船舶特性推斷裝置以及自動操舵裝置的制作方法
本發明涉及對船舶的特性進行推斷的船舶特性推斷裝置、以及具有船舶特性推斷裝置的自動操舵裝置。
背景技術：
以往以來，進行了用于準確地掌握船舶的狀態(隨著時間變化的船舶的特性)的各種嘗試。例如，在專利文獻1中，公開了一種能夠基于通過安裝于船舶的各種傳感器檢測出的運行信息(船舶的主機的溫度、壓力、轉速等)來對船舶的狀態進行診斷的系統。
現有技術文獻
專利文獻
專利文獻1：日本特開2002－316692號公報
技術實現要素：
發明所要解決的課題
然而，在掌握船舶的狀態時，掌握給船舶的對水速度(船舶相對于水的速度)帶來影響的參數的值、和與各值對應的船舶的實際對水速度之間的關系是非常重要的。通過掌握該關系性，例如作為一個例子，能夠更準確地建立船舶的航行計劃。但是，在上述專利文獻中，未對這一點進行任何記載。
例如，作為給船舶的對水速度帶來影響的參數，可列舉船舶的螺旋槳的轉速、以及針對船舶的風力。而且，在某一船舶中，若要掌握螺旋槳的轉速和該轉速所引起的船舶的對水速度之間的關系性，則需要在將給船舶的對水速度帶來影響的其他參數(風力等)保持為恒定的狀態下進行實驗，非常費事。這在掌握針對船舶的風力和該風力所引起的船舶的對水速度之間的關系性的情況下也是同樣的。
本發明為了解決上述課題而完成，其目的在于容易地掌握給船舶的對水速度帶來影響的參數的值、與該參數所引起的船舶的對水速度之間的關系性。
用于解決課題的手段
(1)為了解決上述課題，該發明的某一方面的船舶特性推斷裝置具備：數據輸出部，輸出多個參數數據，該多個參數數據分別包含作為表示船舶的螺旋槳的轉速的數據的轉速數據、以及作為表示可能作用于該船舶的風力的風速矢量的數據的風速矢量數據；以及推斷器，接收從所述數據輸出部輸出的所述多個參數數據，并且將各所述參數數據所對應的值推斷為所述船舶的對水速度矢量，并將該對水速度矢量作為第1輸出值而輸出，所述多個參數數據的各自所包含的所述轉速數據所表示的轉速彼此相同，所述多個參數數據的各自所包含的所述風速矢量數據所表示的風速矢量互不相同，各所述第1輸出值被推斷為所述船舶以所述轉速數據所表示的所述轉速航行時的該船舶的對水速度矢量并被輸出。
(2)為了解決上述課題，該發明的某一方面的船舶特性推斷裝置具備：數據輸出部，輸出多個參數數據，該多個參數數據分別包含作為表示船舶的螺旋槳的轉速的數據的轉速數據、以及作為表示可能作用于該船舶的風力的風速矢量的數據的風速矢量數據；以及推斷器，接收從所述數據輸出部輸出的所述多個參數數據，并且將各所述參數數據所對應的值推斷為所述船舶的對水速度矢量，并將該對水速度矢量作為第1輸出值而輸出，所述多個參數數據的各自所包含的所述轉速數據所表示的轉速互不相同，所述多個參數數據的各自所包含的所述風速矢量數據所表示的風速矢量彼此相同，各所述第1輸出值被推斷為所述風速矢量數據所表示的所述風速矢量作用于所述船舶時的該船舶的對水速度矢量并被輸出。
(3)優選的是，所述推斷器使用神經網絡而構成，并具有分別被輸入所述轉速數據以及所述風速矢量數據中的一方的至少兩個輸入機構、以及輸出所述第1輸出值的輸出機構，在對從所述神經網絡中的輸入側的機構輸出的值乘以結合系數之后，傳送到輸出側的機構。
(4)更優選的是，所述船舶特性推斷裝置還具備：對地速度計算部，計算在海上航行的所述船舶的對地速度矢量；螺旋槳轉速檢測部，檢測所述螺旋槳的轉速；以及風速風向計，安裝于所述船舶，并測量針對該船舶的風力的風速矢量，各所述輸入機構被輸入所述螺旋槳轉速檢測部檢測出的所述螺旋槳的轉速、以及所述風速風向計測量出的所述風速矢量中的一方，從所述輸出機構中，將由所述螺旋槳轉速檢測部檢測出的所述螺旋槳的轉速、以及所述風速風向計測量出的所述風速矢量的組合確定的各條件所對應的值推斷為該船舶的對水速度矢量，并作為第2輸出值而輸出，所述船舶特性推斷裝置還具備更新部，該更新部對所述第2輸出值和由所述對地速度計算部計算出的作為教師信號的所述對地速度矢量進行比較，并且更新所述結合系數以使該第2輸出值與該教師信號之間的誤差變少。
(5)優選的是，所述推斷器具有存儲部，該存儲部包含多個單元部，該多個單元部將由所述船舶的螺旋槳的轉速以及針對該船舶的風力的風速矢量的組合確定的各條件下的所述船舶的對地速度矢量，按照多個所述條件的每一個進行存儲，所述推斷器將所述對地速度矢量的平均值作為所述第1輸出值而輸出，該對地速度矢量存儲于由接收到的各所述參數數據所包含的所述轉速數據以及所述風速矢量數據的組合所對應的所述條件確定的所述單元部中。
(6)更優選的是，所述船舶特性推斷裝置還具備：對地速度計算部，計算在海上航行的所述船舶的對地速度矢量；螺旋槳轉速檢測部，檢測所述螺旋槳的轉速；以及風速風向計，安裝于所述船舶，并測量針對該船舶的風力的風速矢量，所述存儲部還具備更新部，該更新部使所述對地速度計算部計算出的所述對地速度矢量，存儲于在取得該對地速度矢量的計算所需的數據時由所述螺旋槳轉速檢測部檢測出的所述轉速、以及所述風速風向計測量出的所述風速矢量的組合確定的所述單元部。
(7)優選的是，所述船舶特性推斷裝置還具備顯示部，該顯示部基于從所述推斷器輸出的所述第1輸出值，對預測為在規定時間后所述船舶所在的范圍進行顯示。
(8)為了解決所述課題，該發明的某一方面的自動操舵裝置具備：GNSS信號接收部，安裝于船舶，并接收GNSS信號；以及控制部，基于根據所述GNSS信號接收部接收的GNSS信號計算出的所述船舶的位置信息，控制該船舶的舵，其特征在于，所述自動操舵裝置還具備上述的任一船舶特性推斷裝置，所述控制部也基于從所述船舶特性推斷裝置的推斷器輸出的所述第1輸出值，對所述船舶的舵進行控制。
發明效果
根據本發明，能夠容易地掌握給船舶的對水速度帶來影響的參數的值、與該參數所引起的船舶的對水速度之間的關系性。
附圖說明
圖1是表示本發明的實施方式的推斷裝置的構成的框圖。
圖2是表示圖1所示的推斷器的構成的一個例子的示意圖。
圖3是表示對地速度、對水速度、以及表層流速度的關系的矢量圖。
圖4是用于說明來自圖1所示的推斷器的第2輸出值收斂為對水速度的理由的圖。
圖5是用于對從圖1所示的數據輸出部輸出的各參數數據、與推斷器基于各參數數據推斷的各對水速度的對應關系進行說明的圖。
圖6是用于說明通過圖1所示的圖像生成部生成的風力特性圖的生成過程的圖。
圖7是表示通過圖像生成部生成的風力特性圖的一個例子的圖。
圖8是表示變形例的推斷裝置的構成的框圖。
圖9是表示變形例的推斷裝置的構成的框圖。
圖10是表示變形例的推斷裝置的構成的框圖。
圖11是用于詳細地說明圖10所示的推斷器的圖。
圖12是表示變形例的推斷裝置的構成的框圖。
圖13是表示變形例的推斷裝置的構成的框圖。
圖14是表示圖13所示的學習系數設定處理部的構成的框圖。
圖15是示意地表示存儲于圖14所示的存儲部的表、以及對應于該表的各單元而存儲的自組織映射的圖。
圖16是表示變形例的推斷裝置的學習系數設定處理部的構成的框圖。
圖17是表示存儲于圖16所示的存儲部的表、以及對應于該表的各單元(各區域)而存儲的學習數據的圖。
圖18是表示變形例的推斷裝置的構成的框圖。
圖19是表示由圖18所示的圖像生成部生成的風力特性圖的一個例子的圖，并且是用于說明學習進展指標的導出過程的圖。
圖20是表示自動操舵裝置的構成的框圖。
圖21是表示變形例的推斷裝置的構成的框圖。
圖22是用于對從圖21所示的數據輸出部輸出的各參數數據、與推斷器基于各參數數據推斷的各對水速度的大小的對應關系進行說明的圖。
圖23是表示通過圖像生成部生成的主機特性圖的一個例子的圖。
圖24是表示變形例的推斷裝置的構成的框圖。
圖25是表示顯示于顯示部的旋轉速度計的一個例子的圖。
圖26是表示變形例的推斷裝置的構成的框圖。
圖27是表示由圖像生成部生成的主機特性圖的一個例子的圖，并且是用于對學習進展指標進行說明的圖。
圖28是表示由變形例的推斷裝置的顯示部顯示的、規定時間后的本船位置的地圖的一個例子。
圖29是用于對學習數據的補充進行說明的示意圖。
具體實施方式
圖1是表示本發明的實施方式的推斷裝置1的構成的框圖。推斷裝置1安裝于在海上航行的本船(船舶)。
如圖1所示，推斷裝置1具備表層流推斷部8和風力特性推斷部9(船舶特性推斷裝置)。表層流推斷部8構成為，對本船位置處的表層流的朝向以及大小、即本船位置處的表層流的速度矢量進行推斷。另一方面，風力特性推斷部9構成為對本船的風力特性進行推斷。以下，依次說明表層流推斷部8的構成以及風力特性推斷部9的構成。此外，表層流指的是從海面至本船的船底的范圍程度的深度范圍的流動。另外，風力特性是表示根據針對本船的風力的方位以及大小、船在靜水中移動的速度如何變化的特性。
[表層流推斷部的構成]
在表層流推斷部8中，在每個規定的定時自動地求出規定的參數(在本實施方式中是本船的螺旋槳的轉速、船頭方向真風速、以及右舷方向真風速)，并且按照每個由各參數的值的組合所確定的條件，計算本船位置的表層流速度(表層流速度矢量)。表層流推斷部8具備GPS信號接收部2、螺旋槳轉速檢測部3、風向風速計4、構成運算部10的構成要素的一部分(具體而言，是對地速度計算部11、推斷器12、表層流計算部13、以及結合系數更新部14)、以及顯示部5。
GPS信號接收部2作為GNSS信號接收部而設置，其用于接收從導航衛星(省略圖示)發送的作為導航信號(GNSS信號)的GPS信號。GPS信號接收部2例如由GPS天線構成。由GPS信號接收部2接收的GPS信號(即，本船的位置信息)與該GPS信號被接收的時刻一起被通知給運算部10。
此外，在本實施方式中，作為GNSS信號接收部使用了GPS信號接收部2，但并不局限于此，也可以使用在其他GNSS系統中使用的接收部。這里，GNSS是全球導航衛星系統(GNSS：Global Navigation Satellite Systems)的縮寫。該GNSS是由美國運營的“GPS”、由歐州運營的“GALILEO”以及由俄羅斯運營的“GLONASS”等的總稱。
螺旋槳轉速檢測部3用于對用于產生本船的推力的螺旋槳的每單位時間的旋轉次數進行檢測，例如由能夠檢測轉速的傳感器構成。由螺旋槳轉速檢測部3檢測出的轉速被通知給運算部10。
風向風速計4用于對船頭方向真風速以及右舷方向真風速進行測量，來作為關于風向以及風速的信息。風向風速計4設置于本實施方式的表層流推斷部8所安裝的本船中的、周圍不存在遮擋風的障礙物的位置。由風向風速計4測量的船頭方向真風速以及右舷方向真風速被通知給運算部10。
運算部10構成為基于從GPS信號接收部2、螺旋槳轉速檢測部3、以及風向風速計4通知的各種信息，在每個規定的定時對本船位置(對象地點)處的表層流進行推斷。運算部10具備對地速度計算部11、推斷器12、表層流計算部13、以及結合系數更新部14。此外，運算部10構成為基于從數據輸出部6輸出的參數對風力特性進行推斷，之后詳細敘述。
對地速度計算部11基于從GPS信號接收部2通知的本船的位置信息、以及取得該本船位置信息的時刻，計算本船的對地速度(對地速度矢量)。具體而言，對地速度計算部11基于至少兩個定時的本船位置、以及取得各本船位置的位置信息的時刻，計算本船的對地速度。對地速度計算部11將如此計算出的對地速度通知給表層流計算部13以及結合系數更新部14。
推斷器12構成為對本船的對水速度進行推斷。在本實施方式中，推斷器12被輸入由螺旋槳轉速檢測部3檢測出的本船的螺旋槳的轉速、以及由風向風速計測量出的船頭方向真風速以及右舷方向真風速。推斷器12將由這些輸入值的組合所確定的條件(由某一轉速、某一船頭方向真風速、以及某一右舷方向真風速的組合所確定的條件)所對應的值作為對水速度(對水速度矢量，在本實施方式中是船頭方向對水速度以及右舷方向對水速度)輸出到表層流計算部13。此外，雖然之后詳細敘述，推斷器12也被輸入從數據輸出部6輸出的參數數據，推斷器12將與它們對應的值作為對水速度輸出到圖像生成部15。
圖2是示意地表示推斷器12的構成的一個例子的圖。在本實施方式中，推斷器12使用一般公知的神經網絡而構成。具體而言，推斷器12具備構成輸入層的多個輸入機構UIN＿1、UIN＿2、UIN＿3、構成隱藏層的多個中間機構UMID＿1、UMID＿2、UMID＿3、以及構成輸出層的輸出機構UOUT＿1、UOUT＿2。此外，圖2所示的推斷器12的構成只是一個例子，關于各層中的機構數、隱藏層的層數，不只是圖2所示的情況。
在推斷器12中，若各輸入機構UIN＿1、UIN＿2、UIN＿3被輸入各輸入值(螺旋槳的轉速等)，則對這些輸入值乘以結合系數WI，M，并輸出到隱藏層的中間機構UMID＿1、UMID＿2、UMID＿3。隱藏層的各中間機構UMID＿1、UMID＿2、UMID＿3將輸入的各值相加，對基于該相加值的值乘以結合系數WM，O并輸出到輸出機構UOUT＿1、UOUT＿2。輸出機構UOUT＿1、UOUT＿2將輸入的各值相加，將基于該相加值的值作為第2輸出值輸出到表層流計算部13以及結合系數更新部14。此外，輸入到上述推斷器12的值并非必須是螺旋槳轉速等參數的值自身，也可以是處于與這些參數一對一的關系的數值(例如作為一個例子，是與轉速成比例地變化的電壓值)等。
在推斷器12中，在初始狀態下，對各結合系數W設定了適當的初始值。然后，各結合系數W通過結合系數更新部14隨時進行更新。具體而言，各結合系數W通過結合系數更新部14更新，以使從推斷器12輸出的第2輸出值和由對地速度計算部11計算出的對地速度(教師信號)之間的誤差變少。由此，從推斷器12輸出的第2輸出值在每次結合系數W被更新時向本船的對水速度收斂，之后詳細敘述。
表層流計算部13基于作為從推斷器12輸出的對水速度的第2輸出值、以及由對地速度計算部11計算出的對地速度，計算出作為表層流的速度的表層流速度(表層流速度矢量)。具體而言，表層流計算部13從對地速度中減去對水速度，由此計算出表層流速度。
圖3是表示對地速度矢量VG、對水速度矢量VW、以及表層流速度矢量VT之間的關系的矢量圖。對地速度VG是相對于地表的速度，對水速度VW是相對于水面(海面)的速度。另外，表層流是海的表層的部分的水的流動。由此，對地速度矢量VG、對水速度矢量VW、以及表層流速度矢量VT的關系能夠如圖3所示那樣表示。由此，表層流計算部13通過如上述那樣從對地速度VG中減去對水速度VW，由此計算表層流速度VT。
結合系數更新部14對推斷器12的結合系數W進行更新，以使從推斷器12輸出的第2輸出值和由對地速度計算部11計算出的對地速度(教師信號)之間的誤差變少。關于結合系數更新部14，例如作為一個例子，使用反向傳播(誤差逆傳播法)對結合系數W進行更新。
在顯示部5顯示由表層流計算部13計算出的表層流的朝向以及大小。由此，用戶能夠知曉本船位置處的表層流的速度。
[關于從推斷器輸出的第2輸出值]
圖4是用于說明每當該推斷器12的結合系數W被更新時，從推斷器12輸出的第2輸出值向對水速度收斂的理由的圖。如上述那樣，存儲于推斷器12的各結合系數W通過結合系數更新部14進行更新，以使從推斷器12隨時輸出的值和作為隨時計算的教師信號的對地速度之間的誤差變小。
表層流的大小以及朝向由于海域、時刻、氣象條件等而不同。由此，認為在對水速度相同的情況下(即，螺旋槳的轉速、船頭方向真風速、以及右舷方向真風速相同的情況下)的對地速度中，包含所有大小以及朝向的表層流速度的成分。由此，若使它們平均化(若使圖4的情況下的VG1～VG6平均化)，則表層流速度成分彼此相抵消，對水速度成分殘留。即，若如上述那樣，推斷器12的結合系數W被以推斷器12的第2輸出值與對地速度之間的誤差變小的方式進行更新，則對地速度所包含的表層流速度成分的影響逐漸變小，因此推斷器12的第2輸出值向對水速度收斂。因此，可充分獲得學習數據(對地速度數據)，并能夠在充分進入了學習的階段(即，結合系數被更新了足夠的次數的階段)，將來自推斷器12的第2輸出值推斷為對水速度。
在表層流推斷部8中，在本船的航行中的每規定的定時，通過螺旋槳轉速檢測部3檢測轉速，并且通過風向風速計4測量船頭方向真風速以及右舷方向真風速，這些信息隨時被輸出到推斷器12。推斷器12基于它們，使用在本船的航行中隨時更新的結合系數W，生成上述第2輸出值。
[風力特性推斷部的構成]
風力特性推斷部9具備GPS信號接收部2、螺旋槳轉速檢測部3、風向風速計4、數據輸出部6、構成運算部10的構成要素的一部分(具體而言是對地速度計算部11、推斷器12、結合系數更新部14、以及圖像生成部15)、以及顯示部5。GPS信號接收部2、螺旋槳轉速檢測部3、以及風向風速計4采用與上述表層流推斷部8的情況相同的構成以及動作，因此省略其說明。
數據輸出部6若接收作為用于使本船的風力特性導出的信號的指令信號S，則向推斷器12依次輸出多個參數數據Dn(n＝1，2，…)。各參數數據Dn中包含有表示螺旋槳的轉速的數據即轉速數據R1、以及表示風速矢量的數據即風速矢量數據VWDn(n＝1，2，…)。各參數數據Dn的轉速數據R1所表示的轉速彼此相同，另一方面，各參數數據Dn的風速矢量數據VWDn所表示的風速矢量互不相同。在本實施方式中，數據輸出部6輸出船頭方向真風速以及右舷方向真風速作為風速矢量數據VWDn。
此外，關于上述指令信號S，例如作為一個例子，通過由用戶適當地操作設于推斷裝置1的操作面板(省略圖示)，從而被發送到數據輸出部6。此時，用戶例如能夠從操作面板輸入所希望的轉速R1的值。
運算部10如上述那樣，構成為基于從數據輸出部6輸出的參數數據Dn推斷風力特性。此外，關于運算部10的對地速度計算部11以及結合系數更新部14，采用與上述表層流推斷部8的情況相同的構成以及動作，因此省略其說明。
如上述那樣，推斷器12構成為對本船的對水速度進行推斷。推斷器12被輸入從數據輸出部6輸出的參數數據Dn，將與它們對應的值推斷為對水速度VWTn(n＝1，2，…)(在本實施方式的情況下，是船頭方向對水速度以及右舷方向對水速度)，并將該對水速度VWTn作為第1輸出值輸出到圖像生成部15。
另外，推斷器12如上述那樣，被輸入多個參數數據Dn。而且，各參數數據Dn的轉速數據R1所表示的轉速彼此相同，各參數數據Dn的風速矢量數據VWDn所表示的風速矢量互不相同。由此，從推斷器12將螺旋槳的轉速恒定、并且不同大小的風力從不同的方位作用于本船的情況下的對水速度VWTn作為第1輸出值而輸出。圖5是用于說明從數據輸出部6輸出的各參數數據Dn、與推斷器12基于各參數數據Dn推斷的各對水速度VWTn(第1輸出值)之間的對應關系的圖。
圖6是用于說明通過圖像生成部15生成的風力特性圖的生成過程的圖。具體而言，例如作為一個例子，圖像生成部15將起點位置對齊的多個對水速度VWTn(n＝1，2，…)中的、推斷各對水速度VWTn時使用的風速矢量VWDn的大小彼此相同的多個對水速度VWTn的終點彼此相連而生成閉合曲線(參照圖6)。此外，在圖6中，為了避免附圖變得復雜，僅圖示了風速矢量VWDn的大小彼此相同的多個對水速度WTn。
圖7是表示通過圖像生成部15生成的風力特性圖的一個例子的圖。根據圖7所示的風力特性圖可知，例如VWD1[m/s]的風從右方向作用于本船的情況下的本船的對水速度矢量是VWTA，因此本船的右舷方向對水速度為VX1[m/s]、船頭方向對水速度是VY1[m/s]。另外，可知VWD2[m/s]的風從后方作用于本船的情況下的本船的對水速度矢量為VWTB，因此本船的右舷方向對水速度為0[m/s]，船頭方向對水速度為VY2[m/s]。另外，可知VWD3[m/s]的風從左方向作用于本船的情況下的本船的對水速度矢量為VWTC，因此本船的右舷方向對水速度為VX1[m/s]，船頭方向對水速度為VY1[m/s]。
即，根據該風力特性圖能夠容易地在視覺上得知本船的螺旋槳的轉速恒定時，本船的對水速度受風的影響成為何種程度。
[效果]
如以上那樣，在本實施方式的推斷裝置1的風力特性推斷部9中，能夠推斷在本船以某一恒定的轉速航行的情況下，該本船的對水速度在可能作用于該本船的風力下如何變化。
因此，根據風力特性推斷部9，能夠容易地掌握作為給本船的對水速度帶來影響的參數的風速矢量、與該風速矢量所引起的本船的對水速度之間的關系性。
另外，在風力特性推斷部9中，使用神經網絡構成了推斷器12。由此，能夠適當地構成可輸出對水速度的推斷器12。
另外，在風力特性推斷部9中，更新推斷器12，以使推斷器12的第2輸出值和由對地速度計算部11計算出的對地速度之間的誤差變少。由此，能夠構成具備學習功能的推斷器12。并且，在風力特性推斷部9中，能夠在航行中存儲為了推斷準確的對水速度所需的大量的數據。由此，能夠省去預先準備這些大量的學習數據(某一條件時的對地速度的數據)、并且基于這些學習數據設定適當的結合系數的工時。
以上，說明了本發明的實施方式，但本發明并不限定于此，能夠在不脫離本發明的主旨的范圍內進行各種變更。
[變形例]
(1)圖8是表示變形例的推斷裝置1a的構成的框圖。本變形例的推斷裝置1a的運算部10a與上述實施方式的運算部10不同，采用了省略表層流計算部13的構成。即，本變形例的推斷裝置1a不具有作為表層流推斷部8的功能，而是作為風力特性推斷部9而設置。由此，根據本變形例的推斷裝置1a，與上述實施方式的情況不同，不能推斷本船附近的表層流，但與上述實施方式的情況相同地能夠推斷本船的風力特性。
(2)圖9是表示變形例的推斷裝置1b的構成的框圖。本變形例的推斷裝置1b與圖8所示的推斷裝置1a不同，采用了省略結合系數更新部14的構成。即，本變形例的推斷裝置1b不具有學習功能。另外，本變形例的推斷裝置1b采用了也省略GPS信號接收部2、對地速度計算部11、螺旋槳轉速檢測部3、以及風向風速計4的構成。
在本變形例的推斷裝置1b中，根據從基于預先取得的多個學習數據(某一條件時的對地速度的數據)而確定了結合系數W的推斷器12中輸出的對水速度，來生成風力特性圖。即使是這樣的構成，也與圖8所示的推斷裝置1a的情況相同，能夠容易地推斷在本船以某一恒定的轉速航行時，該本船的對水速度在可能作用于該本船的風力下如何變化。
(3)圖10是表示變形例的推斷裝置1c的構成的框圖。本變形例的推斷裝置1c與圖8所示的推斷裝置1相比，推斷器12c的構成大為不同。具體而言，推斷器12c并非使用神經網絡而構成，而是采用了具備存儲部16以及更新部17的構成。
圖11是用于詳細地說明圖10所示的推斷器12c的圖。
如圖11所示，在存儲部16中存儲有矩陣狀的表。在該表中存儲有在由風速風向的各值(X1，X2，X3，…)以及轉速的各值(R1，R2，R3，…)的組合所確定的各條件(對應于表的各單元部16a)時計算出的對地速度。在圖11中，一個對地速度的值由一個圓圈表示。即，在存儲部16中，例如存儲有5個當風速風向的值為X1且轉速的值為R1時計算出的對地速度的值。
若推斷器12c被輸入由螺旋槳轉速檢測部3檢測出的轉速(例如R2)和由風向風速計4測量的風向風速(例如X3)，則推斷器12c計算作為轉速為R2且風向風速為X3的單元部16a所包含的對地速度(圖11的情況下為11個)的平均值。然后，推斷器12c將該平均值作為輸出值而輸出。
如使用圖4說明的那樣，若使某一條件(通過某一轉速以及某一風向風速的組合確定的條件)下的對地速度平均化，則對地速度所包含的表層流速度成分相互抵消，因此其平均值成為接近對水速度的值。因此，通過本變形例的推斷器12c，也能夠適當地推斷對水速度。
更新部17使用在檢測到向推斷器12c輸入的轉速以及風向風速的定時所計算出的對地速度，來對存儲于存儲部16的表進行更新。具體而言，將在規定的轉速(例如R3)時以及規定的風向風速(例如X2)時計算出的對地速度追加到由R3以及X2確定的單元部16a中。通過隨時進行該動作，使得能夠即使在航行中也存儲學習數據，從而更準確地推斷對水速度。即，本變形例的推斷器12c也具有學習功能。其結果，能夠更準確地導出風力特性。
此外，通過在本變形例中，采用省略更新部17的構成，由此能夠構成不具有學習功能的推斷裝置1d(參照圖12)。在該情況下，需要在存儲部16中事先存儲預先獲得的多個學習數據(圖11中的一個圓圈對應的數據)。
(4)圖13是表示變形例的推斷裝置1e的構成的框圖。本變形例的推斷裝置1e采用相對于圖8所示的推斷裝置1a還設有學習系數設定處理部20的構成。
推斷器12e與上述實施方式的情況相同，使用神經網絡而構成，并且構成為通過所謂的監督式學習(Supervised learning)而隨時更新結合系數。在推斷裝置1e中，計算來自該推斷器12e的輸出值與教師信號(對地速度)之間的誤差。然后，推斷裝置1e將該誤差作為學習信號從輸出層側的機構向輸入層側的機構傳播，且更新結合系數W。按照如下的(1)式賦予結合系數的修正量。
[式1]
ΔWi,jn,n-1(t)＝ηδinXjn-1+αΔWi,jn,n-1(t－1)…(1)
在式(1)中，ΔWi,jn,n-1(t)表示對于n－1層的機構j與n層的機構i之間的結合的權重的修正量，η表示學習系數，δin表示從第n層的機構i向n－1層的各機構返回的學習信號，Xjn-1表示n－1層的機構j的輸出值，α表示穩定化系數，ΔWi,jn,n-1(t－1)表示前次的修正量。此外，第n－1層的層是比第n層的層更向輸入側的層靠近一個的層。
圖14是表示學習系數設定處理部20的構成的框圖。學習系數設定處理部20用于隨時設定式(1)中的學習系數。如圖14所示，學習系數設定處理部20具有存儲部21、SOM更新部22、計數部23、學習系數計算部24、以及學習系數設定部25。
圖15是示意地表示存儲于存儲部21的表和與該表的各單元對應地存儲的自組織映射SOM(Self-organizing Maps)的圖。如圖15所示，在存儲部21中存儲有按照每個規定的螺旋槳轉速以及每個規定的風速風向切割成網格狀的表。在該表的各單元中存儲有對應的自組織映射SOM。本變形例的各自組織映射SOM是由n×n個的機構構成的二維SOM。在各機構中存儲有與輸入矢量同維的參照矢量。在初始狀態(未進行學習的狀態)下，在各機構中設定有適當的參照矢量。
SOM更新部22與輸入矢量(由在每個規定的定時輸入的螺旋槳的轉速、風向風速、對地速度等構成的矢量)相應地更新SOM。具體而言，SOM更新部22如以下那樣對包含輸入的轉速以及風向風速的單元中所存儲的SOM進行更新。
具體而言，SOM更新部22將與輸入矢量之間的歐幾里得距離最近的機構作為獲勝機構，基于接下來的(2)式，對存儲于該獲勝機構的參照矢量和存儲于獲勝機構的周圍的機構的參照矢量進行更新。
[式2]
mi(t+1)＝mi(t)+hi(t)[x(t)－mi(t)]…(2)
其中，mi是參照矢量，x(t)是輸入矢量，hi是c·exp(－dis2/α2)所表示的鄰域函數(Neighborhood Function)。在鄰域函數中，c是學習系數，dis＝|x－mc|。這里，mc是使與x(t)之間的歐幾里得距離最小的參照矢量。
SOM更新部22通過隨時輸入的輸入矢量，使用上述式(2)，隨時更新自組織映射SOM。
計數部23對具有與輸入矢量之差(歐幾里得距離)為閾值以下的參照矢量的機構的數量進行計數。
學習系數計算部24獲取由計數部23計數的值的倒數，將該值計算為學習系數。即，在計數值較多的情況下(類似的輸入數據較多的情況下)，學習系數變小，在計數值較少的情況下(類似的輸入數據較少的情況下)，學習系數變大。
學習系數設定部25將由學習系數計算部24計算出的值通知到推斷器12e，并設定為(1)式中的學習系數η。推斷器12e使用該學習系數η，在基于(1)式將結合系數更新之后，基于更新的結合系數計算對水速度矢量。
根據本變形例，在存儲有多個類似的學習數據(輸入矢量)的情況下，學習系數變小。在該情況下，根據上述式(1)可知，結合系數的修正量ΔWi,jn,n-1(t)變小。另一方面，在未存儲有類似的學習數據、或者僅存儲有較少的類似的學習數據的情況下，學習系數變大。在該情況下，根據式(1)可知，結合系數的修正量變大。由此，根據本變形例，能夠抑制存儲有多個類似的學習數據所引起的、來自推斷器的輸出值的偏倚。
(5)圖16是表示變形例的推斷裝置的學習系數設定處理部26的構成的框圖。本變形例的學習系數設定處理部26與上述變形例的學習系數設定處理部20的情況相同，用于設定在使用神經網絡構成的推斷器中使用的式(1)的學習系數η。但是，本變形例的學習系數設定處理部26的構成與上述變形例的學習系數設定處理部20不同。如圖16所示，本變形例的學習系數設定處理部26具有存儲部27、學習系數計算部28、以及學習系數設定部29。
圖17是表示存儲于存儲部27的表、以及與該表的各單元(各區域)對應地存儲的學習數據的圖。如圖17所示，存儲部27與上述變形例的情況相同，存儲有按照每個規定的螺旋槳轉速以及每個規定的風速風向切割成網格狀的表。在本變形例中，存儲于各區域的學習數據對應于各學習數據的對地速度而映射。具體而言，如圖17所示，在具有按照每個規定的船頭方向對地速度、以及每個規定的右舷方向對地速度而切割成網格狀的多個子區域的映射中，各學習數據與對地速度對應地被映射。
學習系數計算部28將下述的值歸一化并設定為學習系數，上述的值是包含最近輸入的學習數據的子區域所存儲的學習數據的數量(在圖17的情況下為4)除以在包含該子區域的區域中的全部子區域中、學習數據的數量最多的子區域所存儲的學習數據的數量(在圖17的情況下為子區域A的10)而得的值的倒數。然后，與上述變形例的學習系數設定部25相同，學習系數設定部29將在學習系數計算部28中設定的學習系數通知給推斷器，設定為(1)式中的學習系數η。即使是這樣的構成，也能夠適當地設定學習系數。
(6)圖18是表示變形例的推斷裝置1f的構成的框圖。本變形例的推斷裝置1f相對于圖8所示的推斷裝置1a，還設有學習進展指標導出部18。
圖19是表示由圖像生成部15生成的風力特性圖的一個例子的圖，并且是用于說明學習進展指標的導出過程的圖。學習進展指標導出部18檢測相對于圖19中的右舷方向對水速度恒定的線(基準線L1)的、圖19所示的對象線L2的斜度a。該對象線L2是將某一風速的風從后方作用于本船的情況下的對水速度的終點、以及上述某一風速的風從前方作用于本船的情況下的對水速度的終點相連結的直線。
一般來說，船舶具有左右對稱的構造。由此，如果取得了充分數量的學習數據，則認為風力特性圖左右對稱。另一方面，如果學習數據的數量不充分，則認為風力特性圖如圖19那樣傾斜，對象線L2相對于基準線L1的斜度a變大。
與此相對，在本實施方式的推斷裝置1f中，學習進展指標導出部18如上述那樣檢測出斜度a，并且根據該斜度a的大小導出表示學習的進展程度的指標即學習進展指標。作為學習進展指標，例如作為一個例子，可列舉由百分率顯示的數值。學習進展指標導出部18將與斜度a的大小相應的數值作為學習進展指標而導出。具體而言，學習進展指標導出部18在斜度a較大的情況下(即，認為未獲得充分的學習數據的情況下)導出較低的值作為學習進展指標。另一方面，學習進展指標導出部18在斜度a較小的情況下(即，認為獲得了充分的學習數據的情況下)導出較高的數值作為學習進展指標。如此導出的數值被顯示于顯示部5。用戶觀察該數值能夠定量地掌握顯示于顯示部5的風力特性圖的信賴度。
此外，學習進展指標并不局限于上述那種由百分率顯示的數值，也可以是其他顯示方式。例如，學習進展指標也可以是等級劃分成多個階段的字母(A是信賴度較高，B是信賴度為中等程度，C是信賴度較低)。或者，學習進展指標也可以是顯示于顯示部5的風力特性圖的顏色(藍色是信賴度較高，黃色是信賴度為中等程度，紅色是信賴度較低)。
(7)圖20是表示自動操舵裝置30的構成的框圖。自動操舵裝置30例如構成為，通過自動地操作本船的舵35，由此對本船的航路進行自動控制。自動操舵裝置30具備推斷裝置1g和控制部31。
推斷裝置1g相對于圖1所示的推斷裝置1，還設有干擾計算部19。干擾計算部19基于由推斷裝置1g推斷的本船附近的表層流速度、以及根據風力特性圖獲得的風力推動速度(由針對本船的風力所引起的本船的對水速度)，對本船受到的干擾(表層流以及風力)所引起的本船的速度(對地速度)進行計算。具體而言，干擾計算部19通過將上述表層流速度以及上述風力推動速度相加，對上述干擾所引起的本船的速度進行計算。干擾計算部19將該干擾所引起的本船的速度通知給控制部31。
控制部31基于根據由GPS信號接收部2接收的GPS信號計算而得的本船的位置信息，操作舵35的方向，以使本船沿預先設想的路線航行。另外，控制部31也基于由干擾計算部19計算出的、上述干擾所引起的本船的速度，對舵35的方向進行操作。
在以往的自動操舵裝置中，基于根據GPS信號獲得的本船位置控制舵的方向。與此相對，在圖20所示的自動操舵裝置30中，不僅基于根據GPS信號獲得的本船位置，也基于給本船位置帶來影響的干擾(表層流、風力等)控制舵35的方向。由此，能夠根據海洋情況迅速地進行適當的操舵，因此能夠更準確地沿設想的路線航行。
(8)圖21是表示變形例的推斷裝置1h的構成的框圖。在上述實施方式以及各變形例中，列舉作為船舶特性能夠推斷風力特性的推斷裝置進行了說明。與此相對，本變形例的推斷裝置1h構成為作為船舶特性能夠對主機特性進行推斷。這里，主機特性指的是船舶中用于產生推力的機構部分的特性。在本實施方式的推斷裝置1h中，能夠計算出相對于螺旋槳的轉速的螺旋槳推動速度作為主機特性。此外，螺旋槳推動速度指的是螺旋槳的旋轉所引起的船舶的對水速度。
本變形例的推斷裝置1h具備表層流推斷部8和主機特性推斷部9h(船舶特性推斷裝置)。表層流推斷部8的構成以及動作與上述實施方式的推斷裝置1的表層流推斷部8相同，因此省略其說明。
[主機特性推斷部的構成]
主機特性推斷部9h具備GPS信號接收部2、螺旋槳轉速檢測部3、風向風速計4、數據輸出部6a、構成運算部10h的構成要素的一部分(具體而言是對地速度計算部11、推斷器12h、結合系數更新部14、以及圖像生成部15a)、以及顯示部5。GPS信號接收部2、螺旋槳轉速檢測部3、以及風向風速計4采用與表層流推斷部8的情況相同的構成以及動作，因此省略其說明。
數據輸出部6a若接收用于導出本船的主機特性的信號即指令信號S，則向推斷器12h依次輸出多個參數數據Dn(n＝1，2，…)。各參數數據Dn中包含表示螺旋槳的轉速的數據即轉速數據Rn(n＝1，2，…)、以及表示風速矢量的數據即風速矢量數據VWD1。
在本變形例中，與上述實施方式不同，各參數數據Dn的風速矢量數據VWD1所表示的風速矢量互相相同，另一方面，各參數數據Dn的轉速數據Rn所表示的螺旋槳的轉速互不相同。在本實施方式中，數據輸出部6輸出船頭方向真風速以及右舷方向真風速作為風速矢量VWD1。
此外，上述指令信號S例如作為一個例子，是通過由用戶適當地操作設于推斷裝置1h的操作面板(省略圖示)而被發送到數據輸出部6a。此時，用戶能夠從操作面板輸入所希望的風速矢量的值(例如，0[m/s])。
運算部10h如上述那樣構成為，基于從數據輸出部6a輸出的參數數據Dn對主機特性進行推斷。此外，關于運算部10h的對地速度計算部11以及結合系數更新部14，由于采用與上述表層流推斷部8的情況相同的構成以及動作，因此省略其說明。
如上述那樣，推斷器12h構成為對本船的對水速度進行推斷。推斷器12h被輸入從數據輸出部6a輸出的參數數據Dn，與它們對應的值被推斷為對水速度VWTn(n＝1，2，…)的大小|VWTn|，并作為第1輸出值輸出到圖像生成部15。
另外，推斷器12h如上述那樣被輸入多個參數數據Dn。而且，各參數數據Dn的風速矢量數據VWD1所表示的風速矢量彼此相同，各參數數據Dn的轉速數據Rn所表示的螺旋槳的轉速互不相同。由此，從推斷器12h輸出作用于本船的風力恒定、且螺旋槳的轉速不同的情況下的對水速度VWTn的大小|VWTn|。圖22是用于對從數據輸出部6a輸出的各參數數據Dn、和推斷器12h基于各參數數據Dn推斷的各對水速度VWTn的大小|VWTn|之間的對應關系進行說明的圖。
圖23是表示通過圖像生成部15a生成的主機特性圖的一個例子的圖。圖像生成部15a生成圖23的實線所示那樣的主機特性圖。具體而言，圖像生成部15a在圖23所示的坐標(縱軸為對水速度的大小，橫軸為螺旋槳的轉速)，對由從推斷器12h輸出的各對水速度VWTn的大小即螺旋槳推動速度|VWTn|、以及推斷該各對水速度VWTn時使用的轉速Rn所確定的點進行繪制。然后，圖像生成部15a基于繪制的多個點，通過回歸分析等計算圖23的實線所示那樣的曲線(主機特性)。然后，該主機特性圖被顯示于顯示部5。
一般來說，主機特性是新艇的試行時或者剛進行修理之后的理想的特性，具體而言，是針對螺旋槳的轉速的螺旋槳推動速度與使用后相比變快那樣的特性(參照圖23虛線)。由此，例如通過比較新艇的試行時的主機特性、以及當前時刻的本船的主機特性，能夠推測發動機的惡化狀態、船體表面的污損狀態等。用戶通過得知這些狀態，能夠判斷出更準確的航行計劃、異常檢查的必要性等。
如以上那樣，在本變形例的推斷裝置1h的主機特性推斷部9h中，能夠推斷在恒定的風力作用于本船的情況下、該本船的對水速度在該本船的螺旋槳的轉速作用下如何變化。
因此，根據主機特性推斷部9h，能夠容易地掌握作為給本船的對水速度帶來影響的參數的螺旋槳的轉速、與該轉速所引起的本船的對水速度之間的關系性。
另外，在主機特性推斷部9h中，能夠使用神經網絡構成推斷器12h。由此，能夠適當地構成可輸出對水速度的推斷器12。
另外，在主機特性推斷部9h中，更新推斷器12h以使推斷器12h的第2輸出值和由對地速度計算部11計算出的對地速度之間的誤差變少。由此，能夠構成具備學習功能的推斷器12h。并且，在主機特性推斷部9h中，能夠在航行中存儲為了推斷準確的對水速度所需的大量的數據。由此，能夠省略預先準備這些大量的學習數據(某一條件時的對地速度的數據)、且基于這些學習數據來設定適當的結合系數的工時。
(9)圖24是表示變形例的推斷裝置1i的構成的框圖。本變形例的推斷裝置1i的運算部10i與圖21所示的運算部10h不同，采用了省略表層流計算部13的構成。即，本變形例的推斷裝置1i不具有作為表層流推斷部8的功能，而是作為主機特性推斷部9h而設置。由此，根據本變形例的推斷裝置1i，與圖21所示的變形例的情況不同，不能進行本船附近的表層流的推斷，但能夠與圖21所示的變形例的情況相同地推斷本船的主機特性。
此外，作為上述實施方式的推斷裝置1中的變形例而說明的各變形例能夠適當地應用于圖21以及圖24所示的變形例。另外，通過適當地組合上述實施方式的推斷裝置1和圖21或者圖24所示的推斷裝置，能夠構成可推斷本船附近的表層流速度、本船的風力特性、以及本船的主機特性的推斷裝置。
(10)在圖21所示的變形例中，通過在顯示部5顯示主機特性圖，由此將當前時刻的主機的狀態通知給用戶，但并不限定于此。具體而言，也能夠將表示主機的惡化狀態的指標顯示在顯示部中。
圖25是表示顯示于顯示部的旋轉速度計7的一個例子的圖。在旋轉速度計7設有標記有旋轉速度的數值的刻度部7a，指示針7b構成為指出螺旋槳的旋轉速度。
而且，在本實施方式中，指示針7b的顏色作為表示主機的惡化狀態的指標發揮功能。具體而言，在主機特性未惡化的狀態下，指示針7b的顏色如圖25(A)所示那樣例如用藍色(無影線)顯示。另外，在主機特性稍微惡化的狀態下，指示針7b的顏色如圖25(B)所示那樣例如用黃色(間隔較寬的影線)顯示。而且，若主機特性大幅度惡化而成為需要修理的狀態，則指示針7b的顏色如圖25(C)所示那樣例如用紅色(間隔較窄的影線)顯示。由此，用戶能夠通過視覺容易地識別主機特性的惡化。
關于上述主機特性的惡化狀態，例如作為一個例子，能夠基于新艇的試行時或者剛修理之后的主機的規定轉速時的螺旋槳推動速度、與當前時刻的主機的規定轉速時的螺旋槳推動速度之比來判定。
此外，作為表示主機的惡化狀態的指標，并不局限于上述那種顏色，例如也能夠設為與惡化狀態對應的圖案，或者也能夠設為根據惡化狀態使旋轉速度計7的明度逐漸變暗。
(11)圖26是表示變形例的推斷裝置1j的構成的框圖。本變形例的推斷裝置1j相對于圖24所示的推斷裝置1i，還設有學習進展指標導出部18a。
圖27是表示由圖像生成部15a生成的主機特性圖的一個例子的圖，并且是用于說明學習進展指標的圖。
主機特性圖是使螺旋槳的轉速變化的情況下的、表示本船的螺旋槳推動速度的圖，因此在螺旋槳的轉速為0時，理想的是螺旋槳推動速度應為0。由此，如果取得充分數量的學習數據，則認為在主機特性圖中，螺旋槳的轉速為0時的螺旋槳推動速度接近0。另一方面，如果未取得充分數量的學習數據，則認為螺旋槳的轉速為0時的螺旋槳推動速度(圖27中的b)的值變大。
與此相對，在本實施方式的推斷裝置1j中，學習進展指標導出部18檢測出圖27所示的螺旋槳推動速度b的值，并且將與螺旋槳推動速度b的大小相應的數值作為學習進展指標而導出。具體而言，例如作為一個例子，學習進展指標導出部18將上述螺旋槳推動速度b的值作為學習進展指標而導出，并顯示于顯示部5。用戶觀察該數值，能夠定量地掌握顯示于顯示部5的主機特性圖的信賴度。
此外，學習進展指標并不局限于上述那種螺旋槳推動速度b，也可以是其他顯示方式。例如，學習進展指標也可以是等級劃分為多個階段的字母(A是信賴度較高，B是信賴度為中等程度，C是信賴度較低)。或者，學習進展指標也可以是顯示于顯示部5的主機特性圖的顏色(藍色是信賴度較高，黃色是信賴度為中等程度，紅色是信賴度較低)。
(12)在上述實施方式以及各變形例中，在顯示部5上顯示風力特性(參照圖7)或者主機特性(圖27)，但并不局限于此，例如也可以在顯示部5上顯示規定時間后的本船位置。
圖28是由本變形例的推斷裝置的顯示部5顯示的、表示規定時間后的本船位置的地圖的一個例子。在圖28所示的地圖中，顯示了本船的當前地和規定時間后的本船的預期位置。在圖28所示的例子中，箭頭的終點表示本船的螺旋槳以某一轉速持續旋轉的情況下的、規定時間后的本船位置P。另外，圖28所示的橢圓狀的閉合曲線表示在針對本船的風力作用下、本船可能從位置P被吹走多少。例如，點P1表示從左側對本船持續作用風速為VWD3[m/s]的風的情況下的本船位置。因此，根據本變形例，能夠考慮作用于本船的風力的風速而準確地預測本船的未來位置。
此外，當預測本船的未來位置時，除了上述風力特性之外，也可以考慮通過圖1所示的推斷裝置1計算出的本船附近的表層流的速度、通過圖21所示的推斷裝置1h推斷的主機特性等。由此，能夠更準確地進行本船的未來位置預測。
(13)另外，在上述實施方式以及各變形例中，在學習數據的存儲不充分的情況下，也能夠補充學習數據。
圖29是用于說明學習數據的補充的示意圖。由于船舶的形狀大致左右對稱，因此預料風力特性也左右對稱。具體而言，例如在某種條件下航行的船受到左舷后方45度的風的情況下、以及受到右舷后方45度的風(風速的大小彼此相同)的情況下，預料其行進方向左右對稱。由此，參照圖29，例如當螺旋槳轉速為規定的轉速、風向為左舷后方45度、風速為規定的大小時，在對地速度為VG的情況下，能夠基于其學習數據如以下那樣補充數據。具體而言，作為螺旋槳轉速以及風速的大小與上述學習數據相同、風向為右舷后方45度時的學習數據，能夠補充左右反轉后的矢量V'G。通過如此補充學習數據，例如即使在學習數據的存儲不充分的初期階段，也能夠高精度地推斷表層流、風力特性、主機特性等。
附圖標記說明
6、6a 數據輸出部
9、9b、9c、9d、9e、9f 風力特性推斷部(船舶特性推斷裝置)
9h、9j 主機特性推斷部(船舶特性推斷裝置)
12、12c、12d、12h 推斷器
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