基于数据挖掘的船舶航线自动控制技术

构建船舶航行运动学模型,分析船舶航海过程中的关键参数以及控制参量,通过数据挖掘采集船舶航线自动控制参量和关键数据,采用自适应信息融合方法融合关键数据中的特征.获取特征性路径条件后,采用大数据蚁群优化算法,优化特征性路径条件和自动控制参量,实现船舶航线自动优化控制.结果表明,该技术具备可靠的船舶航线挖掘性能,可获取最佳的...     

随机波浪中船舶航行非线性横摇稳定性评估分析

在随机波浪中船舶航行容易产生随机扰动导致非线性横摇,为了提高船舶航行的稳定性,提出一种基于改进扩展卡尔曼滤波(EKF)的随机波浪中船舶航行非线性横摇稳定性控制方法。采用微惯性航姿调整方法进行随机波浪中船舶航行非线性横摇稳定性参量控制,根据航行姿态参量的准确估计,实现船舶横摇稳定性评估。仿真结果表明,采用该方法进行船舶航行非线性横摇控制的稳定性较好,航行姿态参量的准确跟踪能力较强,实现姿态角的实时调整,降低姿态调整误差,提高了船舶航行的安全性和稳健性。     

基于大数据分析的船舶航行安全自动评估系统设计

为了提高船舶航行的安全性,构建船舶航行安全自动评估系统,提出基于大数据分析的船舶航行安全自动评估系统设计方法。采用航向陀螺仪、三轴磁力计等敏感传感器进行船舶航行姿态参数采集,根据采集的船舶航行姿态数据进行大数据特征重组,建立船舶航行姿态参量大数据库,设计数据访问调度和参数融合算法,进行船舶航行安全大数据信息调度和特征分析,进而实现船舶航行安全自动评估。在嵌入式ARM环境下进行系统的软件开发,实现系统优化设计。仿真结果表明,采用该系统进行船舶航行安全自动评估的准确性较好,船舶航行安全信息大数据访问调度的实时性较高。     

随机风浪下船舶航速自适应控制

船舶在航行过程中受到参数扰动及海浪因素等影响,导致航速控制的稳定性不好,提出基于自适应反演误差补偿的随机风浪下船舶航速控制方法。构建随机风浪下船舶航速控制约束参量模型,采用船舶姿态信息的实时调节方法进行误差补偿,结合船舶的航速参量进行位姿修正,提高船舶航行的稳定性。采用Kalman滤波算法进行船舶航速参量的融合处理,实现自适应优化控制。仿真试验结果表明,采用该方法进行船舶航速自适应控制的稳定性较好,输出航速参量的自适应调节能力较强,提高船舶抗随机风浪能力。     

使用数据挖掘实现舰船故障数据定位

为了更好地保障船舶航行安全,有效提高船舶的故障定位和检测能力,提出了使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法,通过对舰船故障数据进行实时采集和分类挖掘获取船舶航行过程中的异常数据,实现对船舶故障数据关联规则特征的准确提取。在进行故障定位的过程中,合理并利用电磁探测器和声敏传感器等设备进行故障诊断,并对不同类别船舶故障数据的高维特征融合的研究采用数据挖掘分析算法,利用数据挖掘分类器对船舶故障数据进行分类识别和定位挖掘,从而有效保障船舶故障数据定位的精确度和有效性。最后通过实验结果表明,使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法具有较高的故障定位精度。可以应用于船舶故障实时诊断,有效提高船舶故障诊断的实时性。     

大型船舶操纵指数的最优选取仿真研究

为了提高大型船舶操纵控制性能,需要对大型船舶操纵指数进行最优化选取设计,提出基于自适应反馈融合和姿态参量跟踪识别的大型船舶操纵指数的最优选取模型。构建大型船舶操纵的动态方程,结合运动力学模型进行船舶操控的控制约束参量分析,建立大型船舶操纵的指数分析模型,采用姿态稳态校正方法进行操纵指数的反馈融合,实现姿态参量跟踪识别,完成操纵指数的最优选取。仿真结果表明,采用该方法进行大型船舶操纵指数选取的优化性较强,提高了船舶操纵控制能力,船舶的航行姿态得到有效控制,输出平稳性较好。     

船舶航行数据的远程集成采集方式

通过对船舶航行数据的远程集成采集,实现对船舶航行的状态监测,提出基于浮点DSP集成控制的船舶航行数据的远程集成采集系统设计方法,构建船舶航行数据采集的总体结构模型,数据采集系统的功能模块组成包括VXI全局总线模块、采集触发模块、数据传输模块、数据波束形成模块等,采用浮点DSP作为核心控制器,进行船舶航行数据的多重通道采集和信号输出设计,在波束形成器中输出采集的集成船舶航行数据。仿真测试表明,设计的数据采集系统能有效实现船舶航行数据采集,数据波束输出的响应能力较强。     

改进遗传算法的船舶航行路径规划方法

船舶航行环境十分复杂,路径规划是保证船舶智能航行的基本技术,针对当前船舶航行路径规划方法存在搜索最优路径速度慢、得到最优路径质量差等缺陷,设计了基于改进遗传算法的船舶航行路径规划方法。首先对船舶航行路径规划原理进行分析,构建船舶航行路径规划的建模环境,然后产生船舶航行路径规划的可行解,引入改进遗传算法模拟生物进化机制对船舶航行路径规划可行解进行分析,搜索到最优的船舶航行路径规划方案,最后在Matlab 2017平台上进行了船舶航行路径规划仿真测试。改进遗传算法不仅能够在有效时间内找到最优的船舶航行路径规划方案,让船舶航行路径十分安全,能够有效避开所有障碍物,而且找到船舶航行路径规划方案的迭代次数明显减少,是有一种有效的船舶航行路径规划方法。     

嵌入式船舶导航系统航行轨迹智能控制方法

传统船舶航行轨迹智能控制方法存在控制精准度低的缺点,为此提出嵌入式船舶导航系统航行轨迹智能控制方法。采用双坐标系对船舶航行轨迹模型进行建立,以建立的船舶航行轨迹模型为依据,利用传感器对船舶航行轨迹数据进行采集与处理,通过采集的数据计算船舶航行轨迹偏差,采用船舶航行轨迹控制算法对航行轨迹偏差进行调整,实现了嵌入式船舶导航系统航行轨迹的控制。通过实验可得,提出的嵌入式导航系统航行轨迹智能控制方法控制精准度比传统方法高28%,说明提出的嵌入式导航系统航行轨迹智能控制方法具备极高的有效性。     

基于数据挖掘的船舶航迹点生成算法

随着船舶航运事业的发展,对船舶航线生成控制精度要求也越来越高,传统船舶航迹生成方法受航行环境影响较大,船舶航迹经常发生偏移等状况,难以保障船舶航行的精准和安全度,不能满足当前船舶航运事业的发展的要求。基于以上背景对船舶航迹点生成算法进行深入研究,结合数据挖掘法对船舶航行稳定性、安全性和经济性的角度出对船舶海量数据进行挖掘,对船舶轨迹点生成方法进行创新和优化。以便精准对船舶航迹点进行规划和决策,增强船舶航行过程中的抗干扰能力,提高船舶航行效率和安全,优化船舶通航避免船舶航迹点错误等问题。为了检验该方法的可行性,对船舶航迹点生成控制算法进行测试,通过对测试结果进行分析证实,基于数据挖掘的船舶航迹点生成算法可更加精准有效的对船舶航行位置进行控制。由此证实,该方法具有较高的仿真精度,适用于船舶航迹点生成控制算法的仿真研究工作。