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《舰船科学技术》2021,(14)
现有方法在舰船物联网威胁识别率与缺陷识别率上表现不佳,因此提出一种改进卷积神经网络的舰船物联网安全风险估计方法。对舰船物联网安全风险数据进行分类也就是分类安全风险指标。对于动态类安全风险数据,需要对其进行数据补充。运行类安全风险数据的预处理需要进行数据清理。基础类安全风险数据的预处理需要进行数据变换与数据归一化处理。基于改进卷积神经网络提取舰船物联网安全风险数据特征,使用的改进卷积神经网络为SSD神经网络。基于灰色层次分析、Borda序列、风险矩阵构建舰船物联网安全风险估计模型。对设计方法进行实践应用,测试其舰船物联网威胁识别率与缺陷识别率,结果表明该方法取得了识别率数据上的突破,能够保障舰船物联网的安全。 相似文献
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船舶矢量舵减横摇控制系统 总被引:1,自引:0,他引:1
针对未加装减摇装置系统的船舶的横摇运动问题,本文提出由舵和翼舵构成2个相对独立的矢量控制面减横摇稳定控制系统,建立了矢量舵控制力矩和扭矩与舵角、翼舵角的m阶回归模型,给出了拟合精度。设计了系统μ-鲁棒控制器,本系统能量最小指标下设计了基于改进遗传算法的舵角/翼舵角智能协调决策器。仿真结果表明,在保证航向控制精度同时,矢量舵减横摇μ-鲁棒控制系统能有效减小横摇,降低系统能耗,且增强了抗系统参数摄动的鲁棒性。 相似文献
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舰船机械部件是一个非线性系统,舰船机械部件出现故障概率相当高,当前故障预测方法无法描述舰船机械部件故障的不确性,因此舰船机械部件故障预测精度低,为了提高舰船机械部件故障预测精度,克服当前舰船机械部件故障预测方法的缺陷,设计了一种舰船维护中机械潜在故障智能预测方法。首先提取描述舰船机械部件故障类别的特征信息,然后采用BP神经网络对舰船机械部件故障特征信息进行学习,确定相对应的舰船机械部件故障类别,并解决BP神经网络参数确定问题,最后与其他方法进行了对比实验。结果表明,本文方法的舰船机械部件故障预测精度超过95%,远远高于对比方法的舰船机械部件故障预测精度,改善了舰船机械部件故障诊断速度,具有十分广泛的应用前景。 相似文献
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传统船舶通信网络链路故障恢复方法存在链路层故障定位不准确的问题,导致后续故障恢复无法有效对数据链路层进行数据信道重建,影响大数据通信信息的交互。为此,提出大数据分析下舰船通信网络链路故障恢复方法。在大数据分析技术基础上,采用神经网络算法对舰船通信网络链路故障进行定位,设计链路层策略恢复方法,实现链路层交互信道恢复。仿真结果表明,所提方法可有效解决传统链路故障恢复方法中存在的问题,其链路故障恢复率最高可达99.8%,具有一定实际意义。 相似文献
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为了改善舰船图像增强效果,提出基于卷积神经网络的舰船图像增强算法,首先采用同态滤波器对原始舰船图像进行预处理,有效压缩舰船图像的动态范围,丰富舰船图像的细节信息,然后引入卷积神经网络对舰船图像色彩进行校正处理和补偿,解决舰船图像偏色问题,最后进行舰船图像增强仿真模拟实验。结果表明,卷积神经网络可以提高舰船图像的对比度,凸显了舰船图像细节,舰船图像的视觉效果优,舰船图像的增强结果要优于对比算法,同时降低了舰船图像增强的时间复杂度,舰船图像增强效率得以提升。 相似文献
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间距预测是保证舰船航行安全的重要技术,传统方法存在舰船间距预测不准确,精度低等不足,为了提高舰船间距预测精度,提出基于神经网络算法的舰船间距快速预测模型。首先分析当前舰船间距预测的研究现状,找到引起舰船间距预测不足的因素,然后引入神经网络算法对舰船间距变化特点进行深入挖掘,建立舰船间距快速预测模型,最后采用VC++6.0编程程序实现舰船间距快速预测仿真实验,结果表明,神经网络算法的舰船间距预测精度超过90%,远远高于其他舰船间距预测模型,而且舰船间距预测速度快,减少了舰船间距预测的时间,具有比较明显的优越性。 相似文献
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《舰船科学技术》2016,(24)
以传统方法各种可能发生的故障特征为基础,通过匹配典型故障特征实现舰船配电网络故障趋势预测,但对于复杂的舰船配电网络,难以对未知故障趋势进行预测的弊端。提出一种基于大数据分析的舰船配电网络故障趋势预测方法。首先采集舰船配电网络故障信号,利用自适应滤波方法对干扰和噪声进行过滤后,通过KL转化方法将信号转化为对应的故障数据信息后,利用欧几里德距离计算方法对数据进行降维和归一化处理,利用舰船配电网络的状态脆弱度和配电网故障趋势项参数获取网络故障脆弱度影响因子,根据影响因子的累积效应,进行舰船配电网络故障趋势的预测。最后利用协方差矩阵对预测过程进行修正,完成舰船配电网络故障趋势预测的改进。实验结果证明,改进算法具有较高的预测精度,并在一定程度上降低了故障趋势预测虚警率,具有较高的实用性和实时性。 相似文献
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舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。 相似文献
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《舰船科学技术》2019,(22)
为了更快、高精度的对舰船机舱火灾温度进行建模和预测,提出基于神经网络的舰船机舱火灾温度快速预测方法。首先分析当前舰船机舱火灾温度的研究进展,指出当前舰船机舱火灾温度预测方法的局限性,然后收集舰船机舱火灾温度的历史数据,通过神经网络对历史数据进行学习和分析,挖掘舰船机舱火灾温度变化特点,建立舰船机舱火灾温度预测模型,并对神经网络参数优化问题进行解决,最后与其他舰船机舱火灾温度方法进行对比实验。结果表明,神经网络的舰船机舱火灾温度预测精度超过90%,远远高于其他舰船机舱火灾温度方法的预测精度,同时减少舰船机舱火灾温度预测建模时间,能够快速对舰船机舱火灾温度进行预测。 相似文献
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基于深度学习方法的海上舰船目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高海上无人艇的舰船目标检测精度和速率,本文基于深度学习方法,利用卷积神经网络、区域建议网络及Fast R-CNN检测框架构建了舰船检测系统。该系统通过共享的卷积神经网络提取特征;通过区域建议网络生成候选区域;通过Fast R-CNN框架实现目标检测识别,从而实现端到端的舰船目标检测。实验结果表明,相比于传统机器学习目标检测算法,该舰船检测系统在检测精度及检测速率上均有大幅提高,达到83.79%的准确率及0.05 s/帧的检测速率。本文的舰船检测系统在检测精度及速率上均表现优异,满足了水面无人艇的工作要求。 相似文献
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舰船航行时由于存在线性干扰,使得航向控制方法鲁棒性较差。为此,提出舰船航向非线性自适应鲁棒控制方法研究。基于惯性坐标系的空间位置和姿态角,将舰船运动化为3个平面运动,建立舰船操作运动方程,依据运动方程,计算舵力及舵机特性,在考虑舵力的作用下,计算非线性控制律,去除线性干扰项,设计自适应鲁棒控制器,达到控制舰船航向的目的。测试结果表明:与传统的控制方法相比,设计的舰船航向非线性自适应鲁棒控制方法转艏角速度更接近0,且船首向角定向需要的时间更少,说明该控制方法鲁棒性更好,适合应用在舰船航向控制中。 相似文献
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为解决传统舰船信号处理技术对信号处理有效性较低的不足,提出基于自适应滤波技术的舰船信号处理研究。基于自适应滤波技术的引入,搭建舰船信号处理接口,完成基于自适应滤波技术舰船信号处理模型的构建。依托信号处理参数的确定,实现对舰船信号的处理,完成了提出的基于自适应滤波技术的舰船信号处理研究。试验数据表明,基于自适应滤波技术的舰船信号处理方式较传统舰船信号处理方法,舰船信号处理有效性提高52.07%,适用于不同环境下的舰船系统通信信号处理。 相似文献
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舰船运动姿态短期预测很容易受到耦合作用以及周围环境因素的影响,导致预测结果的延时较高。对此设计了舰船运动姿态短期预测模型并进行仿真分析,利用船舶航行时间数据序列规律,建立当前船舶数据时序回归分析方程,计算当前船舶时间序列数据阶数以及对应系数,完成时间序列统计,以调度神经网络结构作为序列数据计算逻辑,以输入门、输出门和遗忘门作为增值单元,构造预测模型记忆区结构,将时间序列数据作为输入门的输入项,通过神经网络隐层,输出初始预测结果,再通过控制函数,缩小预测结果控制权值,完成船舶运动姿态最终预测。仿真分析数据表明,与传统预测方法相比,应用该设计模型,对舰船正向横倾姿态仿真预测的延时降低27%,反向横倾姿态仿真预测延时降低了19%,可以有效降低预测延时。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(10)
舰船航行数据大量增加,采用传统系统受到服务器存储空间限制影响,导致监控效果较差,无法保证舰船行驶安全。因此提出远程云平台在舰船实时监控系统中应用研究。依据系统总体架构,可将其分为船载终端、远程云平台、监控中心3个部分,使用BDG-MF-07北斗船载终端,启动一键式紧急报警功能,支持可扩展AIS船舶防碰撞报警,设计远程云平台,为系统提供远程安全通信功能,通过对监控数据采集与处理,完成监控中心设计。研究远程云平台在软件功能中的应用,采用TPUT算法对监测到的数据进行汇聚处理,最后确定查询故障位置。由实验结果可知,该系统监控效果最高可达到95%,具有良好监控性能。 相似文献