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。     

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。     

大雾天气海上船舶交通异常挖掘识别方法

传统船舶交通异常识别方法在大雾天气环境下,存在挖掘算法对船舶轨迹异常状态辨识度降低的问题。通过分析发现,原因在于传统方法中没有引入大雾天气对船舶轨迹检测信号的扰动变量,导致轨迹检测数据与挖掘算法之间出现数据断链,降低了数据挖掘的识别效果。因此,提出大雾天气海上船舶交通异常挖掘识别方法分析。首先通过LSTM算法,将大雾天气扰动特征代入挖掘神经网络,获得带有大雾扰动特征神经网络;接着,根据大雾扰动特征建立混合高斯船舶轨迹模型,为交通异常识别提供基础数据;然后,通过Spark分布式挖掘算法,完成对船舶交通异常数据的挖掘识别。通过仿真实验,对传统挖掘识别方法与提出方法效果进行多组数据对比,证明提出挖掘识别方法的有效性。     

舰船通信网络分布式数据多状态识别技术研究

传统识别技术手段不能在适应网络通信量改变的同时,调整数据的分布状态。为解决上述问题,提出基于船舶分布式通信网络环境的数据多状态识别技术。通过单点分布框架设计、通信协议选择2个步骤,完成舰船分布式通信网络环境的搭建。在此基础上,通过多状态相似度确定、识别密度确定2个步骤,实现新型舰船数据识别技术的顺利运行。分析对比实验结果可知,与传统识别技术手段对比,应用基于船舶分布式通信网络环境数据多状态识别技术后,网络通信量适应程度、数据调整及时性都得到适当提升。     

基于人工鱼群算法的船舶电子设备故障智能诊断方法

为实现电子设备的高效维护,确保船舶安全航行,设计了基于人工鱼群算法的船舶电子设备故障智能诊断方法。采用离散小波变换法分解电子设备运行信号样本,通过计算不同尺度下的小波能量值完成船舶电子设备故障特征参数的提取,将其作为基于RBF神经网络的故障诊断模型的输入,利用人工鱼群算法对故障诊断模型的权值、阈值参数作优化处理,最终输出不同类型故障发生概率,实现电子设备故障诊断。实验结果表明,正常以及不同故障状态下,电子设备运行信号的时域波形存在很大差异,研究方法可实现故障特征参数的提取,并完成故障类型的识别,30次迭代后MSE指标即可降至最低,仅为10^-4。     

船载远程电子通信设备异常信号识别方法

传统的船载远程电子通信设备异常信号识别方法存在着识别性能差的缺陷,为此提出船载远程电子通信设备异常信号识别方法研究。利用比较判别法对采集的船载远程电子通信设备信号进行判别,对异常信号特征进行提取并组成异常信号特征集合,以异常信号特征集合为依据采用异常信号识别算法对异常信号进行识别,实现了船载远程电子通信设备异常信号的识别。通过实验得到,提出的船载远程电子通信设备异常信号识别方法识别正确率比传统方法高出24%,说明提出的船载远程电子通信设备异常信号识别方法具备更好的识别性能。     

基于移动定位技术的船舶自动避礁行驶路径精确识别

由于船舶位置模糊,导致传统的船舶自动避礁行驶路径识别方法存在误差大、效率低的问题,为此提出基于移动定位技术的船舶自动避礁行驶路径精确识别方法。利用投影变换原理生成并显示船舶行驶环境电子海图,并分析在礁石环境中,船舶自动避礁的行驶方式。利用移动定位技术,实时采集船舶的行驶位置信息,并在电子海图中显示定位结果。最终通过路径生成和地图匹配2个步骤,得出最终的船舶自动避礁行驶路径识别结果。实验结果表明:设计方法的识别误差仅为1.67 km,平均时间开销为2.18 s,即具有较高的运行效率。     

数据挖掘的船舶电力电路短路识别

电路短路类型多样复杂,当前方法的电路短路识别错误概率高,为降低电路短路识别的错误概率,设计了基于数据挖掘的船舶电力电路短路识别方法。首先采用传感器采集船舶电力电路工作状态信号,并采用小波包对船舶电力电路工作状态信号进行多层分解,提取相应的小波包能量熵,将其作为船舶电力电路短路识别的特征,然后采用数据挖掘技术对特征向量和船舶电力电路短路类型间的变化关系进行建模,设计船舶电力电路短路识别模型,最后在Matlab 2017平台进行了船舶电力电路短路识别实验,本文船舶电力电路短路识别正确率超过95%,而对比方法的船舶电力电路短路识别率低于90%,本文方法不仅大幅度降低电路短路识别的错误概率,而且船舶电力电路短路识别效率更高,能够用于实际的船舶电力系统管理。     

无人船舶避碰障碍物智能自动识别方法

传统无人船舶避碰障碍物识别方法,受到方法中识别危险系数判定基数过小的影响,在避碰障碍物识别过程中,无法在有效安全距离下瞬态识别障碍物,造成避碰全局输出准确率与效率降低。为了解决无人船舶识别危险基数过小的问题,提出无人船舶避碰障碍物智能自动识别方法。首先采用智能危险判定算法,对船舶与障碍物之间的距离进行危险系数判定计算;然后根据判定危险系数数据,重构会遇状态模型。通过模型得到算法对障碍物的识别信息;最后通过神经遗传算法,对障碍物分布信息进行避碰数据的识别转换,从而实现优化识别运算场景,提升识别方法识别准确率与输出效率。通过在同一场景下不同识别方法的对比数据表明:提出的识别方法更适合无人船舶的避碰障碍物识别计算,能够有效将障碍物识别准确率控制在97.43%。同时,提升全局输出效率25%以上。     

一种基于船舶辐射噪声信号改进Mel倒谱系数的目标识别方法

基于船舶辐射噪声信号Mel频率倒谱系数(MFCC)的目标类型识别是目前研究的一个热点。现有方法虽然在无噪声环境下具有较好的识别效果,但是在信噪比较低时其识别效果较差。基于此,文章提出了一种改进的提取MFCC特征参数的船舶目标识别方法,该方法在船舶辐射噪声信号的预处理阶段采用多正弦窗来代替传统使用的Hamming窗进行多窗频谱估计,经过计算得到改进的MFCC参数。试验结果表明,相比传统方法提取的MFCC参数,使用该方法提取的MFCC参数分别在不同信噪比的高斯白噪声干扰下,在BP神经网络分类器中的识别率更高,抗噪声的鲁棒性和稳定性更好。     

舰船通信网络的数据状态识别方法

传统数据状态识别方法降噪效果不佳,导致离散点匹配出错,影响数据状态识别效果,因此提出全新的舰船通信网络的数据状态识别方法。通过转换噪声信号的时域和频域特征,处理通信网络空间噪声;利用离群点检测模型,匹配网络通信数据;获取识别任务关键因素,识别舰船通信网络的数据状态。实验结果:与传统方法相比,所提出方法的离散点匹配结果更准确,同时该方法可以正确识别出通信网络中的数据状态。     

自适应小波网络在船舶噪声识别中的应用

本文基于自适应小波网络理论,构造了一个应用于船舶辐射噪声识别的自适应小波网络分类器。仿真结果表明,该方法具有良好的目标识别性能,且收敛速度快,是一种有效的目标识别方法,从而为研究自适应小波网络理论在声呐信号目标识别领域中的应用有着极其重要的实际意义。     

大数据分析在船舶机舱设备运行数据监测应用研究

机舱设备为船舶运行提供了重要动力,因此必须保证其能够时刻正常运行。为此,针对声学监测、红外监测、温度监测3种方法监测精度不足的问题,设计一种新的船舶机舱设备运行数据监测方法。该方法分为3部分:首先利用振动仪采集机舱设备运行时的振动信号,然后利用基于小波包变换的方法对振动信号进行去噪处理,最后利用EMD方法提取振动信号特征,并进行特征匹配,识别设备运行状态。结果表明:与声学监测、红外监测、温度监测3种方法相比,利用本方法对不同程度、不同设备运行数据进行监测,监测准确性更高,达到98.47%,由此说明本方法监测精度更好,辅助了船舶运行。     

基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法

为了解决传统故障检测算法存在的检测精度低的问题,提出了基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法。构建无线传感器网络,并利用该网络实现对船舶电力系统实时运行信号的采集。按照不同的电力系统故障类型设置故障特征,作为故障检测的数据对比标准。通过输出故障类型和故障发生位置,实现船舶电力系统的故障检测。实验结果表明,与传统检测算法对比,设计的故障检测方法得出的检测结果更加接近设置的故障数据,即设计的故障检测算法的检测精度更高。     

复杂场景下港口水域船舶异常行为智能识别方法

传统的船舶异常行为识别方法在识别复杂场景下港口水域船舶行为时,识别准确率过低。针对这一问题研究了一种新的船舶异常行为智能识别方法,设定了识别模板,由数据库模块、匹配模块和识别模块3部分组成,给出了识别模板内部算法的计算流程,同时计算港口信息和船舶信息,得到背景值和目标值后进行比较,判断船舶行为是否存在异常,以此实现异常行为的智能识别。与传统识别方法进行实验对比,结果表明,所研究的识别方法准确率更高,识别效果更好。     

基于无线自组织网的船舶通信信号传输质量检测方法

针对船舶通信信号传输质量研究,采用传统方法存在检测效率低的问题,提出了基于无线自组织网的船舶通信信号传输质量检测方法。构建船舶通信信号模型,检测设备连接情况,实时处理接收到的信号。保证码元周期不变,可获取接收信号表现函数。根据该函数,选择不同长度设备电缆进行测试,选取测试点,设计船舶通信信号传输质量检测流程。依据数据包检测结果,实现对船舶通信信号传输质量检测。通过实验对比结果可知,采用无线自组织网络方法检测效率最高为94%,为船舶提供良好的通信环境。     

激光技术的舰船类别识别

针对当前舰船类别识别方法无法高精度辨识舰船类别的难题,设计了一种基于激光技术的舰船类别识别方法。首先采用激光技术采集舰船类别识别的信息,并提取舰船类别识别的特征,然后采用回声状态网络设计舰船类别识别的分类器,实现舰船类别识别,最后进行舰船类别识别的仿真模拟实验,本文方法的舰船类别识别精度超过95%,而且可以抵抗各种噪声的干扰,舰船类别识别的鲁棒性要优于对比模型,实验结果表明本文舰船类别识别方法的优越性。     

多波段舰船图像目标局部特征识别方法

针对传统的多波段舰船图像局部特征识别方法存在的识别速度慢的缺点,提出一种多波段舰船图像目标局部特征识别方法。通过检测关键点和特征匹配,提取多波段舰船图像目标的局部特征;利用多分类器组合,通过线性分类器和非线性分类器对局部特征开展训练和识别。通过对比实验,与传统的多波段舰船图像局部特征识别方法作比较。实验结果表明,提出的多波段舰船图像局部特征识别方法具有更快的识别速度。     

船舶起重设备异步电机故障维修方法

传统的异步电机故障维修方法存在着维修效率低的缺陷,为此提出船舶起重设备异步电机故障维修方法。采用传感器、采集卡等设备对异步电机的振动信号和电流信号进行采集,通过时域特征方法在采集的信号中提取故障特征量,将其导入故障识别算法实现了异步电机故障的识别。以得到的故障识别数据为依据,建立异步电机故障维修模型,将故障数据导入模型中,实现异步电机故障的维修。通过实验得到,提出的异步电机故障维修方法的维修效率比传统方法高出23.9%,说明提出的异步电机故障维修方法具备极高的有效性。     

有限空间下船舶遥感图像低分辨率特征识别分析

传统的遥感图像低分辨率特征识别方法在有限空间下很难清晰准确地完成识别工作,尤其是在区分靠岸船舶和离岸船舶问题上显现出很大的局限性。为了解决此问题,研究了一种新的有限空间下船舶遥感图像低分辨率特征识别方法,首先构建了识别框架,阐述了当船舶位于水体中央和停靠在海岸边时采用的不同识别方法;然后介绍了识别过程,识别过程由水体提取、矢量分解、起点终点划分、模拟检测4步构成;最后通过与传统方法进行对比验证了该方法的识别效果,由实验结果可知,研究的识别方法可以快速精准地完成特征识别,具有很大的市场发展空间。