数据挖掘技术在船舶备件管理系统中的应用

随着海洋运输业的发展,运输船舶的电子系统种类越来越多,其中很多电子设备是保障海上安全的必要设备。同时,船舶运行的海洋环境异常复杂,船舶电子设备常年受到海风海浪清浊,会出现设备电路损害等情况,如何能够在船舶航行中预测并发现携带的备件损耗是保障船舶航行安全的必要条件。本文研究大量的海上船舶备件损耗历史数据,并设计数据库管理系统,通过数据挖掘对海量的数据进行有效分析,优化船舶备件管理系统。     

船舶备件管理的新技术——3D打印技术

正0引言船舶备件指船舶主动力推进装置、辅助机械、电气设备、通导设备等使用维修所需的备用部件、配件和零件。船舶的备件管理直接影响船舶的航行安全、运营成本、维修保养成本等。因此,采取科学手段优化船舶备件的管理方法,对满足船舶航行和营运安全、控制备件库存和维修保养成本、增强航运企业的核心竞争力具有重要的现实意义。1主要现状(1)很多航运企业为保证船舶营运安全,会存储大量的船舶备件以供随时更换,但由于事先计划     

MAN B&W船舶主机“冷却水套”裂纹原因分析

文章对船舶连续出现主机缸头冷却水套(俗称"小水套")裂纹,增加了非计划维修工作,造成备件和停航损失,影响了船舶航行安全的原因进行了分析,认为裂纹损坏与备件材料、制作工艺和在船管理有关。     

加强船舶轮机备件合理化管理

船舶轮机备件管理是机舱管理中的一个重要环节,是指对备件的预测、申领、购置、保存、登记及使用等一系列科学的管理方法。在船舶营运中,轮机备件的科学管理、合理添置及使用,对保证船舶航行安全、降低成本等具有重要的作用。本文提出当前船舶轮机备件管理中存在的一些问题,望轮机管理人员引起高度重视,并提出相应对策,以作参考。     

利用AIS数据挖掘生成船舶航迹点方法研究

由于船舶航行受海上环境的影响而产生航迹误差,为了准确控制船舶航行轨迹,提出利用AIS数据挖掘生成船舶航迹点方法研究。根据AIS数据挖掘算法,提取船舶航行轨迹点数据特征,利用船舶航行轨迹点数据库中航行线路设置信息与目标对象运动信息之间的相似性,挖掘出船舶航迹动力定位数据,将AIS数据挖掘算法映射到船舶海上航行领域中,提取出AIS船舶位置采集点,通过设定阈值得到船舶航行转向点,将所有转向点连接成线,初步生成船舶航行轨迹点,利用船舶轨迹点生成流程,实现船舶航行轨迹点的生成。实验结果表明,基于AIS数据挖掘的船舶轨迹点生成方法在精度和时间上,都可以准确控制船舶航行轨迹。     

基于5G通信技术的船舶网络系统设计

设计基于5G通信技术的船舶网络系统,以提升船舶航行过程中与地面控制站的连通性。该系统以B/S架构为基础,通过通信终端层中的船载终端通信装置,采集船舶航行相关数据后,连接控制传输层内的5G基站;控制传输层利用SDN控制器,按照ZigBee通信协议,控制通信终端内的船载终端通信装置向5G基站发送船舶航行数据,5G基站连接5G核心网络后,利用其将船舶航行数据传输到地面站的云数据中心层。该层使用云管门户、运营门户和运维门户对舰船航行相关数据进行管理,实现海上船舶与地面控制站之间的通信网络连接。实验结果表明,该系统具备较好的稳定性,其传输船舶数据时,传输速度较快,且网络节点接收功率损耗较小,应用效果较佳。     

不可估测因素影响下船舶航行安全性分析

在航运事业中最重要的目标在于保证海上船舶航行安全准确。而航运事业受多种因素影响,为提高航海安全性,对海上船舶航行影响进行调查和分析,并通过相关调查数据对航海安全影响因素参数进行统计、对航行指数进行计算、对海上船舶航行安全预报应用作初步探讨。对海洋环境预报资料安全性影响因素和船舶内在安全影响因素进行了系统分析,根据调查数据,建立有效的海洋船舶航行安全航行指数,并分析和讨论了船舶航行指数安全性预报带来的效益和应用前景,最后对海洋船舶航行安全指数在航海应用上进行总结。     

基于大数据驱动的船舶航行轨迹异常检测研究

船舶安全航行是航海领域重点关注的问题之一,为此研究基于大数据驱动的船舶航行轨迹异常检测方法。该方法利用不同类型传感器获取船舶航行大数据,然后使用船舶观测大数据相似度方程计算船舶航行大数据之间的相似度,得到来自同一船舶的航行大数据;再利用大数据驱动技术中的聚类方法建立船舶正常轨迹模型,获取船舶航行正常轨迹;依据船舶航行正常轨迹,利用大数据驱动技术内的Spark Streaming数据实时计算框架,通过计算船舶航行轨迹点与实际轨迹采样点之间的距离、航向角等,得到船舶航行轨迹异常检测结果。实验结果表明,该方法获取船舶航行实际轨迹精度较高,可有效检测船舶航行轨迹异常,具备较好的应用效果。     

基于多维关键数据挖掘的船舶航行路径控制算法

船舶航行路径受到航向、速度、发动机性能参数等关键数据的影响,对路径稳定性控制较为困难,为了提高船舶航行路径控制的稳定性,提出一种多维关键数据挖掘的船舶航行路径控制算法。构建船舶航行的运动学模型,采用轴加速度计、磁力计和三轴陀螺仪等测量设备进行船舶航行路径的多维参量采集,对采集的原始参量数据进行自适应融合处理,进行船舶航行路径控制参量的量化跟踪估计,采用多维关键数据挖掘方法获得船舶航行的最优的姿态角和最优路径解析参量,实现船舶航行路径优化控制。仿真结果表明,采用该方法进行船舶航行路径控制的稳定性和鲁棒性较好,对关键数据的估计精度较高,提高了船舶整体控制的稳健性。     

基于航行数据的船舶航行油耗模型建立方法

准确评估船舶的能效表现是研究船舶性能、优化船舶能效的基础。为准确评估船舶航行状态对船舶航行油耗的影响和船舶的能效表现,以某超大型散货船为研究对象,基于船舶智能能效综合管理系统获取大量船舶航行数据,通过数据处理和特征工程找出影响船舶航行油耗的因素,采用人工神经网络建立船舶航行油耗模型。采用该模型预估船舶在一段航程中的总油耗量,验证该模型在评估船舶航行状态对船舶航行油耗的影响方面的有效性。此外,采用该模型对航程和转速进行优化,验证该模型对能效优化的可行性。     

基于大数据分析的船舶航行安全自动评估系统设计

为了提高船舶航行的安全性,构建船舶航行安全自动评估系统,提出基于大数据分析的船舶航行安全自动评估系统设计方法。采用航向陀螺仪、三轴磁力计等敏感传感器进行船舶航行姿态参数采集,根据采集的船舶航行姿态数据进行大数据特征重组,建立船舶航行姿态参量大数据库,设计数据访问调度和参数融合算法,进行船舶航行安全大数据信息调度和特征分析,进而实现船舶航行安全自动评估。在嵌入式ARM环境下进行系统的软件开发,实现系统优化设计。仿真结果表明,采用该系统进行船舶航行安全自动评估的准确性较好,船舶航行安全信息大数据访问调度的实时性较高。     

基于区块链技术的船舶智能航行大数据平台仿真

当前平台可以实时监测船舶在海上航行的动态,但功能和性能无法满足用户的需求,为此提出基于区块链技术的船舶智能航行大数据平台。采用区块链技术设计船舶智能航行大数据平台架构,利用RMTP925DB型号芯片设计船舶航行大数据采集复位电路,设置数据压缩节点在传输过程中的请求速率在带宽容量范围内,计算终端接收到船舶航行数据包总数。通过压缩门限值采集船舶航行过程中实时数据,根据船舶航行数据压缩空间的判断,压缩了船舶航行大数据,结合船舶航行领域模型的构建,实现船舶智能航行大数据平台设计。测试结果表明,本文平台功能可以满足用户的需求,提高了服务效率。     

依据轨迹数据的船舶交通密度计算方法

研究基于轨迹数据的船舶交通密度计算方法,利用精准的船舶交通密度计算结果提升海上交通规划水平。利用AIS设备采集船舶航行轨迹数据,利用均匀参数化方法对所采集的航行轨迹数据重采样处理。将通过重采样处理获取的航行轨迹数据,划分为静止轨迹数据点以及移动轨迹数据点,依据数据点间的欧式距离,以及船舶航行方向、航行速度的相似性,选取基于密度的DBSCAN聚类算法完成轨迹数据聚类。依据船舶航行轨迹数据聚类结果,选取多维密度方法,通过更新船舶经过总数、船舶经过总时间等参数,计算船舶交通密度。实验结果表明,该方法可以依据船舶航行轨迹数据,精准计算船舶交通密度,为海上交通规划提供有效支撑。     

基于RNN-LSTM的船舶运动轨迹预测

针对船舶轨迹预测精确性与实时性的需求,从数据层面探究影响船舶航行轨迹的特征,通过相关性分析确定网络的输入,提出结合循环神经网络-长短期记忆(Recurrent Neural Networks-Long Short Term Memory,RNN-LSTM)的船舶航行轨迹预测模型。通过船舶Z形试验相关数据与实船实际航行数据对网络模型进行训练,并对未来船舶航行轨迹进行预测。对未来轨迹的预测值与实际值进行对比。结果表明,模型预测误差小,验证该方案在船舶轨迹预测中的实用性和有效性。     

复杂航行环境船舶航行异常监控系统

传统船舶航行异常监测系统,在复杂航行环境下无法对轨迹信号图像作出正确判定,导致船舶航行监测结果与实际航行监测要求偏差较大,影响船舶正常航行安全。因此提出复杂航行环境船舶航行异常监控系统软件设计。利用卡尔曼滤波算法,建立航行轨迹图像数据高帧率采集硬件,获取高清轨迹图像数据;软件功能主要分为轨迹图像信号建模、轨迹图像模型信号的异常处理与异常轨迹像素的平滑提取3部分;通过仿真对比数据,证明提出系统在复杂航行环境下,能够有效提升异常轨迹监测识别率22.34%。     

基于AIS的船舶航行搁浅风险预警建模研究

为保障船舶航行安全,基于船舶AIS数据进行挖掘和统计分析,考虑船舶吃水及水位变化对航行搁浅风险的影响,建立了船舶航行搁浅风险预警模型,以为船舶动态监控及行为预警等研究提供参考依据,为有关部门决策管理提供支持。     

基于云计算的船舶航行数据存储与备份系统设计

随着船舶领域信息化、数字化水平的提高,船载信息化设备产生的数据量越来越大,如船舶自动识别系统、电子海图系统等,船舶航行数据中包含大量的潜在价值信息,对船舶航行数据进行挖掘能够获取船舶航迹特征,对于海事监管、航行交通管理等有重要的作用。本文研究一种基于云计算的船舶航行数据存储与备份系统,云计算平台能够处理海量的船舶航行数据,并通过服务架构和数据库技术,将船舶的航行数据进行可靠的存储和备份。本文重点介绍云计算技术的核心内容、船舶航行数据存储系统的构成、数据库技术以及系统的软件开发关键环节,具有一定应用价值。     

波浪能在航船上的应用分析

为节约能源损耗,推进对海洋中波浪能的充分利用,概述了波浪能利用技术在船舶上的应用,分析现有波浪能装置在趸船或海洋平台上的应用,提出解决航行船舶利用波浪能的难题的总体思路,总结船舶使用波浪能利用技术的发展趋向;将波浪能发电装置应用于航行中的船舶,可以有效降低船舶航行时的碳排放,达到船舶节能减排的目的,实现绿色航运.     

船舶航行数据的远程集成采集方式

通过对船舶航行数据的远程集成采集,实现对船舶航行的状态监测,提出基于浮点DSP集成控制的船舶航行数据的远程集成采集系统设计方法,构建船舶航行数据采集的总体结构模型,数据采集系统的功能模块组成包括VXI全局总线模块、采集触发模块、数据传输模块、数据波束形成模块等,采用浮点DSP作为核心控制器,进行船舶航行数据的多重通道采集和信号输出设计,在波束形成器中输出采集的集成船舶航行数据。仿真测试表明,设计的数据采集系统能有效实现船舶航行数据采集,数据波束输出的响应能力较强。     

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。