物联网环境下的船载航行数据实时采集

相较于其他交通手段来说,船舶运行的距离更远,想要完成数据的实时采集十分困难。传统的船载航行数据采集只是注重采集的精准度和采集的数量,很少关注实时采集这一问题。基于物联网环境研究了一种新的数据实时采集方法,设计了数据采集架构图,通过多信道的方式共同将数据反馈给中心系统,有效提高采集效率。采集模块共分为5个,分别为计划数据采集模块、设备数据采集模块、环境数据采集模块、人员数据采集模块以及辅助数据采集模块。通过神经元网络算法编写采集流程,并给出流程图。为了检验该方法的工作性能,与传统方法设置了对比实验,由实验结果可知,该方法的采集效率极高,反馈速度快,工作延时低,实时性能好。     

基于关联规则的船舶故障数据自动分类方法

传统船舶的故障数据自动分类方法,存在故障数据类型定义不准确、分类时间过长等弊端。为有效解决上述问题,设计基于关联规则的新型船舶故障数据自动分类方法。通过船舶故障数据的采集及预处理、数据的进一步挖掘两大步骤,完成关联规则下的船舶故障数据感知。通过BP自动分类神经网络设计、船舶故障数据的归一化处理、HIWO自动分类算法设计三大步骤,完成新型船舶故障数据自动分类方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型船舶故障数据自动分类方法,与传统方法相比,可以在提升故障数据类型定义准确性的同时,有效控制分类时间。     

船舶配电故障恢复系统设计

针对传统船舶配电故障恢复系统存在故障恢复性能较差的问题,设计一种新的船舶配电故障恢复系统,该系统的硬件配置为通信模块。通信模块的构成为2台前置机、1台交换机、2台通信服务器、数字隔离板、解调调制板。系统的软件构成包括故障负荷统计模块、故障恢复模块以及数据支持管理模块。其中故障负荷统计模块主要利用状态估计法获取负荷母线实时的网络潮流与负荷情况,计算船舶配电故障的具体失电负荷;故障恢复模块主要通过舰船配电故障的实时过载处理实现配电故障的恢复;数据支持管理模块主要由基础数据管理单元、二次装置故障数据管理单元构成。通过硬件与软件相结合实现船舶配电故障恢复。为了证明该系统的故障恢复性能较好,进行该系统与传统系统的对比实验,实验结果证明该系统的故障恢复性能优于传统系统,实现了性能提升。     

基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法

为了解决传统故障检测算法存在的检测精度低的问题,提出了基于无线传感器网络的船舶电力系统故障检测算法。构建无线传感器网络,并利用该网络实现对船舶电力系统实时运行信号的采集。按照不同的电力系统故障类型设置故障特征,作为故障检测的数据对比标准。通过输出故障类型和故障发生位置,实现船舶电力系统的故障检测。实验结果表明,与传统检测算法对比,设计的故障检测方法得出的检测结果更加接近设置的故障数据,即设计的故障检测算法的检测精度更高。     

海洋实时监测数据库的多来源数据深度挖掘方法

在舰船实时监测数据库的数据挖掘中,针对使用传统数据挖掘方法伸缩性较小的问题,提出了一种舰船实时监测数据库的多来源数据深度挖掘方法,利用差集交叉计数策略,将舰船实时监测数据库中垂直数据格式的多来源数据转换为水平数据格式,利用基于数据集的数据聚类方法,对舰船实时监测数据库中的水平数据格式多来源数据进行聚类分析,利用HFPM数据集构造法,实现舰船实时监测数据库的多来源数据深度挖掘。为了验证该方法的有效性,与PFP数据挖掘方法与mrDFIN数据挖掘方法进行对比,得出该方法的伸缩性为92.3%,通过比较可知,本文所提方法的伸缩性最大,证明了该方法的有效性。     

云计算环境下船舶实时远程故障数据自动分类方法

传统的船舶实时远程故障数据自动分类方法中,对于密集数据存在运算时间较长的问题。为此,设计云计算环境下船舶实时远程故障数据自动分类方法。将云终端作为故障数据的中转站,实时获取船舶远程故障数据,计算历史故障数据的相似度,筛选出合适的数据块,经过训练生成基础分类器,利用KL散度计算权重系数,确定分类器的有效权值,以此为依据,构成一个集成分类器,实现船舶实时远程故障数据自动分类。测试结果表明:与传统的分类方法相比,设计的云计算环境下船舶实时远程故障数据自动分类方法面对密集数据,所需运算时间较短。     

基于机器学习算法的舰船故障数据自动分类

舰船故障数据种类多,变化复杂,当前方法无法实现高精度的舰船故障数据自动分类,使得舰船故障数据自动分类精度难以满足实际应用的要求。为了获得理想的舰船故障数据自动分类结果,本文构建了一种基于机器学习算法的舰船故障数据自动分类方法。对当前国内外的舰船故障数据自动分类文献进行分析,并提出机器学习算法的舰船故障数据自动分类框架。通过传感器采集舰船故障数据,从中提取描述数据类型的特征集合。最后引入机器学习算法描述特征与舰船故障数据类型之间的联系,从而实现舰船故障数据自动分类,并通过仿真验证性实验分析其效果。相对于传统舰船故障数据自动分类方法,机器学习算法的舰船故障数据自动分类精度明显增加,舰船故障数据自动分类速度也得到了一定程度的提升。     

船艇动力设备远程监测与报警系统的设计

针对国内传统仪器监测信号和现场监测在功能和显示方面的不足,采用VB可视化建模、数据库、传感器、无线网络通信等技术,设计开发了船艇动力设备远程监测与报警系统。该系统采用模块化的设计方法,分别进行硬件和软件设计,主要对船艇的主推进机组和柴油发电机机组的运行状态进行综合监测与报警。试验结果表明,该系统不仅可以满足对船艇动力设备的实时监测与报警的要求,而且为后续故障预测与诊断提供了充分的数据信息,具有实际应用价值。     

基于数字孪生的舰船上层建筑运维系统

以降低舰船运行故障为目的,设计基于数字孪生的舰船上层建筑运维系统。该系统利用数据采集层内传感器数据采集模块采集舰船上层建筑设备基本数据和运行数据,得到舰船上层建筑设备中控数据,通过报文解析后,将其存储到MySQL数据库内;数字孪生层通过调取MySQL数据库舰船上层建筑设备中控数据,构建数字孪生体后,利用其模拟舰船上层建筑设备生产和同步虚拟运行后,得到舰船上层建筑设备实时虚拟运行数据,并将其传输到业务逻辑层内;业务逻辑层对实时虚拟运行数据进行预处理后,通过映射驱动将其传输到故障诊断模块内,该模块使用基于规则变量分析的舰船上层建筑故障诊断方法得到舰船上层建筑设备实时运行故障状态,并将故障状态信息传输到展示层内;展示层利用基础管理、数据统计和检测维保等功能实现舰船上层建筑运维。实验表明,该系统运行较为稳定,可精准诊断舰船上层建筑设备故障诊断,并为用户提供设备运维视情优先级。     

某舰用变压器在线监测与故障诊断系统研究

[目的]舰船变压器是大型舰船综合电力系统安全、稳定、可靠运行的关键,故应避免出现严重故障。[方法]基于高级精简指令集计算机(ARM),构建变压器状态在线监测与故障诊断系统。通过抗干扰和数据处理,用以保证实时、可靠、准确地获取运行状态数据;通过诊断系统数据分析,以准确预测和判断故障类型并报警,从而保证系统及时动作以防止故障扩大化;通过屏幕化显示,用以提高调度员对变压器运行状态的准确把握能力。[结果]Multisim仿真建模分析与现场运行测试结果表明:该系统可以准确采集变压器的运行状态数据,判断故障类型,并实时反馈给集控中心,从而制定合理的控制策略和规划调度方案,保证舰船综合电力系统正常工作。[结论]研究成果可为舰用变压器在线监测与故障诊断提供参考。     

基于物联网技术的船舶动力系统故障实时数据库开发

在目前我国的船舶性能监测系统中,物联网技术已经广泛应用到电力网络和导航通信模块中,通过联网,相关维护人员可以远程对船舶的状态进行监控,并将数据实时回传到服务器中,通过大数据处理,将船舶的动力系统故障稳定在非常低的水平。本文采用物联网技术,设计了强大的船舶动力系统故障实时数据库,并行处理众多船舶设备产生的数据,建立了合适的数据模型、数据处理和接口协议,采用了核心处理器将船舶的数据库接口扩大到较大的水平,能够容纳更多实时数据的处理和故障诊断。最后,通过故障建模仿真,及时对故障进行预测。     

J2EE框架技术在船舶性能预报集成系统的应用

船舶性能预报集成系统是海上船舶重要的监控系统,采用网络技术、数据库技术和信息技术,有效解决了传统船舶工业的信息封闭性等问题,提高了船舶工业的数据存储、管理能力。本文研究对象是船舶性能预报集成系统的数据库技术,介绍了基于J2EE框架技术的企业应用开发平台和SQL数据库技术,改善了船舶性能预报集成系统的程序开发效率,提升了该系统的数据转换、访问、处理效率。     

物联网海上舰船航行数据挖掘方法

为了保证海上舰船航行的安全,解决传统航行数据挖掘方法中存在的延时长的问题,利用物联网技术优化数据挖掘方法。遵循数据挖掘的基本原理搭建数据挖掘框架,在该框架下确定舰船的航行方向、航行路线等数据为待挖掘数据。在舰船的相应位置上安装物联网传感器,实现实时数据的采集与传输。以采集的实时航行数据库为基础,通过去除错误、航行位置计算等步骤,得出海上舰船航行数据的挖掘结果。通过与传统数据挖掘方法的对比发现,设计方法的数据挖掘速度提高了约50%。     

基于TSDB的船舶风险管理系统的数据预处理

针对传统数据库自身存在结构复杂、写入存储速率慢,导致无法大量写入实时数据及其数据预处理机制无法满足实时数据准确显现的缺陷,将时间序列数据库(TSDB)引入船舶风险管理系统中,同时提出基于三次指数平滑法(Holt-Winters算法)的数据预处理方法。首先通过数据解析与筛选,将异常数据剔除,然后通过Holt-Winters算法对缺失数据进行平滑处理。结果表明,引入TSDB数据库,同时使用基于Holt-Winters算法的数据预处理方法,能有效地提高数据的稳定性与准确性。     

基于关联规则的舰船故障数据定位挖掘算法

为了提高舰船故障检测能力,需要进行舰船故障数据的实时挖掘和分类分析,提出一种基于关联规则的舰船故障数据的定位挖掘方法。采用电磁探测器、水声换能器、声呐装置、声学传感器等设备进行不同工况下舰船数据采集,包括舰船辐射噪声、机械振动等数据,对采集的数据进行高维特征融合处理,提取舰船故障数据的关联规则特征量,对提取的特征量采用K均值算法进行聚类分析,并通过BP神经网络分类器实现舰船故障数据的分类识别,实现舰船故障数据定位挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行舰船故障数据挖掘的准确性较好,对故障的定位能力较强,提高了舰船实时故障诊断能力。     

船舶柴油机修理数据库系统开发

利用Access作为后端数据库,以Visual Basic为数据库应用程序开发平台,开发柴油机修理数据库系统.柴油机的修理即对数据和故障的分析,该系统为柴油机修理提供各种型号柴油机的标准数据和测量数据的查询、输入、分析和存档等功能,而且为各种柴油机修理故障进行总结.该软件为柴油机的修理提供一个专业化平台,用户可以根据需...     

基于组态软件WinCC的深海绞车SCADA系统设计

在深海绞车收放缆绳过程中,缆绳张力受实时海况影响变化范围大,增加了电动绞车收放过程的危险系数。文章设计了深海绞车实时监控系统方案,方案采用Wincc作为监控核心,通过Profinet协议与PLC控制器通信,实时采集电动绞车的运行状态数据及报警信息,并与SQL数据库通信,把采集数据存储于数据库中。该方案既可以实时监控深海绞车的运行状态及报警信息,也可以通过访问数据库,查看深海绞车任一时段收放过程的数据,通过对数据的分析,为深海绞车的报警故障处理及控制方案的优化提供数据支撑。根据实际使用结果表明深海绞车SCADA系统设计合理、运行可靠,满足有关技术指标和使用要求。     

基于调度模型的舰船嵌入式系统关键数据反馈加密方法

针对现阶段舰船嵌入式系统,采用单一传统数据加密方法,存在安全性降低的问题。提出基于调度模型的舰船嵌入式系统关键数据反馈加密方法,通过利用3GR加密字串分割算法,对舰船关键数据加密源字串进行分割化运算。创建AEHA综合加密认证单元,对分割后的字串做精简数优化,加速认证。对比实验证明,提出的基于调度模型的舰船嵌入式系统关键数据反馈加密方法,能够快速对舰船嵌入式系统关键反馈数据进行实时瞬态加密,加密数据抗攻击性与反破解能力都优于传统加密方法     

船舶操纵模拟器动力装置系统仿真研究

为了解决船舶驾驶模拟器中快速实时反应船的运动状态的问题,利用Simulink建立目标船舶柴油机及舵桨的准稳态仿真模型。通过数据接口将该模型产生的模拟目标船的柴油机的实时运行数据存入中间数据库,与操纵模拟器数据库连通,对船舶驾驶模拟器中目标船舶的运动参数与动力参数及环境因素综合计算,将结果数据传入OSG虚拟现实环境,实时反应船舶在模拟海况环境下的运行状态。     

基于直流区域配电的舰船综合电力系统智能保护方式研究

相对于传统的舰船电力网络,直流区域配电电力网络具有容量大、电能密度大、网络拓扑结构复杂等特点.本文分析了基十时间电流原则的传统保护方法对于直流区域配电电力网络保护的局限性.并从系统论的角度分析了智能保护系统的结构和功能,即数据采集和实时数据库系统实现故障信息的采集、处理,专家系统调用实时数据库、专家数据库,输出决策指令,执行系统快速实现对网络的重构,保护.实例分析表明了该保护方法实现了较好的保护功能.