船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法

为了解决传统船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法准确性与适应度低的缺陷,提出船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法研究。为了简化信息节点寻优的过程,采用相似权方法对船舶无线移动网络进行加权处理,得到信息节点强度值,以此为基础,依据结构洞理论计算信息节点重要度,以得到的信息节点重要度数据为依据,搭建信息节点寻优模型,以此为工具实现了船舶无线移动网络动态混乱信息节点的高效寻优。通过测试结果得到,与传统船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法相比较,提出的船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法极大地提升了准确性与适应度,充分说明提出的船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法具备更好的寻优效果。     

船载监控网络节点信息感知信任度模型

准确感知信息是船载传感网络的重要难题,船舶复杂的舱室结构和金属材质在一定程度上会影响无线传感节点感知信息的准确性。对此,在分析船舶环境及无线信号传输特性的基础上,针对船载传感网络的拓扑特性,利用无线传感网络的时空相关特性,建立节点信息感知信任度评价模型。通过仿真试验分析,验证这种利用网络拓扑特性对节点信息进行感知的信任度评价模型是有效的。     

船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法研究

现有船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法存在计算量大、预测精准度差的缺陷,为此进行船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法研究。为提升无线传感器网络丢失节点预测精准度,搭建无线传感器网络节点模型,建立网络节点隶属度向量。以此为基础,依据节点运动状态特点,计算丢失节点偏转方向,以得到的丢失节点偏转方向信息为依据,采用A-USVC算法预测丢失节点位置,实现船舶机舱无线传感器网络丢失节点的预测。仿真实验结果显示,与现有船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法相比,提出的船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法极大降低了计算量,提高了预测精准度,充分说明提出的船舶机舱无线传感器网络丢失节点预测方法具备更好的预测效果。     

船舶用无线传感网络的通信节点优化与控制选取技术

随着当前船舶自动化、高速化的发展趋势,船舶通信设备功能也日趋复杂,对无线网传感通信控制技术要求也逐渐增高。无线传感通信网络控制技术的运行效果直接影响船舶航行安全,由于船舶航行过程中数据种类复杂多样,传统船舶网络通信控制技术难以及时对船舶网络信息节点进行优化。因此,对当前常用的船舶无线传感网络通信控制技术进行分析,结合环型拓扑结构的以太网的交换机模型对通信节点优化控制方法进行创新,从而改善传统方法中存在的数据传输误差等问题。为了验证方法的使用效果,对数据传输的精准度和时延情况进行检测,检测结果表明,结合环型拓扑结构的交换式以太网的交换机模型对通信节点优化控制方法可有效减少信息传输延时和误差问题,具有较高的可行性。     

多方向航行船舶防碰撞航线有限元计算研究

传统船舶防碰撞算法主要以船舶航线间距为碰撞计算要素,但是在多方向航行因素引入后会出现防碰撞航线输出量精准度降低问题。为此提出多方向航行船舶防碰撞航线有限元计算研究。通过对船舶多方向下避碰的计算,获得避碰瞬态速度关系量;以此为基础对避碰计算规则进行遗传计算,得到预输出航线数据;对预输出航线数据进行有限元计算,提升多方向航行船舶的防碰撞航线计算的精准度。为验证计算结果的精准度,设计一组仿真对比实验进行对比测试,并得出结论。     

基于大数据的船舶网络数据资源调度模型构建

船舶数据设备种类在不断增加,目前船舶数据调度方法在实际应用存在调度量低且精准度差的情况。因此对基于大数据的船舶网络数据资源调度模型进行构建,通过对模型特点分析后,进行大数据船舶网络数据资源调度模型构建,模型通过对大数据相似度进行计算后对数据中干扰进行过滤,对过滤后数据进行子任务量分配,从而对整体数据定义分类,最终实现分类后的大数据调度。通过仿真实验,对船舶网络大数据资源调度模型与传统船舶网络数据调度方法的数据调度总量以及数据调度精准度进行对比,证明模型构建的有效性。     

人工智能技术在船舶柴油机振动监测中的应用

传统船舶柴油机振动监测数据与实际柴油机振动参量存在一定的偏差,为了提升船舶柴油机振动监测数据的精准度,提出人工智能技术在船舶柴油机振动监测中的应用。在人工智能技术支持下,首先对船舶柴油机振动监测传感器结构进行参量校准;接着在感应数据标准值下对柴油机曲轴振动数据进行异常信号的分析处理计算;然后对分析后的异常信号源进行提取计算,完成对柴油机振动监测的全局计算。通过对比实验结果表明,提出方法具有提升监测值精准度的作用。     

基于嵌入式的海洋运输环境数据采集与动态监控节点设计

为保障海上船舶运输数据的有效采集和监控,需要对海上船舶运输数据环境监控系统进行设计。采用当前算法进行监控时,存在监测范围小、成本高、功耗高、实时性低等问题。为此,提出一种低功耗适用于海洋运输环境的物联网动态监控的节点设计方案。该方案先定义基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统模型,将此系统模型分为无线传感网络、汇聚节点和监控中心,在此基础上对传感器节点、汇聚节点以及监控中心的硬件均进行设计,并给出基于ZigBee技术的无线传感器组网过程,设计出基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统。实验结果表明,该方法能够对海洋环境信息进行数据采集和动态监控,具有低成本、功耗低和丢包率低等方面的优点,具有可行性。     

基于嵌入式的海洋运输环境数据采集与动态监控节点设计

为保障海上船舶运输数据的有效采集和监控,需要对海上船舶运输数据环境监控系统进行设计。采用当前算法进行监控时,存在监测范围小、成本高、功耗高、实时性低等问题。为此,提出一种低功耗适用于海洋运输环境的物联网动态监控的节点设计方案。该方案先定义基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统模型,将此系统模型分为无线传感网络、汇聚节点和监控中心,在此基础上对传感器节点、汇聚节点以及监控中心的硬件均进行设计,并给出基于ZigBee技术的无线传感器组网过程,设计出基于物联网的海上船舶运输环境数据监控系统。实验结果表明,该方法能够对海洋环境信息进行数据采集和动态监控,具有低成本、功耗低和丢包率低等方面的优点,具有可行性。     

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。     

采用传感器节点的船舶动力装置状态监测研究

为了解决传统船舶动力装置状态监测方法监测效率低、实时性差的缺陷问题,采用传感器节点对船舶动力装置状态监测方法进行研究。采用传感器节点对动力装置状态数据进行采集,通过过滤算法对其中无效数据进行滤除,以处理后的动力装置状态数据为依据,利用自回归AR算法构建动力装置状态预测模型,以预测模型为工具,通过梯度下降迭代算法对动力装置状态进行判定,实现了船舶动力装置状态的监测。通过测试得到,与传统的船舶动力装置状态监测方法相比较,提出的船舶动力装置状态监测方法极大地提升了监测效率与实时性,充分说明提出的船舶动力装置状态监测方法具备更好的监测效果。     

船舶航线远程控制网络攻击信息实时检测方法

传统船舶航线控制网络信息攻击检测方法,受到远程数据核编码器数据同步的时间不对称影响,导致攻击节点数据核受损信息无同检测算法检测量实时同步,从而出现检测响应出现延迟,降低了检测方法的整体效果。根据数据核编码器数据同步特点,提出船舶航线远程控制网络攻击信息实时检测方法研究。首先,对远程数据核编码器进行计算变量的同步优化;然后,引入布谷鸟算法根据编码器计算特征量,对被远程攻击受损数据进行节点定位;最后,通过数据标准化计算,完成对攻击数据节点位置的确定,完成对船舶航线远程控制网络攻击信息实时检测。通过与传统检测方法的实验数据对比结果,证明提出方法的有效性。     

基于QoS保障技术的舰船信息安全保护方案

在以往进行舰船信息保护的过程中,忽视了对网络节点的控制,进而造成信息安全保护后信息丢包率过高的问题。构建闭合式结构的安全风险评估模型展开信息安全评估,获取危险信息节点位置。采用QoS保障技术中Beta模型计算节点信任值,实现对节点的控制。将节点控制结果与信息评估结果相结合,优化舰船网络信息防护体系结构。构建方案测试环节,测试在信息攻击与平稳运行2种状态下,此方案与原有2种方案使用后舰船信息丢包率。通过对比可知,此方案丢包率低于原有2种方案。由此可知,此方案更加适用于船舶航运企业。     

船舶移动网络中节点跨域访问方法的研究

现有技术手段,不能在保证船舶通信节点安全性的同时,实现信息的跨域访问。为解决此问题,设计基于船舶移动网络的新型节点跨域访问模型。通过RRC协议的缺陷改进、建立DRX自适应机制2个步骤,完成船舶移动网络环境的搭建。通过选择节点信任评估模块、完善Hadoop跨域平台、确定第三方访问编程3个步骤,完成基于船舶移动网络节点跨域访问模型的搭建。模拟模型运行环境,设计对比实验结果表明,随着新型访问模型的应用,船舶节点的通信安全性、跨域稳定性等特征值,都得到一定程度的提升。     

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。     

基于自适应学习误差模型的船舶柴油机调速方法分析

传统船舶柴油机调速方法,存在调速误差较大的问题。导致船舶航行过程中速度控制精准度下降,影响船舶航行效率,同时为船舶航行安全留下隐患。通过对调速过程参量的分析发现,导致调速控制误差较大的根源,在于调速控制算法中的控制变量自适应性低。基于上述问题产生原因,提出基于自适应学习误差模型的船舶柴油机调速方法分析。首先对柴油机调速过程中的误差量进行模型计算,然后对误差数据网络络结构进行分析计算。最后,通过自适应学习算法,对误差结构变量进行优化,从而实现提升调速控制精准度,降低误差的效果。通过与传统控制方法的对比,证明提出方法具有解决传统方法不足的效果。     

嵌入式船舶导航系统航行轨迹智能控制方法

传统船舶航行轨迹智能控制方法存在控制精准度低的缺点,为此提出嵌入式船舶导航系统航行轨迹智能控制方法。采用双坐标系对船舶航行轨迹模型进行建立,以建立的船舶航行轨迹模型为依据,利用传感器对船舶航行轨迹数据进行采集与处理,通过采集的数据计算船舶航行轨迹偏差,采用船舶航行轨迹控制算法对航行轨迹偏差进行调整,实现了嵌入式船舶导航系统航行轨迹的控制。通过实验可得,提出的嵌入式导航系统航行轨迹智能控制方法控制精准度比传统方法高28%,说明提出的嵌入式导航系统航行轨迹智能控制方法具备极高的有效性。     

舰船无线通信网络节点安全态势评估系统

传统舰船无线通信网络节点安全系统仅能对数据发送端与接收端数据节点安全进行评估,无法对传输过程中动态节点安全进行评估计算,导致节点在传输过程中遭到恶意节点攻击,造成接收到的数据遭到破坏。极大程度影响数据传输安全与数据安全整体态势的评估精准度。因此,提出舰船无线通信网络节点安全态势评估系统设计。根据通信数据节点传输特点,创建大数据节点传输安全评估计算机组;在计算机组平台上对通信节点进行结构熵数据分析;得到节点传输过程中的结构变化;在分析参量的基础上对节点进行安全评估计算,从而完成对通信节点安全态势的全局评估计算。通过对比数据的实验方式对提出设计系统进行可行性证明。     

基于无线传感器网络的船舶信息采集系统设计

传统船舶信息采集系统通过不定点定位以及有限数据网络进行船舶信息采集,但由于采集传输介质限制存在信息采集数据丢包率较高的问题,为此提出基于无线传感器网络的船舶信息采集系统设计。依托SHT11传感模块,对无线传感器网络节点进行设计,设计Node433TM协议栈体系结构完成信息数据采集;基于C/S模式以及Socket远程程序,将采集信息通过远程传递的方式提供到用户客户端平台上,实现提出的系统设计。试验数据表明,提出的船舶信息采集系统设计比传统信息采集系统丢包率降低4倍。     

大型船舶电力系统快速拓扑分析新方法

为应对现代船舶朝着大型化、自动化发展的同时对船舶电力系统网络拓扑监控能力提出的更高要求,本文提出一种大型船舶电力系统快速拓扑分析的新方法。首先,利用图论拓扑信息数据模式将船舶电网拓扑信息录入系统;其次,遍历初始网络拓扑形成母线,基于独岛搜索策略形成电气岛,完成静态分析并生成拓扑信息数据库;最后,利用节点标记法对受影响的母线进行连通性分析,并结合独岛搜索策略,实现船舶电力系统拓扑结构的动态更新。对某现代化大型集装箱船舶电力系统进行验证分析表明,本文方法结构简便易于实现、满足现代大型船舶电力系统拓扑分析的实时性与有效性需求。