无线网络的舰船识别方法

舰船识别依赖特征参数与待分类数据的联系,现有识别方法未挖掘信号隐性特征,影响可识别范围,基于无线网络提出一种舰船识别方法。对舰船信号进行预处理,计算短时能量和过零率,判断信号起始点。利用卷积神经网络挖掘样本信号的显性和隐性特征参数,并构建舰船识别模型对特征参数进行训练,得到最优分类面即为识别结果。实验结果表明,本文提出的识别方法能实现一对一的舰船识别,并且可识别范围大于基于SAR图像和基于稀疏信号分解算法的识别方法,基本上可覆盖全部的目标识别区域,有助于实际海洋环境的舰船监测。     

基于机器学习的舰船轮机设备多发故障信号监测

针对舰船轮机设备故障信号监测中存在的运算量大、缺少故障数据、模型训练复杂、检测效率低、准确度不高等问题,设计了基于机器学习的舰船轮机设备多发故障信号监测方法。通过多种传感器采集舰船轮机设备振动信号,经小波变换降噪后,通过EMD经验模态分解提取舰船轮机设备振动信号特征,将其作为孤立森林算法输入进行异常信号检测,以异常信号检测结果为依据,构建决策二叉树支持向量机故障信号分类模型识别故障信号,实现舰船轮机设备多发故障信号监测,实验表明,该方法可以高效、准确地检测并识别舰船轮机设备的故障信号,而且适应性广泛,在舰船轮机设备的各种工况下,监测性能都十分良好。     

舰船能量管理系统技术研究

随着全电力舰船的发展,能量管理系统的应用逐渐为人所重视.本文介绍了舰船能量管理系统(PMS)的功能模块、信息流、网络结构.并着重介绍了PMS对推进系统的管理.     

基于PLC的船用光伏并网能量管理系统设计

在船用光伏并网系统中,对光伏各能源数据进行集中监测和能量管理是系统安全高效运行的关键。文章针对某汽车滚装船的船用光伏并网系统,研发了一套以AC500 PLC为核心的能量管理系统。该系统通过通讯方式采集光伏各设备运行参数并在触摸屏上显示,按照预设控制程序输出信号控制设备运行,通过搭建实物系统进行测试。结果表明,所研发的能量管理系统能够有效地对光伏并网系统进行数据监测和能量管理。     

美海军新型热管理控制系统及在现役航母上的应用

随着技术的不断发展,现代舰船的能量消耗越来越大,舰上的节能问题日益凸显。用于暖通制冷的能量在舰船总能量消耗中占据很大比例。舰上热管理系统可有效监控舱室温度和环境,并进行控制调节,对舰上节能有重要意义。本文介绍了美国“尼米兹”级航母引入的新型热管理控制系统,对其系统组成、功能实现及发展应用情况进行了详细分析,可为相关设计提供参考。     

美海军新型热管理控制系统及在现役航母上的应用

随着技术的不断发展,现代舰船的能量消耗越来越大,舰上的节能问题日益凸显。用于暖通制冷的能量在舰船总能量消耗中占据很大比例。舰上热管理系统可有效监控舱室温度和环境,并进行控制调节,对舰上节能有重要意义。本文介绍了美国"尼米兹"级航母引入的新型热管理控制系统,对其系统组成、功能实现及发展应用情况进行了详细分析,可为相关设计提供参考。     

一种舰船声场监测系统的设计方法

为针对在某些重点海域监测舰船通过的情况的需要,设计了一种舰船声场监测系统。该监测系统采用模块化设计,先采用LT1884运算放大器设计信号调理电路,对水听器接收到的信号进行放大和滤波处理,然后采用FPGA控制模数转换器和SD数据储存卡进行声场数据采集和存储,利用RS485数据通信接口和通信浮标还可将采集到的舰船特征信息通过北斗卫星系统实时传输到海上监测船或者陆地监测中心。借助该实验系统,可以监测记录某一水域的舰船通过时的声场信号,并实时报送舰船通过的频率。     

基于传感器的舰船机电设备状态监测

当前舰船机电设备状态监测方法存在许多不足,如监测正确率低、监测过程复杂等。为了改善舰船机电设备状态监测结果,设计基于传感器的舰船机电设备状态监测方法。首先分析舰船机电设备状态监测原理,指出影响舰船机电设备状态监测结果的因素,然后采用传感器对舰船机电设备状态信号进行实时采集,并去除舰船机电设备状态信号的噪声,最后从舰船机电设备状态信号中提取特征向量,并引入支持向量机建立舰船机电设备状态监测模型。与其他舰船机电设备状态监测方法相比,本文方法可以更好地描述舰船机电设备状态,提高了舰船机电设备状态监测准确率,使舰船机电设备状态监测过程更加简单,加快了舰船机电设备状态监测速度,具有更好的实际应用价值。     

基于SOPC的舰船电能管理系统设计

随着现代舰船电气化水平的不断提高,电能在舰船领域的使用已经越来越普遍。为更好实现对舰船电能的配置和使用,设计一种基于可编程片上系统(System on a Programmable Chip,SOPC)的舰船电能管理系统。系统采用FPGA作为下位机的控制芯片,通过对舰船用电设备用电信息的数据采集和分析,上位机和下位机通过RS-232串口通信方式,实现舰船电能系统的实时性监控,并对用电设备进行故障诊断和解决。该系统具有实时性好、精度高的特点,可为舰船电能管理系统的设计提供一定的参考。     

基于物联网的舰船智能控制系统设计

针对传统的控制方法在舰船控制方面一直存在控制误差大的问题,提出并设计基于物联网的舰船智能控制系统,该系统硬件部分主要由下位机硬件、复位电路、外围接口、远程信息传输模块、信号收发控制、电源模块组成;软件部分主要通过模糊推理确定最大隶属度,并采用PID控制算法求得控制量,基于物联网技术实现对各个模块的有效连接,实现舰船智能控制,并以舰船位置、速度及角度控制误差为对比指标,进行实验对比分析,结果表明,采用改进控制系统时,其在舰船位置、速度及角度控制方面误差均较小,具有一定的优势。     

基于机器人的舰船智能导航系统设计

随着AI控制技术的发展,智能机器人的应用领域在不断扩展,针对传统舰船导航系统航迹精度控制差的不足,设计一种基于机器人的舰船智能导航系统。智能导航系统的硬件部分由AMI1086芯片、FPGA电路控制模块、AIS信号收发模块、GPS导航模块和数据存储模块等部分构成,并给出基于机器人控制的舰船导航系统的主控程序,和用于航向纠偏的脉冲信号累计控制算法,以实现对舰船海上航行的精确控制。仿真结果表明,提出系统设计在航迹偏差方面要明显优于传统系统,有助于保证舰船的安全行驶。     

舰船分布式电站自动化系统

文章阐述了国内外舰船电站自动化发展的过程，指出了现代舰船电站自动化发展的趋势及特点，并介绍了一个分布式舰船电站自动化系统。它采用网络型多微机三级控制结构，能实现电站系统的自动控制、监测及信息管理一体化。     

综合电力智能化能量管理系统网络体系构架研究

随着综合电力系统的发展及应用,传统的电力监控将不能满足日益复杂的管理需求。基于计算机信息技术和自动控制技术的高度集成智能化能量管理系统可实现电力系统的综合调度和管理。本文提出了智能化能量管理系统的模块化组成方案、硬件网络体系构架和软件体系构架方案设计,可为舰船综合电力系统能量管理提供技术支撑。     

舰船宽带连续谱特征监测技术

舰船辐射噪声是多年来水声学领域研究的重要对象,对其特征的监测可以发现处于亚健康状态下的舰船,对舰船的维护和保养具有重要意义.本文从宽带连续谱的角度出发,制定特征监测方案.在实现各功能模块的基础上,将其进行整体联调.运用舰船在海上的实测信号对整个方案进行验证,并在多种特征提取方法和相似度计算方法中得到最优组合.     

舰船交通管理系统信息融合系统中的云计算应用

互联网技术和计算机技术的迅速发展,使大数据和云计算平台逐渐成熟,并应用于多种工业控制和通信领域中。舰船交通管理系统(VTS)可以有效提高船舶航行效率,改善航运交通,但传统的VTS存在精度低、数据处理能力差等缺点。本文针对舰船交通管理系统的信息融合系统进行研究,并基于云计算技术和AIS技术开发了一种新型的VTS信息融合系统。仿真试验表明,基于云计算的VTS信息融合系统不仅雷达信号处理能力强,而且可以进行多任务并行工作,有效改善了VTS的效率。     

在舰船水压场中利用自回归模型滤波实时检测信号

本文主要研究从海洋背景中进行舰船水压信号的实时监测。首先建立海浪水压力场的自回归模型及滤波器,然后通过自回归参数模型系数法进行舰船水压信号的特征提取,最后利用滑动检测法实现信号的实时检测。通过实际采集到的数据对检测法进行验证。实验结果表明,本文算法实现简单,在信噪比较低的情况下,能够起到良好的检测效果。     

基于舰船振动信号激励下压电智能梁振动主动控制

为研究舰船结构振动主动控制有效方法,采用线性二次型独立模态空间控制法设计控制器,对舰船振动信号激励下压电智能梁的振动进行主动控制。基于Hamilton原理建立压电智能结构的有限元模型,并利用精细积分法计算前3阶模态的位移响应。编制了相应的计算机程序,对舰船振动信号激励下梁结构的振动进行主动控制数值仿真。由仿真结果可见,控制可以有效地实现,为舰船结构振动主动控制提供理论基础。     

舰船用通信网络的异常数据监测技术研究

为了保障舰船用通信网络的数据传输的准确性,提高舰船网络的故障智能分析能力,需要进行异常数据监测,提出一种基于舰船用通信网络传输信号瞬时频率估计的异常数据监测技术。对采集的通信网络输出信号经过时频分解完成时域与频域之间的转换,采用高阶累积量特征提取方法进行舰船用通信网络中的异常数据检测,对检测的异常数据进行干扰和冗余数据滤波处理,完成对舰船用通信网络输出信号的瞬时频率估计,分析瞬时频率的异常状态特征,实现异常数据监测。仿真结果表明,采用该方法进行舰船用通信网络的异常数据监测能提高数据挖掘的准确度,对异常数据检测的虚警较低,抗干扰能力较强。     

基于小波能谱系数的舰船目标分类与识别

由于舰船目标发声机理的复杂性及多样性,导致表征其辐射信号特征的数据量较大且维度较高,带来巨大的处理运算量。因此提取可靠、有效的舰船目标信号特征是水声界研究的难点之一。本文提出基于小波能谱系数的舰船目标信号特征提取方法。首先利用小波变换对舰船目标的波形信号进行分析,获取其时域、频域特征;然后采用小波能谱系数描述信号能量在每个频率范围的分布情况并提取特征向量,以区别3类目标信号;最后以BP神经网络作为分类器对3类目标进行识别与分类。对实验数据的处理结果表明,该方法可以有效获得舰船目标的特征信息,具有较好的分类效果和较高的可靠性。     

Web技术在舰船信息一体化中的应用

在互联网技术和大数据技术快速发展的今天,舰船的信息一体化处理技术也发生了巨大的变化,面对未来越来越复杂的海洋航行环境,舰船的控制信息处理和航行安全环境监测变得更加重要。因此本文主要结合互联网Web技术,建立高速的信息化数据处理平台,能够实时收集和分析舰船通信和控制系统中产生的海量数据,本文主要介绍了基于Web技术的硬件平台,包括电源、信号采集等模块,然后重点介绍了软件实现原理,通过构建先进的信息报警平台,实现了对舰船故障的实时监测,极大地提高了整个舰船在恶劣环境下的生存能力。