混沌方法在舰船辐射噪声分析中的应用研究

为了检测舰船辐射噪声中的非线性特征,本文采用混沌、分形理论从信号产生的机理、相空间轨迹、分形维数和Lyapunov指数等4个方面着重研究了舰船辐射噪声的混沌现象.研究结果表明舰船辐射噪声信号中确实存在混沌现象,且不同类别的信号具有不同的非线性特征,该结果将为水声信号处理、水下目标检测和识别提供新的理论方法.     

神经网络在船舶水压场信号检测中的应用

在现代战争中,各种水声探测设备被开发出来,用于对我方船只和敌对船只的监测。这些水声设备的基本原理都类似,即基于对水压场的探测,获得目标物的信号特征,并由此甄别出目标物的运动状态。如今人工智能的应用,极大提高了水压场信号的检测水平。本文重点研究舰船水压场的信号检测技术,并基于神经网络算法对舰船的水压场模型进行分析。通过对水压场信号的分析,获得舰船模型的水压场数据。利用Autodyn软件对模拟船舶的水压场状态进行仿真,给出压力强度变化曲线。     

基于云平台的舰船维修费用预测模型

目前研究的舰船维修费用预测模型预测准确率较低,导致成本开销过大。为了解决上述问题,研究了基于云平台的舰船维修费用预测模型。将舰船维修费用的关联性数据利用云平台存储在预测模型中,采用大数据聚类方法对舰船维修费用进行预测,提高舰船维修费用的预测和调节能力,减少舰船维修工程的不必要开销,提升预测舰船维修费用的准确性和舰船维修速度,对舰船维修费用约束指标参量进行分析,提高舰船维修费用的控制能力,优化舰船维修费用预测模型。实验结果表明,云平台的舰船维修费用预测模型能够有效提高预测准确率,减少成本。     

混沌方法在舰船辐射噪声分析中的应用研究

为了检测舰船辐射噪声中的非线性特征，本文采用混沌、分形理论从信号产生的机理、相空间轨迹、分形维数和Lyapunov指数等4个方面着重研究了舰船辐射噪声的混沌现象。研究结果表明舰船辐射噪声信号中确实存在混沌现象，且不同类别的信号具有不同的非线性特征，该结果将为水声信号处理、水下目标检测和识别提供新的理论方法。     

嵌入式舰船电子信息远程传输控制技术研究

针对当前舰船电子信息远程传输控制技术,定位水声信号存在偏差,导致舰船电子信息丢包率和返包率较高的问题,提出嵌入式舰船电子信息远程传输控制技术。利用声载波、水声通信舰船源信号,选取4个水声换能器,并联组成声学基阵,计算目标声源测向角度,噪声定位电子信息水声信号。令基阵接收的源信号转换为数字信号,预处理后进行压缩加密处理,利用PCI总线技术,传输电子信息的密文流至接收端口,解密后获得电子信息明文流,实现嵌入式舰船电子信息远程传输控制。实验结果表明,设计技术能够有效减少丢包率和返包率,充分保证舰船电子信息远程加密传输的稳定性。     

舰船水压场信号的小波能谱估计与支持向量机联合检测

针对舰船水压场和海浪水压场在频率成分上的差别,提出了小波能谱估计和支持向量机多步预测检测的舰船水压场检测方法.使用滑动加窗信号的低频小波能谱估计值作为新的检测序列,提高了被检测信号的信噪比,使用支持向量机对其进行多步预测滤波检测,并使用实测的数据进行了验证.在海浪水压场为5级海况的情况下(信噪比约为-23 dB),准确可靠的检测到了目标信号,较大的提高了舰船水压信号的检测水平.     

神经网络算法的舰船间距快速预测

间距预测是保证舰船航行安全的重要技术,传统方法存在舰船间距预测不准确,精度低等不足,为了提高舰船间距预测精度,提出基于神经网络算法的舰船间距快速预测模型。首先分析当前舰船间距预测的研究现状,找到引起舰船间距预测不足的因素,然后引入神经网络算法对舰船间距变化特点进行深入挖掘,建立舰船间距快速预测模型,最后采用VC++6.0编程程序实现舰船间距快速预测仿真实验,结果表明,神经网络算法的舰船间距预测精度超过90%,远远高于其他舰船间距预测模型,而且舰船间距预测速度快,减少了舰船间距预测的时间,具有比较明显的优越性。     

混沌理论的舰船事故预测

舰船事故的预测具有十分重要的价值,针对舰船事故变化的混沌性,为了解决当前舰船事故预测模型存在的局限性,提出了基于混沌理论的舰船事故预测模型,首先对当前舰船事故预测的研究现状进行分析,指出引起舰船事故预测精度低的原因,然后引入混沌理论建立舰船事故预测的学习样本,并采用最小二乘支持向量机建立舰船事故预测模型,最后通过采用舰船事故预测数据对模型性能进行分析,本文模型的舰船事故预测精度超过95%,而且舰船事故预测误差很低。     

混沌理论在水声信号检测中的应用研究

为解决微弱信号的检测,提出了一种基于混沌预测的水声信号检测模型。根据混沌系统的动力学特性,给出了这种检测模型的检验准则,通过对实际水声信号进行仿真,结果表明,信噪比为-17dB情况,检测模型仍具有较强的检测能力,同时验证了检验准则的有效性;如要检测信噪比更低的信号,则要提高信号预测的准确率。     

舰船无线通信网络漏洞态势预测模型

传统的舰船无线通信网络漏洞态势预测模型,存在着预测时间过长的缺陷。为了解决上述问题,提出舰船无线通信网络漏洞态势预测模型研究。依据漏洞态势指标从无线通信网络环境中提取相关数据,经过相应处理,得到无线通信网络漏洞态势信息。以此为基础,利用层次分析法评估无线通信网络漏洞态势。以上述得到的网络漏洞态势评估结果为依据,通过时间序列预测模型预测舰船无线通信网络漏洞态势,实现了舰船无线通信网络漏洞态势的预测。实验结果显示,相较于传统的舰船无线通信网络漏洞态势预测模型来说,构建的舰船无线通信网络漏洞态势预测模型极大缩短了预测时间,说明构建的舰船无线通信网络漏洞态势预测模型具备更好的预测效果。     

支持向量机的水声信号分类识别

研究水声信号识别特征的提取,在此基础上采用支持向量机理论,提出了一种水声信号的分类识别算法.该算法选取两类水声信号,提取它们的混沌特征值关联维数和h2熵作为目标信息,每类信号各提取32组数据,取两类水声信号各8组数据作为训练样本,训练支持向量机,其它样本用于验证.结果表明,支持向量机的分类算法能实现对目标的有效分类,分类效果较好,比较适合小样本、非线性分类.     

有限水深下舱段模型水下声辐射圆柱形阵列测量研究

在水面舰艇的研发阶段,随着对其声隐身性能指标的提高,一般采用数值仿真或者舱段模型试验来考核并优化其声学设计。对于舰艇水下声辐射预报方法,也会利用舱段模型试验来验证。考虑试验成本、操作便利性和背景噪声等因素,一般将舱段模型放置在露天水池进行水下辐射噪声测量,因此开展舱段模型在有限水深露天水池的水下声辐射测量研究非常有必要。为了分析有限水深露天水池中舱段模型水下辐射噪声圆柱形阵列测量方案的合理性,本文对在2种水域模型的封闭半圆筒结构水下声辐射进行数值仿真,并对小水线面双体船缩比模型进行了露天水池试验和噪声估算。分析计算和实测结果,验证了有限水深露天水池中舱段模型水下辐射噪声圆柱形阵列测量方案的合理性。该研究成果对于露天水池中舱段模型水下辐射噪声测量试验具有指导意义。     

水下机器人传感器故障诊断的灰色预测模型

将灰色预测GM(1,1)原理引入到水下机器人传感器的故障诊断中,对传感器样本数据序列建立灰色动态预测型。通过对该模型输出信号与实际输出之间误差的分析,实时检测传感器的故障。针对Outland 1000无人水下机器人中的方向传感器,应用该方法对该传感器的三种典型故障模式进行了故障检测实验,结果表明所提故障检测方法准确可靠。     

发动机水下排气噪声预报研究

由于涉及到两相流,所以发动机水下排气噪声的产生机理和辐射特性非常复杂。文章基于Mixture多相流模型、RNGκ-ε湍流模型和Ffowcs Williams-Hawking声学模型对发动机水下排气噪声进行了数值预报研究,并试验测量了相应工况下发动机水下排气噪声,对数值研究的结果进行了验证。结果表明,文中所提出的发动机水下排气噪声数值预报方法在工程上是可行的。     

一种通用型基于经验模态分解的小波阈值滤波方法研究

首先针对中高频水声信号,提出一种改进的经验模态分解加小波软阈值滤波方法;然后将信号进行带通滤波处理及经验模态分解,将分解得到的各个模态转换为频域信号,采用小波软阈值方法在频域上对这些模态进行滤波,最后对信号进行重构,并将其转换为时域信号。分别采用本方法和原时域上的小波阈值方法对不同频率的水声信号进行滤波,经计算分析可知,对频率小于800 Hz的水声信号,采用原方法可获得较好的滤波效果;当信号频率大于800 Hz时,采用本方法的滤波效果更好,因此应针对不同频率的水声信号,选择合适的滤波方法,以获得满意的滤波效果。     

基于EMD与三阶累积量的水声瞬态信号检测

提出了基于经验模态分解(EMD)与三阶累积量的水声瞬态信号检测方法.首先根据EMD方法的滤波器特性将待检信号在频域内分成一系列的本征模态函数(IMF)分量,并根据能量法选择信号占主导地位的IMF;然后运用高阶累积量抑制高斯信号的特性,计算IMF分量三阶累积量对角切片的短时估计,并构造检测函数,对检测函数时行包络检波,作为检测标准;最后用仿真数据对该方法进行了验证,结果表明能在较低信噪比下检测出目标信号的出现时刻和大致频率,具有一定的工程应用价值.     

基于混沌理论的微弱线谱信号检测研究

提出了一种基于Duffing振子的线谱信号检测方法。分析了Duffing方程的分叉特性以及利用其检测微弱周期信号的工作原理,在此基础上对此种混沌检测方法进行了实验研究。实验结果表明,此方法能准确检测出信噪比很低的微弱线谱信号,为水声领域线谱检测系统的设计提供了依据。     

运用代理模型方法预测潜艇结构模型的振动声辐射

基于Kriging模型和最优对称拉丁超立方体抽样方法,以简化的水下潜艇结构模型为例建立水下相对复杂结构振动声辐射计算的代理模型,可对水下潜艇结构模型进行共振频率和声功率级的预测。建立的代理模型可以在整个设计变量尺寸范围内对模型的振动声辐射进行实时预测。由计算结果得出,使用基于Kriging方法的代理模型能较准确地完成固有频率和声功率级的预测。所建立的代理模型能快速、准确地预报在整个设计变量尺寸范围内潜艇结构模型的振动声辐射。     

基于多模的符号递归常数模算法研究与仿真

针对符号递归常数模算法(SR-CMA)稳定性差、剩余误差大的缺点,提出了一种适用于正交幅度调制(QAM)信号的双模式盲均衡算法.该算法在初始模式中采用运算量较小的SR-CMA算法进行均衡,利用判决圆环对均衡器输出信号进行判决,当误码率降到足够低的水平时自动切换到多模算法,以进一步降低均方误差.利用水声信道模型进行仿真,结果表明,该算法性能稳定,计算量小,稳态剩余误差低于CMA和SR-CMA算法.该算法能够有效降低高速水声通信的误码率,提高水声信道均衡的稳定性.