基于无线网络的船舶电气设备过热监测系统

本文设计基于无线网络的船舶电气设备过热监测系统。该系统通过短距无线通信模块、ZigBee通信协议以及无线网络中心节点组网,利用无线网络中心节点组网与短距无线通信模块实现系统的数据与指令等传输,同时利用红外摄像机采集船舶电气设备图像,并使用视觉特征三维重建方式对船舶电气设备过热位置进行重构。通过视觉识别的似然函数判断船舶电气设备是否过热,并计算船舶电气设备红外图像过热点的红外热点强度,实现船舶电气设备过热监测。实验结果表明,该系统具备较好的无线网络传输能力,并可有效对电气设备过热位置进行视觉特征三维重构,同时准确判断船舶电气设备过热情况,具备较为显著的应用效果。     

船舶电气设备电磁干扰信号补偿算法

利用传统算法对船舶电气设备电磁干扰信号进行补偿后,信号信噪比较小,补偿效果不好。针对上述问题,提出一种新的船舶电气设备电磁干扰信号补偿算法。该算法主要分为两步:一是行容错信号检测,包括信号采集和容错信号分类识别;二是据检测结果进行容错信号补偿,包括补偿参数计算和容错补偿实现。结果表明:与传统补偿算法相比,利用本算法对船舶电气设备电磁干扰信号进行补偿后,信号信噪增大11.3 d B,补偿效果较好。     

基于物联网技术的船舶电气设备检修方法优化分析

受到海上温度与湿度的影响,船舶电气设备的故障率远高于设备保养参数与使用参数。船舶电气设备的稳定是保障船舶航向安全的首要条件。传统的电气检修方法在对设备故障检测感应反馈上,存在响应滞后的问题,究其根源在于信号的传输方式。结合物联网技术,提出基于物联网技术的船舶电气设备检修方法优化分析。首先,对船舶电气设备检测程序结构进行优化,增添多组电气设备故障感应模组,采用网络传输替换传统电频信号的传输方式;接着,采用故障信号抗干扰算法对电气设备故障点报警信号进行优化补偿计算,达到增强信号感应灵敏度的效果;最后,通过实验对提出设计的故障检测灵敏度进行测试,通过数据证明设计方法优于传统检修方法。     

信号识别下无线网络通信故障断点智能检测方法

传统船舶通讯故障检测方法存在多干扰源区域,由于策略问题出现通信信号间歇性传输误判的问题。导致船舶通信故障检测误判率升高,准确度降低。针对此问题,提出基于信号识别的船舶通信故障断点智能检测方法。依据检测方法策略优先的原则,采用交替分簇决策策略,修正传统方法中的策略缺失,找到正确分簇头。然后,引入混沌波协方差,在确定的信号分簇上对多干扰源进行滤除,得到纯净通信波,确定故障位置。最后,通过对比实验证明,提出的基于信号识别的船舶通信故障断点智能检测方法,能够有效解决传统方法存在的误判率高的问题。     

RFID技术在船舶物资储运识别中的应用

船舶在进行物资储运过程中,受物资类别与数量较大影响,对物资定位以及详细信息管理难度较大,为此研究RFID技术在船舶物资储运识别中的应用方法。该方法建立基于RFID技术的船舶物资储运识别技术框架,在该技术框架内,将RFID电子标签粘贴到船舶和物资上,利用RFID阅读器收集船舶物资RFID标签信号强度,再使用矢量形式描述待识别船舶物资信号强度与读写器采集到的船舶物资RFID标签信号强度,通过选择参考标签,计算参考标签与待识别船舶物资RFID标签欧几里德距离方式,获得待识别船舶物资位置,并通过二次加权方式对该位置进行修正,识别出船舶物资在储运过程中的位置。实验表明,该方法可有效识别船舶物资在储运过程中的位置,并对其位置误差进行有效修正,具备较好的应用效果。     

光纤测温预警系统在船舶上应用的优点

光纤测温预警系统具有防燃、防爆、抗腐蚀、耐高压、抗电磁辐射、测量范围广、定位精度高、信号串扰小、保密性能好、使用方便等优点,与传统的船舶火灾探测系统相比,可在火灾发生前对设备过热提前预警,发生火灾时可联动分区断电停止设备运行,将事故消灭在萌芽中,做到防患于未然;可用于船舶电气设备过热故障的实时在线监测,对设备的安全运行起重要作用。     

船舶电气设备水冷系统的自动控制方法

针对船舶水冷系统控制方法对设备温度控制不理想的问题,研究船舶电气设备水冷系统的自动控制方法。该方法利用监控装置对运行的电气设备进行热量实时监测,使用温度传感器将温度置换成预警信号,水冷系统的中央处理单元根据信号的波动幅度检测发热设备的液冷板降温能力,根据端口热量计算需要的冷却液总量,利用热交换器降低循环水温,以此实现自动控制。实验结果表明:与传统控制方法相比,所提出的自动控制方法下的设备温度保持在15℃以下,并且比传统控制方法下降了47.5℃。由此可见,所研究的自动控制方法更能有效保证电气设备正常运行。     

光纤测温预警系统在船舶上

光纤测温预警系统具有防燃、防爆、抗腐蚀、耐高压、抗电磁辐射、测量范围广、定位精度高、信号串扰小、保密性能好、使用方便等优点，与传统的船舶火灾探测系统相比，可在火灾发生前对设备过热提前预警，发生火灾时可联动分区断电停止设备运行，将事故消灭在萌芽中，做到防忠于未然；可用于船舶电气设备过热故障的实时在线监测，对设备的安全运行起重要作用。     

船舶通信信号传输算法优化

船舶通信信号在传输过程中,为了提升信号的清晰度与传输能力,通过滤波器内的滤波算法对信号噪声进行降噪处理。但是,传统滤波算法在噪声去除过程中,由于未分离正常通信信号与噪声信号,导致滤除噪声过程中对相邻正常信号造成损伤,降低信道传输码率,影响信号传输速率。为此,提出船舶通信信号传输算法优化。通过对通信信号建立船舶通信信号分布模型,获得信道内正常信号与噪声信号的分布状态;在优化算法中引入噪声分离策略,将噪声信号源与正常信号源进行分离;通过多标签抗扰算法对分离噪声源进行抑制消除,从而达到清晰信号,提升传输速率的目的。对比实验数据表明,采用提出算法优化后通信信号的传输速率与清晰度,明显优于传统传输算法,更适合实际船舶通信信号传输应用。     

人工智能技术在船舶柴油机振动监测中的应用

传统船舶柴油机振动监测数据与实际柴油机振动参量存在一定的偏差,为了提升船舶柴油机振动监测数据的精准度,提出人工智能技术在船舶柴油机振动监测中的应用。在人工智能技术支持下,首先对船舶柴油机振动监测传感器结构进行参量校准;接着在感应数据标准值下对柴油机曲轴振动数据进行异常信号的分析处理计算;然后对分析后的异常信号源进行提取计算,完成对柴油机振动监测的全局计算。通过对比实验结果表明,提出方法具有提升监测值精准度的作用。     

基于无线网络的船舶电气设备过热监测系统

由于船舶机舱内变压器、变频器和配电器等关键电气设备的工作电流大,长时间运行或者设备局部出现故障时可能导致电气设备的异常温升,因此,对船舶电气设备的温度监测是一种非常有效的系统监测方法.本文结合红外测温传感器和热敏电阻传感器技术,利用Zigbee无线网络的数据传输特性,开发了一种船舶电气设备过热监测系统,分别对过热监测系...     

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。     

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。     

船舶主机遥控系统重要开关量接口的设计

在船舶主机遥控系统中,重要开关量输入接口通常采用模拟量信号输入的方法进行监测,以确保对线路状态的检测.然而目前的监测接口,都未设置绝缘下降状态的报警功能,在线路绝缘下降时将引起主机保护误动作,这对船舶安全构成威胁.为此有必要对重要开关量输入接口提出新的设计方案.通过分析实际接口的信号和状态,提出了在接口信号正常与信号异常状态之间增加了对绝缘下降状态的检测与判断,使接口检测的可靠性得到提高,从而保证船舶的安全航行.     

基于机器学习算法的船舶电气故障分类与诊断方法

为实现船舶电气故障的早发现、早解决,设计基于机器学习算法的船舶电气故障分类与诊断方法。采用Trager能量算子增强传感器采集到的船舶电气设备振动信号,利用小波包分析方法提取增强后的电气设备振动信号特征,将电气设备振动信号特征输入卷积神经网络中进行训练,得出最佳的故障分类与诊断模型,并利用该模型实现船舶电气设备的故障分类与诊断。实验表明：采用Teager能量算子可以快速准确地将传感器采集的信号放大,且放大过程没有信息损失。训练后卷积神经网络的故障分类与诊断正确率接近100%,可能够准确诊断出船舶电气设备是否存在故障,并获取对应的电气故障类型。     

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。     

RBF网络的船舶电子信息设备状态识别

受到电子信息设备状态信号分类能力的限制,致使传统识别方法在不同的环境下存在识别效率低的问题,为此提出RBF网络的船舶电子信息设备状态识别方法。首先按照电子信息设备的运行状态,设置特征参数的活动区间,以此作为设备状态的识别标准。利用RBF网络运行原理设计分类器,收集实时设备信号数据作为分类器的输入值。以分类器的输出结果为基础,提取电子信息设备信号特征,通过与设置的工作状态参数作匹配,实现船舶电子信息设备状态的识别。经过与传统设备状态识别方法的对比实验得出结论,设计识别方法在2种实验环境下,识别速度与识别精度均高于传统方法,即设计识别方法在识别效率方面具有明显优势。     

面向海洋监测的船舶无线传感网络节点部署方法优化

传统无线传感网络部署方法在海洋监测领域应用中,由于无线传感器数量、信号覆盖范围以及节点相关参数无法相互匹配,导致无线传感网络节点间的衔接异常,无法有效覆盖传输范围。针对上述问题本文提出面向海洋监测的船舶无线传感网络节点部署方法优化,首先通过传感分布算法,对传感网络分布位置进行模型建立分析,得到准确的无线传感器建立的位置参数;接着引入安全节点算法对分布的网络传感器信号进行交互安全计算,保证信号的稳定;最后,通过引入QDP粒子算法,对传感网络节点目标信号进行优化,最大化提升部署节点的有效利用率;并通过仿真实验证明提出方法的有效性与可行性。     

基于源数估计的船舶振源盲识别研究

针对船舶等复杂设备的多传感器监测与诊断过程中振动源识别,提出一种基于源数估计的船舶振源盲识别方法。该方法首先采用盖尔圆理论确定系统振动源数目,运用信号盲源分离算法提取相对独立的主要源信号,进而运用所提出的谱相关系数分析方法确定所提取信号来自哪个设备。仿真分析与实际的某船舶的模型振动实验均证实该方法的有效性。     

船闸浮式系船柱系缆安全监测方法研究

为保障浮式系船柱的系缆安全,依托京杭大运河某代表性船闸,针对其浮式系船柱的实际结构特点,根据数学力学基本原理推导构建了可反映浮式系船柱柱身应变信号与船舶系缆力二者之间定量关系的表达式。在此基础上,提出一套针对船闸浮式系船柱系缆安全的监测方法。为了验证该安全监测方法的可靠性,对依托船闸中的代表性浮式系船柱开展了现场试验。通过将安全监测方法所获得的船舶系缆力与传统载荷量测手段测得的系缆力值进行对比,发现二者的相对误差低于15%,表明提出的船闸浮式系船柱系缆安全监测方法具有较高的测量精度。