船舶油耗巨大,既影响环保又增加经济成本,监测船舶油耗的“跑冒滴漏”现象,一直是一项艰巨的任务。随着物联网、大数据、机器智能等技术的高速发展,传统手工计算或拾取部分油耗参数的方法,已经远远满足不了船舶油耗智能、实时和精细化管理的要求。然而,物联网技术具备轻便、短距离、廉价、组网等优点,利用灵活地加装于船舶被监测设备上的物联网模块,实时采集风、浪、航速、航向等影响船舶油耗的各种参数,并把这些参数经数据约简后发送到岸站,经大数据计算分析比对,得到船舶油耗偏差和经济最佳性能,并反过来指导船舶的自动化导航,必将促进智能船舶的发展。为此,本文提出基于物联网的船舶油耗监测系统,重点在船端硬件模块设计、后台软件开发、数据处理算法设计等方面做了一些工作。船端硬件模块设计。设计传感器、几种控制模块和通信模块等,实现对船舶油耗关联设备的监测。具体内容包括:传感器模块的加装;船载传感网络的布置;组网拓扑结构设计;主控模块集成ZigBee和其他通讯模块如各种卫星通道,无线WiFi和电信GPRS/3G/4G/NB-IoT。后台软件开发。软件开发的内容包括ZigBee模块的软件系统设计;ZigBee模块到上位机的指令集设计;上位机数据的存储设计,即数据库设计;上位机简单的数据清洗和约简;前端NodeJs+Redis技术构建服务器端代码架构设计;实时监测船迹数据、单船数据、加油统计、历史油耗、异常统计等界面设计。数据处理算法设计。由于系统着重考虑正常油耗和理论油耗的偏差度,所用本文采用灰色关联度算法从油耗量、主机转速、航速、气压、温度、风级、浪级等主要参数中,找出影响油耗的关键值,经数据约简后找出与正常油耗差异大的影响因子。此外,用人工神经网络算法,提前预测正常燃油的消耗值。实践的结果表明,整个系统能够稳定运行。该系统具有可扩展性,可靠性、网络易建性等优点,达到了设计之初的精度目标。