利用视觉技术在线检测船体变形缺陷方法

传统船体变形缺陷检测方法存在微变形缺陷识别误判问题,导致船体轻微变形区域无法在线瞬态识别,影响在线检测效果。为此,提出利用视觉技术在线检测船体变形缺陷方法。通过引入视觉技术,对船体结构进行扫描,建立船体结构变形模型;根据模型输出参量,利用粒子群算法对参量进行结构识别。最后,通过对结构体挠度计算确认变形位置,完成对船体变形缺陷的在线检测。通过与传统变形检测方法的对比,证明提出方法的高效性与准确性。     

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。     

立体视觉传达技术在船舶舱内结构缺陷检测中的应用

传统船舶舱内结构缺陷检测方法存在细微缺陷识别率低、缺陷数据识别误差大的问题,严重影响船舶内部结构缺陷检测效率,对此,引入立体视觉传达技术,研究立体视觉传达技术在船舶舱内结构缺陷检测中的应用。在结构缺陷检测过程中,引入立体视觉传达技术,将结构场景转换为视觉数据,根据视觉数据信息特点,建立基于视觉传达的标定模型,对模型输出缺陷变量进行模糊补偿,通过缺陷差量的补偿,调整缺陷识别系数范围,达到优化识别精度的目的。利用仿真测试工具,对提出方法进行对比测试,通过测试数据证明提出方法的有效性。     

大数据时代船舶溢油扩散风险实时预警方法

传统船舶溢油扩散风险预警方法存在风险系数预警实时性不强的问题,通过对方法程序解析发现算法逻辑滞后是导致方法风险预警实时性迟滞的根源。因此,提出大数据时代舰船溢油扩散风险实时预警方法。构建大数据挖掘网络计算框架并在框架基础上建立溢油相关参量计算功能区,实现对船舶溢油模型参量的定义计算;通过曲线加权的方式优化大数据挖掘网络计算框架,进行方法模型参量预警输出量的计算设定,通过在仿真测试平台中导入实际数据,对设计方法的性能进行测试,通过对比达标数据证明方法的可行性。     

基于物联网技术的船舶电气设备检修方法优化分析

受到海上温度与湿度的影响,船舶电气设备的故障率远高于设备保养参数与使用参数。船舶电气设备的稳定是保障船舶航向安全的首要条件。传统的电气检修方法在对设备故障检测感应反馈上,存在响应滞后的问题,究其根源在于信号的传输方式。结合物联网技术,提出基于物联网技术的船舶电气设备检修方法优化分析。首先,对船舶电气设备检测程序结构进行优化,增添多组电气设备故障感应模组,采用网络传输替换传统电频信号的传输方式;接着,采用故障信号抗干扰算法对电气设备故障点报警信号进行优化补偿计算,达到增强信号感应灵敏度的效果;最后,通过实验对提出设计的故障检测灵敏度进行测试,通过数据证明设计方法优于传统检修方法。     

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。     

船舶动力机械设备隔振控制方法

传统船舶动力机械设备的隔振控制方法,存在震动动力参量感应灵敏度低,导致振动参量分析出现误差,无法很好的对动力设备产生的振源进行控制。为了有效解决此种问题,本文提出船舶动力机械设备隔振控制方法研究。首先对船舶动力机械设备机械宁动力学模型计算,根据动力模型获得的参量,对其进行振动能量的计算;最后,通过振动能量值,完成对其控制模型的计算,得到最佳的控制参量。通过设计实验对提出方法进行验证,证明提出方法对船舶动力机械设备产生的振源,具有精准隔振控制的特性。     

基于自适应学习误差模型的船舶柴油机调速方法分析

传统船舶柴油机调速方法,存在调速误差较大的问题。导致船舶航行过程中速度控制精准度下降,影响船舶航行效率,同时为船舶航行安全留下隐患。通过对调速过程参量的分析发现,导致调速控制误差较大的根源,在于调速控制算法中的控制变量自适应性低。基于上述问题产生原因,提出基于自适应学习误差模型的船舶柴油机调速方法分析。首先对柴油机调速过程中的误差量进行模型计算,然后对误差数据网络络结构进行分析计算。最后,通过自适应学习算法,对误差结构变量进行优化,从而实现提升调速控制精准度,降低误差的效果。通过与传统控制方法的对比,证明提出方法具有解决传统方法不足的效果。     

人工智能算法的船舶电网继电保护整定研究

传统船舶电网继电保护整定算法,存在电路整定相关参量定义模糊的问题。在对群居电路参量整定过程中,无法有效识别电路故障代码字串语义,导致整体电路整定出现误差,无法有效保护电路完全。因此,提出人工智能算法的船舶电网继电保护整定方法。根据继电保护整定逻辑特征,引入人工智能算法对其过程进行优化。建立继电电路的电流保护整定模型,根据模型参量特征,对整定参量进行语句的人工智能识别定义。最后,完成电路整定参量与识别量的整合,实现继电保护参量的智能化高精度识别。通过与传统继电保护整定算法对比测试,采用提出算法的继电保护整定准确率均能到达95%以上     

基于图像处理的船舶舱室设计缺陷检测系统

对舱室设计缺陷进行检测是船舶制造过程中的必经步骤。传统的舱室设计缺陷检测依赖于现场检测人员的经验和检验设备的精度,检测效率较低,船舶大型化对设计缺陷检测提出了新要求。本文在充分研究图像处理技术的基础上,提出一种船舶舱室设计缺陷检测系统,设计了系统的整体结构,并对系统进行了测试。测试结果表明,系统可以实现对舱室结构参数的基本检测,同时对墙面裂缝可以做到自动识别和判定,大幅度提升了舱室设计缺陷检测的工作效率和准确率。