基于模糊推理的船舶操纵系统运动时间序列的预报研究

造船工业和远洋航运飞速发展,船舶逐渐向着大型、智能和高速方向发展,货运量的增加和航运线路的复杂化给船舶的操纵系统带来了挑战。为了提高船舶的操纵性能,保证船舶航行的安全性,新的船舶操纵理论和操纵技术引起了研究人员的关注。本文基于模糊推理算法和遗传算法等理论,对船舶操纵系统的运动时间序列预报进行系统研究。     

船舶操控系统中的运动时间序列模糊推理及预报研究

在船舶的自动化操控系统中,采用智能化的运动时间管理能够极大限度提高船舶航行的安全性,同时也能够降低船员的工作强度。本文主要针对船舶运动的预测技术进行研究,采用先进的模糊推理控制算法,重点解决船舶运动的误差问题。文中对船舶运动的时间序列进行建模分析,并主要从非平稳时间序列的角度分析船舶运动控制中遇到的难题,最后对运动预测进行误差分析与仿真。     

数据挖掘技术在船舶操纵运动预报中的应用研究

船舶操纵性直接影响船舶的航行安全。本文首先阐述BP神经网络的特点,并且以此为基础设计基于数据挖掘的船舶操纵运动预报的神经网络结构,选取散货船样本进行学习,获得3个预报样本,最后对散货船的水动力进行预报。预报结果表明,本文所采用的基于神经网络的数据挖掘技术预报精确度高。     

模糊推理在船舶操纵运动时间序列预报中的应用

随着远洋航运的蓬勃发展,现在的船舶载货量也不断加大、吨位也越来越重,船舶的自动智能化程度也变得越来越高。现代化船舶操控系统中,一般的控制机理都是基于时序设计的,因此整个操作系统的稳定性都与时序存在一定的关系。我们为了能够对船舶运动时间的序列进行详细准确的预测,根据建立的模型进行详细的研究分析得知,模糊推理控制技术能够显著的降低操控系统产生的随机干扰,对于船舶的操纵运动时间的序列预报的准确度有着很大的提升。     

船舶在波浪中的操纵运动预报

本文应用水平的随船坐标系,建立了船舶在波浪中的六自由度操纵运动方程。为了检验数学模型的正确性,进行了船舶在波浪中的操纵运动模型试验。应用上述数学模型,初步分析了波浪对船舶操纵性能的影响,以及船舶操纵对波浪中船舶运动性能的影响。     

模糊关联挖掘算法在船舶操纵运动模型中的应用

首先将获取到的连续数据运用模糊C均值聚类算法离散化;然后将离散化的数据进行模糊关联挖掘;最后利用船舶中Z型实验时间序列验证船舶操纵模型的可靠性。实验结果表明,在存在环境干扰的情况下,预测航向偏差曲线更平滑,更能反映船舶操纵运动情况。     

运用操纵响应线性方程预报船舶运动规律

船舶在弱机动情况下的变速运动是一种基本的运动，本文对该状态下的船舶运动情况进行分析，运用船舶操纵性理论和数学知识推导出在该状况下预报船舶运动规律的方法——运用船舶操纵响应线性方程预报船舶运动规律。     

船舶操纵运动仿真研究

为了利用船舶操纵模拟器进行航海教育培训,以及在船舶设计阶段预报船舶操纵性,建立四自由度船舶操纵运动数学模型以及作用于船体的作用力(矩)计算公式,运用unity开发工具,结合某型船舶数据方便快捷的编制船舶操纵运动三维数值仿真程序。通过船舶变速性能、旋回性能和Z形实验等较为完整的船舶操纵性能数值仿真试验,得到了试验数据,并和该船的实船试验数据以及相关文献的数据进行比对,吻合较好。仿真结果表明:本文的方法是可行的,计算结果是可信的。     

船舶操纵运动的一种实用预报方法

本文利用别尔舍茨所统计的船体操纵水动力的诺谟图进行了多元回归分析，给出了估算船体操纵水动力的简单、可靠而实用的方法。并且利用该回归公式预报了船舶在在无限水域中的操纵运动。计算结果良好，说明该方法很实用，适用于工程设计。     

船舶操纵运动数学模型研究

本文共分3个部份:第一部份阐述了船舶操纵运动数学模型的建立,选择了解析式水动力模型结构;第二部分依据实船试验结果,对船舶运动数学模型进行相似性率定,通过数值模拟和相似性分析,数学模型取得了与实船试验非常接近的结果;第三部分对建立的数学模型作了综合评价,认为达到了工程实用要求。     

模糊控制理论在船舶操纵中的应用

为使船舶行进水动力与预设动力数值曲线较好贴合,针对模糊控制理论在船舶操纵中的应用情况展开研究。按照模糊滤波监测器的运行原理,建立完整的船舶航向控制表达式,再根据浆力操纵量指标、舵力操纵量指标的数值计算结果,构建标准的船舶操纵运动模型,完成对模糊控制理论在船舶操纵中应用情况的研究。实验结果表明,模糊控制理论能够促使船舶行进水动力数值与预设动力数值曲线更好贴合,与变论域模糊控制技术相比,更符合稳定操纵船舶的实际应用需求。     

自适应模糊控制在船舶操纵中的应用

随着世界范围内远洋航运和内河航运业的迅猛发展,航线变得更加复杂,货物运输量也越来越大,这些对船舶的操作性能提出了更高的要求。本文主要针对远洋运输船舶的操纵性能,系统介绍自适应模糊控制算法和神经网络控制算法,建立船舶运动的数学模型,并利用控制算法和数学模型对船舶的操纵系统进行设计和优化。     

Probabilistic time series prediction of ship structural response using Volterra series

This study targets to develop a computational procedure to predict the structural response of a ship voyaging through irregular seaways taking into account the relevant uncertainties from probability perspective. To achieve the goal, ship structural response under random wave excitation was assumed to be linear one and represented by linear Volterra series, which is expanded by linear combination of Laguerre polynomials. Then the unknown Laguerre coefficients were treated as random variables, the probability of which was sought by solving Bayesian linear regression model using prepared data sets. For the validation of the proposed methodology, a single DOF linear oscillator model with artificial damping uncertainties was introduced and time series of the system response was predicted probabilistically. For more practical and realistic application, 400,000 DWT VLOC model ship experimental data was analyzed and vertical bending moment time series were probabilistically predicted using the proposed method. On top of probabilistic time series prediction of model ship, the fatigue damage was also estimated based on the stochastic time series obtained using predicted probabilistic time series data.     

模糊控制在船舶交通流量预测中的应用研究

首先阐述模糊预测法原理,然后在此基础上根据实际获取交通流信息的不完整、不全面等问题,提出利用非固定值的模糊权重进行船舶交通流量预测,最后通过对不同模型的验证结果对比来说明本文的预测模型稳定性好、精度高,模糊控制在船舶交通流预测中有效。     

模糊聚类算法在船舶图像分割中的应用

传统船舶图像分割方法存在分割误差大,抗噪声干扰能力差、分割效率低等缺陷,为了解决传统船舶图像分割方法存在的不足,设计了基于模糊聚类算法的船舶图像分割方法。首先对当前船舶图像分割研究进展进行分析,指出不同传统船舶图像分割方法存在的局限性,然后对船舶图像进行去噪处理,提高船舶图像质量,改善抗噪声干扰能力,最后引入模糊聚类算法进行船舶图像分割,并采用多幅标准船舶图像与传统船舶图像分割方法进行对比测试。测试结果表明,本文方法可以对船舶图像进行高精度的准确分割,能够保留船舶图像边缘的重要信息,船舶图像分割速度可以满足实际应用的要求,获得了比传统船舶图像分割方法更优的结果,具有更加广泛的应用范围。     

船舶操纵运动CFD数值模拟研究进展

  目的  为了更加真实地预报船舶操纵性能,有必要进行实船操纵运动直接模拟。  方法  首先,基于重叠网格技术进行实船拖航、配套螺旋桨敞水和实船自航计算,并将计算结果与试验结果进行对比;然后,在此基础上开展实尺度船舶的10/10标准Z形操纵运动模拟,分析船舶操纵运动过程中的船舶运动、水动力、流场及涡结构变化。  结果  自航结果表明,所提数值方法可靠;受螺旋桨尺度效应的影响,扭矩系数会有所减小;在操舵过程中,船舶运动姿态较为剧烈;受到船−舵系统干扰,桨后涡结构较为复杂,且随着漂角的变化会产生一定角度的偏移。  结论  采用所提数值方法进行实船操纵运动模拟,可以准确获得船舶运动、水动力特性及流场信息,能作为一种有效的前期评估手段,从而为船舶设计提供参考。