PID航迹控制技术在舰船自动航行系统的应用

舰船自动航行系统在舰船自动化系统中占有重要地位。优秀的舰船自动化系统可以大大减轻船员的工作负担,并为舰船合理规划航线,节约舰船燃料,提升舰船的战斗力。PID航迹技术是目前应用的最为广泛的一种航迹控制技术,通过PID航迹控制技术可以保证舰船航向稳定。本文对PID航迹控制技术的原理进行了研究,并在此基础上提出了一种舰船自动航行系统的功能及架构,最后给出了PID航迹控制的基本流程图。本文提出了舰船自动航行系统功能完备,能够最大程度地为舰船作战及正常航行提供支持。     

基于统计数学理论的舰船航行轨迹建模研究

轨迹建模对舰船航行安全具有重要的意义,为了解决当前的舰船航行轨迹建模准确性低,以及建模时间长的难题,以获得更加理想的舰船航行轨迹建模结果为目标,设计了基于统计数学理论的舰船航行轨迹建模方法。首先对舰船航行轨迹建模原理进行分析,建立舰船航行轨迹建模的数学模型,然后引入统计数学理论中的机器学习算法——BP神经网络对舰船航行轨迹进行建模,最后采用具体舰船航行轨迹数据进行了性能验证性测试。结果表明,相对于当前经典舰船航行轨迹建模方法,本文方法的舰船航行轨迹建模效果更优,获得了高精度的舰船航行轨迹建模结果,缩短了舰船航行轨迹建模时间,是一种高精度、高效率的舰船航行轨迹建模方法,具有一定的实际应用价值。     

船舶航行轨迹自动化控制中PLC技术研究

为有效发现水域中那些偏离正常航行轨迹的船舶,从而提高船舶航行安全性,设计基于PLC技术的船舶航行轨迹自动化控制方案。通过提取船舶航线轨迹数据的方式,弥补缺失信息的插补空隙,完成PLC数据的采集及预处理。在此基础上,度量轨迹内航行节点间的相似性,按照正常轨迹点的建模需求,实现对时间复杂度的精准分析,完成船舶航行轨迹自动化控制中的PLC技术研究。对比实验结果表明,与GMM航迹分析算法相比,应用PLC自动化控制方案后,QIE水域避障系数提高至6.32,不仅提高船舶的航行安全性,也可有效发现偏离正常航行轨迹船舶的实时所处位置。     

航行速度的非线性建模与仿真研究

舰船航行速度具有十分强烈的非线性变化特点,而当前舰船航行速度建模方法均只考虑其线性特性,使得舰船航行速度预测错误很大。为了提高舰船航行速度预测精度,提出一种航行速度预测的非线性建模方法。首先采用舰船航行速度的历史样本数据,建立舰船航行速度预测的训练样本集合,然后引入回声状态网络对舰船航行速度训练样本的变化规律进行描述,建立舰船航行速度预测模型,最后采用具体舰船航行速度数据对非线性建模性能进行测试。本文建模方法可以捕捉舰船航行速度强烈的非线性变化特点,舰船航行速度预测错误小,舰船航行速度预测精度要小于当前线性建模方法,而且降低了舰船航行速度建模的时间,具有比较显著的优越性。     

基于大数据分析的舰船航行轨迹预判研究

现有舰船航行轨迹预判方法存在轨迹预判模式不完善的问题,导致航行轨迹点覆盖程度较低,设计一种基于大数据分析的舰船航行轨迹预判方法。获取舰船航行数据,定义并插补舰船航行基准数据,利用密度聚类算法挖掘航迹图谱,计算航线轨迹点距离,设定航行异常阈值,基于大数据分析设置轨迹预判模式,实现轨迹预判方法设计。实验结果表明,此次设计的轨迹预判方法,其航行轨迹点覆盖程度均值比其他2种现有轨迹预判方法分别高13.621%,12.138%,证明融合了大数据分析的轨迹预判方法更加有效。     

基于PID算法的船舶航迹自动控制方法

由于当前船舶航行环境日益复杂易造成船舶航迹偏离等问题,一旦船舶偏离航行易造成严重的安全问题,因此对船舶航迹进行精准控制的要求也越来越困高。由于传统方法缺失自动校正航线等功能,对船舶航迹进行控制仍存在延时、误差等问题,不利于船舶进行准确航行。为了实现船舶航迹自动控制的功能,结合PID神经网络算法对船舶航迹控系统进行优化,基于模糊算法对船舶航行参数进行控制和调整,以便提高船舶沿航线进行准确航行,同时在船舶偏离航线时及时进行检测和校正保持船舶沿标准航迹航行。为检验该方法的有效性,进行了仿真实验,实验结果证明基于PID算法的传播航迹自动控制方法有利于准确保障航迹,自动对船舶航行数据进行分析和矫正,保持船舶控制系统的良好性能。对我国航海战舰控制航迹有一定的指导意义。     

物联网感知层查询树算法在舰船避碰系统中的应用

为解决传统船舶航行避碰效果不佳的问题,对物联网感知层查询树算法在舰船避碰系统中的应用情况进行分析。通过对舰船避碰系统结构框架进行分析,采集船舶航行参数及船舶最佳航行路线。基于参数采集结果,进一步对舰船避碰系统中的物联网感知层查询树算法性能进行优化,实现对舰船避碰系统的有效控制,保证船舶航行安全。最后通过实验证实,物联网感知层查询树算法在舰船避碰系统中的应用,对船舶航行具有更加精确有效的控制效果,充分满足研究要求。     

基于地理信息系统的舰船智能导航研究

高精度智能导航算法在舰船航行过程中十分重要,当前高精度智能导航算法无法对一些盲区无法进行准确导航,为了解决当前舰船导航算法存在的缺陷,设计了基于地理信息系统的高精度智能导航算法。首先分析了高精度智能导航研究现状,然后引入地理信息系统采集舰船航行的信息,并采用容积卡尔曼滤波构建高精度智能导航算法,实现对舰船航行状态跟踪,最后通过仿真对比实验对舰船智能导航性能进行测试和分析,结果表明,本文算法不仅可以高精度实现舰船智能导航,适应各种复杂环境的安全航行,而且导航效果要优于当前其他智能导航算法,实际应用价值更高。     

大型舰船穿越海上桥梁过程安全性远程监测方法分析

为了提高大型舰船横穿桥梁时,其远程监测的有效监控范围,设计提出了一种基于舰船轨迹分析的新型安全性远程监测方法。建立固定坐标系和舰船航行坐标系,根据舰船航行重心G,明确船舶航迹及船位,通过三维点云数据提取技术,提取航迹特征值,根据聚类计算结果,求取船舶未来过桥时的有效路径及间距,建立远程传输通路和后台分析模块,通过知识库内预设的逻辑处理分析程序,对当前船舶轨迹特征信息和预设轨迹特征信息进行测评,实现舰船安全性远程监测。实验数据显示,该方法在顺向风流环境下,对舰船安全性远程监测有效监控范围提高了29%,说明该方法确实可以提高远程监控的有效监控范围,具有明显优势性。     

基于智能优化算法的舰船航行轨迹跟踪

针对当前舰船航行轨迹跟踪精度的难题,设计了基于智能优化算法的舰船航行轨迹跟踪方法。首先结合舰船航行轨迹跟踪的特点,将舰船航行轨迹跟踪问题转换为一个多目标优化问题,然后引入智能优化算法对网格点的多目标优化问题进行求解,找到最优的舰船航行轨迹跟踪方案,最后进行舰船航行轨迹跟踪仿真测试,测试结果表明,智能优化算法获得了比传统算法更优的舰船航行轨迹跟踪精度,而且舰船航行轨迹跟踪的速度高,具有较好应用价值。     

人工智能的舰船航行速度自动调整研究

为了更好保障船舶航行效果,有效实现在复杂海洋环境下对船舶航行速度进行有效控制的目标,提出基于人工智能的舰船航行速度自动调整方法。通过对舰船航行速度特征参数进行采集,获取船舶航行速度变化规律,并结合非线性模型实现对船舶航行速度的有效建模,减少环境干扰影响,有效降低船舶航行控制误差,保证速度调整的准确度。最后通过实验证实,本文提出的人工智能的舰船航行速度自动调整方法具有较高的实用性,充分满足研究要求。     

非线性回波在舰船航向控制系统中的研究

针对海上舰船航向控制问题进行研究。对非线性回波特征分析在舰船航行控制上的应用进行探讨。首先对舰船航行进行数学建模分析,再对航向控制进行建模,并对雷达回波的特性进行详细分析。通过分析捕获到的雷达回波信号相位,得到相位误差信息,进而实现运动补偿,保持舰船航向。最后,以1艘大型舰船为例进行实验仿真,仿真结果证明算法的可行性。     

基于数据挖掘的船舶航迹点生成算法

随着船舶航运事业的发展,对船舶航线生成控制精度要求也越来越高,传统船舶航迹生成方法受航行环境影响较大,船舶航迹经常发生偏移等状况,难以保障船舶航行的精准和安全度,不能满足当前船舶航运事业的发展的要求。基于以上背景对船舶航迹点生成算法进行深入研究,结合数据挖掘法对船舶航行稳定性、安全性和经济性的角度出对船舶海量数据进行挖掘,对船舶轨迹点生成方法进行创新和优化。以便精准对船舶航迹点进行规划和决策,增强船舶航行过程中的抗干扰能力,提高船舶航行效率和安全,优化船舶通航避免船舶航迹点错误等问题。为了检验该方法的可行性,对船舶航迹点生成控制算法进行测试,通过对测试结果进行分析证实,基于数据挖掘的船舶航迹点生成算法可更加精准有效的对船舶航行位置进行控制。由此证实,该方法具有较高的仿真精度,适用于船舶航迹点生成控制算法的仿真研究工作。     

粒子群优化算法在舰船路径优化仿真中的应用

为保障舰船安全稳定航行,显著提升舰船续航能力,设计了基于粒子群算法的舰船路径优化方法。使用概率图法构建舰船航行路线图,按舰船在航行性能方面的评价指标,构建与舰船航行路线图相关、综合考虑舰船转弯角度以及地形威胁等约束的舰船航行路径优化模型,并应用改进粒子群算法求解所构模型,得到满足约束条件的舰船航行初始最优路径。之后通过删除冗余点的方式对舰船航行初始最优路径实施平滑优化处理,得到最终的舰船航行最优路径。实验结果表明,该方法可收获更优的舰船航行路径,舰船按该路径行驶,更有利于续航,使舰船航行任务得以有效完成。     

基于CATIA的舰船轴系自动化建模技术研究

针对传统舰船轴系建模过程复杂、效率低下的问题,研究了基于CATIA的舰船轴系自动化建模技术.分析了CATIA环境下的自动化建模方法,结合舰船轴系轴段的结构特点,研究舰船轴系自动化建模方法;分析了舰船轴系模型的装配关系,研究了CATIA环境下为轴系部件定义装配特征和根据特征进行装配的方法.通过论文的研究,能够为舰船轴系自动化建模提供有效的指导,同时也能为提高舰船轴系设计效率奠定一定的基础.     

基于操纵运动数模的舰船返回原航迹机动研究

返回原航迹机动在航行中营救落水者、海上搜救、扫布雷等舰船机动中经常使用,但目前采用的方法属常规方法,未考虑风、流、浪等因素的影响,对大多数舰船而言存在精度问题.本文结合舰船操纵运动数学模型,充分考虑到舰船的旋回惯性和环境因素的影响,利用优选法选择操舵时机,提高了舰船返回原航迹机动的精度.     

人工智能算法的舰船路径规划

为了实现对舰船航行的智能调度,需要进行舰船路径规划设计,提出一种基于人工粒子群智能算法的舰船路径规划方法。构建舰船航行路径分布的网格结构模型,将舰船航行区域内的各个对象表达为人工粒子群个体,采用四元素的扩展卡尔曼滤波方法构造舰船航行路径规划的约束参量模型。构造舰船航行路径规划的控制目标函数,以舰船动态性能和稳态性能为优化目标,采用人工智能群算法进行航行路径的自适应寻优,实现舰船路径规划。结果表明,采用该方法进行舰船路径规划,能准确跟踪舰船航行的方位角和姿态角,实现路径实时跟踪,提高了舰船路径的准确规划能力。     

船舶航迹标绘仪中的海图坐标投影及误差分析

船舶航迹标绘仪取代了人工海图标绘作业,提高了舰船作业的自动化和信息化程度。由于海图坐标投影算法影响了航迹标绘仪的绘图精度,通过对墨卡托海图坐标正算过程产生的误差在理论上进行的分析,推导了两点间经、纬度差的极限公式,在仿真实验中提出了经、纬度分段计算方法。通过对算法的改进,大大提高了航迹标绘作业的精度。     

基于虚拟现实技术的舰船航行三维图像重建

舰船航行是一个复杂的三维运动,研究舰船的航行运动有助于提高船舶动力系统设计,提升舰船的流体动力学性能。近年来,虚拟现实技术获得飞速发展,本文结合虚拟现实技术,重点研究舰船航行的三维图像重建技术,结合CADDS软件平台进行舰船的三维建模,结合Virtools交互三维开发软件进行舰船航行的虚拟现实构建,并重点介绍舰船航行的尾迹三维重建和灰度校正问题。本文研究有助于提升对舰船航行运动状态的动力特性分析研究,提升舰船的设计水平。     

基于视觉传达的空间模型舰船航行图形图像处理融合研究

为提高舰船在航行过程中对周围环境的检测效果,保证舰船的安全航行,本文基于计算机视觉传达技术,提出舰船航行图形图像分析处理方法。经过图像亮度调整、色彩均衡、融合等过程,处理后的图像得到了明显改善。同时,对传统的FCTF-Net算法进行了改进,得到双通道双阶段图像去雨网络（DTDNet）,在此基础上引入感知函数和TV Loss函数,实现对图像的去雾、去雨处理,并与其他几种算法进行了对比实验。实验结果表明,改进后的算法在信噪比和图像相似度上都具有明显的优势。