粗糙集和最小二乘支持向量机的船舶汽轮工况分析

汽轮是保证船舶正常航行的重要设备,对船舶汽轮工况进行分析具有重要意义,针对当前船舶汽轮工况分析方法误差大、效率低等不足,设计了基于粗糙集和最小二乘支持向量机的船舶汽轮工况分析方法。首先对当前船舶汽轮工况研究现状进行分析,找到船舶汽轮工况分析误差大、效率低的因素,然后从船舶汽轮工作状态信号中提取工况分析特征,通过粗糙集算法对工况分析原始特征进行约简处理,减少工况分析特征数量,提高船舶汽轮工况分析效率,最后约简处理后船舶汽轮工况分析特征作为最小二乘支持向量机的输入向量,船舶汽轮工况状态作为最小二乘支持向量机的输出向量,构建船舶汽轮工况分析模型,并进行船舶汽轮工况实例分析。本文方法得到令人满意的船舶汽轮工况分析结果,提高了船舶汽轮工况分析精度,船舶汽轮工况分析速度得到了大幅提升,比其他船舶汽轮工况分析模型具有更高的实际价值。     

五自由度无轴承异步电机动态解耦控制

为实现五自由度无轴承异步电机高精度动态解耦控制,提出一种基于最小二乘支持向量机逆的解耦控制方法.首先,建立五自由度无轴承异步电机数学模型并进行可逆性分析,然后,利用最小二乘支持向量机在有限数据样本下对高维非线性函数的回归能力来辨识五自由度无轴承异步电机逆模型,并利用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,以提高对逆模型的拟合和预测精度,最后,将最小二乘支持向量机逆与原系统相串联得到伪线性系统,并设计PID闭环控制器对五自由度无轴承异步电机进行复合控制,实现了原系统径向位移、轴向位移、转速以及磁链间的非线性动态解耦.仿真研究验证了该控制策略的有效性.     

基于最小二乘支持向量机的船舶集中空调系统能耗预测

为了获得更高的船舶集中空调系统能耗预测结果,提出了基于最小二乘支持向量机的船舶集中空调系统能耗预测方法。首先分析船舶集中空调系统能耗预测研究进展,并设计了船舶集中空调系统能耗预测原理,然后采集船舶集中空调系统能耗历史数据,并采用最小二乘支持向量机对船舶集中空调系统能耗历史数据进行学习,获得船舶集中空调系统能耗预测模型。最后在相同环境下,与其他船舶集中空调系统能耗预测方法进行了对比测试。结果发现,最小二乘支持向量机的船舶集中空调系统能耗预测精度超过90%,误差控制在10%以下,可以满足船舶集中空调系统能耗控制的实际应用要求,预测误差远小于其他船舶集中空调系统能耗预测方法,体现了本文方法的优越性。     

支持向量机在船舶电力负荷预测中的研究

在现代的船舶设备中,电力系统已成为船舶的主要动力来源,其性能的优劣对船舶的航运安全和成本有着非常重要的影响。随着各种电气设备被广泛应用于船舶控制和通信导航系统中,船舶的电力供给已经变得至关重要,因此对电力系统负荷的预测已经成为人们研究的重点。本文结合支持向量机回归算法,设计了用于船舶电力系统的负荷预测机制,通过建立船舶电力预测模型和最小二乘支持向量机模型,实现了对船舶电力系统的负荷预测和性能优化。     

基于大数据分析的船舶交通特征统计分析

为了降低现阶段船舶交通特征统计分析数据的离散度,提高统计分析质量,提出了基于大数据分析的船舶交通特征统计分析方法。根据数据挖掘结果进行数据初步处理,获取船舶交通数据极值以及样本差和方差,根据当前船舶交通数据流进行数据卡方拟合和分布拟合,获取拟合曲线和曲线函数,根据拟合曲线的实际特征值确定当船舶交通流理论特征值,并在理论特征值中添加边界条件,利用边界矩阵获取实际特征数据集合,实现船舶交通特征统计。仿真实验数据结果表明,应用设计方法统计的船舶交通特征值,极差数据降低了29%,标准差降低了35%,可以有效降低数据离散。     

基于支持向量机的船舶操纵运动在线建模

支持向量机算法以结构风险最小化为准则,具有良好的泛化性,是一种先进的人工智能算法。文章根据最小二乘支持向量机对其增量式算法进行推导,并应用该算法对船舶操纵运动进行在线建模。通过仿真试验对粘性力和舵力水动力导数进行在线辨识,通过自航模试验对操纵性K、T指数进行在线辨识,并利用K、T指数对自航模的转首角速度进行了预报,所得结果都同试验值非常接近,证明了增量式最小二乘支持向量机应用于船舶操纵运动在线建模的有效性。     

支持向量机改进算法在船舶桨叶数分类中的应用

利用船舶目标辐射噪声DEMON谱特征,采用支持向量机改进算法,实现了对船舶螺旋桨桨叶数的分类识别应用研究。针对支持向量机算法对噪声比较敏感和求解最优分类面时约束较多不利于支持向量机最优分类面寻优的问题,在保持支持向量稀疏特性和应用径向基核函数的条件下,对支持向量机算法在松弛变量和决策函数2方面进行改进,构造齐次决策二阶损失函数径向基支持向量机改进算法,进行理论分析、数据仿真实验,并应用于利用船舶目标辐射噪声DEMON谱进行船舶螺旋桨桨叶数的分类识别实验。结果表明,该改进算法实现了支持向量机在二次规划中的最小约束条件下最优分类面求解,具有模型参数寻优空间广阔、总体分类性能优的特点,其分类性能优于原支持向量机算法,适用于利用船舶目标辐射噪声DENOM进行船舶螺旋桨桨叶数分类应用。     

基于改进LSSVM的船舶操纵运动模型在线参数辨识方法

为实现船舶操纵性的在线预报及自适应运动控制,针对Nomoto二阶非线性运动模型参数辨识问题,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)与多新息方法相结合,提出一种新的多新息在线LSSVM辨识建模方法。试验结果表明,使用所提出的算法辨识的模型进行预报的拟合误差可达到4.76%以下,能准确拟合船舶操纵运动模型。     

基于SVM的武器装备批量生产成本费用模型

利用支持向量机建立了批量生产成本费用模型,批量生产成本费用与影响因素的关系可通过支持向量机的核函数和拉格朗日乘子得到体现。由于支持向量机综合考虑了结构风险和经验风险,使得模型的泛化能力增强。通过实例与熟练曲线法、最小二乘法和加权最小二乘法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确。     

基于支持向量机的船舶交通流量预测模型

针对船舶交通流的随机性大,影响因素多,船舶交通流量预测的准确度不高等现象,基于支持向量机理论,结合长江苏通大桥断面的观测数据,建立支持向量机的预测模型进行短期的船舶流量预测.预测结果与实际流量比较一致,优于SPSS线性回归的预测效果.验证了支持向量机预测模型在船舶流量短期预测中的可行性.     

基于支持向量机回归建模的船舶磁场推算方法

磁性目标形体复杂,磁化不均匀,目前一般采用逆方法拟合测量数据,从而建立其磁模型。从支持向量机回归理论出发,通过实验室测量数据建立了基于支持向量机回归的船舶磁场模型,与实际测量值比较,利用该模型推算的船舶下方磁场值的均方根误差小于10%,满足工程应用要求,这对于未来支持向量机在船舶磁场推算中的应用有着重要意义。     

船舶起重设备电机故障维修技术研究

为保障船舶在航行过程中的安全性和可靠性,对船舶起重设备电机故障维修技术进行研究,基于最小二乘支持向量机算法对传输线设计了传输线电压与故障点电压计算方程进行设计,并对电压故障点处的奇异性特征进行分析,建立并存互补的故障维修检测方法,以便及时准确的对船舶起重设备电机故障进行检测,排除安全隐患,避免船舶起重设备整体或局部是否异常。满足现代化船舶航运工程安全、快速的设计需求。     

一种分解策略的船舶横摇运动姿态在线预报方法

为了解决单一预报模型对复杂的船舶横摇运动姿态时间序列建模预报困难以及支持向量机预报方法离线训练导致实时性差的问题,文中提出一种分解域船舶运动姿态在线预报方法。采用经验模式分解法对时序的不同特征信息进行分解;应用游程法将分量重构为高、中、低频三个分量;针对每个分量建立在线最小二乘支持向量机预报模型,对各分量的预报结果累加得出最终预报值。对某船横摇角时序进行了预报,结果表明,所提方法预报10s的相对均方误差在13%以内,相比于支持向量机预报模型,该模型能够有效提高预报精度和效率。     

基于支持向量机的水下机器人操纵运动参数辨识

根据平面运动机构试验所得到的水动力系数确定水下运载器的运动方程,应用最小二乘支持向量机对水下运载器的试验数据进行分析,辨识得到了水动力系数,并将辨识得到的参数同平面运动机构试验所确定的参数相比,验证了最小二乘支持向量机进行水下运载器操纵运动参数辨识的有效性。根据所辨识的水动力系数进行了模型验证,证明所辨识得到的水动力参数是可靠的。该方法对水下运载器的操纵和控制的研究有重要意义。     

基于LS-SVM的船舶动力定位有限时间控制器设计

为解决船舶模型存在的具有任意不确定性特征的船舶动力定位控制问题,基于有限时间Lyapunov理论提出一种非奇异快速终端滑模控制策略(NFTSMC),提高系统的收敛速度和抗干扰能力。针对模型不确定性问题,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性函数逼近技术进行补偿控制,引入"最小参数"技术,将在线学习参数减少到1个,解决"维数灾难"问题。仿真对比结果表明,提出的控制策略具有较高的优越性。     

支持向量机算法在船舶网络入侵检测中的应用

入侵行为严重威胁船舶网络安全,对其入侵检测进行研究具有重要的意义,针对当前船舶网络入侵检测存在精度低、错误率高等不足,设计了一种支持向量机算法的船舶网络入侵检测模型。首先分析船舶网络入侵原理,并且提取船舶网络入侵检测特征,然后采用支持向量机算法根据入侵检测特征建立船舶网络入侵检测分类器,并引入和声搜索算法对船舶网络入侵检测分类器的参数进行优化,最后以某一个船舶网络入侵检测数据为例进行了验证性测试。支持向量机算法克服了当前船舶网络入侵检测模型的局限性,入侵检测精度超过90%,减少了入侵检测错误,检测效果要优于当前其他船舶网络入侵检测模型,是一种有效的船舶网络入侵检测模型。     

基于SVM的光纤陀螺标度因数建模研究

针对光纤陀螺(FOG)标度因数随温度呈非线性变化的特性,提出采用支持向量机对标度因数进行建模的方法,以减小光纤陀螺输出误差.利用实验数据对支持向量机对进行训练,获得标度因数的温度模型从而提高FOG的精度.同时将支持向量机对标度因数进行建模的结果与传统的最小二乘建模结果进行比较,验证采用支持向量机对标度因数建模是非常有效的.     

基于ASNLS算法的智能浮标浮潜模型参数辨识

[目的]针对智能浮标大深度浮潜模型难以精确量化的问题,提出一种抗数据饱和及测量噪声的最小二乘算法（ASNLS）,以实现浮潜多参数识别及深度预测。[方法]首先,在智能浮标浮潜运动灰箱模型中引入其执行机构的非线性动作特性以契合实际模型,并将连续型浮潜运动方程转化为离散模式以匹配实际离散的数据采样方式;然后,将离散型运动方程构造为基于相关函数的表达形式,以减弱噪声对参数辨识的影响;最后,通过调整协方差矩阵的取值,实现该浮潜参数辨识算法的抗数据饱和功能。[结果]基于2021年智能浮标在南海的大深度试验数据,开展了浮潜运动模型参数辨识及深度预测,验证结果表明：相较于传统的最小二乘算法及支持向量机算法,ASNLS算法的收敛速度更快（较最小二乘算法提高了31.8%）、深度预测误差更小（不同深度下的平均绝对百分比误差均小于9%）。[结论]ASNLS算法可为智能浮标的深度控制和预报提供有效的浮潜模型支撑。     

支持向量机回归算法在船舶磁场推算中的研究

船舶航行中会遇到复杂的外界环境,其中磁场环境的变化对航行状况具有重要的影响。而船舶内部大量的电力系统会产生复杂的磁场分布。在建立的船舶磁场分布模型中,传统的基于磁场检测后的逆向拟合方法精确度不高。因此可以根据实验室的测量数据建立基于支持向量机回归算法的船舶磁场模型。在该模型中,预测的磁场分布具有更高的精度和复杂度,并且可以对磁场的动态变化进行预测,建立船舶磁场的时变模型。     

大型船舶轴系故障非接触式监测方法

大型船舶轴系故障具有多变性,导致当前故障识别方法无法有效对各种类型的大型船舶轴系故障进行准确识别,为了提高大型船舶轴系故障识别的效果,设计一种新型的大型船舶轴系故障非接触式监测方法。首先采集大型船舶轴系故障识别信号,采用小波对其进行去噪,然后换提取大型船舶轴系故障识别信号特征,最后采用最小二乘支持向量机设计大型船舶轴系故障识别的分类器,并进行了具体的大型船舶轴系故障识别模拟实验。与其他大型船舶轴系故障识别方法相比,本文方法通过小波抑制了大型船舶轴系故障识别信号中的噪声干扰,提高了大型船舶轴系故障识别成功率,加快了大型船舶轴系故障识别的训练时间,建立更高效率的大型船舶轴系故障识别分类器。