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。     

基于互联网技术的舰船智能导航系统

传统舰船导航系统在北斗、GPS等多重卫星定位数据融合计算上,存在硬件采集信号与软件数据融合误差较大,目标定位准确度较低的问题,设计基于互联网技术的舰船智能导航系统。首先在硬件上创建定位融合信息采集框架,实现多类型定位数据信号的高精度、连续、同步采集;然后在软件设计部分采用互联网技术对信号处理算法进行优化,具体分为多类型导航数据信号的大数据特征提取、多类型导航信号的联邦科尔曼融合滤波、多类型定位数据的实时修正三部分,通过硬件与软件部分的重构,实现提升系统定位准确度的效果。通过与现有导航系统的10组定位目标的实际定位精度测试表明,设计系统具有定位误差小、速度快、稳定性好、抗干扰性强的特点。     

基于人机交互技术的舰船智能导航系统设计方法

构建舰船智能导航系统,结合海图电子化分析提高导航控制能力,提出基于人机交互技术的舰船智能导航系统设计方法。采用地图投影计算方法进行舰船智能导航的GIS信息加载,结合海图静态水深测量以及航线分支调度方法进行舰船导航过程中的动态信息交互,结合地理约束机制和视觉约束机制,通过量化均衡控制和航海视觉监测,实现对舰船智能导航的人机交互设计。测试表明,采用该方法进行舰船智能导航的人机交互性较好,信息动态加载能力较强,视觉效果较好。     

应用北斗导航设计无人船艇通信数据传输系统

随着信息技术及控制技术的发展,智能驾驶技术在海上舰船中得到广泛应用。无人智能驾驶技术的基础是导航系统的精确及实时性。目前舰艇的主要导航技术有基于红外线信号﹑雷达信号﹑导航卫星信号等,本文重点研究了基于北斗导航系统BDS的无人艇通信数据传输系统,分析了系统数据格式及传输流程,最后对系统进行仿真。     

基于结构化稀疏表达的舰船导航系统

传统的舰船导航系统显示方向与实际行驶方向会产生较大的偏离角,为此,设计一种基于结构化稀疏表达的舰船导航系统。以高速计算机为核心,外接测量传感器,利用AT89S51单片机对输出通路进行控制,定义引脚功能,完成系统的硬件设计。联合卫星发送的测距码作为测距信号,定位舰船伪距单点,使用稀疏表示分类舰船不同行驶方向数据,将航向数据的四元数作为舰船行驶姿态表示方法,计算舰船的航向精度,完成系统的软件设计。实验结果表明,与传统导航系统相比,基于结构化稀疏表达的舰船导航系统显示方向与实际行驶方向产生的偏离角最小,导航效果最佳。     

神经网络的舰船航迹跟踪分析

舰船航迹具有比较强的时变性,对其进行研究具有重要意义。针对传统舰船航迹跟踪分析方法难以准确、在线性对舰船航迹进行跟踪,舰船航迹跟踪误差大的缺陷,设计了基于神经网络的舰船航迹跟踪分析方法。首先分析了舰船航迹跟踪的原理,指出各种舰船航迹跟踪分析方法的局限性,然后通过神经网络对舰船航迹进行有效拟合,建立舰船航迹跟踪分析模型,并对神经网络的相关参数进行优化,最后进行舰船航迹跟踪分析仿真模拟测试,神经网络的舰船航迹跟踪误差小于5%,远远低于舰船航迹跟踪实际要求的15%,而且舰船航迹跟踪精度要高于传统舰船航迹跟踪分析方法,舰船航迹跟踪分析时间更短,能够进行舰船航迹在线跟踪分析,具有更高的实际应用价值。     

基于进化算法的舰船航迹建模与仿真

舰船航迹自动化控制是提高舰船航行安全性的关键所在,将进化算法应用到舰船航迹建模中具有一定的可行性,对降低舰船航行成本、提高舰船航迹的自动化水平起着重要作用。本文概述了进化算法的基本流程和特点,提出基于进化算法的舰船航迹建模,并对舰船航迹建模进行仿真,得出混沌进化算法建模效果优于基本算法建模效果的结论,为提升基于进化算法的舰船航迹自动化控制系统的性能提供参考。     

嵌入式舰船智能巡检机器人优化控制

舰船智能巡检机器人控制方法经过常规的优化控制后,控制范围受到限制。为此,提出嵌入式舰船智能巡检机器人优化控制。确定控制模式为主从控制模式,使用嵌入式系统中的ARM处理器作为主控制器,选择无线通信作为主从控制器的通信方式,优化机器人轨迹跟踪控制模块,采用并联电路连接驱动芯片,控制电机驱动输入电压实现轨迹跟踪,保证实时跟踪的同时,优化机器人航向定位功能,由导航控制程序灵活控制机器人航向和速度,保证巡检机器人正常完成巡检任务。测试结果表明,与经过常规的优化后的控制方法相比,经过提出的优化控制后的控制方法能够控制机器人巡检的范围更大,更适合使用在实际项目中。     

基于FPGA的舰船导航系统的双通道图像处理技术研究

FPGA系统的应用使得舰船导航系统的数据处理能力和抗干扰能力获得极大提高,尤其在导航系统的图像收集和处理方面,基于FPGA系统的控制器能够实时处理大量通道的并发图像数据,因此其在舰船导航领域有着巨大的开发价值。本文设计舰船导航系统的硬件电路,并对内部的重要功能子模块进行介绍。在对图像收集的过程中,由于干扰的存在,因此设计了滤波环节,能够强化图像数据的准确度,最后采用正弦波和方波模拟双通道的输入信号,对该图像处理电路的功能进行仿真。     

基于PLC的舰船智能巡检机器人优化控制

传统控制方法是通过规划算法采集环境信息,但由于位置因素复杂,无法准确获取无线通信范围。为此,提出基于PLC的舰船智能巡检机器人优化控制方法。运用PLC算法,选择无线通信方式,设置边界条件,求解覆盖区域的磁感应强度。再依据能量转移原理,实现舰船智能巡检机器人智能化连续任务。完成上述操作步骤后,设计舰船智能巡检机器人巡检模式处理数据、转换数据、存储数据,实现优化控制。最后,在实验中设置实验装置,检测2种方法所测的负载功率,是否能够找到最合适的无线通信范围。实验结果表明,所建方法测得的负载功率会随着线圈间距变大,逐渐增大,从而找到最合适的无线通信范围。可见,所提方法更符合设计需求。