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《舰船科学技术》2020,(4)
针对原有机舱动力装置主机监控故障诊断系统数据负载能力较差,导致多主机舰船机舱动力装置主机监控故障诊断精度较差的问题,设计新型多主机舰船机舱动力装置主机监控故障诊断系统。设计数据分析器,提升系统的数据分析能力,其余硬件引用原有系统硬件。在主机中安装传感器并设定信号数据库,完成动力信号的监控与采集。计算数据库内数据的有量纲参数,获取信号数据的特征值。在系统中增加机器学习模块,将特征提取后的数据进行训练,完成对主机故障的诊断。结合上述硬件与软件,多主机舰船机舱动力装置主机监控故障诊断系统设计完成。展开系统测试,与原有系统相比,此系统的负载能力较好。由此可知,此系统的使用性能优于原有系统。 相似文献
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针对舰船监控网络病毒检测系统检测结果精度较低的问题,设计安全防护环境下舰船监控网络病毒检测系统。在此次设计中沿用原有舰船监控网络病毒检测系统硬件,着重进行系统软件设计。通过构建软件框架进行软件设计,设定病毒规则库并对网络数据进行捕获;将捕获后的数据通过滤波进行预处理;采用聚类的方式进行数据挖掘并构建病毒特征库;将网络中的数据与病毒特征库进行匹配,完成网络病毒的检测。至此,安全防护环境下舰船监控网病毒检测系统设计完成。构建对比试验,对比检测范围体现检测精度。与原有系统相比,此系统检测范围更加完成。由此可见,此系统检测精度更高,检测更有效。 相似文献
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传统船舶网络入侵风险等级估算方法,存在风险数据局部搜索时间过长、风险等级估算准确性较低等弊端。为解决上述问题,建立基于BP神经网络的新型船舶入侵风险等级估算方法。通过网络结构的确定、初始值及阈值的选取,完成BP船舶神经网络的搭建。通过入侵数据采集、数据风险等级分类、风险度量评估,完成新型船舶网络入侵风险等级估算方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型方法与传统方法相比,适当缩短风险数据局部搜索时间,并提升风险等级的估算准确性。 相似文献
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针对当前舰船网络入侵风险等级估计算法存在的缺陷,以提高舰船网络入侵风险等级评估正确率为目标,设计了一种改进极限学习机的舰船网络入侵风险等级估计算法。首先根据专家和相关研究设计舰船网络入侵风险等级估计的指标,并根据指标采集相应的舰船网络入侵风险等级估计数据,然后采用极限学习机对舰船网络入侵风险等级进行建模,并采用粒子群算法优化舰船网络入侵风险等级估计模型的参数,最后进行舰船网络入侵风险等级估计验证性实验。实验结果表明,改进极限学习机获得了十分理想的舰船网络入侵风险等级估计结果,而且估计性能要远优于当前其它舰船网络入侵风险等级估计算法,具有更高的实际应用价值。 相似文献
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触礁预警信号是船体、礁石与预警系统通过射频技术实现的,当前的红外预警系统中射频信号通信采用单工通信方式,导致系统获取触礁风险等级的速度较慢,据此在应用PIC单片机的前提下,设计航行触礁风险红外预警系统。在硬件方面,用PIC单片机替换原有系统部分硬件,加强对多类型射频信号的传输速度。在软件设计方面,利用三次指数平滑法预测航行触礁风险,通过设置隶属度区分风险等级,采用半双工通信方式,实现对红外预警系统射频信号通信方式的设计。实验结果表明,与传统预警系统相比,此次设计的系统可以快速获取触礁风险等级,提升船舶的航行安全。 相似文献
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