船舶无线传感网络节点数据的采集方法研究

通过对船舶无线传感网络节点数据,进行船舶无线传感组网设计,提高对船舶运行状态的分析和监测能力,提出一种基于量化融合跟踪和多线程总线调度的船舶无线传感网络节点数据的采集方法。进行船舶无线传感网络的路由拓扑结构设计,进行网络节点的最优分布路由控制和定位。在传感器节点优化定位算法设计的基础上,进行数据采集系统的硬件设计,采用32位数据总线进行船舶无线传感数据的高速捕获和总线传输,在FIFO RAM缓冲区采用连续脉冲冲激方法进行数据激发,将采集的数据存储在SCSI数据硬盘和局部总线中,实现数据实时调度和分析。测试结果表明,该采集方法能有效实现船舶无线传感网络节点数据的多线程多通道采集,数据检测和输出的准确性和实时性较好。     

人工智能技术在船舶动力装置故障诊断中的应用

传统的动力装置故障诊断方法需要大量的故障数据样本,导致诊断效率和实时性差,无法满足现代船舶航行的需求。针对上述问题,提出人工智能技术在船舶动力装置故障诊断中的应用。使用小波包分析技术对传感器采集的信号进行去噪、分解重构以及能量谱特征提取处理后,构建船舶动力装置故障集。使用D-S理论对BP神经网络输出的诊断结果进行数据融合和置信度判断,得到可靠的诊断结果完成故障诊断。对比实验数据显示,利用人工智能的方法诊断精度较高,并且诊断响应效率高,具有良好的泛化能力。     

基于嵌入式的海洋运输环境数据采集与动态监控节点设计

为保障海上船舶运输数据的有效采集和监控,需要对海上船舶运输数据环境监控系统进行设计。采用当前算法进行监控时,存在监测范围小、成本高、功耗高、实时性低等问题。为此,提出一种低功耗适用于海洋运输环境的物联网动态监控的节点设计方案。该方案先定义基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统模型,将此系统模型分为无线传感网络、汇聚节点和监控中心,在此基础上对传感器节点、汇聚节点以及监控中心的硬件均进行设计,并给出基于ZigBee技术的无线传感器组网过程,设计出基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统。实验结果表明,该方法能够对海洋环境信息进行数据采集和动态监控,具有低成本、功耗低和丢包率低等方面的优点,具有可行性。     

基于嵌入式的海洋运输环境数据采集与动态监控节点设计

为保障海上船舶运输数据的有效采集和监控,需要对海上船舶运输数据环境监控系统进行设计。采用当前算法进行监控时,存在监测范围小、成本高、功耗高、实时性低等问题。为此,提出一种低功耗适用于海洋运输环境的物联网动态监控的节点设计方案。该方案先定义基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统模型,将此系统模型分为无线传感网络、汇聚节点和监控中心,在此基础上对传感器节点、汇聚节点以及监控中心的硬件均进行设计,并给出基于ZigBee技术的无线传感器组网过程,设计出基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统。实验结果表明,该方法能够对海洋环境信息进行数据采集和动态监控,具有低成本、功耗低和丢包率低等方面的优点,具有可行性。     

船舶压力传感器输出数据实时校正算法

传统船舶压力传感器输出数据之间的关联性较差,导致压力传感器数据校正结果存在数据量的非线性时间误差,无法达到实时校正的目的。因此提出船舶压力传感器输出数据实时校正算法。首先,根据压力传感器特征,结合数据实时校正的时间性,建立压力传感器输出数据实时解释模型;然后,根据模型解释对压力输出数据时间变量下的非线性误差进行计算;最后,根据非线性误差特征,完成对输出数据非线性误差的实时补偿计算,实现对船舶压力传感器输出数据实时校正。通过与传统船舶压力传感器输出数据校正算法的对比测试,证明提出的船舶压力传感器输出数据实时校正算法,在船舶压力传感器输出数据校正方面,具有实时性强、稳定性好、校正误差小的特点。     

SOA构架下的海上船舶状态实时监测算法设计

针对当前海上船舶状态实时监测算法存在的检测准确度低,无法对船舶状态进行准确分析问题,提出一种基于多层神经网络的SOA构架下的海上船舶状态实时监测算法,根据算法的需求建立SOA构架下的海上船舶状态实时监测数学模型,利用中值滤波器通过Haar小波变换通过采样、分解、信号处理以及重构过程对采集的信号进行去噪,保证海上船舶状态监测的准确性。在此基础上,为保证海上船舶状态监控的实时性,利用多层神经网络算法建立权值矩阵,确定监测数据的采样规则,从而完成SOA构架下的海上船舶状态实时监测算法。实验结果表明,所提算法能够及时对海上船舶状态数据进行采集,且检测的准确度较高。     

船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法

为了解决传统船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法准确性与适应度低的缺陷,提出船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法研究。为了简化信息节点寻优的过程,采用相似权方法对船舶无线移动网络进行加权处理,得到信息节点强度值,以此为基础,依据结构洞理论计算信息节点重要度,以得到的信息节点重要度数据为依据,搭建信息节点寻优模型,以此为工具实现了船舶无线移动网络动态混乱信息节点的高效寻优。通过测试结果得到,与传统船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法相比较,提出的船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法极大地提升了准确性与适应度,充分说明提出的船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法具备更好的寻优效果。     

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。     

船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法研究

现有船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法存在计算量大、预测精准度差的缺陷,为此进行船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法研究。为提升无线传感器网络丢失节点预测精准度,搭建无线传感器网络节点模型,建立网络节点隶属度向量。以此为基础,依据节点运动状态特点,计算丢失节点偏转方向,以得到的丢失节点偏转方向信息为依据,采用A-USVC算法预测丢失节点位置,实现船舶机舱无线传感器网络丢失节点的预测。仿真实验结果显示,与现有船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法相比,提出的船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法极大降低了计算量,提高了预测精准度,充分说明提出的船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法具备更好的预测效果。     

网络环境下的船舶动力装置状态评估与监测系统开发

动力系统为船舶的航行和其他作业提供动力,是船舶的核心部件,动力装置包括发动机,传动轴系、机舱等,其结构和功能非常复杂。为了提高船舶动力系统故障监测水平,提早发现动力系统异常状态,保障其使用质量,研究船舶动力装置状态评估与监测系统具有重要意义。本文首先介绍传统的船舶动力装置监测系统,在此基础上,引入了网络环境的通信模块、信号滤波电路与现场总线技术,设计了一种基于网络环境下的船舶动力装置评估与监测系统,并对其原理和组成进行说明。