标沿桥轴，Y坐标是点与原点的垂直距离。本船拟通过桥位为eth;X0；Y0THORN;，速度V，航向theta;航向。

与用于船舶碰撞的船舶域类似，引入桥梁之间船舶的安全域，并将其划分为半径为Rrho;eth;THORN;的三个圆形截面。此外，与桥梁的垂直距离定义为loeth;THORN;。将船舶航向（theta;迹）定义为船舶轨迹偏离Y坐标，为便于模糊建模，将顺时针定义为“逆时针定义为”，因此theta;迹应满足theta;迹方程。注意theta;迹不同于theta;过程。theta;迹是考虑风和流的影响的theta;过程，如果能得到风和流，则可以利用Zhang等人的详细关系来推导。可以看出，如果theta;轨迹偏离Y坐标较大，船舶撞桥的概率较大。假设船舶位于eth;，将船舶与左墩相撞的方向定义为theta;rho;Psi;，如果保持在当前方向，则船舶与右墩相撞的方向定义为theta;rho;Psi;。请注意，本文将船舶简化为一个点；这是因为本文打算从距离桥梁较远的位置评估碰撞风险。否则，将没有足够的时间由船舶本身和海事当局采取应对行动，其结果将是有意义的。所有这些定义如图4所示。rho;frac14;a；psi;psi;frac14;；thorn; ”“pi;pi;rho;;psi;THORN;

通过对碰撞条件的分析，将船舶航向、垂直距离和水平距离定义为影响因素。 与使用船舶行为定义的危险因素相比，通过分析碰撞条件可以发现两个优点。 首先，在使用历史数据来定义风险因素时，很难考虑船舶细节和桥梁参数，而通过引入这种方法，可以考虑船舶细节和桥梁参数。 第二，本文定义的影响因素是通用的，可以在不同的场景中引入，而船舶行为定义的影响因素是特定桥梁的特定因素，它们很难引入其他场景(例如.. 不同的桥梁)。

2.2.2模糊风险因素和风险指数

解模糊后的风险较低，为0.4度，中等，为0.6度，碰撞风险的模糊集（定义为B）可以用B/4 0:4THORN;0:6g来描述。同样，所有语言变量（即影响因素）的模糊子集都可以用这种方法来定义，然后这些模糊集可以用模糊推理来推断基于逻辑的方法。

下一步是使用语言值模糊化影响因素（即语言变量）。通常，在模糊化影响因素时，使用的语言值多于2个，少于7个。这是因为如果使用的语言值超过7个，就需要建立太多的模糊推理规则。然而，如果只有少数语言值，结果可能不令人信服，因为很难区分它们。此外，本文还引入了在实际应用中广泛使用的三角隶属函数来描述语言值。注意，梯形隶属函数也被用来描述终端语言值。具体来说，以语言变量“可见性”的语言值（即非常好、很好、很低和很差）为例，如果认为大于6nm是非常好的，则使用梯形隶属函数来确保概率为1。同样，另一个终端语言值poor，也用梯形隶属函数来描述，以确保能见度低于0时是完全差的。其他值（即好，低）用三角隶属函数来描述，以确保当语言变量“可见性”发生变化时概率发生变化。

2.3.1. 模糊临界状态

本文主要研究船舶与桥梁碰撞的实时风险评估，其输入因素应便于船舶自身或海事部门获取。根据以上分析，可分为临界条件和自然环境两类。前者包括与桥梁的水平和垂直距离、船舶航向和船舶速度。后者包括海况、风速、能见度和昼夜时间，与船舶碰撞风险分析类似

在利用FIS时，首先要定义碰撞风险的模糊集。定义 X frac14; fxg 表示一般由X表示的对象集合。然后X中的模糊集a是有序对A frac14; feth;x; mu;Aeth;xTHORN;THORN;jx 2 Xg的集合，其中 mu;Aeth;xTHORN;被称为X的成员等级，因此，在A中模糊集A可以通过使用介于0和1之间的数字，来表示mu;A:X→M是X到空间M的函数。与以往的研究类似，M引入了一个评价区间lt;0，1gt;，0值表示船桥碰撞风险水平较低，而1值表示船桥碰撞，大于0.6则定义为不可接受的碰撞概率。模糊推理采用低、中、高、特高四种语言值。它们的定义是：低四分之一eth;0；0；0:25THORN;中等四分之一eth;0；0:25；0:50THORN;；高四分之一eth;0:25；0:50；0:75THORN;veryhigh四分之一eth;0:50；0:75；1:00THORN;。而且，如果碰撞去模糊后的风险为0.4的低风险，0.6的中等风险，碰撞风险的模糊集（定义为B）可以用B低；0:4；中等；0:6来描述。同样，所有语言变量（即影响因素）的模糊子集都可以用这种方法定义，然后用基于模糊逻辑的方法来推断这些模糊集。

下一步是使用语言值模糊化影响因素（即语言变量）。通常，在模糊化影响因素时，使用的语言值多于2个，少于7个。这是因为如果使用7个以上的语言值，就需要建立太多的模糊推理规则。然而，如果只有少数语言价值，结果可能无法令人信服，因为很难区分它们。此外，本文还引入了在实际应用中广泛使用的三角隶属函数来描述语言值。注意，梯形隶属函数也被用来描述终端语言值。具体来说，以语言变量“可见性”的语言值（即非常好、很好、很低和很差）为例，如果认为大于6nm是非常好的，则使用梯形隶属函数来确保概率为1。同样，另一个终端语言值poor也用梯形模函数来描述，以确保能见度低于0时是完全差的。其他值（好的，低的）用三角隶属函数来描述，以确保当语言变量“可见性”改变时概率会改变。

表1

模糊化临界条件的语言变量

2.3.2.模糊化临界条件

X方向船舶与桥梁之间的距离（水平距离，Rrho;）。如图4所示，可以很容易地推断，当水平距离增大时，船舶与桥梁发生碰撞的概率较大。这与用于船舶碰撞的船舶域类似，当船舶安全域增大时，近程通过被归类为碰撞的可能性较大，语言值如表1所示。注意，从左边的距离定义为

此外，这些半径的值由最大通航设计船舶（Wmax）的宽度决定。对于船舶航行的单向交通，定义为Ra 0:5 1:1 Wmax、Rb 0:5 1:5 Wmax、Rc 0:5 1:8 Wmax。由于我国桥梁设计的最大通航设计船舶，桥墩之间的净空宽度定义为通航航道宽度的1.5倍，因此将1.5倍的Wmax定义为中等风险。低风险和高风险的定义比中等风险少且多。具体来说，低风险定义为1.1倍，高风险定义为1.8倍。类似地，对于船舶航行的双车道交通，它们被定义为Ra/0:5-2-Wmax、Rb/0:5-2:8-Wmax、Rc/0:5-3:5-Wmax。

实际上，通过桥下的船舶不会与Wmax的宽度相同，而且通常小于或等于Wmax。将船宽定义为Wship，可以通过使用系数（alpha;），定义为alpha;1/4 Lmax，其中Lmax和

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