基于统计数学理论的舰船航行轨迹建模研究

轨迹建模对舰船航行安全具有重要的意义,为了解决当前的舰船航行轨迹建模准确性低,以及建模时间长的难题,以获得更加理想的舰船航行轨迹建模结果为目标,设计了基于统计数学理论的舰船航行轨迹建模方法。首先对舰船航行轨迹建模原理进行分析,建立舰船航行轨迹建模的数学模型,然后引入统计数学理论中的机器学习算法——BP神经网络对舰船航行轨迹进行建模,最后采用具体舰船航行轨迹数据进行了性能验证性测试。结果表明,相对于当前经典舰船航行轨迹建模方法,本文方法的舰船航行轨迹建模效果更优,获得了高精度的舰船航行轨迹建模结果,缩短了舰船航行轨迹建模时间,是一种高精度、高效率的舰船航行轨迹建模方法,具有一定的实际应用价值。     

基于人工智能技术的舰船轨迹规划算法

轨迹规划是保证舰船安全航行的关键技术,针对当前舰船轨迹规划算法存在规划精度低、速度慢等不足,为了获得更优的舰船轨迹规划方案,设计了基于人工智能技术的舰船轨迹规划算法。首先分析了当前舰船轨迹规划的研究现状,并构建了舰船轨迹规划的数学模型,然后采用人工智能技术对舰船轨迹规划的数学模型进行求解,搜索到最优的舰船轨迹规划方案,最后采用具体仿真模拟实验验证舰船轨迹规划算法的性能。结果表明,人工智能技术的舰船轨迹规划精度高,舰船轨迹规划速度快,获得了比其他算法更优的舰船轨迹规划方案,可以应用于实际舰船安全航行管理中。     

基于VR虚拟现实技术在舰船航行轨迹中的应用

常规的舰船航行轨迹规划技术,设置探索航行线路的栅格疏密值差异过大,导致对复杂海域的航行轨迹规划不合理,为此研究VR虚拟现实技术在舰船航行轨迹中的应用。该技术对海域环境中的航行区、障碍区以及舰船自身进行虚拟场景模拟实现人机交互,通过动力学的运动曲线计算舰船的动态位姿,根据障碍物在航行区域的分布、体积等数据设置栅格大小,驱动虚拟舰船,提取舰船的航行曲线、侧倾角曲线以及侧向加速曲线,调整舰船航行轨迹。实验结果表明,与2种常规技术的应用相比,虚拟现实技术设置的栅格疏密值更加符合航行轨迹规划要求,所得到的航行轨迹更加合理。     

舰船水上纵向运动非线性数学控制模型

为了提高舰船水上纵向运动的控制精度,提出一种舰船水上纵向运动的非线性数学控制模型。首先对舰船水上纵向运动非线性控制的研究现状进行分析,然后采用多种模型分别对舰船水上纵向运动非线性控制进行预测,得到预测结果并确定各种模型的权值,利用证据理论确定出最优权值,最后对这些模型舰船水上纵向运动非线性控制预测结果进行加权,得到舰船水上纵向运动非线性控制精度。测试结果表明,本文模型不仅克服了当前舰船水上纵向运动非线性数学控制模型的缺陷,提高了舰船水上纵向运动的控制精度,而且舰船水上纵向运动的控制误差小于其他舰船水上纵向运动非线性数学控制模型,可以满足舰船水上纵向运动控制要求。     

航行轨迹稳定性预测数学建模与分析

航行轨迹稳定性建模与预测十分重要,当前航行轨迹稳定性预测效果欠佳,为了解决当前航行轨迹稳定性预测过程中存在的一些难题,设计一种小波去噪和混沌分析算法的航行轨迹稳定性预测模型。首先研究航行轨迹稳定性预测建模的现状,采集航行轨迹稳定性预测的数据,然后对航行轨迹稳定性预测数据进行小波去噪,并采用混沌分析算法对航行轨迹稳定性预测数据进行变换,最后通过现代统计学理论建立航行轨迹稳定性预测模型,并与其他航行轨迹稳定性预测模型进行对比实验,相对于航行轨迹稳定性对比模型,本文模型的航行轨迹稳定性预测准确性更优,可以描述航行轨迹稳定性变化特点,航行轨迹稳定性建模时间短,为航行轨迹稳定性建模与预测提供了一种新的研究思路。     

改进灰色模型的船舶航行轨迹自动预测研究

为实现更加精准、自动化的船舶航行轨迹预测,利用改进灰色模型,提出一种基于改进灰色模型的船舶航行轨迹自动预测方法。在船舶航行中的AIS数据中对船舶航行轨迹数据进行提取,其中AIS数据具体包括船舶航程数据、船舶动态数据以及船舶动态数据。通过数据估计算法插补缺失数据,分为2个步骤,第1步是对插补数据进行识别,第2步是对其进行插补。通过改进灰色模型对船舶航行轨迹进行自动预测,主要使用基于缓冲算子改进的灰色模型构建船舶航行轨迹自动预测模型。选取某船舶服务项目中包含的船舶AIS数据作为实验数据,对设计方法进行实例测试。测试结果表明,设计方法的数据提取质量较高、预测模型的误差较小,具有广阔的市场应用前景。     

航行速度的非线性建模与仿真研究

舰船航行速度具有十分强烈的非线性变化特点,而当前舰船航行速度建模方法均只考虑其线性特性,使得舰船航行速度预测错误很大。为了提高舰船航行速度预测精度,提出一种航行速度预测的非线性建模方法。首先采用舰船航行速度的历史样本数据,建立舰船航行速度预测的训练样本集合,然后引入回声状态网络对舰船航行速度训练样本的变化规律进行描述,建立舰船航行速度预测模型,最后采用具体舰船航行速度数据对非线性建模性能进行测试。本文建模方法可以捕捉舰船航行速度强烈的非线性变化特点,舰船航行速度预测错误小,舰船航行速度预测精度要小于当前线性建模方法,而且降低了舰船航行速度建模的时间,具有比较显著的优越性。     

非线性Backstepping算法在舰船航行控制器的应用研究

随着我国远洋海上贸易的发展,舰船的航行控制需求也随之快速提高,这对航行器的控制提出了更高的要求,尤其是在复杂的海洋环境中,存在众多的干扰因素,必须有效克服这些干扰,船舶的航行安全才能得到保障。本文介绍一种非线性Backstepping算法,并结合平行计算原理,有效地提高了航行控制器的性能,使航行器的智能化水平得到显著提高,而平行计算能够有效提高航行控制器非线性数据的处理能力。     

舰船航向非线性控制的数学模型设计

发达国家已有舰船航向控制模型研究成果,无法适应中国舰船实际航向控制需求,存在着航向控制效果差的问题,因此提出舰船航向非线性控制的数学模型设计研究。详细分析舰船运动干扰信号,构建非线性舰船运动数学模型,选取并探究实际航向控制问题的性能指标,以构建模型与选取性能指标为基础,将舰船运动模型转换为状态方程形式,制定航向非线性控制流程,执行制定流程即可实现舰船航向的非线性控制。实验结果表明,应用构建模型后,在较短时间内实际航向可以调控到设定航向,控制舵角也能回正,充分证实了构建模型的有效性与可行性。     

舰船航行速度预测的非线性数学模型研究

海洋是一个较为复杂的环境,在海面上航行的舰船,其速度会受到诸多因素的影响,由此会导致舰船的航行速度无法达到预期的目标。为了解决这一问题,需要对舰船的航行速度进行预测。由于舰船航行是一种非线性运动过程,若是采用线性数学模型预测航速,可能会使预测结果产生一定的偏差。所以,在预测舰船航行速度时,应当采用非线性数学模型。本文还从舰船航行速度的预测方法分析入手,论述了舰船航行速度预测的非线性数学模型。     

舰船摇摆状态下消防炮水射流轨迹预测

针对舰船在复杂环境条件下消防炮水射流的轨迹变化问题,建立舰船摇摆条件下消防炮水射流三维运动学微分方程组,编制消防炮水射流三维运动轨迹Matlab仿真计算程序,采用四阶Runge-Kutta法,通过引入坐标变换获取船体摇摆时甲板坐标系下的水射流轨迹,计算结果表明,船体横摇对水射流在船宽方向上运动轨迹影响明显,并且消防炮仰角越大,水射流落点位置在船宽方向上偏移量受船体摇摆影响越明显;风速对消防炮射程有明显的影响,顺风时环境风可大大增加消防炮射程;横摇条件下风向对消防炮射程有较大的影响,随着环境风与消防炮夹角的增大,消防炮水射流落点位置在船宽方向上偏移量大幅增加,沿船长方向射程却明显减小。     

舰船上的“黑匣子”—航行状态记录器

该文介绍了我国自行研制的舰船航行状态记录器的基本原理及研制工作中采取的技术措施。     

船舶航行轨迹的实时检测与校正数学模型研究

为解决因船体碰撞而造成的航行轨迹偏离问题,提出船舶航行轨迹的实时检测与校正数学模型。通过分析内河航道特征的方式,处理各航迹间的分区关系,完成船舶航行轨迹的实时检测关系定义。在此基础上,提取必要的航行轨迹节点,按照微簇特征向量的确定原理,计算校正时间复杂度的实际数值,完成船舶航行轨迹的实时检测与校正数学模型研究。对比实验结果表明,与Spark检测手段相比,应用新型数学校正模型后,轨迹点的定航偏向系数降低至1.36,避免了因船体碰撞而造成的船舶航行轨迹偏离行为。     

利用卡尔曼滤波预测船舶航行轨迹异常行为

随着计算机控制技术的飞速发展,在船舶的航行预测和控制领域,人们相继开发出了各种智能化的预测算法,从而保证了船舶航行的安全。在船舶的行为预测和控制中,需要大量的传感器对船舶的姿态信息、设备状态信息和通信导航设备信号进行采集,因此本文着重研究了信号的滤波算法。本文提出了基于卡尔曼滤波算法的船舶航迹跟踪技术,并针对船舶的航行特点,建立了适当的运动模型和状态方程,最后通过仿真实验,对扩展卡尔曼算法的目标跟踪性能进行验证。     

视频通信技术舰船航行异常监控系统

传统的舰船航行异常监控系统以数字信息传递,不能精准地传递图像信息,难以在短时间内确定舰船航行异常行为。为了解决这一问题,基于视频通信技术设计了一种新的舰船航行异常监控系统,信号变送器、工控机、舰船PLC、网络中心服务器等组成舰船航行异常监控系统总体架构,应用传感器、传感器和电路接口构建信号变送器,选用ISP-521型号舰船工控机,以西门子L-460型号PLC控制器作为PLC的整体运行基础,通过逻辑指令、组织关系、信息验证实现软件工作。实验结果表明,基于视频通信技术的舰船航行异常监控系统通过图像传递能够在短时间发现舰船航行异常。