多供电模式舰船发电机励磁控制器保护系统

为提高舰船发电机励磁控制器保护效果,设计一个多供电模式舰船发电机励磁控制器保护系统。系统硬件主要包含处理器和模数转换模块,并提出数据采集流程,并对前馈环节做了控制,完成系统软件设计;最后进行反模糊控制,实现舰船发电机励磁控制器保护。实验结果表明,此次研究的保护系统在调压扰动下能够快速稳定电磁功率,并能够在发电机故障时将机组转速恢复到额定值,证明此次研究的系统具有较好的保护性能。     

大型舰船发电机快速功率控制方法研究

传统方法设计的控制器,分配发电机功率时忽略了有功功率和无功功率的差异性,较差的自适应性使控制效果达不到预期,因此研究全新的大型舰船发电机快速功率控制方法。该方法根据大型舰船发电机快速运行功率追踪结果,设计滑模变结构控制器,分配发电机有功功率和无功功率,实现对快速功率的控制。实验结果表明,与传统方法相比,此次研究的方法能够精准控制信号,维护大型舰船发电机的使用安全。     

高信噪比下的舰船通信网络功率分配方法

功率分配是舰船通信研究领域中的一个重要研究方向,针对当前舰船通信功率分配方法存在公平性差、通信中断频率高的不足,设计了一种基于和声搜索算法的舰船通信功率分配方法。首先对当前舰船通信功率分配研究现状进行分析,并建立舰船通信功率分配的数学模型,然后通过和声搜索算法对舰船通信功率分配的数学模型进行求解,最后进行了舰船通信功率分配的仿真实验。实验结果表明,在高信噪比条件下,和声搜索算法可以快速找到舰船通信功率分配方案,提高了舰船通信容量,使得通信中断的频率大幅度降低。     

基于信息融合技术的舰船导航信息系统

为了缩短获取舰船导航信息的时间,保证船舶航行的可靠性,提出基于信息融合技术的舰船导航信息系统设计。在信息融合技术的基础上,通过舰船导航信息接收机电路设计和电源适配器设计,完成系统的硬件设计;基于舰船导航信息的提取和DWA算法改进设计,完成系统的软件设计,实现舰船导航信息系统设计。测试结果证明,基于信息融合技术的导航信息系统与基于GPS的导航信息系统相比,获取导航信息的时间明显缩短。     

基于云计算的舰船大规模任务调度优化

当前舰船任务调度优化方法针对小规模任务,对于大规模舰船任务,它们存在搜索最优舰船任务调度方案时间长,舰船任务无法在有效时间内完成,为了加快舰船任务完成速度,结合舰船任务的大规模特点,设计了基于云计算的舰船大规模任务调度优化方法。首先对舰船大规模任务调度优化问题进行分析,将它们划分成为多个小规模舰船任务调度优化问题,然后基于云计算平台的map/reuduce模式对多个小规模舰船任务调度优化问题进行并行处理,并对多个小规模舰船任务采用混合智能优化算法进行求解,最后得到舰船大规模任务调度优化结果,并进行了舰船大规模任务调度优化问题的仿真测试。本文方法大幅度减少了舰船大规模任务调度优化时间,提高了舰船大规模任务完成效率,是一种有效、速度快的舰船大规模任务调度优化方法。     

基于云计算的舰船航向自抗扰技术

针对传统的舰船航向自抗扰技术中存在的控制航向调节时间长、超调现象频发的问题,提出基于云计算的舰船航向自抗扰技术研究。依据舰船运动数学模型计算控制律,设计航向自抗扰控制器,利用云计算技术整定控制器各部分参数,设计功率模块和人机界面模块,将其作为辅助实现舰船航向自抗扰。实验结果表明,与传统的自抗扰技术相比,设计的基于云计算的舰船航向自抗扰技术在控制航向改变时,调节时间短,且没有出现超调现象,说明基于云计算的舰船航向自抗扰技术适合应用在实际工程中。     

基于VR技术的舰船航行数据可视化分析系统

针对舰船航行数据在可视化分析中受到海上环境的影响,导致舰船航行数据可视化分析内容减少、时间变长,因此,提出基于VR技术的舰船航行数据可视化分析系统。在系统的硬件设计方面,通过舰船航行数据查询模块设计和数据可视化模块设计,完成了系统的硬件设计,通过分析舰船航行的仿真要素,对舰船航行过程中的地形进行网格处理,采用VR技术全方位分析了舰船航行的视景,建立了四叉树顶点之间的约束关系,完成系统的软件设计,实现舰船航行数据的可视化分析。测试结果表明,基于VR技术的舰船航行数据可视化分析系统不仅可以增加可视化分析内容,还可以缩短分析时间。     

基于PLC的舰船智能巡检机器人优化控制

传统控制方法是通过规划算法采集环境信息,但由于位置因素复杂,无法准确获取无线通信范围。为此,提出基于PLC的舰船智能巡检机器人优化控制方法。运用PLC算法,选择无线通信方式,设置边界条件,求解覆盖区域的磁感应强度。再依据能量转移原理,实现舰船智能巡检机器人智能化连续任务。完成上述操作步骤后,设计舰船智能巡检机器人巡检模式处理数据、转换数据、存储数据,实现优化控制。最后,在实验中设置实验装置,检测2种方法所测的负载功率,是否能够找到最合适的无线通信范围。实验结果表明,所建方法测得的负载功率会随着线圈间距变大,逐渐增大,从而找到最合适的无线通信范围。可见,所提方法更符合设计需求。     

基于结构化稀疏表达的舰船导航系统

传统的舰船导航系统显示方向与实际行驶方向会产生较大的偏离角,为此,设计一种基于结构化稀疏表达的舰船导航系统。以高速计算机为核心,外接测量传感器,利用AT89S51单片机对输出通路进行控制,定义引脚功能,完成系统的硬件设计。联合卫星发送的测距码作为测距信号,定位舰船伪距单点,使用稀疏表示分类舰船不同行驶方向数据,将航向数据的四元数作为舰船行驶姿态表示方法,计算舰船的航向精度,完成系统的软件设计。实验结果表明,与传统导航系统相比,基于结构化稀疏表达的舰船导航系统显示方向与实际行驶方向产生的偏离角最小,导航效果最佳。     

舰船中压直流综合电力推进系统设计及稳态分析研究

论文针对目前备受关注的舰船中压直流综合电力推进系统(简称舰船MVDC系统)进行设计及稳态分析研究。舰船MVDC系统设计分为两步:其一,结合需要系数法及发电机容量、台数确定原则,进行系统电源设计;其二,通过研究IEEE 1709标准以及船舶电力系统相关设计标准,提出舰船MVDC系统基本设计原则,并结合系统电源设计结果,完成系统结构设计。在系统设计的基础上,建立系统潮流计算数学模型;并基于直流牛顿拉夫逊法进行改进,提出舰船MVDC系统的交直流混合潮流计算方法,进行系统稳态分析研究。研究结果表明,论文所提出的系统设计方法及交直流混合潮流计算方法,适用于舰船MVDC系统。     

聚类分析算法在舰船识别中的应用

为了缩短舰船识别时间,提高舰船识别的成功率,提出聚类分析算法在舰船识别中的应用。通过聚类分析算法计算出舰船图像的分辨率,获取舰船图像的横向分辨率,完成舰船目标形态特征的提取;采用聚类方程表达式,得到舰船能量函数,基于聚类分析算法,确定处理舰船图像的聚类模型,通过分析聚类系数值的大小,完成舰船图像的处理;最后通过舰船识别流程设计,实现基于聚类分析算法的舰船识别。实验结果表明,基于聚类分析算法的舰船识别技术可以提高舰船识别的成功率。     

虚拟现实技术在舰船维修中的应用

传统的舰船维修方法实时性差,在维修中耗费的时间与人力较多,为此设计一种基于虚拟现实技术的舰船维修方法。建立虚拟舰船维修环境模型,设定舰船零件与零件之间的装备约束条件,提高维修过程的实时性,采用虚拟现实技术全面采集舰船维修故障信息,按照可靠性理论计算舰船维修中各项设备的可靠度,确定舰船中每个设备的维修次序,以此完成基于虚拟现实技术的舰船维修。实验证明,此次设计的舰船维修方法比传统维修方法维修时间短,满足舰船维修的实时性需求。     

舰船主发电机并联运行控制器自动并车功能的实现

根据自动并车的技术要求提出了自动并车的技术设计基值，在此基础上，提出了舰船主发电机并联运动控制器的自动并车功能框图，介绍了设计原理和工程实现方法，采用抗干扰技术设计出了硬件电路。试验证明该设计方法能稳定、可靠地实现舰船主发电机自动并车。     

基于UWB技术的舰船抗干扰过滤软件设计

传统舰船抗干扰过滤软件不能有效识别传输载流子与脉冲载流子。为解决上述问题,设计基于UWB技术的舰船抗干扰过滤软件。通过脉冲方式搭建、传输标准确定2个步骤,完成UWB方案关键实现技术研究。在此基础上,通过抗干扰信号分离、数字滤波器设计、过滤加强周期确定3个步骤,完成新型抗干扰过滤软件设计。模拟软件运行环境设计对比实验结果表明,应用基于UWB技术的舰船抗干扰过滤软件后,传输载流子、脉冲载流子的识别有效性均得到一定程度的提升。     

基于自适应滤波技术的舰船信号处理研究

为解决传统舰船信号处理技术对信号处理有效性较低的不足,提出基于自适应滤波技术的舰船信号处理研究。基于自适应滤波技术的引入,搭建舰船信号处理接口,完成基于自适应滤波技术舰船信号处理模型的构建。依托信号处理参数的确定,实现对舰船信号的处理,完成了提出的基于自适应滤波技术的舰船信号处理研究。试验数据表明,基于自适应滤波技术的舰船信号处理方式较传统舰船信号处理方法,舰船信号处理有效性提高52.07%,适用于不同环境下的舰船系统通信信号处理。     

基于嵌入式技术的舰船电子信息管理系统

舰船电子信息管理是舰船自动化、智能化发展的基础,随着嵌入式技术的发展与应用,舰船要基于嵌入式技术建设电子信息管理系统,完成对分类任务信息的有效处理,为舰船航行决策提供依据。本文提出了基于嵌入式技术的舰船电子信息管理系统的构建方案,论述了基于嵌入式技术的系统硬件与软件的具体设计,并对基于嵌入式技术的信息管理系统建立起优化模型。通过仿真实验验证,嵌入式信息管理系统能够高效处理各类信息,提高舰船信息管理的智能化水平。     

人工智能技术在舰船室内设计中的应用

针对传统舰船室内设计方法受到设计元素种类的影响,出现设计效果差的问题,以增强舰船室内设计效果为目的,提出人工智能技术在舰船室内设计中的应用研究。采用人工智能技术优化舰船室内视觉信息,利用视觉信息的获取步骤,得到舰船室内设计的视觉信息,将舰船室内设计的二维坐标转换为三维坐标,完成舰船室内的场景建模,最后通过舰船室内设计流程,实现了舰船室内设计。实验结果表明,与其他2种方法相比,基于人工智能技术的舰船室内设计方法可以增强舰船室内设计的效果。     

智能优化技术在舰船电力系统谐波抑制中的应用

为保证舰船电力系统谐波电流快速得到有效抑制,提出基于智能优化技术的舰船电力系统谐波抑制方法。通过基于p-q检测的舰船电力系统谐波检测方法,由电力系统瞬时无功功率、瞬时有功功率,计算舰船电力系统谐波电流值后,使用基于模糊PID智能优化的谐波抑制方法,改进遗传算法,以谐波抑制后电流畸变最小化为目标,寻优得到模糊PID控制器的最优控制参数后,根据计算的谐波电流与理想电流之间的差值,以谐波电流补偿的方式,完成舰船电力系统谐波抑制。实验结果验证：本文方法应用后,电流畸变情况明显改变,仅用0.005 s便可完成谐波抑制。     

基于Docker技术的舰船编队通信指挥决策系统设计

由于舰船编队通信中存在信号紊乱造成传统舰船编队通信指挥决策系统工作效率较低、方案选择误差系数较高,为此设计基于Docker技术的舰船编队通信指挥决策系统。选定舰船编队通信指挥决策系统设计原理,在原理基础上设计舰船编队通信指挥决策系统框架,利用框架特征设计通信指挥决策系统数据库,实现通信指挥决策功能,完成通信指挥决策系统设计。模拟实验可以看出,基于Docker技术的舰船编队通信指挥决策系统与传统方法相比,决策工作效率提升了16%,方案选择误差系数减少15%。     

基于大数据技术的舰船磁场异常信号粗提取

舰船磁场异常阈值滤波的幅度特征不一,导致异常信号粗提取信噪比值过低。基于此,提出基于大数据技术的舰船磁场异常信号粗提取方法。基于大数据技术设计舰船磁场异常信号粗提取方法,分解舰船异常信号,并从重构的分解异常信号中提取异常特征值。在此基础上,对磁场异常阈值进行滤波识别,对磁场异常阈值滤波的幅度特征进行整合,获取舰船磁场异常信号。至此,完成基于大数据技术的舰船磁场异常信号粗提取方法设计。分析实验结果:采用基于大数据技术的舰船磁场异常信号粗提取方法异常信号粗提取的信噪比值最高为-3 dB,表明所提方法异常信号粗提取效果较好。