液固金汤智能算法打造港口靠泊主动防护 “智慧中枢”

江苏航运职业技术学院 “液固金汤” 团队在攻克液压缓冲结构难题的同时，深耕智能感知与算法领域，打造出集船舶轨迹预测、碰撞主动预警、故障自诊断于一体的核心算法体系，为传统液压防撞装置装上 “智慧大脑”，实现了港口靠泊防护从 “被动吸能” 到 “主动预判” 的革命性跨越。

传统港口靠泊防护技术始终停留在 “被动挨打” 的阶段，既无法提前感知船舶靠泊风险，也不能根据冲击强度动态调整防护力度，设备故障更是只能依靠人工巡检发现，不仅效率低下，还存在严重的安全隐患。针对这一行业短板，团队将智能算法与液压缓冲技术深度融合，构建了 “感知 - 决策 - 执行” 全闭环的智能防护系统，让防撞装置真正拥有了 “思考能力”。

这套算法体系的核心是基于毫米波雷达的多维度感知系统，团队将其拆解为四个协同运作的功能单元，如同人体的感官与神经中枢：射频前端单元是 “眼睛”，负责毫米波信号收发与模数转换，精准采集船舶速度、距离、角度等核心运行参数;信号处理单元是 “小脑”，能有效滤除海浪、塔吊、飞鸟等环境杂波，提取纯净的船舶运动数据;通信接口单元是 “神经”，实现雷达、防撞装置与控制平台的低时延双向交互，预警信号与控制指令传输无延迟;电源管理单元则是 “心脏”，适配港口复杂电网环境，保障系统 7×24 小时稳定运行。

为了让算法预测更精准，研发负责人陈昌南带领算法组开启了漫长的数据采集与模型训练之路。他们连续三个月扎根南通港、连云港等码头，顶着海风与烈日记录了 700 余次不同吨位船舶的靠泊全过程，积累了数十万条原始数据。团队创新性地采用 LSTM 长短期记忆神经网络训练模型，经过上千次参数调优，最终将船舶位移预测时延压缩至 200 毫秒，速度识别误差控制在 0.1m/s 以内，碰撞预警准确率超过 95%，预测精度较行业平均水平领先 15%。更关键的是，算法能根据预测的碰撞强度，动态调节液压回路的压力值，提前触发缓冲机制，实现了 “风险未到，防护先行”。

此外，团队还为算法植入了强大的故障自诊断功能，可实时监测液压油压力、密封件磨损、接头渗漏等 12 项关键设备参数，故障自诊断率达 85% 以上。系统能自动识别潜在故障并发出预警，支持设备状态远程监控与提前维护，彻底改变了传统 “坏了再修” 的运维模式，将港口运维成本降低了 30% 以上。

目前，这套智能算法已与液压缓冲系统完成深度适配，通过了连云港国际石化港务等企业的实地测试，在多次高速靠泊模拟试验中实现了零误报、零漏报。项目已获得 2 项相关软件著作权，与威盛电子达成智能检测系统共研协议，累计带动 340 万元订单落地。

“结构是骨架，算法是灵魂。” 项目负责人孙浩博表示，团队下一步将持续优化算法在复杂气象条件下的适应性，拓展船舶类型与港口场景的覆盖范围，让 “智慧中枢” 更加强大，为全球智慧港口建设提供更可靠的智能安全解决方案。

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