海上高速航行船舶触礁距离实时计算方法

为了提高船舶航行安全性,并应对航行过程潜在碰撞风险,提出海上高速航行船舶触礁距离实时计算方法。通过航海雷达探测船舶航行环境中的礁石目标,确定极坐标系下的位置坐标后,将其转换地心垂直坐标系下,构建基于PLSTM-FCN的船舶航迹预测模型,从船舶自动识别系统中获取高速航行船舶历史位置、航速、航向、船舶长度、宽度以及吃水深度等AIS数据,将其作为模型输入,模型输出为船舶航行实时位置预测结果,结合礁石目标位置,完成触礁距离的实时计算。实验结果表明,该方法可预测船舶航行航迹,预测MSE值仅为0.002 2;可实现船舶触礁距离的实时计算,计算结果与实际距离误差介于0.77～1.55之间。     

非线性船舶航向自抗扰控制器的仿真研究

良好的航向操控对于应对船舶航行环境和突发情况具有现实意义。本文首先分析非线性船舶航向控制模型,在此基础上设计自抗扰控制器,并对其参数进行调整。最后与传统的PID控制器进行仿真对比,实验结果表明二阶自抗扰控制器能准确跟踪船舶,并且航向保持控制精度高。     

基于计算机视觉的船舶操纵受扰力预测模型

常规船舶操纵受扰力预测模型在高海况预测数据幅值较大的情况下,预测过程引入的误差较大,因此设计一种基于计算机视觉的船舶操纵受扰力预测模型。首先分析船舶水上受力,得到不同坐标系下船舶自由度向量,在一定假设条件下得到船舶受力方程,了解船舶的受力情况后对基于计算机视觉的船舶航行图像的质量进行处理,填充连通图像区域,完成图像形态学处理,提取出与船舶操纵受扰力相关的图像兴趣区域,结合船舶自身的特性,完成船舶操纵受扰力的预测。仿真实验的结果表明,设计的预测模型在高海况不同船舶航行速度下,预测误差均小于常规模型,验证了设计模型的准确度。     

基于可视化编程环境的船舶航行参数优化研究

以保障船舶以既定航线航行为目的,研究基于可视化编程环境的船舶航行参数优化方法。该方法将Dynamo参数化设计平台作为船舶航行参数优化的可视化编程环境,并从船舶航行时航向控制参数和航行速度参数角度出发,分别构建船舶航行航向控制参数优化模型和船舶航行航速优化模型。分别设置2个模型的约束条件,依据约束条件求解2个模型,得到最佳船舶航向控制参数和航行速度参数。将这些参数输入到可视化编程环境Dynamo参数化设计平台内,该平台启动船舶参数驱动程序代码,通过Revit软件呈现船舶航行参数优化的可视化场景。实验表明,该方法应用后可保障船舶沿着既定航线航行,降低船舶舵角变化区间,应用效果较好。     

径向基函数神经网络在水动力参数智能模型中的应用

船舶在海上航行时受到外界环境的干扰会产生横摇的运动,影响船舶的航行安全。本文利用径向基函数神经网络建立船舶水动力参数智能模型,并利用此模型进行船舶横向运动仿真。仿真结果说明,本文所建立的模型收敛速度快、稳定性好、可行性强。     

大型双桨船舶的航行自抗扰控制技术研究与仿真

大型双桨集装箱运输船是一种具有双桨和双舵操控系统的船舶,这种船舶的运输效率高,运量大,是国际领先的一种大宗商品运输船。由于双桨船舶航行过程中受风、浪的干扰作用更加明显,因此,提高双桨船舶的航行自抗扰控制技术对提高双桨船舶航行稳定性有重要作用。本文建立了双桨船舶的运动模型,提出一种双桨船自抗扰运动控制器,并对双桨船在一定干扰作用下的运动控制进行了仿真,对于提高双桨船的航行安全有重要的意义。     

数据驱动的船舶异常行为识别方法

为对不同环境影响因素下的船舶异常行为进行有效识别,提出一种综合考虑船舶位置和船舶航行状态的多角度船舶异常行为识别方法。将船舶航行状态分为停留、直行和转向等3类,对网格化水域内的船舶航行状态进行统计,获得船舶正常航行状态的区域分布情况;利用核密度估计算法对船舶位置特征进行提取,获得正常航行位置的区域分布;利用正常船舶航行状态和船舶位置分布情况对船舶异常行为进行识别。选取曹妃甸水域的船舶轨迹数据,用以验证异常行为识别模型的检验效果。试验结果表明：船舶位置异常识别取决于阈值的设定,宽松的阈值识别的异常位置包含船舶较少的航线轨迹,严格的阈值识别的异常位置反映船舶的危险行为;在船舶航行状态异常识别中,该方法可以对航向大幅度波动和航速剧烈变化的船舶异常航行行为状态进行有效的识别。     

基于统计数学理论的船舶航行流量预测

船舶航行流量与多种因素相关,使得船舶航行流量变化复杂,对其进行预测面临巨大的挑战。为了解决当前船舶航行流量预测结果不理想的缺陷,以提高船舶航行流量预测精度为目标,提出基于统计数学理论的船舶航行流量预测方法。首先分析影响航行流量的因素,找出航行流量变化规律,然后收集航行流量历史数据,采用统计数学理论对航行流量历史数据进行分析,建立可以描述其变化规律的模型,最后对航行流量预测方法的有效性和优越性进行了测试与分析。结果表明,本文方法的船舶航行流量预测值与实际的航行流量值之间的偏差小,航行流量预测误差小于5%,提高了航行流量预测精度。     

基于被动式红外传感器的船舶轨迹重构

船舶航行的环境十分复杂,动态变化特点显著,导致当前方法无法对船舶轨迹进行精准重构,为了改善船舶航行轨迹重构的精度,提出基于被动式红外传感器的船舶轨迹重构方法。首先建立船舶航行的运动模型,然后通过被动式红外传感器对船舶航行数据进行采集,并通过卡尔曼滤波算法重构船舶轨迹,保证船舶轨迹跟踪准确性,最后采用具体实验对船舶轨迹重构方法性能进行分析。结果表明,本文方法能够实时捕捉船舶航行环境的动态变化趋势,可以高精度的重构船舶航行轨迹,船舶轨迹重构误差小,而且船舶轨迹重构速度快,可以保证船舶航行的安全。     

集装箱船舶关键位置的摇摆概率模型

为揭示船舶航行安全与船舶摇摆(尤其是横摇)之间的内在关系,针对集装箱船舶关键位置在船舶正常航行过程中产生的摇摆构建摇摆概率模型,讨论和确定与之相关的参数。研究结果表明,集装箱船舶不同位置的摇摆角度及加速度的概率模型均主要服从高斯分布,但其相关参数不同。该方法从集装箱船舶摇摆的角度为船舶结构安全和航行安全研究提供一定的理论依据。     

基于BP神经网络的船舶主机能效状态评估

[目的]在船舶航行期间,需要通过分析船舶和主机的运行参数来客观判断主机当前的工作情况,从而准确评估主机的能效状态。[方法]以状态良好的船舶运行记录为样本,结合主成分分析法和BP神经网络算法,构建船舶的航行状态识别模型和主机油耗模型,并在船舶航行期间对船舶实时运行参数进行分析,得出船舶主机在当前工况下的油耗量正常值。以某30万吨级远洋散货船为例开展模型计算验证,将正常油耗值与实际油耗值进行对比,以二者的残差值为依据,进而评估当前的主机能效状态。[结果]计算结果显示,航行状态识别模型的正确率为98.05%,油耗模型的平均误差为3.47%,2种模型的可靠性均较高。[结论]研究成果可为智能船舶的能效管理提供一定的参考。     

基于遗传算法优化的小波神经网络对船舶受扰力及力矩建模预报

首先构造小波神经网络,建立船舶横向和纵向运动模型及其运动受扰力模型,采用小波神经网络对船舶受扰力建模预报,并用遗传算法对其进行优化,对预报结果进行分析比较,给出超前5秒、15秒的船舶运动受扰力与力矩预报结果.     

支持向量机回归算法在船舶磁场推算中的研究

船舶航行中会遇到复杂的外界环境,其中磁场环境的变化对航行状况具有重要的影响。而船舶内部大量的电力系统会产生复杂的磁场分布。在建立的船舶磁场分布模型中,传统的基于磁场检测后的逆向拟合方法精确度不高。因此可以根据实验室的测量数据建立基于支持向量机回归算法的船舶磁场模型。在该模型中,预测的磁场分布具有更高的精度和复杂度,并且可以对磁场的动态变化进行预测,建立船舶磁场的时变模型。     

基于移动网络的船载航行数据实时采集

本文研究船舶移动网络技术,重点分析船舶移动网络系统模型,给出通信容量和船舶数量之间的关系,探讨船舶移动网络的安全性,总结截获成功率和船舶数量之间的关系。设计了船舶航行数据实时采集系统,分析船舶主机燃油消耗和转速之间的关系。对船舶航行数据实时采集系统进行测试,并分析了船舶航向角随时间变化情况以及船舶航行速度随时间变化情况。本文基于移动网络技术对船舶航行数据实时采集系统的研究,有助于推动船舶航行数据实时采集系统的发展。     

基于流场特征的扰流干扰性分析

船舶航行过程中,其与空气摩擦产生的气流对船舶航行会造成一定的干扰。而且流体在流动域内的湍流流动,一直都是一个非定常、三维、大尺度的复杂过程,这个过程中的流动十分不稳定,流速发生微小的变化就容易使流场变得紊乱和复杂。目前湍流模型大致可分为4类,即常规模型、BSL模型、SST模型和Reynolds Stress模型,这些模型为船舶的扰流干扰性分析提供了有力工具。以货船为例,基于流场特征,从湍流模型入手对其扰流干扰性展开分析,为船舶的安全航行带来一定参考。     

船舶航行自抗扰控制器的仿真研究

文章选取带有非线性舵机特性的Nomoto模型作为仿真研究对象。采用经自适应差分算法离线优化过的自抗扰控制器作为船舶航行控制器。仿真结果表明,船舶航行自抗扰控制器在大负载变化和风、浪、流等外界强干扰情况下,具有良好的性能鲁棒性和动态调节能力。     

船舶主机转速优化模型研究

在船舶动力系统中,主机为船舶航行的电力系统提供了绝大多数的能源,因此其控制系统的好坏会直接影响整个船舶性能的发挥。本文重点研究船舶主机在工作时,其转速的优化方法,针对不同的工作状态和负载情况,优化主机传动系统中的若干参数。通过建立主机推进器的目标函数,得到一种简化的主机转速控制模型,在此基础上构建参数优化步骤,实现多目标的参数控制。     

三自由度波浪补偿舷梯串级自抗扰控制

本文对三自由度液压驱动波浪补偿舷梯进行建模,考虑到模型非线性、模型参数不确定、存在外部干扰等问题,设计一种串级线性自抗扰控制器对舷梯的升沉、横荡、纵荡3个自由度进行控制。首先根据拉格朗日方程建立舷梯的动力学模型,根据D-H参数法建立舷梯的运动学模型,根据阀控液压马达的流量方程、流量连续性方程和力平衡方程,建立液压力矩伺服模型。然后设计外环位置二阶线性自抗扰控制器和内环力矩二阶线性自抗扰控制器,并在位置自抗扰控制中引入模型辅助。最后搭建系统的仿真模型,对所设计的控制器进行仿真验证。仿真结果表明,三自由度波浪补偿舷梯控制系统对比带重力补偿的PID控制器,具有调节速度快、超调量小、抑制外界未知时变干扰和系统参数不确定性能力强等优点。     

非规则波动下直线航迹自抗扰控制数学模型设计

非规则波动,船舶直线航迹经常出现偏差,影响了船舶航行的稳定性和安全性。为此,针对传统PID控制、自适应神经网络控制2种方法控制效果差的问题,设计一种非规则波动下直线航迹自抗扰控制数学模型。该模型分为3部分:首先进行跟踪微分器设计,消除干扰因素的影响,然后利用扩张状态观测器,估计船舶运行状态,最后利用状态误差反馈,计算船舶运行误差,以此实现自抗扰控制。结果表明,与传统PID控制、自适应神经网络控制2种方法相比,利用设计的数学模型进行非规则波动下直线航迹自抗扰控制,得到的直线航迹与预期航迹之间的拟合优度更大,更接近1,由此说明自抗扰控制数学模型更能有效规范船舶直线航迹,保证了船舶航行的稳定性和安全性。     

能见度不良时船舶航行安全风险性评价研究

船舶在能见度不良下的海域航行时,由于能见度带来的不确定性,给船舶航行造成了不可预料的风险。为确定能见度不良时船舶航行的风险性,以确保船舶航行安全,文中构建了船舶航行的风险评价体系,确定权重,结合模糊分析法建立风险评价模型。最后,该篇文章应用此模型对实际情况下能见度不良时船舶航行风险进行了评价,由结果显示,能见度不良时船舶航行的风险性评价研究有重大的现实意义。