1 基于数字孪生技术的船舶远程检验共享总体模型架构

船舶检验包括产品、设备以及全船的检验，涉及到船东、设备厂商之间的信息交流和可信交换。目前，在推进远程检验的过程中，面临着一些现实问题，如怎样保证实体之间的相互信任、数据隐私、数据一致性、数据可溯及信息共享可控等。

同时在新环境的引领下，如何将验船、检修、维护的数据及时反馈并且防止数据篡改，如何利用新技术实现在网络空间中复现船舶产品和船舶系统，将数字空间的模型船与物理空间的实船进行信息交互，实现两者数据与测试检验环境的一致性，并完成真正意义上的船舶远程检验，需要引入新的技术手段来合理安排出船舶检验计划和验船师的检验时间，提高检验效率的需求。

为解决船舶远程检验、远程运维、实时诊断的便捷与成本问题，保障远程检验的安全可信，通过开展基于数字孪生技术的船舶远程检验共享总体模型架构，基于数字孪生技术的船舶产品性能远程评估，基于网络安全的船舶检验可信保障技术，船舶检验干扰因数参数库构建，综合功能演示验证等研究，实现船舶及船舶设备的远程检验；通过船舶虚实对接，协同操作，实现船舶远程运维以及船舶设备的实时诊断；通过后台大数据分析处理平台，将数据进行有效筛选和处理，实现船舶从建造、检验、运维、诊断以及决策的全流程智能、绿色、安全。

根据船舶检验规范及要求，该内容的最大特点在于整个检验过程是由不同粒度的数字孪生模型实时感控。因此为了使各个节点在检验过程中更好地协同操作，必须根据感控内容和检验内容对数字孪生模型进行分类。各类型的数字孪生模型主要集中在数字孪生模型层，且每一个数字孪生模型由一个指定的边缘节点进行管理。

核心的功能包括多学科建模与协同工具集、构造模型管理工具集、资源综合管理应用、专业化分析计算等。针对前期阶段，提供船舶系统功能/性能建模、仿真模型代码生成、仿真模型测试、系统功能推演、仿真支撑引擎、仿真过程管理、仿真数据采集等功能，实现对前期方案的验证分析；对船舶的运行维护、作业检验等需求，提供大规模三维可视化场景，支持模型轻量化、模型文件导入及几何特性、物理特性、行为关联特性等。

在数字世界中，设备数字孪生模型感知控制船舶设备的测试检验状态（压力、温度、能耗、湿度等）；系统数字孪生模型感控船舶系统在测试检验过程中的功能、性能指标；性能数字孪生模型记录和感控产品在仿真测试过程中的试验数据和实际加工过程得到的性能参数，同时感知记录不同检验环境对应的不同的产品性能参数等；协作检验数字孪生模型通过空间网络通信感知记录协作检验过程中的数据信息以及设备与设备、设备与系统之间的关联数据信息。通过船舶远程测试检验，实现记录测试过程中存在扰动动态因素。船舶的检验决策和结论在云数字孪生模型上实现，通过工业大数据分析，依托新一代神经网络模型，构建一套船舶远程检验共享模型平台，在该平台上进行构建测试检验的知识图谱，实现云端的船舶检验。

船舶远程检验共享总体模型是基于不同粒度的数字孪生模型感控，因此如何准确有效地快速重构数字孪生模型，实现不确定扰动环境下的动态优化调整与实践扰动因素相吻合是十分重要的。

借鉴分形理论，将复杂的设备、产品、系统、协作过程等高度抽象成具有自相似性的分形单元。分形单元从输入(输入对象、设备参数、辅助参数、输入动作、干扰参数等)、模型(设备模型、关联模型、环境模型等)、机理(检验机理、关联规律等)、约束(环境约束、逻辑约束、关联约束等)、输出等。其中输入属性与所建模型的实际工况状态保持一致，即设备模型及辅助参数要与实际过程中的参数相同。为了保证所构建模型的准确性，检验过程中模型所涉及的机理、约束和控制等属性与真实生产过程中的状态保持一致。构建好数字孪生模型后，进行仿真，并将所得结果与实际检验的结果进行修正比对，然后将优化后的输入参数、输出属性赋给相应的数字孪生模型，并进行反复迭代优化，使其与真实检验环境相一致。

另外，在协同操作检验的过程中如何保障网络的有效性，需要对网络进行综合性的需求分析。随着卫星技术的快速发展，卫星通信技术及其应用取得了较大的进步。空间信息网络作为卫星网络的进一步延伸，将卫星网络和地面宽带网络联系起来，形成了智能化体系。将实体船(或设备)、空间传船(或设备)、设备厂商、船东以及检验机构进行综合互联，进行有效的协同检验操作。

2 基于数字孪生技术的船舶设备性能远程检验

在构建多样化的检验工作条件下，随着新技术的快速发展，船舶共享检验要实现全船的远程检验还需要一段时间技术的积累。但在目前的技术水平下，可根据需求在船舶设备的远程检测上进行试点和推广，从点到面逐步实现全船的远程检测。

在构建复杂的运行环境下，船舶设备的材料、内部构造、零部件、功能以及性能等在工作过程中均可能出现异常状况，针对不同的干扰因素(例如误操作、恶劣环境等)会对设备造成不同程度的影响，因此要实现在设备数字孪生模型中对其进行远程性能评估及检验，需要将物理环境中的各种因素进行收集，并在数字环境中进行实景模拟。

因此，基于数字孪生的船舶设备性能评估及检验是通过对实体船舶设备与虚拟船舶设备的实时信息交互与双向真实映射，实现物理船舶设备、虚拟船舶设备以及全生命周期、全要素、全业务数据的集成和融合，从而提供可靠的远程评估及检验。

数字孪生设备检验从物理的船舶设备、虚拟船舶设备、孪生数据、动态连接等几个方面进行综合出发。物理的船舶设备从设备本身的采集系统将数据传输到虚拟空间，支撑虚拟船舶设备的高度仿真；物理数据与虚拟数据的融合，进行船舶检验特征的提取，辅助构建模型；虚拟的船舶设备模型包括集合模型、关联模型以及行为模型，从这三个方面进行刻画和物理色设备的状态；动态连接是在新一代信息传输技术的驱动下，通过高效快捷准确的检测技术，实现实体设备、虚拟设备之间的实时信息交互，达到远程设备检验的效果。基于物理设备的性能，变化以及干扰等在虚拟环境下进行精确地仿真的测试，从而对船舶设备远程精确性的评估和检验。

为满足在数字虚拟环境下数据的真实性与精确性，针对数据缺乏连续性、真实性以及数据融合性等问题，开展物理信息异构要素融合、虚拟船舶多维模型融合、物理-信息数据融合、船舶检验能力测试与验证服务融合等多应用方面研究，通过信息物理的交互与融合，及船舶实体与数字虚体的精准映射，分析设备、产品、船舶现场检验数据、虚拟空间模型数据、仿真数据等覆盖全要素、全流程的相关数据关联。

3 基于网络安全的船舶远程检验可信保障技术

船舶设备远程检验过程数据安全保障要实现在多信任主体中，流转的检验过程数据实现“安全”“防篡改”和“透明”。由于目前的技术水平和检验现状，数据由不同的异构平台产生，格式不一造成难以统一解读，进而导致真实性无法判断。在新型的数据安全保障的框架下，保证各个参与方可以通过统一、可信的数据源来记录整个船舶设备检验过程，同时，引入新一代技术保证数据不可篡改，结合网络安全和物联网等技术保证数据真实性。

针对船舶检验的复杂特点，构建供应商可信信息流转机制，实现相关组件的整个供应链的可信追溯；实现对于每一个零部件检验的全方位数据管理和监督，有效保障组件检验的真实性；通过可信保障技术，对相关的组件供应商进行更加有效的评级管理，提高供应商信息的可信程度，提升相关数据和信息流转的及时性、准确性。

通过在船东，设备厂商以及船级社等节点部署5G基站，通过5G安全网关将船舶检验数据通过运营商的5G核心网，传输到工业云服务平台上进行统一管理和存储，各参与方可通过网络在该平台上进行数据的同步操作，实现数据的同步。另外为保障船舶设备的检验全流程信息数据不发生泄露的同时，实现溯源信息动态共享，利用属性加密等新技术完成检验的全流程数据防护，通过适用于区块链的策略更新算法实现溯源信息动态共享。

4 远程船舶检验的系统优化

现有船舶检验模式，更多地依赖验船师的个人经验和能力，通过构建参数库，可更全面地了解扰动因数的范畴，对前期的检验提供支撑。通过船舶检验干扰因数参数库构建技术，整合过程中相关的知识、资源、活动、流程等，进行全面的控制和管理，将干扰知识融合到检验的各个环节中，自动推送可能受到的干扰因数，实现干扰因素的智能应用，从而实现船舶设备远程虚拟检验环境的建立。

针对船舶产品、设备、系统等不同形式的检验特点，建立基础资源类的参数库、工艺方案类参数库和设备关联类的参数库，具备实例推理和规则推理能力的多层次、可扩展参数库体系，提升设备本身参数，干扰参数、环境参数的全面性。为满足船舶设备在赛博虚拟空间进行检验要求，针对船舶设备检验无反馈，无优化等问题，实现虚拟船舶设备的仿真检验，并将检验结果进行分析挖掘。检验的结果、检验的过程可在船舶远程检验模型上进行综合展示，并进行优化，优化后将优化结果反馈给各参与方，再优化，实现实际检验和虚拟检验的一致性。将数据、网络、平台和中心进行系统的考虑。此外，船舶全域感知及远程运维服务主要以分布在船上的各主机、辅机以及关键系统和设备为主要监测对象，在共享模型上同样实现数据采集、设备控制、参数调整、故障预警及诊断、检修维护计划制定以及状态评估等。

通过云数据中心，对船舶的电机组设备状态与运行数据、以及机电设备运营管理数据，进行集中存储、综合分析与决策评估。

通过远程运维中心，根据具体的运维应用需求，以大数据中心的数据分析能力为支撑，实现设备大部件预警、故障分析、寿命预测、重大安全报警、电机组评估、运维服务管理、无人巡检系统等功能。

以上数据均会通过船舶远程检验共享模型进行综合展示和预警分析，将其推送到各个参与方的主管部门。

目前，中国船级社已推出了远程船舶检验服务，通过与船舶进行双向通信，共享船舶的照片、视频内容和数字图像进行检验。随着技术的不断发展，未来使用船舶远程检验共享模型进行船舶、产品、设备的检验将成为一大亮点，中国船级社可以联合科研院所、船东、设备厂商一起在新技术的引领下，使用船舶远程检验共享模型(数字孪生模型)进行船舶检验和远程运维。在设备、产品、船舶实现远程检验后，在船舶运行过程中，把船上的运维数据上传到船舶远程检验共享数字模型上，经过大数据分析处理，实现船舶故障、设备寿命、运维周期进行智能分析和预测，将完善现有的再次检验模式，变被动为主动，合理安排出船舶检验计划和验船师的检验时间，提高检验效率。