基于精细积分的舰船浮筏隔振抗冲击计算方法

基于精细积分和状态空间法提出一种新的浮筏隔振装置抗冲击计算方法,并结合德国海军规范BV043/85通过算例对该方法进行了验算.结果表明本方法具有收敛性和无需解耦的特点,可应用于复杂荷载和多自由度浮筏系统,而且进行数值求解时不受时间步长限制,计算精度高.     

基于EMD的船舶动力系统振动信号分析

为了提高船舶动力系统的故障分析和诊断能力,需要对振动信号进行模态分解和特征分析,提取有用的信号特征量,实现故障检测,提出基于经验模态分解(EMD)的船舶动力系统振动信号分析方法,采用宽带非平稳信号建模方法进行船舶动力振动信号建模,采用匹配滤波检测器对振动传感器采集的原始信号进行降噪滤波处理,对降噪输出的信号进行经验模态分解,提取信号的所有局部极值点,用三次样条曲线分析方法提取振动信号的复包络,实现信号特征提取和分析。仿真结果表明,该方法提取的信号特征量能有效反映船舶动力系统的工况特征,实现船舶动力系统的运行状态实时监测和故障分析,信号分析的抗干扰能力较强。     

三次NURBS曲线积分问题的数值方法及应用研究

函数曲线的积分问题在工业领域中占有极其重要的地位，非均匀有理B样条（NURBS）方法，是STEP国际标准中关干工业产品几何定义的唯一数学方法。但是关于NURBS曲线的积分问题一直没有得到很好的解决，这使得NURBS曲线的应用大大地打了折扣。本文首次提出了一种解决三次NURBS曲线积分问题的高精度数值方法，给出了包括面积、面积矩、惯性矩、曲线长度等的积分公式的例子，并对这种方法应用于船舶静力性能计算做了一定程度的研究。     

舰船波浪运动模拟平台加速度数据检测与处理

在基于加速度计阵列的舰船波浪运动检测方法中,为了解决将加速度积分成速度与位移这一工程难题,构建了加速度数据检测船舶波浪运动模拟试验系统,通过对加速度计零漂动态过程特性和统计规律的分析,选择了合适的加速度计。通过对检测的加速度数据进行傅立叶变换和频谱分析建立了仿真加速度函数,分析了检测的加速度数据简单时域积分中的直流分量、积分常数项、低频分量和高频分量的影响及消除措施。提出了频域滤波后时域积分处理方法和频域通带滤波的积分处理方法。结果表明:频域通带滤波的积分处理方法可对舰船波浪运动检测的加速度有效地积分成速度和位移。     

对多种方法确定的海船加速度值的比较研究

此文采用六种方法选择四艘船舶上甲板的同一位置分别计算了其纵、横和垂向加速度值,通过对计算结果分析比较,得出一些有价值的结论。     

基于自适应分数阶Kalman滤波的船舶视觉跟踪

为提高Kalman滤波算法的准确性和鲁棒性,提出一种基于自适应分数阶系统的Kalman滤波算法,设计状态噪声协方差选择的自适应机制,推导其数学过程.将该算法应用到船舶视觉跟踪中,选取不同河流的CCTV(Closed Circnit Television)船舶监控视频(包括不同情况下的内河船舶运动监控),针对不同船舶大小...     

应用精细积分的船舶碰撞载荷数值计算方法

碰撞是影响船舶安全航行的主要因素之一,为此研究应用精细积分的船舶碰撞载荷数值计算方法。依据船舶基本参数,建立碰撞运动方程;通过精细积分求解运动方程,得到碰撞载荷向量,完成碰撞载荷数值计算。试验证明：被撞船舶速度越快,碰撞载荷数值越大,船舶外壳破裂速度也越快;不同被撞船舶质量,碰撞前期碰撞载荷数值基本一致,碰撞后期碰撞载荷数值差距逐渐变大,被撞船舶质量越大,碰撞载荷数值越大;适当增加防护装置的泡沫铝厚度与橡胶厚度,可提升船舶碰撞载荷数值,加强船舶的防撞性能。     

基于积分逆推法的船舶航向非线性鲁棒控制

为克服船舶航向控制系统中传统逆推设计方法因不确定恒值干扰易产生静差及控制器参数调整过于复杂等问题,提出了一种把闭环增益成形算法与带积分项的逆推方法相结合的船舶航向控制器设计方案,由此将逆推方法设计出的控制器需要整定的参数由原来的4个降为1个,且这个参数具有明显的物理意义.通过Matlab仿真软件进行仿真试验,结果表明设计出的控制器能够消除海风产生的静差,对船舶航向具有良好的控制效果,且对一定范围内的模型摄动具有较强的鲁棒性.该控制器设计方案结构简单,物理意义明确.     

基于改进自适应遗传算法的船舶电力系统滤波装置优化配置

近年来随着大量非线性负载的投入使用,船舶电网谐波问题日益严重,直接影响到船舶电气设备的正常工作和使用寿命。论文结合船舶电力系统动态负荷多等特点采用节点电势法进行基波潮流计算,忽略传输线路压降,对非线性负荷进行迭代求解,因而收敛速度快,精度高。在迭代求解过程中,采用改进的自适应遗传算法。根据适应度值的集中程度自适应地变化整个种群的交叉概率和变异概率,增加了种群多样性,扩大了搜索空间。应用改进的自适应遗传算法对一个12节点船舶电力系统进行滤波器优化配置,优化结果表明了算法的有效性。     

基于停船视距的船舶领域模型研究

目前已有船舶领域模型具体取值依赖大量实测资料,缺乏理论定量研究。针对长江下游航道条件和船舶特性,基于道路交通工程中停车视距的概念,提出了航道中停船视距的概念。分析船舶制动加速度特性,探讨船舶领域模型长轴取值。研究结果表明:航道中停船视距由反应距离、制动距离以及安全距离3部分组成;当前船的制动加速度为后船的4倍时,船舶领域长轴取值为2.6~3.9倍船长,与已有进江海船的推荐值3.0~4.0倍船长基本吻合;船舶领域长轴取值具有一定的速度敏感性。     

基于EMD的柴油机失火故障诊断

提出了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和自回归（Auto Regression,AR）模型的柴油机失火故障诊断方法．对3110型柴油机断油故障及正常情况下的缸盖振动信号进行了测试分析,采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机（Support Vector Machines,SVM）进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型．实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机失火故障,能实现故障的实时自动化诊断．     

基于小波降噪的经验模式分解方法研究

通过正常工况下的转子位移信号,分析不同幅值噪声对经验模式分解(EMD)分解的影响。对于幅值较小的随机噪声,EMD分解可以自适应地将主要特征信息从噪声中分解出来。而对于幅值较大的噪声,小波降噪的EMD分解则可以有效避免模态间能量泄漏,从而得到准确的分析结果。     

基于低通滤波和经验模态分解的舰船耐波性试验信号分析方法研究

针对舰船耐波性实测信号中趋势项难以消除而影响滤波精度这一问题,采用经验模态分解方法消除趋势项的影响.根据舰船对波浪运动响应的低频特点,在经验模态分解前先进行低通滤波,可使实测运动信号中的谱峰频率处在相对高频位置,减少EMD迭代次数,并使有用信息包含在第一个IMF中,方便对有用模态的识别.还针对实船耐波性试验无法直接获得垂荡位移的实际问题,对垂向运动加速度联合采用低通滤波、数值积分和EMD去趋势项消除积分误差的方法获得垂荡,通过模型耐波性试验以及对实舰横摇角速度采用该方法求得的横摇与实测横摇的比较,验证了该方法在舰船耐波性实测信号分析中的有效性.     

基于EMD柴油机气阀声发射诊断技术试验研究

以4120SG柴油机为研究对象,通过故障模拟试验测试了柴油机在气阀正常状态、气阀漏气状态下的缸盖声发射信号,对燃烧段声发射信号进行经验模态分解(Experience Mode Decomposition,EMD),计算了各个本征模分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的能量分布及EMD能量熵。研究表明声发射信号能量主要集中在前3个IMF分量内,随着气阀漏气故障严重程度的增加,代表最高频IMF1分量能量相对增加,而能量熵H减少。通过自定义特征参数,提高了声发射应用于柴油机气阀漏气诊断方法的灵敏度。     

基于EMD和4阶累积量的船舶轴频电场线谱提取

为实现海洋环境电场背景中微弱的船舶轴频电场信号的有效检测,提出一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和4阶累积量对角切片功率谱的方法。首先,利用EMD方法的自适应滤波特性将信号进行分解,得到本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF),按照K-L散度准则进行有效IMF的筛选;然后利用高阶累积量抑制高斯色噪声的性质,计算各有效IMF分量4阶累积量对角切片的功率谱,并进行多子带中的线谱提取。海上实测数据的处理结果表明,该方法能够实现-15d B下的线谱提取,具有一定的实用价值。     

基于EMD与三阶累积量的水声瞬态信号检测

提出了基于经验模态分解(EMD)与三阶累积量的水声瞬态信号检测方法.首先根据EMD方法的滤波器特性将待检信号在频域内分成一系列的本征模态函数(IMF)分量,并根据能量法选择信号占主导地位的IMF;然后运用高阶累积量抑制高斯信号的特性,计算IMF分量三阶累积量对角切片的短时估计,并构造检测函数,对检测函数时行包络检波,作为检测标准;最后用仿真数据对该方法进行了验证,结果表明能在较低信噪比下检测出目标信号的出现时刻和大致频率,具有一定的工程应用价值.     

EMD小波阈值去噪在海工物探中的应用

本文以海洋工程地质地球物理模型和我公司完成的海洋工程地震勘探数据为依托,综合分析了小波变换、EMD处理、基于EMD小波阈值去噪处理等数据处理技术对于海洋地震勘察数据处理的作用,论述了基于经验模态分解的小波阈值去噪方法在浅海地震勘探数据处理中对于压制噪声、提高信噪比和分辨率的作用。该方法对于细化地震勘探的数据成果,实现物探成果的精细化地质分层具有积极意义。     

A signal decomposition method based on repeated extraction of maximum energy component for offshore structures

Contrary to most signal decomposition methods that usually decompose an original signal into a series of components simultaneously, a novel approach based on repeated extraction of Maximum Energy Component (MEC) is proposed. The approach starts from determination of the MEC referring to the estimated Power Spectral Density (PSD) function, and then represents the MEC by employing an exponential function to fit the original signal. By defining a stopping criterion based on two adjacent estimated PSDs, each MEC can be accurately extracted with an improved performance throughout the entire signal decomposition. To verify the proposed method, a single degree-of-freedom system subject to harmonic loads has been examined. Numerical results show that the analytical response can not only be decomposed into four MECs corresponding to the excitation and the system, respectively, but also provide an accurate estimation of natural frequency and damping ratio of the system. Meanwhile, by observing results from the Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD), Variational Mode Decomposition (VMD) and Prony based on state-space model (Prony-SS), an improved decomposition accuracy has been achieved from the proposed approach. Furthermore, experimental data from the Norwegian Deepwater Programme and two sets of field-test data from one fixed offshore platform and an offshore wind turbine have been used to demonstrate the correctness of the developed signal decomposition method. It is noted that divergence in results by Prony-SS can be observed when a very large model order is used, while the proposed method provides the better decomposition and reconstruction of signals.     

EMD技术在机械震动故障中的诊断方法

齿轮箱是船舶机械动力系统的核心装置,连接着动力系统各精密零部件,在船舶的整个航行中起着动力枢纽作用,对它的故障诊断的效率及准确性关系着航行的效率,也船舶系统工程重要研究方向。传统的故障诊断依靠测量设备对振动点进行大量测量,随后通过时域信号分析,其测量工作繁重且信号分析复杂度较大,已越来越不能适应现代故障检测要求。本文利用EMD技术对机械振动中的故障进行检测,对振动信号降噪利用小波变换进行处理,有效提高了诊断效率及精确度。