基于舰艇火灾红外超早期探测系统的热故障判定

基于红外超早期探测系统,利用红外热成像技术,提出一种舰艇火灾典型场景下的热故障红外判定算法,对设备的工作温度进行实时监测,实现超早期火灾预警和报警的功能。当设备的工作温度达到某一设定温度值或者工作温度上升过快时,红外热像系统会发出预警;设备的工作温度偏离正常温度范围时,红外热成像系统也会发出警报,该算法有利于值班人员能够及时采取措施消除隐患和故障。     

舰艇火灾早期探测红外成像系统实时校正和盲元处理

针对应用于舰艇火灾安全超早期探测的红外热成像系统随着温度和时间的变化,探测器像元响应非均匀性会越来越严重的问题,对采集到的红外探测器像元数据进行非均匀校正和盲元检测及补偿,采用两点校正算法对探测器像元的增益因子和偏移因子进行实时更新,采用简化的动态盲元检测技术并采用邻域替代法,提取盲元周围的有效图像数据或前后帧的图像数据对盲元进行替代,可提高红外热图像的质量,为实现舰艇火灾红外超早期探测系统智能化异常预警、早期报警,以及快速灭火联动提供技术支持。     

红外技术在舰艇消防安全中的应用

通过分析舰艇火灾发生发展规律和特点,借鉴多起事故经验教训,确定现代舰艇消防安全升级的关键环节和技术要求.介绍红外光谱分析技术和红外热检测技术在火灾早期探测、故障异常预警、快速灭火联动等领域的应用,阐述了相关原理和方法,进行实例分析.分析表明,红外技术的应用可以有效提高舰艇在火灾探测及消防救援等方面的效能,对舰艇消防安全整体能力的提升具有重要的作用.     

红外图像识别在舰船火灾中的应用分析

船舶上铺设有大量的电力输送线路,由于船舶电力系统的工况恶劣,往往会引发输电线路的短路、漏电等故障,进而引发舰船火灾,造成严重的人员伤亡和经济损失。火灾扑救的最佳时机是在火灾发生初期,因此,为了对船舶火灾事故防患于未然,研究一种行之有效的舰船火灾预防和报警系统有重要的意义。传统的船舶火灾报警系统普遍采用烟雾传感器和热传感器等作为火灾监测器,火灾监测的灵敏度较差且误报率高,具有一定的局限性。本文研究了一种基于红外图像识别技术的新型舰船火灾报警系统,并对该舰船火灾监测与报警系统的图像识别、边缘处理、平滑滤波等技术进行了详细的介绍。     

一种船舶舱室火灾报警优先级评估模型

舱室是船舶的重要组成部分。当某舱室发生火灾时,其相邻舱室极易引发连锁性起火,此时如果报警系统不能及时、准确、可靠地给出各舱室的关联报警信息,就会对整个船舶造成严重危害。为了增加船舶火灾报警系统的早期预警与关联报警功能,分析了通常情况下典型船舶舱室的火灾报警判别要素并对其进行量化,建立舱室火灾报警优先级BP神经网络评估模型,运用LM算法对该评估模型进行学习训练,并通过测试样本验证该船舶舱室火灾报警优先级评估模型的可行性与准确性。该方法有助于提高报警系统对各舱室火灾探测报警的准确性,从而可降低由于舱室关联起火而导致发生船舶重大损失的概率。     

基于BN和ANN联合模型的舰船舱室火灾探测方法

针对平时或战时火灾传感器可能出现的故障或失效问题,基于贝叶斯网络(BN)的不确定性推理特性和神经网络(ANN)良好的非线性映射能力,提出基于二者联合模型的舱室火灾探测方法,分别在正常、添加随机噪声和传感器故障条件下对模型性能进行仿真测试。结果表明,联合模型具有较强的抗干扰能力,在设定的各种情况下均能正确地判断火灾状态,具有良好的探测准确度与响应速度,单次探测耗时仅为10 ms,可有效解决舰船舱室火灾探测过程信息不确定、不完整和实时性要求高的问题。切实增强舱室火灾的早期自动探测能力。     

舰艇火灾综合评估

根据舰艇舱室火灾危险度和火灾的蔓延机制,分析火灾危险性,确定火灾等级,建立火灾评估模型,计算不同武器对舰艇各火灾等级的损伤概率。     

隐身舰艇红外质心干扰发射决策研究

基于作战模拟技术研究了隐身舰艇红外质心干扰发射决策问题的分析方法。根据隐身舰艇的特点,对隐身舰艇红外质心干扰的过程和战术进行了分析,并建立了一系列相关的数学模型。通过计算机仿真,得出了多种态势下能有效实施干扰的红外诱饵弹发射仰角和发射舷角范围组合,并根据舰艇战术和优选规则,从中选取了最佳的隐身舰艇红外质心干扰发射决策方案,最后得出了红外诱饵弹发射要素表。     

基于蒙特卡洛法的舰艇规避鱼雷效能推演评估

研究水面舰艇有效机动规避声自导鱼雷的问题,以提高舰艇对抗来袭鱼雷的作战效率.针对以往舰艇规避鱼雷二维对抗态势模型的不足,建立了三维空间下的鱼雷弹道模型、自导检测模型、舰艇规避模型以及鱼雷对抗误差模型,运用Matlab工具,对舰艇机动规避鱼雷的对抗过程进行了推演,并采用蒙特卡洛法定量分析了影响舰艇规避鱼雷生存概率的主要因素.推演结果表明,规避航向和航速对舰艇生存概率有较大影响,根据鱼雷报警距离和报警舷角选择合适的规避航向/航速、提高对来袭鱼雷的报警距离和定位精度以及减少系统反应时间,可以有效提高舰艇生存概率.     

舰艇装备综合诊断技术和体系框架

舰艇装备测试维修和诊断是一种结构化的工程方法，只有实现系统的“综合诊断”，才能经济有效地检测和准确地隔离所有可能出现的故障。研究基于信息模型的舰艇装备综合诊断技术结构，提出舰艇装备综合诊断体系结构框架。     

舰艇舱室火灾危险等级的BP神经网络评估模型

舰艇舱室火灾危险等级划分是舰艇舱室防火性能设计和优化的基础.文章深入分析了舰艇舱室火灾危险等级的判别要素,通过对各判别要素的量化,建立了火灾危险等级BP神经网络评估模型;在Matlab编程环境中,使用LM算法对所建立的神经网络评估模型进行了训练,并通过测试样本验证了BP神经网络模型在舰艇舱室火灾危险等级评估中的可行性和精确性.     

基于图像型火灾探测器的舰船火灾报警系统设计

随着我国经济的不断发展,舰船制造以及相关技术得到了极大提高。舰船的安全问题也逐渐引起人们的注意。火灾作为舰船安全问题中的重要一环,具有扑救难度高、危害大的特点。本文提出一种基于图像型火灾探测器的舰船火灾报警系统,通过使用聚类算法对图像进行处理,从而对图像进行判别,可以在火灾发生的早期进行报警。     

船舶大舱图像型火灾探测器的设计及应用

船舶舱室内具有盐分高、湿度大的环境特点,而船舶大舱等高大空间又受传统火灾探测器的探测距离、热障效应气候及其它环境因素的影响,不能很好地发挥作用,因此,船舶大舱火灾自动报警系统的设计已经成为船用火灾探测报警领域的一个需要重点解决的问题。文章主要介绍了如何运用图像探测器在船舶大舱这样的复杂环境内实现早期预警。     

舰艇红外隐身技术的几点思考

定性分析了影响舰艇红外辐射特性的主要因素及其主要的红外辐射源。根据红外隐身的基本原理,结合国外一些典型的舰艇红外隐身设计,从降低舰艇的红外辐射强度和改变舰艇的红外辐射特性两个大方向探讨了舰艇红外隐身有效的技术,并对光谱转换技术做出简要介绍,对于提高舰艇的生存能力有重要的现实意义。     

舰艇JDST-Ⅰ型动力损管台通过鉴定

由国营常熟电子仪器总厂研制生产的舰艇JDST-I型动力损管台最近在江苏常熟通过技术鉴定。 鉴定认为:该报管台具有推进装置监测报警显示,电站运行系统显示,火灾报警及灭火系统显示,舱室浸水监测显示报警,弹药舱高温报警、电话通讯、记时等多种功能。经某舰艇实船使用,效果良好,能够满足损害管制及机电长对动力系统监测的使     

舰船火灾爆炸危险性评估与预警系统

为增强舰船的生存能力,设计舰船火灾爆炸危险性评估与预警系统。从舰船自身可燃物、舰船火源、人为因素以及外界环境等角度出发,选取可燃物数量、舰船电气故障短路等16个评估指标构建舰船火灾爆炸危险性评估指标体系,采用模糊评估方法构建模糊综合评估模型,基于评估指标与评估等级间的模糊隶属度,获取最终评估结果。采用数据挖掘技术分析历史舰船火灾爆炸危险性评价结果生成规则库,待评估舰船的相关信息通过此规则库后可得到危险性等级,若达到设定的预警标准,即发出危险性预警通知。实验结果显示该系统所选的评估指标具有较高可应用性,能够准确评估舰船火灾爆炸危险性,并进行预警,避免事故的发生。     

舰载红外搜索警戒系统对反舰导弹的捕捉概率

舰载红外警戒设备与舰载搜索雷达协同工作时能弥补雷达探测性能的不足,对来袭的掠海导弹和低空飞机可给出充分的报警,增强舰艇的低空防御能力.通过对舰载红外搜索警戒系统分析,提出了实际计算探测概率的具体方法和步骤,此方法可用来定量评价舰艇防空反导系统的效能.     

基于模糊神经网络的舰船火灾早期探测报警系统设计

结合当前舰船火灾探测报警系统的现状和对于火灾早期探测的需求,提出一种将主动吸气式空气采样感烟探测器和阴燃类电气火灾燃烧产物特征量CO及传统温度信号通过模糊神经网络和遗传算法进行融合判定的系统设计方法,详细描述系统的构成,通过数据采集、模糊推理、火灾判定的软件实现过程.同时通过仿真计算表明该系统对于提高火灾探测报警的关键性能指标"响应时间"和"误报率"的有效性.该系统设计方法为电气类阴燃火的早期探测提供有效的技术解决途径,同时提高了系统抗误报警能力.     

豪华邮轮IMAX影院火灾联动探测系统性能的试验分析

为解决我国首制13.5万t豪华邮轮IMAX影院的火灾早期探测问题,开发由点型烟感、红外光束烟感、图像型及红外双波段四种探测器组成的联动探测系统,进行木垛火、沙发火、电气火及隐蔽火情况下的探测系统性能测试试验,结果表明,该空间适合使用感烟型和图像型探测器联动预警,探测系统具有较快的预警时间和较高的可靠度。     

基于PNN的舰船柴油机冷却系统故障预警研究

针对舰船柴油机冷却系统,分析其典型故障模式,选取特征参数,基于概率神经网络（PNN）建立故障预警模型以对其进行故障预警,结合某型柴油机在某船实际运行数据完成模型的训练和验证。结果表明：采用概率神经网络可有效地实现舰船柴油机冷却系统的故障预警。