基于遗传算法的模糊控制型船舶自动驾驶仪研究

该文分析了常规船舶自动驾驶仪存在的缺陷,针对船舶操作这种非线性、时变参数的控制对象,提出了一种基于遗传算法的模糊控制型和Bang—Bang控制相结合的控制系统,提高了模糊控制系统的精度;最后,通过仿真将模糊型船舶自动驾驶仪与基于遗传算法的模糊控制型船舶自动驾驶仪的性能作了比较,结果表明该文所提出的方法控制性能良好。     

基于线性插值方法的模糊型船舶自动驾驶仪的研究

本文基于对常规船舶自动驾驶仪存在缺陷的分析,提出了一种基于线性插值模糊控制和Bang-Bang控制相结合的控制系统,使模糊控制输出连续变化,提高了模糊控制系统的精度.通过常规模糊型船舶自动驾驶仪与改进后的模糊型船舶自动驾驶仪性能的比较,表明本文所提出的方法是行之有效的.     

基于IGA-BP算法的船舶航向智能自适应控制系统设计

在深入研究基于BP学习算法的前向神经网络以及模糊神经网络控制器的基础上,针对模糊神经网络控制器难以设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足,结合免疫遗传算法的全局收敛特性以及BP学习算法局部收敛的快速性,提出了一种基于混合计算智能方法的IGA-BP算法的神经网络参数的优化设计方法.将设计的控制器用于建立船舶航向控制系统模型,仿真结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,基于IGA-BP算法设计的船舶航向控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,比BP学习算法的控制效果更理想.     

新型船舶自动舵模糊控制系统的设计与研究

船舶动态具有大惯性、大时滞、非线性等特点，无法精确建模。传统的PID自动舵对高频干扰过于敏感，引起频繁操舵，缺乏对船舶动态特性及海况变化的适应能力。模糊自动舵是一种基于规则的模糊控制系统，相当于一种非线性PD控制规律的控制器，不需建立精确模型，鲁棒性强，但设计依赖专家的先验知识。对此，本文利用遗传算法（GA）对模糊系统进行动态优化，根据船舶性能评价优化模糊控制参数。以大连海事大学远洋实习船“育龙轮”为例，利用Matlab的Simulink工具进行了仿真研究，对比PID自动舵，此种方法具有良好的控制性能。     

基于GA-FCMAC算法的船舶运动智能控制器

在研究模糊小脑模型神经网络控制器（FCMAC）的基础上，本文提出了基于遗传算法学习的模糊小脑模神经网络控制（GA－FCMAC）算法并应用于船舶运动。仿真结果表明该算法具有良好的控制性能。     

基于BP神经网络的PID在船舶自动舵中的应用与研究

神经网络算法在信息采集和处理上具有性能优越、精度高等优点,近年来引起广泛重视。随着船舶工业向着自动化、信息化的发展,传统的船舶自动舵在操作性和可靠性上已经不能满足工业的需求。本文基于BP神经网络优化算法,设计一种新型的船舶模糊PID自动舵,并系统研究该船舶模糊PID自动舵的原理和结构组成。     

基于BP神经网络的PID船舶自动舵

船舶操纵的模型具有非线性,慢时变特性,传统船舶自动舵的性能不能令人满意。基于传统PID自动舵的基础上,把传统PID与BP神经网络结合起来,利用BP神经网络的自学习能力实现PID控制参数的在线整定,构成一种新型的船舶航向自动舵。分无干扰和在风,流,浪干扰两种情况进行MATLAB仿真,来说明这种船舶航向控制自动舵的优越性。     

基于PID算法的船舶航迹自动控制方法

由于当前船舶航行环境日益复杂易造成船舶航迹偏离等问题,一旦船舶偏离航行易造成严重的安全问题,因此对船舶航迹进行精准控制的要求也越来越困高。由于传统方法缺失自动校正航线等功能,对船舶航迹进行控制仍存在延时、误差等问题,不利于船舶进行准确航行。为了实现船舶航迹自动控制的功能,结合PID神经网络算法对船舶航迹控系统进行优化,基于模糊算法对船舶航行参数进行控制和调整,以便提高船舶沿航线进行准确航行,同时在船舶偏离航线时及时进行检测和校正保持船舶沿标准航迹航行。为检验该方法的有效性,进行了仿真实验,实验结果证明基于PID算法的传播航迹自动控制方法有利于准确保障航迹,自动对船舶航行数据进行分析和矫正,保持船舶控制系统的良好性能。对我国航海战舰控制航迹有一定的指导意义。     

大型船舶自动舵系统精准智能航向控制研究

为保持船舶在指定轨迹上航行,目前使用最为广泛的技术是船舶航向自动舵控制系统。基于航行安全和节约成本的考虑,船舶航行对自动舵的精确度提出了越来越高的要求。目前,通常采用船舶操纵运动模型研究船舶自动舵控制系统。通过分析船舶运动及其受到干扰力作用的情况,建立船舶控制系统数学模型。本文结合PID控制、模糊控制和粒子群算法,分析研究船舶航向自动舵控制系统。     

自动驾驶仪设计中的可靠性概念

1 前言，EMRIA／S的公司J C Nortbft Thomsen先生30多年来一直从事自动驾驶和操舵控制系统的设计研究。他认为当今和以后的标准要求系统设计时要具有故障处理的能力故障模式效果和分析(failure mode effect and analysis，简称FMEA)必须在工厂里就进行，设备装船之后，也经常要进行。现代自动驾驶仪主要用于以下几种模式：船舶首向控制、半径控制以及航迹控制。自动驾驶仪也是一种利用来自不同传感器信号的通信工具。安全故障处理的重要性已使其成为强制性的要求。本文将详细分析故障类型以及涉及到船舶自动操舵和手动操舵时的故障来源。     

基于ARM的CAN总线机舱测量系统的研究

采用ARM作为机舱测量系统中的主控制器，利用ARM的高性能和可裁减性构建CAN总线通信控制网络，可以实现系统全部节点之间的数据共享以及相互之间的协同工作。     

基于网络的随船器材全资可视化系统的研究

依托有线专网和北斗卫星网,研制覆盖随船器材供应链和被服务方的全资可视化系统,实现被服务方随时获取自己申请单的供应链信息,包括器材申领、器材批复、器材运输、器材维修等信息,达到被服务方对整个随船器材服务流程的全维可视和全程可控的目的,从而为随船器材的精确化保障提供技术手段。     

浅谈网络财务

随着网络技术的飞速发展,以网络为基础的电子商务改变着企业的经营管理模式,形成全球化的网络经济.网络财务以其独特优势随之产生并发展,它突破了时空的限制,实行了适应网络环境的新处理方式,必将大大提高企业的管理效率,为企业创造更多的财富.文章介绍了网络财务产生的必然性、特点、应用及存在问题.     

面向研究生创新能力培养的电子导师平台建设探索

创新教育是研究生教育质量的灵魂.本文在分析了电子导师这一新型的研究生教育培养模式的基础上,实现了一种面向研究生创新能力培养的电子导师平台,并对平台的定位和作用进行了深入研究,同时还分析了平台的总体设计思想和技术实现框架,电子导师解决研究生教学中的一些基础问题的意义,促进电子导师在培养研究生创造性思维中的作用,具有重要的理论意义及广泛的应用前景.     

基于FAHP法的造船起重机结构安全性评价研究

针对目前国内外造船起重机安全性评价方法的不足,研究基于模糊层次综合评判法(FAHP)的造船起重机金属结构安全性评价方法,采用层次分析法(AHP)确定指标权重,将模糊综合评判理论运用于起重机金属结构综合评估中。以造船门座起重机为例,建立多指标、多层次安全性评价模型,对指标状态值进行无量纲化处理,运用层次分析法确定权重值,采用模糊综合评判理论计算各层评价值,并最终得到整机金属结构安全指数,为起重机使用企业和特检部门开展工作提供参考依据。     

船舶非单点搁浅受力分析

用力学分析的方法,解决船舶非单点搁浅时船底受力大小及脱浅拖力最小值的计算方法问题,并由此提出船舶自行脱浅的两种方法。     

针对持续性跟踪无人艇的探测技术

美国国防先期研究计划局(DARPA)提出的持续性跟踪无人艇(ACTUV)项目对潜艇的隐蔽性和安全性形成重大挑战。加强对ACTUV的搜索、探测、定位,保障潜艇部队安全,是我国海军面临的新任务。本文研究从天基、海基、空基进行搜索侦察,并提出一种多维数据融合定位技术,为相关科研项目提供参考。     

基于表面温度的电机红外无损检测研究

对红外诊断技术的基本原理、技术特点、分析方法作简介,对电机故障红外诊断的判断方法作论述。通过红外检测工作的诊断实践证明,红外无损检测技术对于及时发现电机设备的外部缺陷和部分内部缺陷非常有效,对保降电机设备的安全运行起到积极有效的作用。     

基于AHP-RS的沿海都市带主要港口评价实证分析

区域港口群资源整合已成为当前航运业发展热点之一,文章从港口规模角度,研究区域范围意义下的主要港口评价问题。以改进后的港口吞吐量和集装箱吞吐量指标为基础,构建区域范围意义下的主要港口评价指标体系,以国内外沿海都市带为例,运用AHP-RS法对都市带内主要港口进行相关评价分析。为客观认识和评价港口自身相对规模水平提供参考,也为沿海都市带框架下的区域港口群有序规划发展提供了依据和思路。通过实例验证了AHP-RS综合评价法在港口评价应用中的科学有效性,值得进一步推广。     

一种基于特征的全景图拼接算法研究

提出并实现了一种基于特征的全景图拼接算法,该算法应用sobel算子对待拼接的两幅图像分别进行处理,以获取图像边缘及特征点,确定两幅图像重叠部分的灰度差以去除伪特征点并消除外界噪声,选取方差最小的两组特征点作为缝合点,从而确定两图像的相对位置,通过对图像重叠部分进行平滑处理实现了全景图的无缝生成。实验结果证明算法合理,运算速度快,效果良好。