云计算的舰船电力资源调度系统研究

云计算技术是随着互联网发展而产生的一种新型数据处理技术,其本质是将存储和计算等资源集中到云端对用户按需、弹性、有偿提供,其核心技术在于分布式网络存储和分布式网络计算能力。云计算的产生使得数据量巨大的多种工作系统内部可以合理调配资源,提高资源利用效率和稳定型。而随着海面舰船的发展,舰船电力系统已经非常复杂,数据量巨大。运用云计算可以处理复杂的电力系统信息,实现电力数据采集和共享,并对电力资源进行优化分配。本文对海面云舰船计算平台的基本原理、结构框架、核心技术和操作方法进行了系统的分析。     

舰船物联网中的云计算资源调度与优化

针对目前舰船物联网云计算资源调度方法存在能耗过高、信道过于饱和、公平度低等缺陷,提出基于层次分析的舰船物联网中的云计算资源调度与优化方法。首先对属性间的关系进行分析,得到云计算资源调度决策矩阵,然后采用信息熵理论依据云计算资源属性间的从属关系计算属性相对权重,得到云计算资源中转数据中心的综合评价,最后利用并行机调度模型将多个云计算资源任务分配至各个并行工作的系统上构成分流。实验结果表明,相对于其它方法,本文方法缩短了云计算资源调度时间,减轻了服务器的负载压力,有效提高了资源调度性能。     

基于云计算的舰船姿态信息管理系统优化算法

常规的舰船姿态信息管理系统资源分配不均衡,在运行时执行能耗过高,导致了系统资源的浪费,为此采用云计算技术,提出舰船姿态信息管理系统优化算法研究。分离噪声与有效信号,利用两者间方差幅值差异,获取舰船姿态信息数据,根据小波系数重构,校正姿态误差,通过云计算中心合理调度数据信息,分析历史时间序列,减少系统空闲所占比重,完成了基于云计算的舰船姿态信息管理系统优化算法研究。设计对照实验,将优化后的执行能耗,与另外2种常规算法相比较,实验结果表明,优化后的算法能够使其能耗降低21.63%,合理分配了系统资源,避免资源浪费。     

云计算平台的海量舰船目标图像识别

针对传统海量舰船目标识别方法存在检测用时长、监测精度低等问题,因此,本文以云计算平台为研究基础,对该平台提取的海量异常舰船目标图像特征,进行识别方法的研究。首先,利用C-V水平集模型对舰船目标进行分割,根据轮廓曲线方程求解能量最小值后,使区域内的轮廓曲线逼近于图像目标边界,实现舰船目标的有效识别,最后实验证明,本文研究的智能监测方法用时短、监测精度高,且能够对舰船目标进行准确跟踪,具有很好的实用性。     

基于优化平台思想的舰船结构优化设计

根据舰船结构优化设计的需求，提出了一种新的优化程序的设计思想——优化平台。所谓优化平台，即将各种优化处理手段编制成为优化软件的公用模块，而任何一种优化模型和优化方法，只需按照规定的接口链接到公用模块上，即可具有系统所提供的各种功能。这一思想将优化系统划分为优化处理系统、优化方法系统、优化模型系统。依据优化平台的理念，编制了多用舰船结构优化系统，并应用该系统进行了某护卫舰的结构优化设计，验证了优化平台思想的先进性和可行性。     

基于云计算的舰船信息检索系统关键技术研究

为了提高舰船定位识别和信息融合能力,进行舰船信息检索优化设计,提出基于云计算的舰船信息检索系统设计方法,采用关联规则特征提取方法进行信息特征提取,采用高阶统计量分析方法进行舰船信息融合处理,结合模糊C均值聚类方法进行舰船信息的隶属特征分类处理,在云计算环境下实现舰船信息的分类调度和信息分区检索。仿真结果表明,采用该方法进行舰船信息检索的查准率和查全率较高,抗互信息干扰能力较强,具有较好的信息挖掘检索能力。     

基于云计算的舰船网络被动数据快速关联算法

传统的网络被动数据关联算法存在计算复杂,迭代次数过多的问题。为此提出基于云计算的舰船网络被动数据快速关联算法。采用目标假设的方法,去除被动数据中的虚假目标,构建约束条件,初始化拉格朗日乘子,通过云计算的方式求取目标函数对偶解,获得关联数据结果集,实现舰船网络被动数据快速关联。测试结果表明,与传统的被动数据关联算法相比,舰船网络被动数据快速关联算法利用云计算,简化了运算,减少了迭代次数,使得算法快速收敛。     

反馈机制的大规模舰船图像检索

传统方式的舰船图像检索能够完成舰船图像的检索任务,但针对大规模复杂度较高的舰船图像,存在检索速度慢、检索不准确的问题,为此提出反馈机制的大规模舰船图像检索。利用图像反馈模型对舰船图像的颜色、纹理、形状、空间特征进行量化反馈,采用量化数值对比的方式进行图像检索;优化图像相似度度量方法,实现反馈机制的大规模舰船图像检索。实验数据表明,该方法比传统舰船图像检索速度提高66.44%,且具有良好的检索准确性。     

基于智能优化算法的舰船电气设备状态自动检测

为了获得高正确率的舰船电气设备状态检测结果,提高舰船电气设备状态检测效率,设计了基于智能优化算法的舰船电气设备状态自动检测方法。首先分析当前舰船电气设备状态检测的现状,找到引起舰船电气设备状态检测效果不理想的因素,然后采集舰船电气设备状态信号,从中提取可以描述舰船电气设备状态特征向量,并选择智能优化算法选择重要的舰船电气设备状态检测特征,最后引入神经网络建立舰船电气设备状态检测的分类器,并采用Maltab工具箱实现舰船电气设备状态检测仿真实验,本文方法的舰船电气设备状态检测正确率超过95%,舰船电气设备状态检测误差减少,舰船电气设备状态检测的时间复杂度降低,舰船电气设备状态检测综合性能要优于当前一些典型的检测方法。     

基于舰船云计算的电子信息交互系统设计

提出一种基于舰船云计算和嵌入式多模控制的电子信息交互系统设计方法,采用嵌入式ARM进行舰船电子信息交互系统的云计算软件内核开发,采用多模TCP/IP以太网技术构建电子信息交互的信息传输模块和网络通信模块,利用ARM片上控制器来完成电子信息系统的读写和信号实时处理,在云计算环境下进行舰船电子信息交互系统硬件设计和软件开发,包括串口设计、外部存储器设计和AD接口设计等。最后进行仿真测试分析,结果表明,采用该系统进行舰船电子信息交互处理的吞吐性能较好,实时处理能力较强,提高了电子信息与信号的分析与检测能力。     

基于云计算的船舶大数据并行调度算法研究

港口对大量船舶进行同时调度时,需要计算非常庞大的数据,传统船舶调度算法很难在短时间内完成计算工作,为此提出基于云计算的船舶大数据并行调度算法研究。建立云计算体系与大数据信息的并行调度框架,完成船舶大数据并行调度计算;采用SQL语言对并行调度核心步骤进行编写,将云计算结果导入并行调度算法体系中,实现船舶大数据并行调度计算。实验数据表明,设计的并行调度算法能较传统计算效率提高37.1%,并短时间内完成所需的计算任务,提高船舶的调度效率。     

云计算在舰船导航系统中的研究

海上导航系统在航运业中的应用越来越广,导航系统定位的精度也影响着众多海上开发应用。现有的基于卫星导航系统定位存在一定的误差,所以需要对定位结果进行误差补偿。传统的补偿法一般为差分法,与导航设备与观测站距离的远近成正比。本文研究基于云计算的误差补偿算法,给出云计算的海上卫星导航系统的误差补偿系统结构,在此基础上进一步构建基于GPS、北斗组合导航系统的补偿算法模型,最后对算法进行仿真。     

基于云计算的船舶能量管理系统研究

当前世界面临严重的能源危机,石油、天然气等能源日渐枯竭,影响着经济和社会的发展。同时,化石燃料造成的环境污染问题也日益显现,全球气温变暖已经成为不争的事实。因此,大力发展绿色能源和节能减排成为各行业的研究热点,新能源船舶也应运而出。新能源船舶主要以电力推进船舶、混合动力船舶为主,船舶的能量管理水平决定了船舶的续航时间、航行效率和安全性等。本文针对电力推进船舶的能量管理问题,充分结合云计算和PLC技术,建立了船舶能量管理系统模型,并进行仿真分析。     

基于云计算技术的船舶载荷建模

由于一个船舶载荷与船舶自身因素和外界因素有关,导致船舶载荷建模是一个复杂、动态变化过程,为了准确跟踪船舶载荷变化趋势,提出一种基于云计算技术的船舶载荷建模方法。首先根据云计算技术搭建一个船舶载荷建模的平台,该平台包括多个节点,它们可以并行运行,然后将船舶载荷建模问题分配多个节点上进行处理,每一个节点采用RBF神经网络对船舶载荷进行建模与预测,最后将各个节点的船舶载荷预测结果进行融合,并与其他技术的船舶载荷建模方法进行了验证性测试,结果表明,云计算技术的船舶载荷建模效率得到了明显提升,且船舶载荷建模精度也有了一定的改善,验证了本文船舶载荷建模方法的优势。     

面向云计算的船舶生产信息平台建设

近年来我国船舶工业迅速发展。然而与发达国家船舶制造企业相比较,我国在船舶生产管理方法与理念方面还存在差距,尤其在生产的数字化、信息化程度上。为此,本文对船舶生产信息平台建设进行研究,针对我国船舶生产过程存在的问题,提出基于知识工程的船舶制造与管理模型,提出云架构下的船舶生产信息平台结构设计,同时对该平台的开发环境、安全措施及费用进行分析和评估。     

基于云计算的船运物流运输调度方法研究

传统船运物流调度方法能够实现船运物流的运输,但针对港口货物存在分散性、复杂化、多到达地的情况,则会产生物流运输效率低,调度运行不畅的问题。为此提出基于云计算的船运物流运输调度方法研究。通过云计算船运调度方法模型的设计,完成多层级调度方法与总体框架的建立;利用调度通信机制,科学掌握船运状态,依托云计算调度方法核心计算机制,完成对船舶的科学调度,进而实现建基于云计算的船运物流调度方法。实验数据表明,设计调度方法,具有良好的处置货物能力,科学的船舶调度性。     

收益优化在船舶虚拟云计算中心的网络资源分配算法研究

为实现高效、可靠的信息传输,首先搭建基于云计算船舶虚拟网络,然后将多目标优化问题进行转换,通过建立模型解决多目标优化的冲突问题,最后通过仿真平台进行性能测试,对比使用收益优化算法和不使用收益优化算法的模型,得出利用云计算进行船舶虚拟网络资源分配时,考虑收益优化时能够合理地进行资源分配,实现虚拟网络收益最优。     

利用遗传算法进行船舶网络云资源调度

船舶网络在信息管理方面发挥着重要作用,但船舶网络的性能无法满足数据的增长速度,为此引入云计算技术来提升船舶网络的海量数据处理能力。如何利用资源调度策略提升船舶网络性能是云计算研究的重点。本文提出基于遗传算法的船舶网络云资源调度模型,遗传算法存在搜索后期效率低、易早熟等问题,为了解决算法存在的问题,根据元胞自动机原理,对遗传算法进行改进,提高资源调度的效率,提升船舶网络的性能。     

云计算环境下舰船内部资源全局优化算法研究

在云计算环境下进行舰船内部资源的全局优化分配,提高舰船资源的信息融合能力,从而优化舰船的状态监测性能。提出一种基于分组滤波匹配融合的云计算下舰船内部资源全局优化方法,对舰船内部资源信息流进行匹配滤波检测,提取资源流的频谱特征,根据频谱特征的属性进行信息分类,在云计算环境下采用分组线性融合检测方法实现对资源的全局融合调度,提高资源优化分配能力。仿真结果表明,采用该方法进行舰船内部资源全局优化处理,资源的准确调度能力较好,自适应分配性能较优,具有全局收敛性。     

基于蚁群算法的船舶调度优化研究

新时期背景下,国际贸易活动日益频繁,船舶的大型化发展趋势愈加明显,也为集装箱海运运输网络转型发展提供了必要平台,逐渐发展成健全网络体系。在这种情况下,对船舶的优化调度作用逐渐突显出来,通过对船舶运力的合理规划能够使船舶企业营运的成本支出明显减少,现实意义显著。而在优化船舶调度方面,将蚁群算法引入其中,构建以蚁群算法为基础的船舶调度优化模型,能够为船舶调度工作的顺利开展提供有价值的参考依据,进一步推动现代船舶行业的进步与发展。