BP神经网络在船舶远程监控中的应用研究

近年来,随着无线通信、传感器网络等技术的快速发展,船舶远程监控系统在保障航运安全、维护船载设备等方面发挥着越来越重要的作用。船舶远程监控系统实现船岸间数据信息共享和交互,对船载设备的运行状态进行实时监控,并根据采集的数据进行状态预测和故障诊断。本文在船舶远程监控系统基础上,利用BP神经网络的自组织学习特性,提出远程故障诊断模型,该模型能够根据设备运行参数对故障趋势进行准确判断并发出预警。     

一种远程船舶动态监控系统的研究与展望

针对船舶自动识别系统(AIS)广播距离受限,岸上指挥中心无法通过基站对远洋航行的舰艇进行快速准确地动态监控和预警指挥的问题,提出一种远程船舶动态监控系统—北斗AIS系统。通过分析比较卫星AIS、LRIT系统在远程船舶动态监控中的应用缺陷,设计构想北斗AIS系统并对其优点进行了研究分析,证明北斗AIS系统能够有效增大舰用AIS的作用范围,且能保证信息的完整性和数据更新频率,增强传输保密性。     

远洋船舶在线监控系统的研究

由于船舶与公司岸基在地域上的分离,目前公司岸基尚不能对远洋船舶的安全营运进行实时、有效的监控。应用先进的计算机信息技术、通信技术和网络技术等,将船-岸安全监控管理有机地结合在一起,船-岸随时交互数据,协作管理业务,确保远洋船舶运输的安全高效。形成一个开放的集船舶监控、管理、决策于一体的远洋船舶在线监控系统,从而实现和提高远洋船舶的安全管理水平。以中远集团所辖船舶为实施对象开发成功了远洋船舶在线监控系统。     

BP神经网络在船舶运动估计中的应用

船舶运动估计在船舶安全、船舶节能等方面有着重要作用。本文给出一种基于BP神经网络的船舶运动估计方法。BP神经网络具有较强的自学习与自适应能力,通过把改进的BP神经网络模型应用到船舶运动估计中,实现了对船舶动态信息的准确预测。     

北斗卫星系统在航海上的应用

文章分析了我国北斗卫星系统的主要技术特点及其应用情况.根据远洋船舶对海上导航系统精确定位、精密对时、应急通信、数字化航标、动态监控以及清洁航行的需求,对北斗卫星导航系统在远洋船舶上的应用进行了设计,并对应用该系统的必要性和可行性进行了分析和探讨.     

一种参数自整定PID在变频冷却水系统的仿真研究

由于船舶在航行过程中海水温度、主机运行情况等参数变化会导致常规的PID控制效果不理想,所以需要对船舶变频冷却水系统的控制器进行改进。文章建立了船舶中央冷却水系统的数学模型,并在Matlab/Simulink环境下建立了仿真模型。利用BP神经网络的特性实现PID参数的自整定,并用BP神经网络PID控制器与传统PID控制器分别对系统进行控制,比较其控制效果。仿真结果表明,BP神经网络PID控制器的控制精度和鲁棒性优于传统PID控制器。     

基于局域网的微机船舶机务管理系统

介绍基于局域网的微机船舶国管理系统的硬件、软件结构和主要功能，该系统具有远程通信、数据共享、操作简便、可靠性高和实用性强等特点，对于远洋公司和船务公司具有应用和推广价值。     

智能船舶岸电远程控制系统的研究

针对智能船舶对船舶岸电远程控制技术的需求,设计一套采用VPN技术、PLC控制器、DSP控制器以及专用远程监控软件的远程船舶岸电控制系统.本文实验平台基于船舶高压电站物理仿真平台,采用西门子公司S7-1200PLC以及TI公司TMS320 F28335型DSP作为船舶岸电系统的核心控制器,完成了包含船舶电站自动化及岸电带...     

船舶货舱监控视频关键信息安全性评估

当前船舶货舱监控视频关键信息安全性评估方法存在一些缺陷,如误评估率高、无法在线评估等,为了解决这些难题,改善船舶货舱监控视频关键信息安全性评估结果,提出加权平均的船舶货舱监控视频关键信息安全性组合评估方法。首先采集船舶货舱监控视频关键信息安全性评估数据,然后分别采用BP神经网络、支持向理机、极限学习机对船舶货舱监控视频关键信息安全性进行评估,最后将3个船舶货舱监控视频关键信息安全性评估结果作为RBF神经网络的输入,通过RBF神经网络合理确定它们权重值,根据权重值得到最终船舶货舱监控视频关键信息安全性评估结果。在Matlab 2018平台上进行了船舶货舱监控视频关键信息安全性评估仿真测试,结果表明,单一模型的船舶货舱监控视频关键信息安全性评估正确率均低于90%,而本文模型的船舶货舱监控视频关键信息安全性评估正确率超过96%,同时可以实现船舶货舱监控视频关键信息安全性在线评估,实际应用价值更高。     

神经网络在船舶主柴油机建模中的应用

该文研究用BP神经网络建立船舶主柴油机模型的方法,并对BP算法进行了改进,提出了一种动态优化学习率的方法,对6L80MC柴油机实际数据用BP网络进行计算的结果表明,该算法能有效地建立船舶主柴油机模型。该模型已成功用于船舶主机遥控仿真系统中。     

基于3G无线通信网络的船舶远程监控系统研究

介绍基于3G的船舶远程监控系统的设计与现实,该系统实现了实时、高速传输包括声音、图像在内的船舶动态信息,以满足设在陆地上的管理控制中心实时掌控船舶的运行状况,以保障船舶的运行安全.     

基于BP神经网络的CFAR检测器标称化因子确定方法

在运用恒虚警（CFAR）检测算法中,一个非常重要的工作是根据给定的恒虚警率确定其标称化因子。当标称化因子关于虚警率的关系式很难甚至于是不可能得到时,传统上采用仿真方法,但仿真方法的计算量非常大。为此文章利用BP神经网络具有强大的逼近任意非线性关系式的能力,提出了一种基于BP神经网络的CFAR检测器标称化因子确定方法。通过实例研究表明,通过对BP神经网络的输入进行自然对数的变换后,其对虚警概率和标称化因子的关系进行逼近时需要的训练次数将大为减少,研究还表明基于BP神经网络的标称化因子确定方法具有相当高的精度。     

船舶大气污染物岸基嗅探式自动监测系统设计与验证

为实现船舶大气污染物排放量的远程测量,初步筛选出高排放船舶,提高船舶排放监管的针对性和效率,设计一种基于嗅探式传感器的岸基监测设备和配套的软件平台系统。系统通过采集船舶大气污染物浓度数据、船舶自动识别系统(Automatic Indentification System,AIS)数据和气象数据等实时信息,基于船舶尾气排放量在线估算方法、船舶尾气排放扩散数值模拟、观测数据的模式识别算法等,实现船舶尾气排放特征的在线识别和疑似高排放船舶的粗筛。对比在相同环境条件下CALPUFF模型计算得到的气体污染物模拟理论浓度,验证岸基嗅探式自动监测系统的监测可行性和准确性。     

在航船舶尾气无人机遥测技术研究与应用

为打好船舶大气污染防治攻坚战,落实交通运输部海事局"陆海空天"一体化海事监管体系建设方向,提升我国海洋、内河及环境情况复杂水域中在航船舶尾气监测的自动化水平,研究了小型化的船舶尾气嗅探传感器,利用无人机搭载嗅探传感器实时监测在航船舶尾气中的SO2和CO2浓度,依此反推船舶燃油的硫含量.选择对上海(排放控制区)关键水域的...     

BP神经网络应用于散货船空船质量估算

以搜集的200余条散货船为样本,建立了空船质量统计回归模型和三种情况下的BP神经网络模型,并选取10条散货船对各模型进行了测试和比较。三种BP神经网络模型测试结果与实际值很接近,精度优于传统的统计回归模型,表明用BP神经网络进行空船质量估算是可行和实用的。     

基于BP神经网络的船舱温度预警系统

针对现有的船舶机舱的环境监测报警系统无法对船舱火灾进行预警的缺点,设计一种基于BP神经网络的船舱温度预警系统。对船舱某一固定点的温度进行模拟仿真得到预测结果,并通过与实际测得的温度数据比较验证系统仿真得到结果的正确性。实验证明,该船舱温度预测模型预测的结果与真实测得的温度数据比较具有相对较高的准确性,可以达到温度预测的效果,对船舶机舱对火灾进行预警具有一定意义。     

基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型研究

内河航标标示了可航行水域的边界,是保障内河船舶安全航行的重要前提.面向内河航标不同故障模式,构建一种基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型.采用两个BP神经网络分别训练航标基础属性数据与环境因素数据,计算独立的证据值;通过DS证据理论实现航标运行状态识别结果的决策融合.结果表明,基于BP-DS证据理论的航标状态识别模...     

智能航标灯的研究与应用

利用GPS、GPRS和INTERNET等通讯网络,通过透镜、太阳能电池、蓄电池、LED阵列光源设计一个智能监控系统来远程遥测遥控航标灯,以达到维护航道的目的.通过在内河航道的实际运用表明,该智能航标灯器具备自动恢复、自动检测、自动报警、自动收发数据等功能,能更好的维护航标保证航道的正常运行,大大节约航道维护的成本.     

模糊神经网络在船舶火灾报警系统中的应用

提出了一种利用神经网络和模糊系统理论设计船舶火灾报警系统的方法。该系统 模糊推理能力哟、神经网络学习能力强的特点,将模糊系统和神经网络结合起来,实现模糊系统设计的自动调整。利用感温式知因式传感器对火灾发生时温度和烟雾两个主要参量进行智能监测委 解决了报警灵敏度和误报率之间的矛盾。     

基于BP神经网络的防空兵射击指挥效能评估

为了评估防空兵射击指挥效能,构建了效能评估指标体系,建立了射击指挥效能评估的三层BP神经网络模型。说明了训练样本构造的方法,并用样本对BP神经网络进行训练。利用训练好的神经网络对防空兵射击指挥效能进行评估。