大型船舶电力网络异常输电线路自动识别分析

传统电力网络异常输电线路自动识别方法容错能力差,为此提出大型船舶电力网络异常输电线路自动识别方法研究。建立电力网络输电线路模拟模型对其异常输电线路情况进行模拟,通过模拟采用传感器对异常输电线路信号进行采集,对采集的信号进行特征量提取并将其组合成异常输电线路特征向量,以上述得到的异常输电线路特征向量为依据,采用模糊聚类方法对异常输电线路进行自动识别,实现了大型船舶电力网络异常输电线路的自动识别。通过实验得到,提出的电力网络异常输电线路自动识别方法的容错率比传统方法高出35%,说明提出的电力网络异常输电线路自动识别方法具备极高的容错能力。     

大数据资源调度下船舶网络信息传输方法优化

为解决常规船舶网络信息传输方法传输稳定性较低的不足,提出了大数据资源调度下船舶网络信息传输方法优化,基于多进程的船舶网络信息传输整合,优化船舶网络通信PCI地址映射机制,改善船舶数据传输信息的打包方式,完善船舶无线网络信息传输协议,实现大数据资源调度下船舶网络信息传输方法优化,实验数据表明,提出的船舶网络信息传输方法较常规传输方法,传输稳定性提高25.71%,适合于大数据资源调度下的船舶网络信息传输。     

大型船舶电力网络异常输电线路自动识别分析

电力网络输电线路一旦出现异常,将直接导致船舶上各设备运行受到影响。为此,进行大型船舶电力网络异常输电线路自动识别分析研究。该研究首先利用故障录波装置采集电气量信号,然后利用基于小波能量熵的方法提取特征,最后利用BP神经网络构建识别模型,自动识别船舶电力网络输电线路异常类型。结果表明,所研究方法应用下,得到的识别结果与人为设置的异常类型一致,证明了所研究识别方法的有效性。     

基于聚类分析的船舶数据库优化分析

数据库优化问题是船舶数据管理系统中的一个关键模块,数据库优化结果直接影响数据查询效率和查询准性,针对当前船舶数据库优化方法存在的错误差、优化时间长等难题,以改善船舶数据库优化效果为目标,设计了一种基于聚类分析的船舶数据库优化方法。首先对船舶数据库优化原理进行分析,提出当前船舶数据库优化方法各自存在的不足,然后引入聚类分析算法对船舶数据库优化问题进行挖掘,发现船舶数据库变化特点,找到最优的船舶数据库优化策略,最后进行了船舶数据库优化仿真对比测试。相对于其他船舶数据库优化方法,聚类分析方法的船舶数据库查询效率高,改善了船舶数据库优化实时性,提高了船舶数据库查准率,船舶数据库优化结果显著优于对比船舶数据库优化方法,在船舶数据库管理中具有更高的应用价值。     

基于最小生成树的船舶运输线路选取方法优化研究

现有船舶运输线路选取方法存在着全局搜索性差的缺陷,为了解决上述问题,提出基于最小生成树的船舶运输线路选取方法优化研究。采用prim算法构建最小生成树,无损压缩船舶运输线路点云数据,搭建船舶运输线路网络,优化船舶运输线路选取过程,分析运输线路阻抗情况,采用Dijkstra算法计算运输线路的长度以及阻抗,选取长度最小并阻抗非负的线路作为船舶最佳运输线路,实现了船舶运输线路选取方法的优化。测试结果表明:与现有的船舶运输线路选取方法相比较,优化的船舶运输线路选取方法极大提升了全局搜索性,充分说明优化的船舶运输线路选取方法具备更好的运输线路选取性能。     

复杂船舶电力网络系统的优化设计

传统船舶电力系统,存在网络运行时延较长、系统应用稳定性较低等弊端。为解决上述问题,设计基于复杂船舶电力网络的新型优化系统。通过网络结构设计、组网方法选择2个步骤,完成系统硬件的优化设计。通过数据库设计、网络运行程序设计、电力网络协议选择3个步骤,完成系统软件的优化设计。模拟系统运行环境,设计对比实验结果表明,应用新型优化系统后,网络运行时延长、系统应用稳定性低等情况,得到有效控制。     

利用AIS数据挖掘生成船舶航迹点方法研究

由于船舶航行受海上环境的影响而产生航迹误差,为了准确控制船舶航行轨迹,提出利用AIS数据挖掘生成船舶航迹点方法研究。根据AIS数据挖掘算法,提取船舶航行轨迹点数据特征,利用船舶航行轨迹点数据库中航行线路设置信息与目标对象运动信息之间的相似性,挖掘出船舶航迹动力定位数据,将AIS数据挖掘算法映射到船舶海上航行领域中,提取出AIS船舶位置采集点,通过设定阈值得到船舶航行转向点,将所有转向点连接成线,初步生成船舶航行轨迹点,利用船舶轨迹点生成流程,实现船舶航行轨迹点的生成。实验结果表明,基于AIS数据挖掘的船舶轨迹点生成方法在精度和时间上,都可以准确控制船舶航行轨迹。     

网络优化调度算法在船舶大数据通信中的应用

针对船舶大数据通信存在的通信障碍问题,提出一种基于网络优化调度算法的船舶大数据通信方案。结合网络优化调度算法对船舶大数据通信特征信息进行采集,并划分通信数据的特征类别,以保证在复杂还有环境下船舶通信的有效性。利用网络优化调度技术,对船舶通信数据进行有效调度,进行数据类别划分和去噪清洗处理。为了保证数据处理效果,对数据处理步骤进行优化,并按照网络数据结构及链路进行数据分组传输,保证船舶数据通信的有效性。最后通过实验证实,相对于传统船舶通信方法而言,网络优化调度算法在船舶大数据通信中的应用效果明显更优,能显著提高船舶通信数据调度任务的执行和传输效率,有效解决现有通信障碍问题。     

自适应遗传算法在船舶线路布局中的应用研究

随着船舶自动化控制技术的发展,船舶的各种线路控制网络也日益复杂,尤其是计算机设备控制网络和通信导航网络的布局要求变得越来越高,其抗干扰能力受布局结构的影响非常大。在研究现代化船舶的舱室结构特点后,提出一种基于自适应遗传控制算法的线路布局优化模型。通过对实际的船舱线路布局需求进行数学建模,对算法的性能优化提出改进措施。仿真实验结果表明,本文的优化算法能有效提高线路网络的稳定性能,同时能够降低线缆布局成本,便于大范围推广使用,具有良好的应用前景。     

大规模船舶数据库优化和查询研究

船舶数据库优化和查询结果好坏直接影响船舶信息管理系统的性能,针对当前单一方法无法有效实现大规模船舶数据库优化和查询问题的求解,为了加快船舶数据库优化和查询效率,设计了基于组合理论的船舶数据库优化和查询方法。首先分析国内外当前船舶数据库优化和查询研究现状,找到当前船舶数据库优化和查询方法存在的局限性,然后采用粒子群算法对大规模船舶数据库优化和查询问题进行求解,然后在此基础上,引入蚁群算法进行大规模船舶数据库优化和查询问题进一步求解,最后与单一方法进行船舶数据库优化和查询对比实验,结果表明,本文方法的船舶数据库优化和查询速度快,可以在短时间内找到用户需要的信息,而且船舶数据库查询精度更高,是一种性能优异的船舶数据库优化和查询方法。     

船舶输电线路故障诊断的研究

本文分析了船舶输电线路的频发故障的原因.对比传统经验型船舶输电线路故障诊断过程,参照商用船舶常用的干馈混合配电方式,引入了模糊规则,解决具体故障定位时的不确定性问题.以当前的输电网络状态和诊断级数为推理依据,把输电线路故障的规律程序化.从而在实际操作中快速找出故障点,排除隐患,实现船舶输电线路故障检测的自动化.     

J2EE框架技术在船舶性能预报集成系统的应用

船舶性能预报集成系统是海上船舶重要的监控系统,采用网络技术、数据库技术和信息技术,有效解决了传统船舶工业的信息封闭性等问题,提高了船舶工业的数据存储、管理能力。本文研究对象是船舶性能预报集成系统的数据库技术,介绍了基于J2EE框架技术的企业应用开发平台和SQL数据库技术,改善了船舶性能预报集成系统的程序开发效率,提升了该系统的数据转换、访问、处理效率。     

船舶电力推进系统控制策略仿真研究

本文针对单一的船舶电力推进系统控制策略无法应对所有复杂工况的问题，提出组合控制策略方案。首先基于三种常规电力推进系统控制策略（转速控制、转矩控制、功率控制）各自的适用范围，引入权重函数，定义权重系数，并提出结合粒子群算法优化权重系数的方法，然后搭建船舶电力推进系统仿真模型，模拟船舶复杂工况，验证组合控制策略的适用性。仿真实验结果表明，所提出的组合控制策略方案在应对船舶复杂工况时能充分发挥三种常规控制策略的优势，具有更好的控制效果。     

A/D转换器在船舶大规模数据库优化管理中的应用

船舶大规模数据库优化管理中,由于对数据处理不充足,导致优化后数据查询精度较低。因此,提出A/D转换器的船舶大规模数据库优化管理方法。以A/D转换器为基础,进行船舶大规模数据库优化管理的设计。首先,基于A/D转换器对于船舶数据进行处理,删除冗余数据。其次,通过转换的数据构建船舶数据库优化模型,寻找最佳的数据库优化管理方案。最后,对存储结构以及SQL语句算法进行调整,实现船舶大规模数据库优化管理。仿真实验结果表明:通过与2种传统的船舶数据库优化管理方法对比,文中设计优化的结果更具优越性。在相同的实验条件下,文中设计数据库优化方法使用后数据查询响应延迟时间较低。     

异构数据源融合的船舶物流信息管理系统设计

常规的物流信息管理系统不具有处理船舶异构数据的能力,将其应用到船舶物流信息的管理工作中会存在管理效果不佳的问题,为此应用异构数据源融合技术从硬件、数据库和软件3个方面,实现对船舶物流信息管理系统的优化设计。在硬件方面优化核心数据处理和物流定位单元,并改变相关电路的连接方式。按照船舶物流信息之间的逻辑关系,建立数据库表并存储货物、船舶等数据信息。在硬件设备和数据库的支持下,以采集的实时数据为基础融合异构数据源,并实现物流订单、船舶基本信息以及物流状态信息等管理功能。通过与传统管理系统的对比发现,设计的物流信息管理系统的功能运行成功率提升了1.6%。     

云平台船舶电力数据中心架构设计

为了更好地保障对船舶电力数据的准确处理,提出基于云平台的船舶电力数据中心架构设计方法,首先对船舶电力数据管理模块进行优化,采集挖掘电力特征数据,并对船舶电力数据挖掘算法进行优化,根据计算结果进行数据的调度和处理,实现对船舶电力数据中心构架的合理设计。最后通过实验证实,基于云平台的船舶电力数据中心架构设计具有更高的准确性和合理性,充分满足研究要求。     

基于动态优先级的船舶网络数据传输优化方法

传统船舶网络数据传输优化方法研究对于船舶网络数据的收集力度较小,步骤复杂,无法满足系统可持续发展要求。针对以上问题,提出一种新式基于动态优先级的船舶网络数据传输优化方法,通过构建船舶网络模型获取相应船舶网络数据。在此基础上进行传播网络数据传输与研究,利用网络数据特征分辨优化参数,并指导操作,最终实现对船舶网络数据传输的优化。为验证优化效果,与传统优化方法进行实验对比。结果表明,基于动态优先级的船舶网络数据传输优化方法具有更好的数据操控性,符合系统需求。     

基于大数据的船舶环形网络信息加密研究

针对传统方法存在的加密效果差问题,提出了大数据的船舶环形网络信息加密传输仿真方法。依据网络信息加密传输仿真原理,采用四维混沌映射生成一组信息二值密钥流,输入混沌分组加密网络对信息进行迭代运算,并对其进行优化处理,使用二值密钥流控制数据像素,并排列加密优化分配后的传输信道码流,输入网络信息主密钥,产生二值密钥流,经过混沌加密迭代处理后,将输出的网络信息重构为密文数据,由此完成船舶环形网络信息加密传输仿真。通过实验对比结果可知,该方法最高加密效果可达到92%,实现了大数据的船舶网络信息加密传输安全性。     

船联网数据分发的路径时延模型研究

近年来由于信息传输时延问题导致船舶航行事故频发,为减小船舶航行安全事故发生的概率,对船舶航行过程中数据分发路径传输时延问题的有效处理成为当前亟待解决的问题,逐渐受到了广泛关注。在船联网数据分发通信过程中,需要通过多层网络对不同船舶的通信状态进行传输和接收,由于舰船数据分发网络路径的结构层次复杂,且易受到外界因素干扰,信息传输频率不同,造成信息传输特征存在延时、错误等问题,会对通信效果造成不良影响。因此,针对船联网数据分发的路径时延模型进行研究,提出采用信息重排的网络性能优化算法对船舶数据分发向量进行重新排列,以便提高数据集成优化程度,实现网络数据分发路径成优化评估信息,保障信息传输质量。为检验该方法的有效性和灵敏度,分别进行数据分发延时检测实验和误差检测实验,实验结果证实基于信息重排的网络性能优化算法设计的船联网数据分发的路径时延模型信息传输性能及抗干扰能力均优于传统方法,有较高的参考价值。     

船舶航线远程控制网络攻击信息实时检测方法

传统船舶航线控制网络信息攻击检测方法,受到远程数据核编码器数据同步的时间不对称影响,导致攻击节点数据核受损信息无同检测算法检测量实时同步,从而出现检测响应出现延迟,降低了检测方法的整体效果。根据数据核编码器数据同步特点,提出船舶航线远程控制网络攻击信息实时检测方法研究。首先,对远程数据核编码器进行计算变量的同步优化;然后,引入布谷鸟算法根据编码器计算特征量,对被远程攻击受损数据进行节点定位;最后,通过数据标准化计算,完成对攻击数据节点位置的确定,完成对船舶航线远程控制网络攻击信息实时检测。通过与传统检测方法的实验数据对比结果,证明提出方法的有效性。