船舶移动目标高效识别算法

近几年无人驾驶船的兴起使得传统的手工操作模式发生了改变,无人驾驶、数字驾驶、智能驾驶成为未来船舶发展的主要趋势。为保证无人船的安全,船舶应具备对周围环境的精确感知能力,并运用多种传感器及人工智能技术,建立海洋移动目标检测系统,以保证其在海上的安全运行。此次采用多特征融合技术进行检测得出,其准确率比一般的神经网络要高,而且与传统的神经网络方法相比也有较大的提高。对海洋中的多个运动物体进行辨识,结果也表明该算法是一种稳定、有效的方法。     

基于红外图像的海上船舶特征识别算法研究

传统海上船舶特征识别算法受到可见光强弱的影响,在暗光条件下对船舶图像识别能力远远不如白天,加之船舶搜救等应用场景多为夜晚。因此,提出基于红外图像的海上船舶特征识别算法研究。首先,基于红外图像识别算法,将红外识别与可见光参量进行高精度融合计算;其次,对融合后的红外识别特征参量进行增强计算;最后,通过粒子群算法对大场景中的目标进行特征绑定,从而实现暗光条件下快速准确识别船舶特征的效果。通过实验对提出算法进行测试对比,证明提出算法在暗光条件下对船舶特征的识别能力高于传统识别算法。     

基于公共无线IP网络的船舶资源高效识别算法

由于传统识别算法多采用GPRS,CDMA或VHF等通信网络进行船舶资源传输,丢包和错误传输现象严重,导致船舶资源识别准确性得不到保证。针对上述情况,研究一种基于公共无线IP网络的船舶资源高效识别算法。算法通过公共无线IP网络保持不间断的传输过程,减少丢包和错误传输现象,为后续识别提供了更为全面的支撑数据。在后续识别阶段,先是进行资源预处理,包括灰度化、去噪以及背景剪除等,后利用卷积神经网络进行船舶资源特征检测,并通过距离计算,实现资源的检索与识别。结果表明,无论是从资源传输错误率和丢包率侧面,还是从识别准确率正面,本算法的表现均要好于3种传统算法,证明了算法性能。     

用于故障识别的神经网络

在船舶和动力工业中，目前有一种利用人工智能技术来分析发动机性能数据的工况监测系统。已证明这种系统在优化发动机性能以及通过制定合理的维修计划从而减少停机时间是十分有用的。这种系统需对发动机性能数据，如发动机速度、燃烧状况、增压压力、涡坟器速度以及排报温度进行仔细地监测。系统彩内插法和模式识别算法将监测得到的数据与预先储存在查询中数据进行比较。     

船舶高压电站短路故障保护算法研究

对船舶高压电站中的短路故障进行了分析,提出了基于相敏保护的对称性短路保护和基于负序电流的不对称性短路保护方法,并进行了仿真实验。仿真结果表明,这两种故障保护算法具有较高的可靠性和实时性,能够满足船舶高压电站短路故障保护的要求。     

蚁群算法在船舶电力故障系统中的应用研究

在工业自动化程度日益提高的今天,船舶电力自动化程度也不断提高。在现代化的船舶电力系统中,电站作为整个系统的核心,一直扮演着非常重要的角色,但是由于船舶的用电设备复杂,工作环境也较为恶劣,所以需要对电力系统中可能出现的故障做到快速预警和高效处置。本文在深入研究了蚁群算法的基础上,针对船舶电力系统中常出现的几种电力故障进行数学建模仿真,并对基于信息素的核心算法提出了改进措施,进一步提高了系统运行的稳定性和故障查找的准确性。     

船舶电力系统配电网故障恢复重构算法研究

配电网故障恢复重构问题是船舶电力系统中一个多目标、多约束的优化问题,针对当前算法存在配电网故障恢复精度低的缺限,提出了改进粒子群算法的船舶电力系统配电网故障恢复重构策略,首先建立配电网故障恢复重构问题的数学模型,然后采用改进粒子群算法进行求解,最后进行了船舶电力系统配电网故障恢复的仿真实验,结果表明,改进粒子群算法提高了配电网故障恢复重构精度,加快了配电网故障恢复重构速度,而且综合性能要明显优于其它配电网故障恢复重构算法,船舶电力系统具有重要的实际应用价值。     

舰船大容量变压器励磁涌流的故障识别

舰船电力系统已经逐步由传统的低压电力系统过渡到中压电力系统,变压器在舰船电力系统中地位和作用也日益凸现,对变压器的保护也日益重要,尤其是在发生短路故障时,迅速可靠的跳闸,是保证变压器安全的重要手段。大容量变压器的内部短路故障主要依靠差动保护,而励磁涌流往往会引起差动保护误动作,因此如何快速识别励磁涌流是确保变压器安全可靠的前提条件。     

船舶柴油发电机组选型研究

探索一种船舶柴油发电机组选型的方法.通过船舶装备发展对柴油发电机组的性能要求的分析,得出选型的原则和依据.对主流产品进行综合的定性分析,初选出满足选型原则和依据的机组集合,再建立数学模型,用层次分析法进行定量分析,从而挑选出最合适的柴油发电机组.这种选型方法可用来指导船舶柴油发电机组选型.     

基于AMEsim的船用柴油发电机组仿真

柴油发电机组中柴油机与发电机相互耦合连接为一个整体,二者对机组的电能品质输出均具有重要的影响。以往柴油发电机组的仿真过程中,对柴油机部分的仿真总是处于欠缺或不够精确,基于此,文章引入系统建模与仿真软件AMEsim作为现有机组仿真方法的补充,对某柴油发电机组进行了详细的系统建模与仿真,并分析了机组在负载变化时输出电压、转速等参数的变化特性。结果表明,利用AMEsim软件建立的模型具有较高的仿真精度,可作为柴油发电机组设计与研究的辅助手段。     

基于SPA的船用柴油机热工故障诊断研究

船用柴油机热工参数蕴含着大量的故障信息,外界干扰小,诊断范围广,具有很好的诊断价值。本文将集对分析应用到柴油机热工故障诊断当中,介绍了集对分析(SPA)的基本理论,在此基础上,建立了基于SPA的柴油机热工故障诊断模型。再利用4190型船用中速柴油机AVL BOOST工作过程仿真模型,进行故障仿真计算,提取了13类热工参数进行分析,获取了基准故障集和待检工作状态集,验证了模型的准确性;同时证明了集对分析在柴油机故障诊断中的可行性,为柴油机故障监测和诊断提供了新方法。     

船舶发电柴油机在线监测与故障诊断系统

介绍了一种基于瞬时转速监测原理的船舶发电柴油机在线监测与故障诊断系统的机构原理、特点和功能。系统利用瞬时转速信号和现有巡回监测与报警系统采集的热工参数，实现对发电柴油机的运行状态进行综合诊断和趋势分析；不仅可以提高船舶发电柴油机的监测和诊断技术水平，为设备的安全运行和管理提供了技术手段，同时针对改善维修决策和维护保养具有指导意义。     

船用柴油发电机组的冲击损伤研究

通过对船用柴油发电机组在冲击试验中的损伤情况进行分析,研究了柴油发电机组冲击损伤模式,提出了船用柴油发电机组抗冲击防护设计建议,供柴油机及相关动力装置设计部门参考。     

基于人工神经网络的船用主柴油机故障诊断

本文基于人工神经网络（ＡＮＮ）理论，针对船用主柴油机的故障诊断问题，介绍了多重神经网络（ＭＮＮ）诊断模型及其算法，研制了系统仿真软件。     

船舶发电机组的建模与仿真研究

根据柴油机组调速系统和励磁系统的机理,在此基础上建立建立柴油发电机组的模型,根据模型建立了柴油发电机组的仿真平台,仿真验证了所提模型的有效性。     

船用锅炉过热器故障诊断专家系统的研究

在最新热偏差理论的基础上,结合专家系统理论,建立船用锅炉过热器故障诊断专家系统的数学模型,开发了锅炉过热器的故障诊断专家系统。该系统对锅炉过热器进行热偏差和管壁温度仿真模拟计算,并可对在线运行的锅炉进行预报,为锅炉的运行以及重新设计提供依据。     

船舶柴油发电机组选型研究

探索一种船舶柴油发电机组选型的方法。通过船舶装备发展对柴油发电机组的性能要求的分析，得出选型的原则和依据。对主流产品进行综合的定性分析，初选出满足选型原则和依据的机组集合，再建立数学模型。用层次分析法进行定量分析．从而挑选出最合适的柴油发电机组。这种选型方法可用来指导船舶柴油发电机组选型。     

船舶柴油发电机组数学模型的仿真研究

本文以船舶柴油发电机组为例,针对三相交流发电机组做了较为深入的分析并建立起数学模型。在数学模型的基础上,利用MATLAB／Simulink平台搭建其仿真模型,并利用模拟负载针对所建立的仿真模型进行了仿真验证,分析了船舶同步发电机组在负荷变化时的电压、电流等状态参数的相关特性。     

船舶柴油机故障诊断技术研究

论述了船舶柴油机故障诊断的意义,针对国内外一些常见的柴油机状态监测与故障诊断的方法及其原理和特点,总结出船舶柴油机故障诊断中新技术的应用,并对柴油机故障诊断技术的发展趋势进行了展望。