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《舰船科学技术》2019,(18)
船舶网络流量异常状态直接描述船舶网络工作情况,当前船舶网络流量异状检测过程中存在误差大、计算时间复杂度高等缺陷,为了获得更好的船舶网络流量异常状态检测结果,设计了基于复合核函数极限学习机的船舶网络流量异常状态检测模型。首先分析当前船舶网络流量异常状态检测研究进展,阐述船舶网络流量异常状态检测的基本思路,然后采集船舶网络流量异常状态检测数据,并采用复合核函数极限学习机建立船舶网络流量异常状态检测模型,最后进行仿真实验,实验结果表明,复合核函数极限学习机可以全面、客观描述船舶网络流量异常状态,检测精度高、时间短,相对于其他船舶网络流量异常状态模型,综合性能更优,可以有效保障船舶网络正常、安全工作。 相似文献
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网络节点在整个船舶监测网络中占有重要地位,异常节点可以破坏船舶监测网络的正常通信,影响船舶航行轨迹,埋下安全隐患。目前网络异常节点类型愈加复杂多样,传统的Amorphous技术已经难以准确定位,在覆盖率分析和精准度上经常出现很大的误差。本文提出一种新的船舶监测网络异常节点定位技术—APIT技术,定位过程分为接收节点信息、执行APIT测试、计算重叠区域和计算质心4步。由实验结果可知,较传统技术而言,APIT技术能够检测到更多类型的异常节点,精确性更好,为船舶安全航行提供有力的技术支撑。 相似文献
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文章论述了船舶电力系统继电保护装置中相关电力参数的测试原理与技术,系统利用微电脑强大、精确又灵活的控制与运算功能,使新一代测试系统较传统的测试系统在功能、精度、智能化等方面都有新的进展。 相似文献
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文章论述了船舶电力系统继电保护装置中相关电力参数的测试原理与技术,系统利用微电脑强大、精确又灵活的控制与运算功能,使新一代测试系统较传统的测试系统在功能、精度、智能化等方面都有新的进展. 相似文献
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通过对船舶异常行为检测,提高对船舶的实时监测和模式识别能力,提出一种基于数据挖掘的船舶异常行为检测方法。采用并行分列式数据架构模型构建船舶行为特征分布数据库,提取数据库中的关联规则特征量,采用自相关匹配滤波检测方法进行船舶异常行为特征点的提取,实现船舶异常工况下的行为特征数据挖掘,实现船舶异常行为检测优化。仿真结果表明,采用该方法进行船舶异常行为检测的准确概率较高,数据挖掘的分类性较好,虚警较低,在船舶异常监测和状态分析中具有很好的应用价值。 相似文献
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通过对船舶电力推进系统螺旋桨负载的实时监测,提高对船舶电力推进系统的状态监测和故障分析判断能力,提出一种基于高阶统计量特征提取和串行D/A转换控制的船舶电力推进系统螺旋桨负载监测方法。采用振动传感器进行船舶电力推进系统螺旋桨的振动信号采集,振动信号能有效反映电力推进系统的负载特征,对采集振动信号进行时频分析和高阶统计量特征提取,以提取的特征量为测试集,进行负载监测的信号分析。在此基础上,基于ADSP21160处理器系统进行负载实时监测系统的硬件设计,通过D/A转换控制方法提高负载监测的实时性和准确性。仿真结果表明,该方法进行船舶电力推进系统的负载监测的实时分析能力较强,信号采集和输出的准确性较好。 相似文献
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传统船舶电力短路检测系统不能进行长时间的满负荷运行,且电机检测修复效率较低。为解决上述问题,设计新型船舶电力电路短路检测系统。通过检测电源模块设计、电力短路接口芯片选择2个步骤,实现新型系统的硬件运行环境搭建。在此基础上,通过电路操作协议栈移植、电力检测励磁参数设置、短路驱动程序设计3个步骤,实现新型系统的软件运行环境搭建,结合软、硬件运行模块,完成新型船舶电力电路短路检测系统的搭建。对比实验结果表明,与传统船舶电力短路检测系统相比,应用新型船舶电力电路短路检测系统后,满负荷运行时间最长可达150 min左右,电机检测修复效率始终不低于60%。 相似文献
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本文在电力推进船舶需求逐渐加大,应用逐渐成熟的前提下,介绍了全电力推进船舶航行所需监测的相关内容,设计了一个较为完善的航行监测系统,为后续的研究提供了参考。 相似文献
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船舶通信系统的传输信道和输出链路层受到码间干扰和多径影响的情况下,容易出现异常数据,导致通信中断和故障,需要进行异常数据检测,提高系统稳定性。提出一种基于频谱特征提取和分数间隔均衡的船舶通信系统异常数据检测方法,基于分数间隔均衡方法构造通信系统的信道均衡模型,采用格型滤波器进行通信系统传输链路的码间干扰滤波,对滤波处理后的输出通信信号进行频谱特征提取,根据频谱特征差异性实现异常数据检测。仿真结果表明,采用该方法进行通信系统异常数据检测的准确概率较高,提高了船舶通信系统的抗干扰能力和信道均衡性,降低输出误码。 相似文献
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传统电力网络异常输电线路自动识别方法容错能力差,为此提出大型船舶电力网络异常输电线路自动识别方法研究。建立电力网络输电线路模拟模型对其异常输电线路情况进行模拟,通过模拟采用传感器对异常输电线路信号进行采集,对采集的信号进行特征量提取并将其组合成异常输电线路特征向量,以上述得到的异常输电线路特征向量为依据,采用模糊聚类方法对异常输电线路进行自动识别,实现了大型船舶电力网络异常输电线路的自动识别。通过实验得到,提出的电力网络异常输电线路自动识别方法的容错率比传统方法高出35%,说明提出的电力网络异常输电线路自动识别方法具备极高的容错能力。 相似文献
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