Cristin-resultat-ID: 1826727
Sist endret: 20. november 2020, 10:15
NVI-rapporteringsår: 2021
Resultat
Vitenskapelig artikkel
2021

A Deep Learning Approach to Detect and Isolate Thruster Failures for Dynamically Positioned Vessels Using Motion Data

Bidragsytere:
  • Peihua Han
  • Guoyuan Li
  • Robert Skulstad
  • Stian Skjong og
  • Houxiang Zhang

Tidsskrift

IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
ISSN 0018-9456
e-ISSN 1557-9662
NVI-nivå 1

Om resultatet

Vitenskapelig artikkel
Publiseringsår: 2021
Volum: 70
Artikkelnummer: 3501511
Open Access

Importkilder

Scopus-ID: 2-s2.0-85096697986

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

A Deep Learning Approach to Detect and Isolate Thruster Failures for Dynamically Positioned Vessels Using Motion Data

Sammendrag

Vessels today are being fully monitored thanks to the advance of sensor technology. The availability of data brings ship intelligence into great attention. As part of ship intelligence, the desire of using advanced data-driven methods to optimize operation also increases. Considering ship motion data reflects the dynamic positioning performance of the vessels and thruster failure might cause drift-offs, it is possible to detect and isolate potential thruster failure using motion data. In this paper, thruster failure detection and isolation are considered as a time series classification problem. A convolutional neural network (CNN) is introduced to learn the mapping from the logged motion sequence to the status of the thruster. CNN is expected to generate task-specific features from the original time series sensors data and then perform the classification. The dataset is collected from a professional simulator in the Offshore Simulation Centre AS. Experiments show that the proposed method can detect and isolate failed thrusters with up to 95% accuracy. The proposed model is further extended to deal with thruster failure in a realtime manner.

Bidragsytere

Peihua Han

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for havromsoperasjoner og byggteknikk ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Guoyuan Li

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for havromsoperasjoner og byggteknikk ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Robert Skulstad

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for havromsoperasjoner og byggteknikk ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

Stian Skjong

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Fiskeri og ny biomarin industri ved SINTEF Ocean

Houxiang Zhang

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for havromsoperasjoner og byggteknikk ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet
1 - 5 av 5