基于非线性模型的船舶避障路径预测方法分析

传统船舶避障路径预测方法针对小目标、小范围障碍物,此种方法的避障准确率会大幅度降低,给船舶航行安全带来威胁。为了解决上述问题,提出基于非线性模型的船舶避障路径预测方法分析。根据避障预测的非线性特点,首先对船舶航行路径进行非线性初始模型建立;然后根据模型计算变量关系,对避障关系量进行避障模型定义;最后,根据定义的避障模型完成避障过程计算。通过仿真实验的对比数据,证明提出设计方法,具有提升小范围、小目标障碍物避障成功率的作用。     

基于机器学习算法的船舶通信网络信道估计

针对传统船舶通信网络信道估计方法调控响应性能较差的问题,提出一种基于机器学习算法的船舶通信网络信道估计方法。在物理层LTE协议中定义导频序列,基于gold序列设计船舶通信网络信道的导频序列,通过奈奎斯特定理决定导频信号的插入密度,在设计的船舶通信网络信道导频序列中按照该密度插入导频信号,基于机器学习算法拟合不同时间点同一子帧内的信道估计值,以实现船舶通信网络的信道估计。为了证明基于机器学习算法的船舶通信网络信道估计方法的调控响应性能较强,比较该方法与传统船舶通信网络信道估方法。实验结果证明该方法的调控曲线拟合性最强,即该方法的调控响应性能优于实验中的传统方法,证明了该方法的优越性。     

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。     

基于计算机编程的船舶航速预测研究

当前的一些方法由于存在预测准确率较低的问题,因此提出一种基于计算机编程的船舶航速预测方法,该方法使用高级编程语言,实现了船舶航速预测方面的创新。基于计算机编程对船舶进行数值模拟,使用的计算机语言为BASIC,使用的编程软件为Eclipse。根据船舶数值模拟结果进行船舶行驶阻力的估算,使用的软件为FLUENT。通过船舶模型针对船舶实施随浪规则波与迎浪规则波的自主航行试验,对波浪中船舶的运动响应、航速与周期、波高间的关系进行分析,从而预测波浪推进下的船舶航速。配置仿真环境,对该方法进行预测准确率的实验测试,并将现有方法作为测试中的对比项。测试结果表明该方法在迎浪航行时与随浪航行时均能达到较高的船舶航速预测准确率,具备很强的实用性,有一定的应用前景。     

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。     

船舶航行轨迹预测的数学模型设计

为保证船舶航行的高效和准确,对船舶航行轨迹预测方法进行优化。结合惯性定位原理建立相应的船舶航行轨迹坐标系,规范船舶航行轨迹坐标数值,根据坐标数值进行最优航行路径的选择,并在复杂船舶航行环境下进行最优路线的干扰去除处理,以便及时对轨迹偏移现象进行有效纠偏。最后通过实验证实,船舶航行轨迹预测的数学模型具有更高的准确性和有效性,充分满足研究要求。     

结合集合点容量限制的舰船疏散网络最优路径选取方法

针对传统舰船疏散网络最优路径选取方法舰船疏散性能较差的问题,设计一种结合集合点容量限制的舰船疏散网络最优路径选取方法。基于无向二值网络,利用节点代表疏散通道交叉点、疏散集合点、疏散口、水密门、舱室等舰船疏散通道因素,构建舰船疏散网络结构模型,结合集合点容量限制构建流动约束对应函数、水密性对应函数,从而对舰船疏散网络结构模型的目标函数进行构建。根据构建的目标函数,利用蚁群算法实现舰船疏散网络最优路径选取。为了证明该方法的舰船疏散性能较强,将传统方法与该方法进行对比实验。实验结果证明,结合集合点容量限制的舰船疏散网络最优路径选取方法的舰船疏散性能优于传统方法,更适合进行舰船疏散网络最优路径选取。     

海上高速航行船舶触礁距离实时计算方法

为了提高船舶航行安全性,并应对航行过程潜在碰撞风险,提出海上高速航行船舶触礁距离实时计算方法。通过航海雷达探测船舶航行环境中的礁石目标,确定极坐标系下的位置坐标后,将其转换地心垂直坐标系下,构建基于PLSTM-FCN的船舶航迹预测模型,从船舶自动识别系统中获取高速航行船舶历史位置、航速、航向、船舶长度、宽度以及吃水深度等AIS数据,将其作为模型输入,模型输出为船舶航行实时位置预测结果,结合礁石目标位置,完成触礁距离的实时计算。实验结果表明,该方法可预测船舶航行航迹,预测MSE值仅为0.002 2;可实现船舶触礁距离的实时计算,计算结果与实际距离误差介于0.77～1.55之间。     

基于混合粒子群算法的船舶稳定性分析

随着我国船舶航运事业的兴起,对保持舰船航行的安全和稳定的要求越来越高。由于船舶航运事业面对的环境复杂多变,传统PID船舶稳定性能分析和控制方法难以对大型风浪引起的船舶摇晃运动系数进行有效分析,无法快速准确的对船舶随机横摇运动外扰力进行计算,不利于船舶航行安全。因此结合混合粒子群算法对船舶稳定性进行研究。首先对船舶航行过程中外扰动因素影响程度进行分析和计算,并设计了船舶稳定性检测和控制系统,从而达到提高船舶航行稳定性的设计目标。为验证该方法的有效性,对比传统PID船舶稳定性检测控制方法进行了仿真实验。实验结果表明,基于混合粒子群算法的船舶稳定性分析方法能够更好地对船舶航行安全、稳定性能和航行状态进行精准判断,保障船舶在复杂海洋环境中的稳定航行。     

船舶极区格网惯性导航中航行路径校正方法

船舶一旦进入极地地区,惯性导航系统就会失去效用,易导致航行路径偏离既定的航线。为此,设计一种极区格网惯性导航中航行路径校正方法。该方法分为两部分,第一部分通过格网北建立格网坐标系,第二部分以格网坐标系作为基准,建立惯性导航误差方程,并通过四元数法进行求解,得到船舶航行路径偏移误差值,以此驱使船舶回归既定航行路径。实验结果表明,应用该方法后,校正后的路径与原始既定航行路径之间的拟合优度接近于1,证明该方法有效。     

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。     

基于大数据的船舶航行最优路径规划算法研究

传统的航行路径规划算法为静态单一条件的最优选择算法,最优路径缺乏客观性,准确度明显下降。针对此问题提出基于大数据的船舶航行最优路径规划算法。引入云计算遗传特征计算算法,对航行相关的全局路径数据进行大数据遗传特征分析,得到具有代表性特征的备选路径;引入大数据蚁群择优算法,对备选路径进行最优路径计算,得到最客观真实的最优航行路径;通过设计多路径仿真实验,证明提出算法具有计算速度快、准确率高、可行性好的特点。     

卫星导航系统的船舶航行轨迹智能跟踪方法

针对当前船舶航行轨迹跟踪误差大的问题,为了提高船舶航行轨迹跟踪的精度,提出基于卫星导航系统的船舶航行轨迹智能跟踪方法。首先采用卫星导航系统对船舶航行相关信息进行采集,然后采用高斯混合模型对船舶航行轨迹进行检测和智能跟踪,最后其他的船舶航行轨迹跟踪方法进行对比测试。结果表明,在相同实验环境下,本文方法的船舶航行轨迹跟踪误差远远小于对比方法,船舶航行轨迹跟踪实时性能也得到较大的改善,解决船舶航行轨迹跟踪过程存在一些难题,具有更广泛实际应用范围。     

WEB前端开发技术在船舶通信数据可视化中的应用

针对传统的船舶通信数据可视化方法存在数据过滤性能较差的问题,提出设计一种基于WEB前端开发技术的船舶通信数据可视化方法。时域信息作为船舶通信数据的一个重要属性,包括持续通信时间与系统时间,它们的属性分别为跨度与刻度,采用不同的方式对二者进行处理。获取船舶通信数据中节点间的通信流具体数量与通信总数量,利用获取数据对节点聚类进行计算,根据聚类指数计算船舶通信节点作用力。利用Web前端开发技术对船舶通信数据棒状图的图标进行绘制,最终实现船舶通信数据可视化。为了证明该方法的数据过滤性能较好,将原有方法与基于Web前端开发技术的船舶通信数据可视化方法进行对比实验,实验结果证明该方法的数据过滤性能优于传统方法。     

双层规划视角下远距离运输配送路径优化选取系统设计

针对传统冷链物流配送船舶路径优化选取系统存在选取的路径可行性不足的问题,提出基于双层规划的冷链物流配送船舶路径优化选取系统设计。首先架设双层资源计算平台,通过多服务机组云端交互的方式,完成硬件平台的架设;接着,引入双层规划资源算法,对船舶航行相关航线数据进行全局分析,得到均衡要素分析下的可选取路径的合集;最后,通过引入遗传碰撞择优算法,对合集内的路径进行最优值碰撞计算,从得到最优路径完成选取;通过仿真实验,对设计系统的准确性与稳定性进行实验证明,通过对比数据证明所设计的系统满足设计要求。     

船用柴油机混合能源系统配置优化

考虑新能源的间歇性以及船舶电力系统负载的突变性与波动性,文章根据船舶航行中经纬度和海上环境的变化对新能源的参数进行修正,构造兼顾成本与使用寿命的船用柴油机混合能源系统优化配置的目标函数,而后利用人工蜂群算法进行优化,从而获得最佳的系统配置。通过船舶航行试验验证该方法的可行性,同时表明其比陆地上的传统方法具有更好的优化配置性能。     

海上船舶无线导航传感器网络的平台应用

导航技术成为当前海上智能交通系统发展的热点。针对无线传感器网络的特性,本文设计一种开放式船舶综合导航体系架构,着重介绍基于无线传感器网络的导航算法。该方法通过代价函数为船舶规划最优导航路径。最后通过仿真实验表明,该算法可以按照导航要求,引导目标按最优路径到达指定位置。     

基于FCM聚类的船舶网络传输时延自适应优化方法研究

针对传统船舶网络传输时延控制方法存在的时延性能差、传输失败率高的问题,研究一种基于FCM聚类的船舶网络传输时延自适应优化方法。该方法利用TURBO编码和LDPC编码相结合的方法对船舶网络信道进行编码,搭建船舶网络环境;利用基于灰度关联分析预测方法预测各信道的负荷能力,结合预测结果,利用FCM聚类算法实现资源数据与传输路径之间的聚类匹配,从而合理均衡配置资源,最大程度降低网络传输时延。结果表明:船舶网络传输时延自适应优化方法进行船舶网络信息传输时延缩短了7.9 ms,平均传输失败率降低了8.44%。     

基于高阶常微分方程的复杂水域船舶航迹精准预测研究

船舶航迹预测是其避障、导航的基础,精准的航迹预测可提升船舶在复杂水域航行的安全性,为此研究基于高阶常微分方程的复杂水域船舶航迹精准预测方法。该方法利用AIS系统采集船舶航行行为动态观测样本后,构建该船舶航行行为动态观测样本的高阶常微分方程预测模型,使用四阶龙格-库塔方法求解该预测模型,得到船舶航行动态观测样本预测值后,利用最小二乘法对其进行拟合处理,得到船舶航迹曲线。实验结果表明,该方法可有效采集船舶在复杂水域航行时的航速、船首向等行为动态观测样本,预测船舶航迹点和拟合后的航迹曲线均与其实际数值吻合,预测精度较高。     

嵌入式数据的船舶航行数据采集系统

针对传统船舶航行数据采集系统自身存在的采集效率低的问题,提出设计基于嵌入式数据的船舶航行数据采集系统。利用基于嵌入式技术,创建嵌入式DSP控制模块为主定位航行数据采集硬件,对传统采集系统硬件基础进行更新;修正传统采集系统内部采集算法,将浮点DSP波形成束算法写入创建的采集硬件主控,使其与采集系统对接,并对传统算法逻辑错误进行更新修正。仿真实验测试证明,提出设计的基于嵌入式数据的船舶航行数据采集系统,在采集效率低问题上具有明显的修复改善作用,满足设计需要。