云计算平台在船舶数据融合中的应用

随着航运业的飞速发展及智能船舶技术的广泛使用,船舶管理系统中的数据和数据种类以前所未有的速度增长。目前船舶管理系统在大数据的管理、分析以及查询效率等方面面临困境。大数据具有数据量大、数据类型多样、低价值密度的特点。海量数据处理效率成为充分发挥大数据优势的关键。云计算技术凭借其稳定高效的计算能力被广泛应用于大数据处理。数据融合技术能够实现异构数据的融合,提高信息共享和处理效率。本文提出云计算环境下的并行本体构建和融合算法并进行仿真实验。     

基于云计算的船联网大规模数据存储研究

当前物联网技术快速发展,在多个行业已得到成功应用。本文针对基于云计算的船联网中出现的大规模数据存储中出现的问题,如数据量非常大、结构化数据和非结构化数据存储的不同需求等,提出一种基于No SQL技术和关系数据库技术的存储系统。对存储系统的架构进行设计及相关测试,结果表明这种存储系统可以有效结合2种不同数据库技术的优点,有效实现大规模数据的存储。     

基于云计算技术的船舶载荷建模

由于一个船舶载荷与船舶自身因素和外界因素有关,导致船舶载荷建模是一个复杂、动态变化过程,为了准确跟踪船舶载荷变化趋势,提出一种基于云计算技术的船舶载荷建模方法。首先根据云计算技术搭建一个船舶载荷建模的平台,该平台包括多个节点,它们可以并行运行,然后将船舶载荷建模问题分配多个节点上进行处理,每一个节点采用RBF神经网络对船舶载荷进行建模与预测,最后将各个节点的船舶载荷预测结果进行融合,并与其他技术的船舶载荷建模方法进行了验证性测试,结果表明,云计算技术的船舶载荷建模效率得到了明显提升,且船舶载荷建模精度也有了一定的改善,验证了本文船舶载荷建模方法的优势。     

基于物联网技术的船舶数据融合平台架构研究

为解决船舶航行过程中常见的数据融合效果不佳的问题,提出基于物联网技术的船舶数据融合平台架构优化方法。基于物联网技术和云平台对船舶运行数据处理框架进行改善,并结合蚁群算法对舶数据融合步骤进行优化处理,以提高船舶数据融合的准确性。最后通过实验证实,基于物联网技术的船舶数据融合平台架构在实际应用过程中具有较高的有效性,充分满足研究要求。     

基于云计算的船舶数据并行调度算法研究

传统船舶数据并行调度算法,存在数据调度速度较慢、并行识别准确率较低等弊端。为有效解决上述问题,设计基于云计算的船舶数据并行调度算法。通过云计算架构的搭建、SBS数据云体系的搭建,完成船舶云计算环境的搭建。通过船舶数据感知调度、多目标船舶数据的并行调度、算法性能分析,完成基于云计算船舶数据并行调度算法设计。模拟算法工作环境,设计对比实验结果表明,新型算法与传统算法相比,大幅提升数据调度速度、并行识别准确率等属性。     

船舶无人驾驶技术中的数据融合应用技术

无人驾驶船舶在海洋勘探、环境监测中发挥着重要的作用,是当前造船业和航海业的下一步发展方向,具有重要的科学和社会意义。然而,当前无人驾驶船舶的自动航行,仍需要较多的人工干预,一方面需要接收岸基控制中心的控制,另一方面为了保证较高的可靠性,通常需要在较好的海况和气象条件下工作,大大限制了无人驾驶船舶的使用范围。针对以上问题,本文提出一种基于多传感器数据融合的船舶无人驾驶技术,这种方法能够将雷达和卫星图像、传感器数据、GPS数据等相融合,实现全自动的无人船舶自动导航技术,从而大大减少人工干预,提升无人船舶遂行各种海洋任务的有效性。     

船舶无人驾驶中的数据融合技术应用

海上船舶无人驾驶技术是现代海上信息化发展的重要方向,其不仅需要按照规定的航向航速运行,还需要考虑船舶碰撞及各类突然情况。无人驾驶技术对采集的信息及数据融合处理要求很高,通过各类传感器采集海上地形﹑环境﹑目标船只等信息,进行融合处理,为船舶无人操控提供可靠的航行数据。本文重点研究无人驾驶领域中利用AIS与雷达数据的信息融合方法,提出一种基于船舶航行及数据加权融合算法,最后进行仿真。     

基于机器视觉的大规模船舶航行数据自适应识别方法

传统船舶航行数据识别方法,存在瞬态识别数据规模局限性大,超规模阈值下的数据识别准确率过低的问题。在当前船舶航行数据处理规模下,无法高效准确完成船舶航行数据的处理任务。为了在根源解决上述问题,引入机器视觉技术,提出基于机器视觉的大规模船舶航行数据自适应识别方法。首先基于机器视觉技术,对航行数据的识别标准进行定义,同时完成对相关不符识别量进行修正;接着对全局航行数据对应的轨迹信息进行机器视觉结构处理;最后完成对数据的自适应识别计算。通过与传统方法的多组航行数据模拟测试发现,采用提出识别方法的航行数据识别结果,相较传统识别方法具有识别速度快、准确率高、数据规模自适应性强的特点。     

基于云计算的港口船舶管理技术研究

近年来,港口行业对船舶管理技术的信息化程度提出了越来越高的要求。云计算具有低成本、高开放性、高扩展性的优势,在港口船舶管理中具有巨大的应用前景。本文对基于云计算的港口船舶管理技术展开了研究,对港口船舶管理技术进行层次化设计,兼容多终端接入、多层次控制,综合公有云和私有云的应用特点,满足不同业务部门任务协同处理的要求,最终成功实现了云计算在港口船舶管理平台中的应用。     

基于云计算的船舶发电机组功率智能控制技术

为了使船舶发电机组功率得到有效控制,加强船舶发电机组的功率控制能力,提出基于云计算技术的船舶发电机组功率智能控制技术。在云计算技术的基础上,利用船舶发电机组功率控制装置的传递函数、控制器的传递函数及PI调节器的传递函数,获取到了船舶发电机组电流内环采样的传递函数,完成了船舶发电机组的电流内环设计;根据控制器的功率传输结构图,将云计算技术应用到了发电机组功率控制模型构建中,实现了基于云计算技术的船舶发电机组功率的智能控制。仿真实验结果表明,基于云计算技术的功率控制技术相比于传统功率控制技术,船舶发电机组功率的控制能力强。     

数据融合技术与船舶自动化的发展

数据融合技术是近年来快速发展的一种自动化信息技术,已引起世界各国的广泛重视。由于数据融合技术充分综合和利用了多源信息的作用,在目标识别、态势评估等方面,有巨大的应用潜力。数据融合技术可以极大地推进船舶自动化的发展,进行数据融合技术的研究具有特别重要的意义。     

基于云计算的船舶大数据并行调度算法研究

港口对大量船舶进行同时调度时,需要计算非常庞大的数据,传统船舶调度算法很难在短时间内完成计算工作,为此提出基于云计算的船舶大数据并行调度算法研究。建立云计算体系与大数据信息的并行调度框架,完成船舶大数据并行调度计算;采用SQL语言对并行调度核心步骤进行编写,将云计算结果导入并行调度算法体系中,实现船舶大数据并行调度计算。实验数据表明,设计的并行调度算法能较传统计算效率提高37.1%,并短时间内完成所需的计算任务,提高船舶的调度效率。     

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。     

基于数据融合的船舶航行评价系统

介绍基于数据融合技术的系统三级处理模型,并重点讨论基于数据关联的船舶航迹提取,基于坐标转换和几何模型的船舶运动参数计算,以及基于多测量周期数据融合的船舶操纵识别等,从而建立船舶航行评价模型,最后通过实例说明系统运行的有效性。     

船舶电站控制系统中的数据融合技术探讨

船舶电站是船舶电力系统的重要组成部分。随着电力电子设备在船舶中的大量应用,非线性负载的增多,对船舶电站控制的可靠性及故障预防提出了更高的要求。多传感器数据融合技术是近年发展起来的一门新兴技术,文章根据多传感器数据融合技术的基本思想,采用扩张的卡尔曼滤波法对电站参数进行冗余数据融合,在船舶电站控制的实时性和可靠性方面取得了较好的效果。     

云计算虚拟技术在船舶维修保障数据平台的应用

随着现代航运的发展,海上船舶朝着大型化、智能化及精密化发展,船舶设备特别是动力装备系统精密度越来越高,其故障定位及保障维修难度系数呈指数级增加,传统依靠人工经验的保障维修方式已经越来越不能适应现代船舶维修要求,高智能化、高可靠性及费用低安全性高的保障维修技术成为未来船舶动力装置维修的发展方向。本文研究基于云平台的虚拟化技术,将其运用于现代船舶的动力装置维修数据平台中,对虚拟维修管理过程进行建模仿真,提高了维修保障数据平台的可靠性。     

基于云计算平台的船舶航行数据实时快速采集系统设计

为给船舶航行控制、运维等提供数据,设计基于云计算平台的船舶航行数据实时快速采集系统。该系统数据源模块利用数据采集装置采集船舶实时航行数据,通过接收机和广播信号将其传输到DDN网络模块内,该网络模块通过路由器、交换机等将船舶航行数据传输到服务模块内,该模块通过采集服务和其他服务内的单元执行数据采集、数据异常分析、告警以及采集远程控制等功能,并将数据采集、分析等结果传输到应用模块内,应用模块通过数据实时显示、数据查询等单元为用户提供数据采集与分析等结果。实验表明,该系统采集船舶航行数据较为精准,且采集数据的实时性较好。     

基于云计算技术的船舶航向智能控制技术研究

船舶航行的环境十分复杂,环境信息具有比较强的动态性,导致船舶航向变化的频率相当高,当前船舶航向控制技术存在控制精度低、控制速度慢等问题,无法适应船舶高速航行的要求,为了提高船舶航向控制的准确性,改善船舶航向控制效率,设计了基于云计算技术的船舶航向智能控制技术。首先分析当前国内外船舶航向控制技术的研究进展,找到引起船舶航向控制不足的因素,然后建立船舶航向控制的数学模型,并采用改进卡尔曼滤波算法对船舶航向进行估计,从而实现船舶航向智能控制,最后采用云计算技术搭建船舶航向智能控制平台,并进行了船舶航向智能控制仿真实验,结果表明,本文技术可以对船舶航向进行高精度跟踪与控制,船舶航向智能控制误差小于当前其它船舶航向控制技术,且船舶航向智能控制速度更高,具有十分广泛的应用范围。     

基于云计算的船舶冷却泵变频智能控制技术

研究基于云计算的船舶冷却泵变频智能控制技术,解决船舶航行过程中冷却泵产能过剩的问题。选取PLC控制芯片控制数据采集模块,利用温度传感器,采集冷却泵进水口与出水口的水温,将所采集温度结果通过串口通信协议,传送至云计算平台;云计算平台的云端服务器接收用户上传的冷却泵温度数据后,依据资源分配的任务调度算法,为用户分配最佳的云计算资源,变频控制模块依据冷却泵温度采集结果,通过PID控制器实现船舶冷却泵的变频智能控制。实验结果表明,该技术可以实现冷却泵的变频智能控制,不同工况下冷却泵的热负荷降低幅度较大,节能效果明显。     

基于云计算虚拟化技术的船舶航海信息服务平台

采用KVM虚拟化系统的内核单元,调用并驱动虚拟机、构建虚拟节点、生成虚拟网络环境,通过QEMU处理器完成虚拟机对应I/O磁盘运行,将虚拟网络提供给虚拟管理层应用,通过虚拟化技术转换舰船航海信息服务平台内的物理资源为资源池,并整合物理资源层中同类资源,将同类构资源池提供给事物管理层;通过事物管理层调控将所有的航海信息传送应用至服务层,通过应用服务层为用户提供舰船航海信息服务。实验结果表明,该平台具有较好的信息传输完整性与交互性能,构建网络环境消耗时间低。