基于信息融合的水雷引信目标识别系统设计

该文介绍了水雷在水中的各种信号类型,对于水雷目标识别过程中的多个不利因素进行了分析,引进了信息融合技术来解决目标识别中的诸多不确定因素,并设计了基于多传感器信息融合的水雷引信目标识别系统。     

基于BPN的舰载指控系统信息融合研究

在研究舰载指控系统数据融合方法的基础上,根据神经网络的特点,建立了基于误差反向传播神经网络（BPN）的舰载指控系统信息融合模型。神经网络具有并行处理、容错性等特点,适合于多传感器的信息融合,将神经网络应用于舰载指控系统,能为指挥员提供更为精准、详细的战场综合态势,并有一定的预测功能,能更好地辅助指挥员进行指挥决策。     

网电一体战在现代海上作战中的应用

网电一体战在现代海上作战中的作战目标无疑是破坏和控制敌方的信息基础和战略命脉,摧毁和瘫痪敌方的作战指挥控制系统,而研究敌方的信息和作战指挥控制系统,首先要研究在现代海上作战中的大背景下,整个战场环境的特点和趋势,以便清楚地认识网电一体战的规律和特征,为信息作战的准备与实施找准依据。     

一种优化的船体外板三维点云数据提取方法

针对水火弯板机检测系统中船舶外板三维点云数据自动提取过程存在边缘噪点、板下贴合垫木识别效率低以及外板边缘拟合等问题,提出一种优化DBSCAN聚类算法,首先根据现场加工环境精简点云,利用网格划分来建立外板点云拓扑模型,然后根据DBSCAN密度聚类算法搜索出外板点云,最后采用最小二乘法进行边缘拟合。结果表明,该算法能有效识别外板边缘,提取出外板点云。     

船舶主柴油机缸套冷却水出口温度的智能控制

利用传热学的有关理论,对船舶主柴油机缸套冷却水系统的传热机理进行了分析,给出了船舶主柴油机缸套冷却水系统的动态热力数学模型,并将基于神经网络的模糊PID控制引入到缸套冷却水出口温度控制系统中,以实现对对象进行在线控制.仿真结果表明,基于神经网络的模糊PID自适应控制比传统的PID控制的控制性能更好,而且前者具备适应控制环境变化的能力和自学习能力,当主机运行工况发生变化时,仍具有很好的控制性能.     

CMAC与PID的复合控制在减摇鳍中的应用

提出了CMAC与PID复合控制的算法,并以此用于船舶非线性横摇减摇鳍中。以PID控制为反馈控制来保证控制系统的稳定性且抑制扰动,以CMAC为前馈补偿控制器实现系统的逆动态模型来确保系统的控制精度和响应速度。为了提高CMAC神经网络实时在线学习的快速性和准确性,采用了基于信度分配的CA-CMAC-AMS学习算法。其仿真结果与传统的数字PID控制相比较,表明了该复合控制提高了减摇鳍控制系统的减摇效果,并具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。     

基于层叠条件随机场的网络入侵识别

为了能够在网络环境中从大量底层入侵警报信息中正确有效地识别其背后隐藏的攻击意图和规划,提出了基于层叠条件随机场模型的网络入侵识别方法.该方法首先在低层条件随机场中解决对简单的入侵识别,并将结果传递到高层的条件随机场模型以进行对复杂的入侵识别,实现了自适应、智能化的入侵检测系统.实验结果表明,该方法有较低的误报率,综合看来比传统方法优越.     

基于C#与MATLAB混合编程的船舶压载水仿真系统

针对以往船舶压载水仿真系统仅能用于某些特定船舶的问题,提出基于管网有限元法的参数化建模方法.为实现对压载水调节方案的优化,在仿真系统中加入基于改进非劣分层遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的自动调载算法和基于反向传播(Back Propagati...     

神经网络自适应控制算法的研究和MATLAB仿真

本文针对神经网络系统跟踪输入信号时,由于误差总是存在导致学习过程难以结束的特点,以一种用BP 网络逼近对象的学习算法为基础,结合相应的控制算法加以改进,并得到了一种快速学习因子的选择方法。结合不同对象通过MATLAB进行仿真,均获得了满意的效果。仿真和分析表明,该算法能保证系统具有良好的动态品质。     

Optical fiber based slide tactile sensor for underwater robots

In the underwater environment, many visual sensors don’t work, and many sensors which work well for robots working in space or on land can not be used underwater. Therefore, an optical fiber slide tactile sensor was designed based on the inner modulation mechanism of optical fibers. The principles and structure of the sensor are explained in detail. Its static and dynamic characteristics were analyzed theoretically and then simulated. A dynamic characteristic model was built and the simulation made using the GA based neural network. In order to improve sensor response, the recognition model of the sensor was designed based on the ‘inverse solution’ principle of neural networks, increasing the control precision and the sensitivity of the manipulator.     

基于PCA和RBF神经网络的绞吸挖泥船实时产量预测

绞吸挖泥船在实际作业过程中的动态特性非常复杂,影响产量的控制因素众多。若这些控制因素全部参与产量预测比较耗时。为了实时训练网络及预测产量,先对影响绞吸挖泥船产量的控制因素进行主成分分析(PCA),再根据分析结果约减控制因素;在系统仿真建模中,分别以全部因素和约减后因素作为径向基(RBF)神经网络的输入变量,以产量作为输出变量来建立绞吸挖泥船产量预测模型。结果表明,减少输入变量,不仅降低产量预测模型的复杂程度,减少神经网络计算耗时,而且能保持模型良好的预测精度,从而为施工现场的操作人员提供实时的产量参考。     

基于IGA-BP算法的船舶航向智能自适应控制系统设计

在深入研究基于BP学习算法的前向神经网络以及模糊神经网络控制器的基础上,针对模糊神经网络控制器难以设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足,结合免疫遗传算法的全局收敛特性以及BP学习算法局部收敛的快速性,提出了一种基于混合计算智能方法的IGA-BP算法的神经网络参数的优化设计方法.将设计的控制器用于建立船舶航向控制系统模型,仿真结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,基于IGA-BP算法设计的船舶航向控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,比BP学习算法的控制效果更理想.     

基于事故界限的客船安全返港能力评估分析方法

客船安全返港能力评估是客船设计的重要部分。根据海安会通函和SOLAS公约相关要求和目的,论述了一种基于事故界限的客船安全返港能力评估分析方法。通过设定事故界限,制作安全返港界限分析表,量化分析事故后系统故障和剩余系统情况,具有准确,全面和追溯性强的特点,可避免事故设定和系统故障遗漏,并可以根据要求扩展分析范围。     

双燃料主机缸套水冷却系统优化设计

基于WinGD W6X72DF双燃料主机,对其主机缸套水冷却系统进行了优化设计,通过2个温控三通阀自动控制主机缸套水出口温度和造水机,经验证,优化后的主机缸套水冷却系统既能够保证主机缸套水出口温度的稳定,也能够充分利用主机缸套水的热量,增加船舶的造水量,减少主机缸套水冷却器的热负荷。通过对主机缸套水冷却系统的各个设备进行热力数学模型分析,建立独立的Simulink仿真子模块,按照系统的控制逻辑及运行顺序将子模块搭建成完整的仿真模型,并进行仿真模拟。仿真结果表明,2个温控三通阀的控制逻辑能够满足主机不同负荷及负荷变化的工况,系统设计实现了主机缸套水温度和造水机的自动控制。     

一种基于克隆选择的量子遗传函数优化算法

为了解决量子遗传算法(QGA)用于连续多峰函数优化易陷入局部极值的问题,将免疫学中的克隆选择算法的概念和原理引入到量子遗传算法中,提出了一种新型的进化算法——基于克隆选择的量子遗传函数优化算法.该算法通过克隆选择、高斯变异以及量子旋转门等操作对可行解进行搜索,提高了算法在解决函数优化问题的全局寻优能力。典型函数的测试结果表明该算法优于传统的QGA和一些遗传算法。     

喷水推进自动化监控系统故障自诊断技术研究

阐述了喷水推进技术和故障自诊断技术,参考基于CAN（控制器局域网络）总线技术的船舶自动化监控系统,结合喷水推进故障类型的特点,设计出喷水推进双体船的故障自诊断系统。     

基于图像识别技术的龙溪口航电工程智能视频监控系统设计

为加强施工现场的安全管理，对工人的安全帽佩戴进行智能化检测，提出一种基于图像识别技术的航电工程智能视频监控系统，由目标检测模块和网络通信模块构成，按照 C/S架构部署，并成功应用于岷江龙溪口航电枢纽施工现场。其中目标检测模块采用先进的目标检测算法，通过卷积神经网络对图像中的安全带和安全帽进行特征提取、分类和定位，完成识别；网络通信模块通过网络连接视频采集终端、服务器和视频播放终端完成图像采集、传输和显示。对系统各组分的测试表明，系统各项功能完备，各模块间连接完好，能够完成工程建设过程各场景的实时图像采集、传输、识别和显示功能，为龙溪口航电工程建设安全管理提供了坚实的基础。     

基于多源信息融合的潜艇目标识别方法研究

提出一种基于多信息源的潜艇目标识别系统原理模型,介绍了证据理论在潜艇目标识别中的应用方法,给出了针对潜艇装备情况,建立各种识别信息源的方法,初步探讨了该识别系统的实现方法,并给出了有效的决策规则,为解决潜艇目标识别难题提供了一种新的解决方案.     

基于神经网络的船舶舵机控制系统设计

传统船舶舵机控制系统只适于控制对象是线性系统且时延和阶数等已知的情况,但在实际应用中,船舶舵机控制过程受船舶运行情况和航行环境的影响,属于随机过程.为此,设计一种新的基于神经网络的船舶舵机控制系统,依据功能要求设计船舶舵机的不同控制模型,再设计整体控制系统结构.通过设计4个不同层次的控制器结构,实现神经网络控制器的整体设计,利用神经网络算法对控制器中的参数进行学习和调整,神经网络控制器输出结果即为船舶舵机控制结果.实验结果表明,所设计系统控制效果好,不易受外界环境的干扰.     

基础沉降的组合预测法

通过对基础沉降的发生过程、特点及灰色Verhulst模型特点的分析,提出可以根据施工过程中的观测资料,运用基于BP神经网络的组合预测模型对不同时刻的基础沉降进行预测;首先分别利用灰色Verhulst模型和BP神经网络模型对基础沉降进行估算,然后利用人工神经网络中的BP神经网络对采用前2种模型所得的结果进行组合预测。计算实例表明,使用该组合预测方法所得到的预测结果比单独使用灰色Verhulst模型或BP神经网络模型所得到的预测结果的总体误差要小,因而该方法是可行的、有效的;可以运用到实际工程中。