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利用运动姿态监测结果为舰船可靠航行提供决策依据。为此,设计了基于前端开发框架的舰船运动姿态数据监测系统。系统设施层中,利用MEMS陀螺仪芯片与3轴MEMS加速度计采集舰船运动姿态信息,并将所采集信息传送至业务逻辑层;业务逻辑层利用控制子层和管理子层为用户提供姿态数据监测服务;控制子层中的姿态解算模块,依据传感器信息采集结果,利用卡尔曼滤波算法解算舰船运动姿态信息。基于此,利用Bootstrap的前端开发框架,通过viewport元数据标签完成前端UI设计,为用户提供可视化的人机交互界面,将姿态解算结果利用用户界面层为用户展示。测试结果表明,该系统对舰船航行运动姿态的监测结果与实际结果极为接近,适用于实际工作。 相似文献
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舰船姿态运动的自适应实时预报及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
舰船姿态运动预报系统是舰载机起降指导系统中的主要部分,它对提高舰载机安全起降起到重要作用.本文根据大型舰船在随机海浪作用下的运动特性,提出了基于自适应AR模型的预报方法,它通过RLS递推算法实现了在线实时预报.利用DSP设计的上述预报系统,本文进行了大量典型航行工况下的仿真.仿真结果表明,文中提出的舰船姿态运动预报方法可行,提前2秒的预报误差为2.7%,提前7秒的预报误差为8.3%.因此,该方法在工程中具有很大的实用价值. 相似文献
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综述舰船运动极短期预报国内外的研究现状及采用的新方法,对各种方法进行了分析、评述,指出当前研究的重点和难点,并探讨了可供海上舰船实用的预防模式。 相似文献
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大数据分析下舰船维修数据挖掘算法优化分析 总被引:1,自引:1,他引:0
舰船维修数据具有重要的利用价值,当前算法无法有效对其变化特点进行准确挖掘,无法充分发挥舰船维修数据优势,为了提高舰船维修数据挖掘精度,设计了基于大数据分析下舰船维修数据挖掘算法。首先采用单一算法对舰船维修数据进行挖掘,并根据挖掘精度对各种算法进行评价。然后采用大数据分析技术中的包容性检验算法选择最佳的单一模型,并对它们结果进行组合,得到舰船维修数据挖掘结果。最后采用舰船维修价格的历史数据作为实验对象,分析本文方法的优越性。本文方法的舰船维修价格的预测精度要显著高于当前其他数据挖掘算法的精度,而且舰船维修价格预测可信度更优,降低了舰船维修价格预测误差。 相似文献
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常规的舰船姿态信息管理系统资源分配不均衡,在运行时执行能耗过高,导致了系统资源的浪费,为此采用云计算技术,提出舰船姿态信息管理系统优化算法研究。分离噪声与有效信号,利用两者间方差幅值差异,获取舰船姿态信息数据,根据小波系数重构,校正姿态误差,通过云计算中心合理调度数据信息,分析历史时间序列,减少系统空闲所占比重,完成了基于云计算的舰船姿态信息管理系统优化算法研究。设计对照实验,将优化后的执行能耗,与另外2种常规算法相比较,实验结果表明,优化后的算法能够使其能耗降低21.63%,合理分配了系统资源,避免资源浪费。 相似文献
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舰船电机控制系统中的不稳定数据挖掘方法研究 总被引:2,自引:2,他引:0
《舰船科学技术》2015,(9):161-165
本文提出一种基于功率谱密度估计的舰船电机控制系统中的不稳定数据挖掘方法。对舰船电机控制系统中的不稳定数据进行信息与信号模型构建,对不稳定数据进行时域和频域分析与描述,在时频域中进行功率谱密度特征提取,实现对不稳定数据的经验模态分解和多分量幅度调制,增强功率谱密度特征对舰船电机控制系统中的不稳定数据的表征能力,提高数据挖掘性能。仿真结果表明,采用该算法能有效提高舰船电机控制系统不稳定数据挖掘精度,准确检测概率较高,在舰船电机控制系统的运行状态监测和故障诊断分析中具有较好的应用价值。 相似文献
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舰船装备维修费具有一定的规律性,同时也有一定的随机性,导致很难进行准确估计。为了提高舰船装备维修费精度,减少舰船装备维修估计偏差,设计了基于数据挖掘的舰船装备维修费估计模型。首先分析当前舰船装备维修费估计模型的各种局限性,然后收集舰船装备维修费历史数据,并对舰船装备维修费历史数据进行处理,得到更加有规律的舰船装备维修费数据,然后采用数据挖掘技术建立舰船装备维修费估计模型,并采用实际舰船装备维修费数据进行验证性实验。本文模型的舰船装备维修费估计精度高,舰船装备维修费的估计误差远小于当前其他舰船装备维修费估计模型,结果证明本文方法是一种精度高,误差小的舰船装备维修费估计模型。 相似文献
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