船舶机电设备无线振动监测实验研究

为验证无线传感器网络及其架构在船舶舱室机电设备振动测试上应用的可行性。文章通过分析无线传感器网络的优势,对现有无线传感器振动监测节点进行改进,设计了一种适合于船舶舱室的高采样频率无线传感器节点及其振动监测系统,结合所开发的无线传感器网络监测系统讨论了传感器系统架构、监测节点以及软件的设计;以有线监测设备为测试对比对象,通过现场试验,比较研究无线传感器监测设备和有线监测设备在系统构架、数据采集、数据传输、数据精度等方面的表现,验证无线传感器监测节点在船舶舱室机电设备振动监测应用中的可行性。     

利用无线多跳网络振动传感器实现过程监测

本文设计了一款基于无线传感技术的低功耗无线多跳网络振动传感器实现结构三轴振动的过程检测.采用高精度加速度传感器拾取振动信息,通过二阶巴特沃斯有源滤波器进行信号调理,最后通过基于Zigbee的无线传感器网络进行无线多跳网络的组建和数据的发送,进行多传感器数据融合.实验证明本设计具有良好的精度和可操作性,具有数据溯源和存储能力,能够进行连续过程检测.     

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。     

船舶无线传感器网络设计的ZigBee-GPS技术应用

随着海上交通运输业向着智能化、信息化方向发展,船舶无线传感器网络的应用越来越频繁。无线传感器网络是将计算机技术、信息处理技术和传感器相结合的一种新兴技术,能够实现对某区域环境内目标对象的监测、定位和识别功能,并利用传感器网络的信息处理模块,对整体监控区域进行管理。近年来,海上智能交通管理技术成为了一项热门研究对象,对提高海上交通的安全,保障海洋环境等有重要的意义。本文针对船舶交通管理系统的无线传感器网络,对ZigBee无线网络技术进行了系统的介绍,并利用GPS技术和ZigBee无线网络技术对船舶无线传感器网络进行设计。     

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。     

无线传感器网络的船舶航行姿态在线校正

为了提高船舶航行姿态准确性,针对当前船舶航行姿态在线校正方法存在的错误大、实时性差等缺陷,提出了无线传感器网络的船舶航行姿态在线校正方法。首先分析船舶航行姿态在线校正原理,并采用无线传感器网络对船舶航行姿态数据进行实时采集,然后根据无线传感器网络采集数据对船舶航行姿态误差进行预测,并根据预测结果对船舶航行姿态进行在线校正,最后进行了船舶航行姿态在线校正仿真对比实验。结果表明,无线传感网络的船舶航行姿态在线校正精度高,船舶航行姿态在线校正速度快,船舶航行姿态在线校正效果明显优于其他方法,解决了当前船舶航行姿态在线校正过程存在的一些难题,具有广泛的应用前景。     

基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法

为了解决传统故障检测算法存在的检测精度低的问题,提出了基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法。构建无线传感器网络,并利用该网络实现对船舶电力系统实时运行信号的采集。按照不同的电力系统故障类型设置故障特征,作为故障检测的数据对比标准。通过输出故障类型和故障发生位置,实现船舶电力系统的故障检测。实验结果表明,与传统检测算法对比,设计的故障检测方法得出的检测结果更加接近设置的故障数据,即设计的故障检测算法的检测精度更高。     

船用多功能无线传感器网络的设计与应用

针对长江航道局数字机务的改造需求,提出并设计了一种船用多功能传感器网络系统。该传感器网络系统由多个舱室基站以及多种无线功能节点构成,其不仅可以无线采集船舶设备的状态信息,而且可以完成船舶人员的动态定位监测。各个舱室基站之间通过RS485通信总线实现信息互联,克服了船体金属结构对无线信号的屏蔽效应。试验结果表明,所设计多功能船舶传感器网络可以在相关航道维护船舶上推广应用。     

船舶无线传感器网络节点失效算法和容错控制

无线传感器网络以其自身所具备的诸多特点,在船舶中得到广泛应用。由于无线传感器网络中的节点数量比较多,如果某个节点失效,则会对整个网络的运行稳定性造成影响。导致节点失效的主要原因有能量耗尽和外界环境,在容错控制中需要将这2个原因作为考虑对象。基于此,本文从船舶无线传感器网络中的节点失效算法分析入手,论述船舶无线传感器网络节点失效的容错控制。     

基于无线传感器网络的船舶识别方法

本文总结了基于无线传感器网络的船舶识别方法,并进行可行性分析,提出基于Zig Bee的无线传感网络身份自动识别技术。理论分析表明,基于WSN的船舶识别技术具有良好的兼容性、抗干扰性和安全性,对船舶产业的发展具有很好的促进作用。     

网络拓扑结构分析在船舶配电网络中的应用

船舶配电网络主要由电站、电网和监控系统组成,而电网结构的好坏会直接影响到电能传输的效率,因此通过优化网络拓扑结构,可以实现高效的电能传输。本文主要研究了船舶配电网络的组成原理,并结合分布式配电网络的主要特点,对其拓扑结构进行建模,分析网络中的功耗和负荷分布。通过合理设置监控节点,可以有效对船舶配电网络中的损耗进行控制。通过对数学模型进行仿真,得到了优化后的网络拓扑结构能耗变化曲线和稳定性曲线。     

基于BP神经网络的船舶网络安全状态评价

船舶网络是一种特殊的移动网络,面临巨大的安全隐患,传统线性船舶网络安全状态评价的偏差大,结果极不科学。为改善船舶网络安全状态评价效果,设计了基于BP神经网络的船舶网络安全状态评价方法。该方法首先分析船舶网络安全状态评价影响因素,采集船舶网络安全状态评价数据,然后将影响因素和船舶网络安全状态评价分别作为BP神经网络的输入和输出,通过BP神经网络学习,对船舶网络安全状态进行评价,最后采用VC编程实现了船舶网络安全状态评价仿真实验,结果显示BP神经网络可以区分各种船舶网络安全状态,评价准确性得到大幅度改善,同时提升了船舶网络安全状态评价效率,可以有效保证船舶网络安全。     

基于复杂网络理论的舰船电力网络脆弱性研究

随着现代舰船电力系统容量及电网结构复杂程度的不断增长,重要用电设备对电能品质和供电连续性的要求也在不断提高。本文运用复杂网络理论对舰船电力网络的脆弱性进行研究。针对舰船电力系统的运行特点及要求,提出舰船电网元件的电力介数指标,实现对舰船电网中关键元件的辨识。算例测试表明,该指标能够准确反映各电网元件在舰船电网中的重要性程度及其对舰船电网脆弱性的影响。     

基于物联网的海上智能通信电网技术

在现代海上电力系统中,智能化通信电网技术已经成为未来船舶电力供电系统的发展方向,从而使供电网络与各个船舶电力系统底层节点建立起自动化连接。而物联网系统中的无线传感网络技术,能很好地解决物与物之间的数据采集及通信问题,适应海上智能电网中通信问题。本文在研究无线传感网络及海上智能电网模型的基础上,提出一种基于海上智能通信的物联网体系结构,最后给出整个系统的网络结构模型设计并进行了系统仿真。     

基于神经网络的船舶计算网络安全评估架构

船舶工业的发展提高了船舶系统的复杂度,船舶计算网络的安全问题对安全评估架构提出了新的需求。传统的评估架构不能满足船舶网络对准确性和性能的要求。本文首先根据船舶网络的特点建立基于嵌入式web服务器的安全评估系统,然后使用神经网络预测船舶网络的安全性,提高评估的精确性和性能。     

船舶网络平台系统

本文探索了船舶网络平台系统的功能、组成和连接方式等.     

论网络时代对传统会计的冲击

随着互联网的普及与应用,全球信息处理网络化成为历史的必然。为了适应环境的变化,网络会计应运而生,成为会计发展的新领域,冲击了传统的会计理论和实务。本文探讨了网络会计的内涵,从会计基本假设,财务报告,会计原则等方面分析了网络时代下传统会计存在的主要问题,并针对这些问题提出了应对措施。     

基于分组卷积的密集连接网络研究

随着深度学习的发展,不断出现具有良好性能表现的复杂网络模型.由于复杂的卷积神经网络存在计算资源消耗大和存储空间大的问题,使其不能很好地部署在各硬件平台之上.文中通过对用于视觉识别领域的密集连接的卷积网络(dense convolutional network, DenseNet)进行研究,发现网络中的参数存在大量冗余,其计算效率仍有提升的空间.因此,在其基础上引入分组卷积,对其密集块与增长率进行改进,提出一种基于分组卷积的密集连接网络(grouped dense convolutional network, GDenseNet).在两个数据集(CIFAR-10和CIFAR-100)上的实验表明:当错误率基本相同时,GDenseNet的模型复杂度和计算复杂度比DenseNet分别低12%和36%.     

垂直切换信号预测技术在船联网的异构网络中的应用

我国内河航运非常发达,同时随着船联网的兴起,内河航运发展也越来越迅速。本文针对船联网中异构网络的垂直切换技术进行研究,分析异构网络之间垂直切换的一般流程和关键技术,提出一种基于灰色理论的垂直切换信号预测算法。并通过试验仿真分析,验证该算法的正确性。此算法可以应用于实际中对船载终端的异构网络的垂直切换和同构网络的水平切换。     

基于船联网的船舶通信网络互信认证体系设计

近几年来,互联网技术和计算机技术在通信领域的应用越来越深入,逐渐改变了传统的单一无线通信方式,且信号传输类型和传输模式的差异化程度也越来越高。本文主要针对船舶的通信网络体系设计,系统介绍船联网的通信协议、通信架构和数据链路等技术模块,并利用船联网技术设计和改进出纳表的通信网络互信认证体系,对提高船舶通信能力有重要意义。