大型船舶操纵指数的最优选取仿真研究

为了提高大型船舶操纵的稳定性,需要进行船舶操纵指数优化选取,提高控制性能,提出一种基于自适应反演均衡控制的大型船舶操纵指数的最优选取模型。构建大型船舶操纵指数分布模型,采用敏感传感器进行原始操纵数据采集,进行大型船舶操纵控制目标函数构造,采用自适应反演控制方法进行控制参量寻优,在船舶操纵指数的链路传输模型中进行Lyapunove指数均衡配置,实现船舶操纵指数的优选控制。仿真结果表明,采用该方法进行大型船舶操纵指数选取,能有效提取到船舶的最优控制指令,并通过指令实现船舶的稳定性操纵,提高船舶操纵的平稳性和安全性。     

基于多维关键数据挖掘的船舶航行路径控制算法

船舶航行路径受到航向、速度、发动机性能参数等关键数据的影响,对路径稳定性控制较为困难,为了提高船舶航行路径控制的稳定性,提出一种多维关键数据挖掘的船舶航行路径控制算法。构建船舶航行的运动学模型,采用轴加速度计、磁力计和三轴陀螺仪等测量设备进行船舶航行路径的多维参量采集,对采集的原始参量数据进行自适应融合处理,进行船舶航行路径控制参量的量化跟踪估计,采用多维关键数据挖掘方法获得船舶航行的最优的姿态角和最优路径解析参量,实现船舶航行路径优化控制。仿真结果表明,采用该方法进行船舶航行路径控制的稳定性和鲁棒性较好,对关键数据的估计精度较高,提高了船舶整体控制的稳健性。     

基于虚拟现实的船舶操纵控制系统设计

为了提高船舶操纵控制过程的性能参数评估场景再现能力,提出基于虚拟现实技术的船舶操纵控制系统设计方法。进行船舶操纵控制的3D几何模型建模,采用Multigen Creator技术生成3D虚拟海洋场景模型和船舶实体模型,在Vega Prime应用程序进行船舶操纵控制的视景仿真平台设计,对船舶操纵控制系统视景仿真模拟是建立在三维虚拟现实仿真软件基础上的,通过船舶操纵控制的三维姿态数据加载和程序控制,在视景仿真平台上对船舶操纵控制进行位置调整和参量优化配置,实现船舶操纵控制的虚拟视景开发和系统优化设计。仿真结果表明,本文设计的船舶操纵控制系统能在虚拟视景下实现精确的船舶操纵,视景的逼真度较高,参数控制精度较高。     

随机风浪下船舶航速自适应控制

船舶在航行过程中受到参数扰动及海浪因素等影响,导致航速控制的稳定性不好,提出基于自适应反演误差补偿的随机风浪下船舶航速控制方法。构建随机风浪下船舶航速控制约束参量模型,采用船舶姿态信息的实时调节方法进行误差补偿,结合船舶的航速参量进行位姿修正,提高船舶航行的稳定性。采用Kalman滤波算法进行船舶航速参量的融合处理,实现自适应优化控制。仿真试验结果表明,采用该方法进行船舶航速自适应控制的稳定性较好,输出航速参量的自适应调节能力较强,提高船舶抗随机风浪能力。     

随机波浪中船舶航行非线性横摇稳定性评估分析

在随机波浪中船舶航行容易产生随机扰动导致非线性横摇,为了提高船舶航行的稳定性,提出一种基于改进扩展卡尔曼滤波(EKF)的随机波浪中船舶航行非线性横摇稳定性控制方法。采用微惯性航姿调整方法进行随机波浪中船舶航行非线性横摇稳定性参量控制,根据航行姿态参量的准确估计,实现船舶横摇稳定性评估。仿真结果表明,采用该方法进行船舶航行非线性横摇控制的稳定性较好,航行姿态参量的准确跟踪能力较强,实现姿态角的实时调整,降低姿态调整误差,提高了船舶航行的安全性和稳健性。     

船舶远程监控数据的动态采集方法

为了提高对船舶的远程监控能力,提出一种基于多传感器组网及融合跟踪识别的船舶远程监控数据动态采集方法,构建船舶远程监控数据采集的无线传感器网络模型,进行传感器节点的自适应分布式优化定位设计,采用量化融合跟踪方法进行船舶远程监控数据挖掘和特征提取,构建反馈均衡滤波器进行数据采集后的抗干扰滤波处理,提高数据采集的干扰抑制能力,结合数据挖掘算法实现对船舶监控数据的动态采集。仿真结果表明,采用该方法进行船舶远程监控数据采集的准确性好,抗干扰能力较强,输出信噪比较高。     

基于粒子群优化算法的船舶电力系统脆性分析

为了提高船舶电力系统稳定性,提出基于粒子群优化算法的船舶电力系统脆性分析方法,构建船舶电力系统的稳定性控制约束参量模型,以电机模型参数为控制对象,通过船舶电力系统电机的转速信息和电磁转矩信息进行船舶电力系统脆性特征分析,采用PI控制算法进行船舶电力系统的输出稳定性控制,建立船舶电力系统的反馈动态补偿稳定性控制模型,结合粒子群优化算法进行船舶电力系统稳定性控制的参量自适应调节,实现船舶电力系统脆性预测和稳定性控制。仿真结果表明,采用该方法进行船舶电力系统脆性分析的准确性较好,控制稳定性较强,提高了船舶电力系统的输出鲁棒性。     

基于机器学习的航母智能减摇控制算法研究

航母在浪中航行摇动性较大,需要进行减摇控制,提高航母航行的稳定性,提出一种基于机器学习的航母智能减摇控制算法,构建航母航行的运动学模型,根据航母航行的运动学方程和动力学方程进行控制约束参量分析,采用鲁棒性参数整定方法进行航母的横滚角、俯仰角、纵向倾角等参量的融合处理,实现航行姿态参量的误差反馈补偿,采用机器学习算法进行航母航行的位姿参量的平衡性修正,提高航母航行的稳定性,实现减摇控制。仿真结果表明,采用该算法进行航母智能减摇控制的姿态参数稳定性较好,误差修正能力较强,航母摇动修正的鲁棒性较好。     

尾流干扰下舰载机的着舰控制研究

舰载机在着舰过程中受到尾流干扰导致稳定性不好,为了提高舰载机的着舰动态稳定性,提出基于小扰动补偿的尾流干扰下舰载机的着舰控制方法。构建尾流干扰下舰载机着舰控制约束参量模型,采用惯性姿态融合方法进行飞机着舰的动态姿态调节,根据尾流干扰导致的姿态偏移量进行误差反馈修正,实现对舰载机着舰过程中的位姿自适应控制,提高着舰控制的稳态性和动态性。仿真角表明,该方法能提高飞机着舰的稳定控制性,控制过程的鲁棒性较高。     

图像处理技术在船舶航行障碍物识别中的应用

为了提高船舶航行避障能力,提出基于图像分块特征匹配和视觉跟踪识别的船舶航行障碍物识别技术。采用点跟踪匹配和动态帧点检测的方法进行船舶航行障碍物识别的红外图像信息采集,对采集的船舶航行障碍物红外视觉图像进行区域组合检测和融合处理,提取图像的差异性和突变性特征点,根据特征点的分布情况采用视觉跟踪识别方法实现对船舶航行障碍物识别。测试表明,该方法对船舶航行障碍物识别的动态跟踪能力较好,识别可靠性和精度较高。     

基于数据挖掘的船舶航线自动控制技术

构建船舶航行运动学模型,分析船舶航海过程中的关键参数以及控制参量,通过数据挖掘采集船舶航线自动控制参量和关键数据,采用自适应信息融合方法融合关键数据中的特征.获取特征性路径条件后,采用大数据蚁群优化算法,优化特征性路径条件和自动控制参量,实现船舶航线自动优化控制.结果表明,该技术具备可靠的船舶航线挖掘性能,可获取最佳的...     

大型船舶分布式低压配电系统设计

为了提高大型船舶分布式低压配电的输出功率和配电效率,提出一种基于分散DSP控制的大型船舶分布式低压配电系统设计方法,采用T型等效电路模型进行低压配电系统的电路拓扑结构分析,计算配电系统的输出功率、传输效率与线圈阻抗和负载之间的关系,进行配电系统约束参量的优化解算。根据配电系统控制约束参量解算结果,采用DSP作为处理器核心单元进行系统的硬件设计,采用分散节能控制方法进行配电系统的传输功率增益控制,实现对系统的功率放大模块、控制模块以及阻抗匹配模块等功能模块的优化设计。系统测试结果表明,设计的大型船舶分布式低压配电系统具有很好的低压配电控制性能,输出的功率增益和传输效率较高。     

船舶电力系统过流保护算法优化

现有船舶电力系统采用的传统过流保护算法存在电流反馈量识别准确率不高,电流控制参数的控制精度低的问题,本文提出船舶电力系统过流保护算法优化。通过对传统算法进行误差产生的分析计算,得到误差产生的原因与误差参量;对电流误差参量进行反时限模型计算,获得电流误差参量与时间之间的关系;根据获得的关系参量,结合引入的电流峰值算法对传统的过流保护算法进行数据的更新,从而完成对船舶电力系统过流保护算法的优化。最后,采用设计仿真实验的方式对提出的设计进行测试,通过测试得到的数据证明提出设计具有电流反馈识别准确率高、保护电流控制精度高、计算运行稳定的特点。     

强风浪下基于遥感图像的海上船舶定位方法

为了提高海上船舶的强风浪下定位性能,提出基于遥感图像特征提取的强风浪下海上船舶定位方法。采用遥感探测方法进行船舶图像采集,对采集的强风浪下海上船舶遥感图像进行降噪处理,采用多尺度小波分解方法进行船舶遥感图像的块分割,实现对船舶遥感图像的边缘轮廓特征提取,根据船舶遥感图像的边缘轮廓特征进行海上船舶跟踪定位,实现强风浪下海上船舶遥感图像的融合跟踪和定位识别。仿真结果表明,采用该方法进行海上船舶定位的准确度较高,输出图像的质量较好,提高了船舶定位识别的鲁棒性。     

基于光学遥感图像的船舶跟踪算法研究

船舶在海上航行中需要进行实时跟踪避免航向偏离,提出基于光学遥感图像的船舶跟踪算法。采用光学遥感检测方法进行船舶运动成像,对采集的船舶光学遥感图像进行融合滤波,降低船舶遥感图像的噪点,采用Harris角点检测方法对船舶光学遥感图像进行动态特征点标注,提取反映船舶航行动态特征的轨迹,结合遥感图像监测方法实现对船舶的动态跟踪识别。仿真结果表明,采用该方法进行船舶跟踪和遥感成像,输出光学遥感成像的质量较好,信息融合度较高,提高了船舶动态跟踪能力,确保船舶航行稳定安全。     

基于大数据分析的船舶航行安全自动评估系统设计

为了提高船舶航行的安全性,构建船舶航行安全自动评估系统,提出基于大数据分析的船舶航行安全自动评估系统设计方法。采用航向陀螺仪、三轴磁力计等敏感传感器进行船舶航行姿态参数采集,根据采集的船舶航行姿态数据进行大数据特征重组,建立船舶航行姿态参量大数据库,设计数据访问调度和参数融合算法,进行船舶航行安全大数据信息调度和特征分析,进而实现船舶航行安全自动评估。在嵌入式ARM环境下进行系统的软件开发,实现系统优化设计。仿真结果表明,采用该系统进行船舶航行安全自动评估的准确性较好,船舶航行安全信息大数据访问调度的实时性较高。     

基于机器学习的风暴中船体减摇自动化控制方法研究

针对传统模糊控制方法修正误差大、航行过程中出现风暴现象船舶的晃动程度较高的现象,提出并设计了一种基于机器学习的船体减摇自动化控制方法。结合数学模型对船舶减摇过程中所受的偏移力矩进行分析后,确定船体姿态参量的自整定性处理系数,采用机器学习方法对自动化控制算法进行优化,实现船体姿态参量的误差补偿,完成对风暴环境中船舶的自动化减摇控制。仿真实验结果表明,采用基于机器学习的自动化控制方法能够有效增强船体减摇过程中的误差修正能力,鲁棒性极强。     

基于粒子群算法的船舶发电系统电路优化

船舶发电系统电路受到传感电机电磁耦合的影响,容易产生串扰,导致输出功率因素不高,需要进行电路优化设计。提出基于粒子群算法的船舶发电系统电路优化方法,构建船舶发电系统电路优化的控制约束参量模型,采用粒子群进化方法进行电路优化参数的自适应寻优,以粒子种群的适应度方差最小为约束条件,得到电路控制参数的最优解。以此为指导进行船舶发电系统电路的优化设计,并进行电路测试和仿真分析,得出采用该方法进行船舶发电系统电路优化能提高关联约束参量的寻优能力,发电系统控制的稳定性较好,发电系统的输出功率增益得到提升。     

大功率负载适配的船舶缓冲供电方法研究

为了提高大功率负载适配船舶电机输出控制的稳定性,需要进行船舶缓冲供电优化控制设计,提出一种基于模糊PID控制的大功率负载适配的船舶电机缓冲供电方法,建立船舶缓冲供电的驱动控制参量模型,采用功率激励和瞬时电流振荡性抑制方法进行船舶电机的大功率负载适配处理,结合模糊PID控制方法进行船舶电机缓冲供电的参量镇定性控制,实现船舶缓冲供电控制优化。仿真测试结果表明,采用该方法进行船舶电机的缓冲供电的功率负载适配性能较好,控制品质较好,船舶电机稳定性得到提升。     

船舶物流运输中的最优航线选取模型设计

为了解决传统船舶最优航线选取模型最优航线选取效率低、精准度差的难题,提出船舶最优航线选取模型研究。依据海上运输环境信息,通过全局航线规划算法对船舶运输安全区域进行划分,以此为基础,采用Dijkstra算法对船舶安全航线进行获取,以得到的船舶安全航线为依据,采用离散点法对船舶最优航线进行选取,实现船舶最优航线选取模型的构建。通过实验结果显示,与传统船舶最优航线选取模型相比较,构建的船舶最优航线选取模型极大地提升了最优航线选取效率与精准度,充分说明构建的船舶最优航线选取模型具备更好的性能。