交汇水域船舶轨迹预测与航行意图识别

针对典型水上交通场景交汇水域，研究了1种数据驱动的船舶轨迹预测与航行意图识别方法。设计CNN+LSTM组合神经网络，通过学习交汇水域船舶的历史轨迹，以CNN+LSTM网络为编码器提取其通航环境及船舶航行时空特征，LSTM与全连接层为解码器同步输出未来时段内船舶轨迹序列和航路选择，从而形成船舶轨迹与航行意图识别模型。同时，引入Dropout网络结构描述该模型的预测不确定性，采用随机关闭CNN+ LSTM核心网络部分神经单元的方式，以相同轨迹序列作为输入获取多组相近的预测结果，根据其统计均值与方差对船舶轨迹预测的不确定性进行量化。以美国沿海某交汇水域公开AIS数据为对象开展实验，创建了该交汇水域船舶航行轨迹数据集，以输入时长60 min，采样频率3 min作为输入条件，Dropout值取0.5，实验结果表明:所提方法对未来60 min时段内的轨迹预测误差为3.946 n mile，航行意图识别准确率达87%，不确定性估计覆盖率达85.7%。与LSTM预测方法相比，当船舶操纵性发生改变时，所提CNN+LSTM模型的轨迹预测误差降低了31.6%，而且兼具船舶航行意图识别及预测不确定性估计能力，有利于智能航行与海事监管技术发展。      

Residual life prediction for marine diesel turbocharger based on Wiener process北大核心CSCD

[目的]针对船舶柴油机增压器难以收集到全生命周期性能退化数据的问题,提出一种基于维纳过程的寿命预测模型。[方法]首先,采用K-Means模型对增压器实际运行工况进行聚类,提取出典型工况数据;然后,使用贝叶斯突变点检测模型识别增压器的缺陷点;最后,建立基于维纳过程的退化模型,并以某型船用柴油机增压器为应用对象,预测增压器的剩余使用寿命。[结果]结果显示,基于维纳过程的寿命预测方法能够在不需要同类设备历史退化数据的情况下对增压器的剩余寿命进行预测。[结论]所提方法对缺少故障样本的船舶柴油机增压器寿命预测具有一定的参考价值。     

基于模型预测控制的无人艇VO避障

在高速行驶中,无人艇速度快、反应时间短,为了达到安全避障的要求,避障算法必须实时性好、稳定性高。同时,在高速场景中,无人艇的静浮力较小,流体升力较大,风浪流对无人艇的影响较低速场景更加显著,稳定的航迹跟踪与避障控制面临挑战。为了达到良好的避障效果,无人艇必须要满足控制量的约束,同时要削减外界扰动带来的不利影响。无人艇控制系统是一个多输入多输出系统,而模型预测控制则是处理多变量约束优化问题最有效的方法之一。本文提出基于模型预测控制的无人艇VO避障算法,通过仿真实验实现了该算法的避障功能,并将该算法与传统的VO算法避障效果作对比,验证了该算法的有效性,同时,通过分析模型不确定性对该避障算法性能的影响,证明了该算法的鲁棒性。     

基于数据分析的铁路列车到达晚点预测模型

准确估计列车的实际晚点时间对于列车运行图制定、列车调度员决策具有重要意义。为此,以荷兰铁路列车运行实际数据为研究基础,根据列车实际运行数据选择自变量,以列车的实际晚点时间为因变量,建立列车晚点的随机森林预测模型,并以BP神经网络模型作为对比,结果表明随机森林模型预测误差稳定,预测精度较高,比传统的神经网络方法取得了更好的预测效果。     

考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN 预测模型

为提高公交到站时间预测精度，提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型. 基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间，利用K-means 聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间；将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量，基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间，进而动态调整车辆到达每个站点的时间. 以上海市791 路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试，并与其他4 种模型进行比较. 结果表明，所提模型具有较高的预测精度，尤其在雨天，比传统BPNN模型预测精度提高57.25%.     

基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测研究

机械设备剩余寿命的准确预测可以降低昂贵的维护费用,提高机械设备的安全性。随着深度学习的发展以及注意力机制被广泛应用于各个领域,基于数据驱动的剩余寿命预测方法为机械设备寿命预测提供了众多的方法。文章提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测方法,该方法利用不同的注意力机制包括通道注意力、CBAM机制和自注意力等进行剩余寿命预测试验。注意力机制可以向CNN-LSTM提取的特征信息分配不同的权重,突出关键的特征信息,过滤无用信息,进而更准确地表示设备的退化特征信息,最终得到设备的剩余寿命。文章对NASA发动机数据集进行了剩余寿命预测试验,同时研究了不同注意力机制影响,试验结果表明,基于注意力机制的方法可以有效地进行剩余寿命预测,所提方法具有一定的应用价值。     

电力机车用复合绝缘子运行性能及使用寿命预测方法概述

电力机车用复合绝缘子是受电弓、真空断路器等高压网侧设备的支撑装置,其在运行环境等因素下的老化失效问题直接影响电力机车运行可靠性。文章系统分析了电力机车用复合绝缘子老化的影响因素和作用机理,重点对复合绝缘子的外观现状、电气性能、憎水性能、老化性能等运行性能及使用寿命预测方法进行了研究。通过对试验结果、试验数据的分析,提出一种电力机车用复合绝缘子使用寿命预测方法,可用于电力机车用复合绝缘子老化性能的评估。     

基于统计数学理论的船舶航行流量预测

船舶航行流量与多种因素相关,使得船舶航行流量变化复杂,对其进行预测面临巨大的挑战。为了解决当前船舶航行流量预测结果不理想的缺陷,以提高船舶航行流量预测精度为目标,提出基于统计数学理论的船舶航行流量预测方法。首先分析影响航行流量的因素,找出航行流量变化规律,然后收集航行流量历史数据,采用统计数学理论对航行流量历史数据进行分析,建立可以描述其变化规律的模型,最后对航行流量预测方法的有效性和优越性进行了测试与分析。结果表明,本文方法的船舶航行流量预测值与实际的航行流量值之间的偏差小,航行流量预测误差小于5%,提高了航行流量预测精度。