基于机器视觉的船舶吃水线自动检测方法分析

传统的船舶吃水线自动检测方法自动化水平较低,无法获取精准的检测结果。为了解决该问题,提出基于机器视觉的船舶吃水线自动检测方法。从机器视觉系统提取吃水异常数据,在采用修正思想对船舶吃水异常数据进行补偿,在此基础上,应用定量分析表,设置船舶吃水线自动检测标准,待完成上述操作步骤后,对船舶吃水线进行自动检测,由此完成基于机器视觉的船舶吃水线自动检测方法的设计。实验选择在水质较为清晰的水域,并随机选取8个实验参数,对2种检测方法进行实验对比,实验结果表明,所提方法的自动检测结果更精准。     

船舶通信网络异常数据自动检测和剔除方法

为提高船舶通信网络异常数据自动检测精度,并全面剔除船舶通信网络异常数据,研究新的船舶通信网络异常数据自动检测和剔除方法。利用基于改进支持向量机的网络异常数据自动检测方法,由改进粒子群优化算法,寻优设置支持向量机的惩罚项、核函数的预定义参数,训练性能合格的支持向量机后,以船舶通信网络数据分类的方式,自动检测船舶通信网络异常数据;将异常数据使用基于自适应级联陷波器的异常数据剔除方法,通过自适应级联陷波器,以异常数据滤波的方式,剔除船舶通信网络异常数据。研究结果显示,使用所提方法,船舶通信网络异常数据自动检测结果符合实际数目,可有效去除船舶通信网络异常数据。     

船舶脉冲负载柴油发电机运行可靠性研究

船舶航行的安全性和稳定性主要取决于船舶柴油发电机的运行可靠性。为了提高船舶在运行过程中的安全性,需要研究并分析柴油发电机的可靠性。为此,提出船舶脉冲负载柴油发电机运行可靠性研究方法,通过建立船舶脉冲负载柴油发电机的数学模型,获得柴油发电机的运行状态。以此为依据选取船舶脉冲负载柴油发电机运行的可靠性指标,通过核主成分分析方法结合上述可靠性指标建立发电机的状态子空间,提取发电机正常和当前状态下的状态子空间基矢量构成的主夹角,结合映射函数获得船舶脉冲负载柴油发电机的运行可靠性。实验结果表明,所提方法的状态检测精度和可靠性分析精度较高。     

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。     

基于传感器的船舶设备工作状态自动检测系统

为避免船舶设备故障造成的船舶航行风险,设计基于传感器的船舶设备工作状态自动检测系统。利用系统传感器层的多个传感器,采集船舶设备工作时的温度、压力和振动等信号,将采集到的信号传输到应用层,运用流形学习中的t-分布领域嵌入算法降低信号维度。在此基础上采用孤立森林算法,实现船舶设备工作状态自动检测。实验结果表明：该系统选用的传感器具有较好的零点稳定性,且通过降维可以清晰区分正常信号和异常信号,以及异常信号中不同设备故障的信号特征。该系统所得船舶设备工作状态自动检测结果与实际结果的吻合度始终高于96%。     

基于随机森林的海上风电机组发电机轴承异常状态监测方法

发电机轴承是海上风电机组中重要的零部件,其状态直接影响了海上风电机组的运行状态和发电量。文章通过结合机理分析和数据驱动提出了基于随机森林的海上风电机组发电机轴承异常状态监测方法,该方法先通过机理分析选取变量、清洗数据和标定样本状态,然后通过数据驱动的方法对海上风电机组发电机轴承的状态进行预测。通过现场实际的海上风电机组SCADA数据对该模型进行验证,所述方法能够有效预测海上风电机组发电机轴承的状态,并且能有效避免对异常状态的误报和漏报。     

基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法

由于传统的舰船行驶轨迹自动检测得到的目标图像局部视觉对比度低,弱小目标占据像素少,导致检测结果精度下降,无法为相关技术人员提供有效的参考价值,为此提出基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。利用所采集图像帧与帧之间的关联性,采集其灰度变化情况,获取有效信息,提取灰度矩阵特征,选择目标层次中的相邻帧,获得短时轨迹,计算得出灰度坐标,使所得轨迹光滑连续,分析单帧检测结果,完成基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。设计对照实验,验证所提出算法的应用效果,实验结果表明,在应用机器视觉技术后,检测得到的图像局部视觉对比度有着显著提高,能够证实所提出算法的行驶轨迹检测性能优于传统算法。     

低速运动条件下的磁传感器定位方法

为了提高磁传感器定位技术的实用性,将时分复用技术应用于磁传感器的定位中,有效解决了运动磁传感器的定位问题,提出了基于磁场模值的标量定位方法,解决了背景磁异常对磁传感器定位精度的影响,并理论分析和实验验证了所提方法的可行性,实验结果表明,定位距离在3 m内时误差在厘米级别,并有望随实验条件的改善而提高,且该方法定位的灵敏度非常高。     

嵌入式平台下舰船电子系统缺陷自动检测分析

传统的舰船电子系统缺陷自动检测方法在对检测信号进行采集分析时,会受同频干扰的影响,导致数据失真,缺乏可靠性。为解决这个问题,在嵌入式平台下设计舰船电子系统缺陷自动检测方法。在嵌入式平台中提取舰船电子系统缺陷特征,并针对不同特征类型进行分类处理,利用神经元计算模型,将其分为3类,在完成上述操作步骤后,依据舰船电子系统缺陷统计表,完成自动检测。由此完成舰船电子系统缺陷自动检测方法的设计。实验中随机在嵌入式平台中选取8个缺陷特征,采用数值对比的方式,对比2种检测方法的可靠性,由实验对比结果可知,所提方法可靠性更高。     

基于小波分析的舰船电力系统故障自动检测方法

常规障自动检测方法计算故障信号时频会产生误差,导致检测中的信号丢失,因此,提出基于小波分析的舰船电力系统故障自动检测方法。以故障信号特征为条件建立信号模式分解函数,通过约束函数的历程提取舰船电力系统中的故障信号,利用连续小波变换将提取信号处理拆解为中心式分布的小波,计算分布在信号传递范围内的小波时频,将时频导入到小波工具箱中的Matlab,实现故障检测。实验测试结果表明,与传统方法相比,所提方法的检测结果更加完整,未出现信号丢失的问题。