船舶电力系统过流保护算法优化

现有船舶电力系统采用的传统过流保护算法存在电流反馈量识别准确率不高,电流控制参数的控制精度低的问题,本文提出船舶电力系统过流保护算法优化。通过对传统算法进行误差产生的分析计算,得到误差产生的原因与误差参量;对电流误差参量进行反时限模型计算,获得电流误差参量与时间之间的关系;根据获得的关系参量,结合引入的电流峰值算法对传统的过流保护算法进行数据的更新,从而完成对船舶电力系统过流保护算法的优化。最后,采用设计仿真实验的方式对提出的设计进行测试,通过测试得到的数据证明提出设计具有电流反馈识别准确率高、保护电流控制精度高、计算运行稳定的特点。     

模糊控制方法的水面船舶动力定位控制

传统船舶动力定位控制算法,在动力输出参量耦合情况下,存在动力阈值系数定位误差过大的问题。导致后续控制变量周期变化不稳定,无法准确控制船舶全局动力输出。为了解决上述动力定位控制问题,提出模糊控制方法的水面船舶动力定位控制。基于模糊控制方法的广域性,对动力控制参量进行模型计算;根据模型完成对动力变量目标位置定位量的优化。最后,根据优化阈值利用模糊神经算法,完成对输出控制量策略的更新,实现提升动力定位控制精准度,减小控制误差的效果。通过与传统算法的效果对比表明:提出的控制方法,具有定位速度快、精度高、资源消耗小的特点,更适合实际船舶动力定位控制场景的应用。     

基于物联网技术的船舶海上目标远距离定位算法

针对传统的船舶海上目标远距离定位算法存在的缺点,如定位精确度低、数据处理耗时长等,提出基于物联网技术的船舶海上目标远距离定位算法。首先,基于物联网技术中的节点定位技术,针对船舶的3个自由度建立船舶运动模型;然后,确定未知节点的初始值,再与信标位置节点相结合,利用最小二乘法对定位偏差进行计算;最后,将初始值进行递归,得到未知节点坐标,至此实现基于物联网技术的船舶海上目标远距离定位算法。实验结果表明,与传统的定位算法相比,提出的定位算法的数据处理耗时最多可减少35 ms,平均定位误差减少0.58 m,其定位精确度更高,耗时更短,可以有效地实现船舶海上目标远距离定位。     

集装箱船自适应舱群配载优化算法

传统船舶舱群配载算法在集装箱分布排列最优计算过程中,忽略了空间分布的约束条件,导致计算结构的适应值非最优值,降低了船舶空间使用率,增加了船舶运输成本的投入。因此,提出集装箱船舶自适应舱群配载优化算法研究。通过建立船舶舱群配载约束条件模型、配载分布数据模型与自适应优化模型,完成对集装箱船舶舱群配载过程中集装箱分布适应量的约束优化,通过对分布适应函数量的条件约束,获得分布最优量,完成优化计算。通过仿真对比实验表明,提出的集装箱船舶自适应舱群配载优化算法,在集装箱舱群配载仿真测试中的配载量大于传统算法的配载量,提出优化算法效果明显,符合实际要求。     

基于计算机大数据的船舶视频图像类型辨识分析

传统船舶视频图像类型识别算法在图像类型识别计算过程中,存在视频图像高频尺度空间像素子带系数计算精度较低,导致图像画面差异辨识度降低,无法高精度对比图像特征参量的问题。因此,提出计算机大数据船舶视频图像类型辩识分析。通过神经网络算法,建立视频图像特征的神经网络模型;根据特征模型推导建立辨识模型。在辨识模型的基础上,通过导入大数据高频子带尺度算法,对图像特征尺度空间内的高频子带系数进行优化计算,从而提升视频图像类型的辨识精度。通过实验数据对比表明:提出的视频图像辨识算法,能够有效改善图像类型识别环境,提升图像类型辨识精度,解决了传统辨识算法辨识精度低的问题。     

高斯混合模型的船舶传感器网络在线定位算法研究

随着无线传感网技术在舰船中的大量使用,其定位功能也正在被充分挖掘。不同于传统的卫星定位技术,无限传感器网络的设备成本非常低廉,且组网迅速,具体功能通过软件编写可以轻松实现。本文在研究船舶定位需求的基础上,提出一种高精度的基于高斯混合模型的无线传感网在线定位模型,建立RSSI三点式定位模型。并在实验室模拟出船舶在海洋中的航行环境,采用Online-LEGMM仿真系统对此算法的定位性能进行验证,实验结果取得预期效果,该算法能够对船舶节点准确定位。     

双桨船舶定位数据存储技术研究

传统船舶定位数据的存储是通过本地存储服务机组以单通道的形式,完成对船舶定位数据的实时存储,此种方式受到通信信道流量的限制,无法适应大流量下定位数据的交互存储,出现定位数据存储速率降低的问题。根据船舶对数据存储的要求,结合当下的存储技术以双桨船舶为设计船只,提出双桨船舶定位数据存储技术研究。首先,通过粒子群算法对船舶的定位数据进行模型计算,获得详细的存储收敛参量;接着,采用多通道技术对定位单通道存储策略进行通信优化计算;最后,引入云存储技术,对定位数据进行云端存储状态转换,替换存储空间提升存储速率。以实验的方式对提出的存储技术与传统的存储计算进行速率对比,以此证明提出技术能够有效提升定位数据的存储速率。     

船舶电气系统中的分散阀门定位方法

传统船舶电气系统中的阀门定位方法,使用机械化定位方式进行阀门定位,由于机械传导定位方式不能适用于分散阀门的定位,为此提出船舶电气系统中的分散阀门定位方法。构建船舶分散阀门定位系统,使用定位控制主板对分散阀门进行标注,设计信号驱动放大单元,对分散阀门标注信号进行放大,设置位置传感器进行时效定位,完成系统硬件设计;使用PID控制算法计算分散阀门的位置参数,实现分散阀门高精度定位。实验数据表明,设计的船舶分散阀门定位系统比传统的定位方法精度高出30%,并适用于各型号分散阀门定位。     

基于蚁群算法的海洋港口物流运输系统研究

传统海洋港口物流运输系统存在货物运输目标参量与船舶调度路径间的协同性异常问题,导致货物运输船舶调度的精准度误差增大。因此,提出蚁群算法的海洋港口物流运输系统研究。首先,在系统硬件中加入船舶货物ID采集硬件,通过货物相关数据,建立起协同数据模型;接着;根据协同模型对运输路径进行基础模型计算,最后;通过蚁群算法,对路径与协同数据进行匹配性最优计算,从而得到最佳的物流调度方案,实现货物与路径的最佳协同性效果。为了验证设计系统的运输调度效果,通过仿真实验来完成对设计系统性能的验证,证明提出设计系统具有提升港口物流运输货物与船舶路径规划协同性的作用。     

群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度研究

针对传统的船舶信息管理任务调度模型的调度平均等待时间长的问题,研究群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度模型。根据群智能优化算法理论,将调度过程中的船舶看作粒子,根据实际调度需求设定调度模型的参数。为缩短船舶调度平均等待时间,规划船舶调度的目标函数以及约束条件。计算粒子适应度,将粒子与任务分配一一映射,根据船舶可信度计算得到局部粒子最优解,更新粒子位置直至出现最优调度解,完成船舶信息管理任务批量流水调度模型的构建。通过与传统调度模型的对比仿真实验,验证构建的基于群智能优化算法的船舶调度模型能够缩短传统调度模型2/3的平均调度等待时间,提高了调度效率。