大型船舶电力网络异常输电线路自动识别分析

传统电力网络异常输电线路自动识别方法容错能力差,为此提出大型船舶电力网络异常输电线路自动识别方法研究。建立电力网络输电线路模拟模型对其异常输电线路情况进行模拟,通过模拟采用传感器对异常输电线路信号进行采集,对采集的信号进行特征量提取并将其组合成异常输电线路特征向量,以上述得到的异常输电线路特征向量为依据,采用模糊聚类方法对异常输电线路进行自动识别,实现了大型船舶电力网络异常输电线路的自动识别。通过实验得到,提出的电力网络异常输电线路自动识别方法的容错率比传统方法高出35%,说明提出的电力网络异常输电线路自动识别方法具备极高的容错能力。     

船舶监控网络入侵检测系统设计

为了提高船舶监控网络的安全性,进行网络入侵的准确检测,提出一种基于数据流的船舶监控网络入侵检测系统设计方法,采用数据流异常特征检测方法进行网络入侵检测算法设计,采用自适应波束形成方法进行船舶监控网络传输数据流的聚焦处理,提取船舶监控网络传输数据流的多源波束特征量,实现异常监控识别,对提取的异常监控信息进行分类处理,实现入侵检测。在嵌入式ARM环境中进行入侵检测系统软件设计。仿真结果表明,采用该系统进行船舶监控网络入侵检测的准确性较高,网络安全性较好。     

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。     

大数据环境下船舶航行异常属性采集方法研究

为了缩短船舶航行异常属性的采集时间,提高异常属性的采集效率,提出了大数据环境下船舶航行异常属性采集方法研究。在大数据环境下,将船舶航行异常属性的尺度空间函数展开,通过计算异常属性主曲率的大小,寻找船舶航行异常属性的边缘特征点,完成船舶航行异常属性特征点的提取。采用异常属性变异系数,得到了采集传感器节点的能量消耗,利用船舶航行异常属性采集算法的实现流程,实现了大数据环境下船舶航行异常属性的采集。实验结果表明,大数据环境下的异常属性采集方法与传统采集方法相比,异常属性的采集效率提高了46.05%。     

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。     

嵌入式船舶运行数据库中信息快速查询方法

针对当前嵌入式船舶运行信息数据库信息查询的开销大,查准率不好的问题,提出基于模糊聚类和相关谱特征提取的嵌入式船舶运行数据库中信息快速查询方法。首先进行嵌入式船舶运行信息资源数据的采集和存储结构分析,提取嵌入式船舶运行信息数据信息流特征,对船舶运行数据进行自相关特征分析,提取反映船舶运行状态特征的相关谱特征量,对提取的谱特征量采用模糊C均值聚类方法进行特征识别和分类处理,提高数据库查询的目标指向性,实现数据库信息快速查询。仿真结果表明,采用该方法进行嵌入式船舶运行数据库中信息查询的查准率较高,实时性较好。     

多参量状态下舰船网络异常故障智能诊断方法分析

为了解决船舶网络数据交互压力成倍增长,网络故障特点已由单纯的单要素故障转变为多因素故障的问题。提出多参量状态下舰船网络异常故障智能诊断方法分析。对网络环境的全局变量进行收集,获取多参量状态,根据获取的多参量状态数据,建立多参量网络健康评估模型,定义对参量下故障识别的学习状态,确定网络故障点,通过数据提取算法完成对故障点的提取,完成故障的智能诊断。通过实验数据表明:相同时间量与故障量下,采用设计方法的故障诊断效果,要比传统诊断方法多诊断出故障21处,提升效果明显。     

船舶信息传输网络用户访问安全性研究

针对当前船舶网络信息用户访问传输系统中存在的精度低、速度慢,安全性能较差等问题进行深入研究,为保证舰船网络用户通信访问的安全性,提出基于统计学的船舶信息传输网络用户访问安全性算法。通过对船舶用户网络信息访问和传输安全的机密性、完整性、可用性向量进行分析,构建了网络信息传输安全评估体系。由此生成网络信息安全控制模型并对该模型进行安全性评估,以便实现多用户之间的网络信息访问传输资源共享安全控制,最终实现基于统计学的船舶信息传输网络的安全访问算法。最后对上述设计的有效性进行实验,实验结果表明,基于统计学的船舶信息传输网络用户访问安全性研究能够有效提高舰船网络访问控制的安全性,具有精准度高、评估速度快、安全性强等优势,对日常的大型船舶移动网络信息传输安全防护起到指导作用。     

移动电子海图的跨平台数据访问与显示技术

传统的移动电子海图跨平台数据访问与显示技术存在着实时性差的缺陷,为此提出移动电子海图跨平台数据访问与显示技术研究。将采集的移动电子海图采用加权平均值法与归一化方法进行处理并对其进行存储,通过Web的实时数据访问系统进行跨平台数据的访问。以上述得到的跨平台访问数据为基础,采用Ajax技术根据船舶航行的具体需求对电子海图进行处理,通过B/S结构模式实现了移动电子海图的显示。通过实验得到,提出的移动电子海图跨平台数据访问与显示技术访问时间比传统技术节省了172.5 ms,显示时间比传统技术节省了75 ms,充分说明提出的移动电子海图跨平台数据访问与显示技术具备更好的实时性。     

船舶移动网络大数据异常数据优化识别研究

异常数据对船舶移动网络通信产生干扰,而当前船舶移动网络的异常数据优化方法的效果差,无法满足船舶移动网络通信要求,为此设计了一种基于大数据分析技术的船舶移动网络异常数据优化识别方法。首先分析当前船舶移动网络异常数据优化研究方法,指出它们各自存在的缺陷,然后引入大数据分析技术对船舶移动网络异常数据进行优化和识别,最后进行船舶移动网络异常数据优化识别的实例分析,结果表明,本文方法可以描述船舶移动网络异常数据变化特点,提高船舶移动网络异常数据识别的正确率,而且船舶移动网络异常数据识别时间要短于其它方法,获得了令人满意的船舶移动网络异常数据识别结果。