用于船舶电站控制器的交流采样算法研究

对交流采样算法的分析表明,离散傅立叶算法不能算出频率,在非整周期同步采样时误差较大。非同步算法中的加窗插值算法通过加窗插值减小频谱泄漏,不需整周期同步采样,可直接计算频率,对船舶电站采样具有很好的适应性。该算法多针对谐波分析,当用于船舶电站,只计算基波参数时,需选择合理采样方案。通过对算法的分析与推导,选择合理采样方案,在满足精度要求的同时使计算量适中,并应用于船舶电站控制器,很好地满足采样要求。     

船舶电站控制器异常信号采样方法

传统船舶电站控制器采用的异常信号采样方法,存在异常信号采集敏感度低的问题,导致电站故障信号的感应响应出现延迟。因此,提出船舶电站控制器异常信号采样方法。首先,对电站控制器异常信号采集结构进行优化设计;接着,根据优化后的采样结构,对异常信号采集协议进行CAN总线优化,提升信号敏感度;最后,对采集端的信号进行子空间追踪计算,实现快速、稳定锁定异常信号的效果,从而完成设计。通过设计实验对提出设计进行采集效果的验证,证明提出方法具有显著提升船舶电站异常信号采样清晰度与灵敏度的特性。     

基于ARM+FPGA架构的船舶电站控制器的设计

针对以往以PLC为核心的船舶电站控制器在组网复杂度和安装空间等方面均难以适应现代舰船发展的现状及现代舰船电力系统的发展需求,设计开发一种以ARM+FPGA为核心架构的新型船舶电站控制器。凭借ARM Cortex-M4内核及Cyclone II系列FPGA的高性能,采用该新型船舶电站控制器即可在单个模块内完成电站控制器的所有功能,实现发电机组控制、交流电量采集、直流模拟量测算和准同步并车控制等算法。相对于以往的电站控制器,该单模块船舶电站控制器在空间和组网复杂度等方面有着明显优势,更能满足现代舰船的需求。     

基于施耐德M340PLC的船舶电站远程监视方法研究

实现了一种通过访问浏览器查看船舶电站中可编程逻辑控制器(PLC)数据的船舶电站监视方法。详细介绍了使用施耐德电气提供的Web Designer软件,开发"嵌入式Web服务器"上的网站,并将电站的运行数据发布到网站中的方法以及如何处理PLC中的运行数据,使其能够反映电站的实际运行情况。该方法在"上海海事大学-施耐德电气联合实验室"的船舶电站实验平台上得到实现。     

基于DSP的船舶电站自动准同期装置研究

本文介绍了基于DSP的船舶电站自动准同期装置,应用动态调整采样间隔的交流采样算法来计算交流电量并推导了最小二乘曲线拟合算法来精确预报同期点。该装置能保证在电网品质恶劣的船舶电站中使用时也具有较高的可靠性。     

提升算法下船舶AIS航迹数据压缩方法

为保证船舶AIS航迹数据的有效管理,提升船舶管理水平,研究提升算法下船舶AIS航迹数据压缩方法。该方法通过IEC61162-1标准和ITU1371-1协议,转换AIS轨迹数据格式,采用基于偏序集的规则链方法清洗转换后的AIS数据,并完成数据中经度和纬度的坐标转换。将数据存储在SQLite数据库,并按照时间顺序将其导入提升算法中,通过该算法压缩船舶AIS航迹数据,获取船舶AIS压缩后航迹数据。测试结果显示：该方法的压缩率均在90.6%以上,数据长度损失率最大值为0.11%,压缩效果较好,并且可保证压缩后数据的完整性;压缩后可较好地保存船舶转向行为数据点,确保数据的效用成果,提升船舶的管理水平。     

A/D转换器在船舶大规模数据库优化管理中的应用

船舶大规模数据库优化管理中,由于对数据处理不充足,导致优化后数据查询精度较低。因此,提出A/D转换器的船舶大规模数据库优化管理方法。以A/D转换器为基础,进行船舶大规模数据库优化管理的设计。首先,基于A/D转换器对于船舶数据进行处理,删除冗余数据。其次,通过转换的数据构建船舶数据库优化模型,寻找最佳的数据库优化管理方案。最后,对存储结构以及SQL语句算法进行调整,实现船舶大规模数据库优化管理。仿真实验结果表明:通过与2种传统的船舶数据库优化管理方法对比,文中设计优化的结果更具优越性。在相同的实验条件下,文中设计数据库优化方法使用后数据查询响应延迟时间较低。     

基于多机静态冗余系统的船舶电站并联控制技术研究

介绍了基于多机静态冗余DSP结构设计的船舶电站自动并联控制技术,应用动态调整采样间隔的交流采样算法来计算交流电量,并推导了最小二乘曲线拟合算法来精确预报同期点;采用一种用软件计算方法实现了高性能的频载调节控制.装置在硬件上采用多数表决输出的三模冗余结构和在软件上实现数据的冗余处理,能保证微控制器系统在电网品质恶劣的船舶电站中使用时也具有较高的可靠性.     

船舶电站相位差检测装置的设计与实现

电站是船舶动力装置的关键设备,为提高其并联运行可靠性,在分析相位差检测原理的基础上,提出采用中断方式获取恒定超前时间来提高并联运行控制器的工作精度。该方法通过中断方式对高速计数器进行复位和读取操作并通过算法计算出提前合闸的时刻,使相位差在断路器合闸的瞬间可靠为零。基于该方法设计了并联运行控制器,并完成了外围硬件电路设计,以及PLC的硬件组态和程序编程。经仿真平台运行实验验证,该并联运行控制器可有效降低合闸瞬间的冲击环流约30%,提高了电站运行的可靠性,为船舶电力系统的研究设计提供了有益参考。     

基于三模冗余DSP控制器的船舶电站自动并车装置研究

本文介绍了基于模块化的三模冗余DSP结构设计的船舶电站自动并车装置,应用动态调整采样间隔的交流采样算法来计算交流电量并推导了最小二乘曲线拟合算法来精确预报同期点.装置在硬件上采用多数表决输出的三模冗余结构和在软件上实现数据的冗余处理,能保证在电网品质恶劣的船舶电站中使用时也具有较高的可靠性.     

改进QuickBundles算法在船舶轨迹聚类中的应用

对船舶AIS数据聚类进行研究，可以挖掘出船舶航行过程中有效或潜在的信息，对于提高船舶海事交通管理和水路交通运输的智能化水平具有重要意义。传统的聚类算法在面对大量的AIS数据样本时通常表现出很低的执行效率。因而，提出一种改进QuickBundles算法，并对船舶轨迹采样方法和距离度量方式进行改进，选取长江南京航段板桥汽渡水域的船舶AIS数据作为试验依据，最终实现船舶轨迹的有效聚类。试验结果表明，与原QuickBundles算法和DBSCAN算法相比，改进QuickBundles算法在算法执行效率和算法准确性方面优于前两种算法，证明改进QuickBundles算法可有效应用于船舶轨迹聚类。     

基于深度哈希的船舶网络异常数据辨识方法

由于在利用现有方法辨识船舶网络异常数据时,存在漏辨个数以及错辨个数较多的问题,本研究提出一种基于深度哈希的船舶网络异常数据辨识方法。通过减法聚类算法提取船舶网络异常特征,该算法运行速度快,主要用于寻找特征对应的各聚类中心以及聚类数据。然后通过插值算法对船舶网络异常特征的数据实施预处理,补全其中的缺失数据。最后,基于深度哈希方法构建船舶网络异常数据辨识模型,实现对船舶网络异常数据的辨识。通过漏辨个数以及错辨个数的对比实验,证明了该方法的辨识性能更好,具有很强的实用性意义。     

基于随机森林算法的船舶电站故障诊断

针对船舶电站故障诊断中常用的BP神经网络算法存在的收敛速度慢和诊断准确率不高等问题,提出一种基于随机森林算法的船舶电站诊断模型。在Simulink软件中搭建船舶电站故障模型,通过在Simulink中仿真得到船舶电站故障数据,分析基于随机森林算法的船舶电站故障诊断原理。在MATLAB软件中分别建立基于随机森林算法和BP神经网络算法的船舶电站故障诊断模型,并对二者的故障诊断结果进行对比分析。结果表明,基于随机森林算法的诊断模型相比基于BP神经网络的诊断模型,能显著提高船舶电站故障诊断的效率和准确率。     

PSO算法和simulink在船舶电站控制中的应用

船舶电站是电力系统正常运转的核心功能模块,集成了柴油发电机、测量仪器仪表、控制器等多种元器件,优化舰船电站已经成为当前的研究热点。PSO优化算法是一种仿生算法,近年来获得了很大的发展。首先系统介绍PSO算法的基本原理,然后结合船舶电站柴油发电机的函数模型,优化一种船舶电站的调速控制器系统,并利用Matlab中的simulink模块开展了柴油发电机的调速控制仿真,有助于改善当前船舶电站的控制水平。     

基于TSDB的船舶风险管理系统的数据预处理

针对传统数据库自身存在结构复杂、写入存储速率慢,导致无法大量写入实时数据及其数据预处理机制无法满足实时数据准确显现的缺陷,将时间序列数据库(TSDB)引入船舶风险管理系统中,同时提出基于三次指数平滑法(Holt-Winters算法)的数据预处理方法。首先通过数据解析与筛选,将异常数据剔除,然后通过Holt-Winters算法对缺失数据进行平滑处理。结果表明,引入TSDB数据库,同时使用基于Holt-Winters算法的数据预处理方法,能有效地提高数据的稳定性与准确性。     

基于低信噪比AIS数据的船舶航迹精准预测

针对船舶自动识别系统(AIS)数据存在较大的实时系统噪声和测量噪声,且易丢包和产生错误的问题,提出了滑动卡尔曼循环网络.该方法采用加窗处理的方式,通过在各窗口中建立状态方程,并使用实时计算的噪声对其进行更新,将非线性高斯系统转化为线性高斯系统.将该高信噪比状态参数输入相应时刻的循环单元中,训练网络参数,从而拟合其非线性关系,实时预测船舶的航迹进行.试验对"大连—烟台"航段的AIS数据进行分析,并将所得结果与传统方法相对比,证明该方法具有较高的精度和较快的速度,可实时对船舶航行轨迹进行精准预测.     

基于高阶常微分方程的复杂水域船舶航迹精准预测研究

船舶航迹预测是其避障、导航的基础,精准的航迹预测可提升船舶在复杂水域航行的安全性,为此研究基于高阶常微分方程的复杂水域船舶航迹精准预测方法。该方法利用AIS系统采集船舶航行行为动态观测样本后,构建该船舶航行行为动态观测样本的高阶常微分方程预测模型,使用四阶龙格-库塔方法求解该预测模型,得到船舶航行动态观测样本预测值后,利用最小二乘法对其进行拟合处理,得到船舶航迹曲线。实验结果表明,该方法可有效采集船舶在复杂水域航行时的航速、船首向等行为动态观测样本,预测船舶航迹点和拟合后的航迹曲线均与其实际数值吻合,预测精度较高。     

船舶运动建模预报的周期图法研究

通过深入研究周期图建模预报方法,分别采用数据交叠分段的方法和加窗函数的方法来对周期图进行平滑处理,最后综合数据交叠分段和加窗函数两种方法对周期图进一步改进.应用仿真方法,详细分析各种改进方法,确定合适的阈值及交叠率、合适的窗函数和相对应的阈值.改进后的周期图预报方法对船舶运动预报的预报精度更高,满足船舶运动实际应用需要,具有重要的实际应用价值.     

智能船舶电站电量数据采集系统设计

随着船舶技术与信息化技术的发展,船舶向数字化、信息化和智能化发展已经成为必然的发展趋势。船舶电站是船舶上一种重要的装置,是船舶电力系统的重要组成部分,它的可靠运行对于船舶的安全运行起着重要的作用。船舶电站的电量数据是一个重要的参数,可以用来判断船舶电站的工作状态以及统计分析,因此对船舶电站电量数据的智能采集就成了船舶工作人员必不可少的重要工作。本文设计一种智能船舶电站电量数据采集系统中,采用DSP芯片作为智能船舶电站电量数据采集系统的主控制器对系统进行了专门设计,实现对船舶电站电量数据的实时、智能、精准采集,能够充分满足船舶电站电量数据采集与处理在精确度和实时性等方面的要求,保障船舶安全行驶。     

船舶电站自动调频调载系统的设计与实现

船舶电站自动化是未来船舶发展的一个重要方向,自动调频调载功能是船舶电站自动化一个重要的功能。本文对船舶电站的自动调频调系统的设计和实现进行研究,对调频调载的原理、实现方法、硬件电路和软件流程进行了设计。系统采用DSP作为控制器,通过传感器采集船舶电站系统的电压、电流和频率等实时数据,DSP根据功率偏差和频率偏差的综合信号,对调速器发出相应的调节信号,使其进行加速或减速,完成对船舶电站的自动调频和调载功能。