云平台船舶电力数据中心架构设计

为了更好地保障对船舶电力数据的准确处理,提出基于云平台的船舶电力数据中心架构设计方法,首先对船舶电力数据管理模块进行优化,采集挖掘电力特征数据,并对船舶电力数据挖掘算法进行优化,根据计算结果进行数据的调度和处理,实现对船舶电力数据中心构架的合理设计。最后通过实验证实,基于云平台的船舶电力数据中心架构设计具有更高的准确性和合理性,充分满足研究要求。     

舰船通信数据的动态迁移安全增强方法

为保障船舶通信安全,解决舰船在通信过程中数据受损、信息丢失等问题,对当前舰船通信数据信息安全处理方法进行分析和调查。结合云计算数据处理技术对船舶通信信息加密技术进行优化,通过对数据进行压缩加密减少数据占用资源,避免数据信息受损,保障信息在数据动态迁移过程安全。为验证方法有效性进行了仿真实验。实验表明,通过动态迁移安全增强方法可更好的增强舰船通信安全,有效保障了海上舰船通信数据动态迁移的安全性。     

使用数据挖掘实现舰船故障数据定位

为了更好地保障船舶航行安全,有效提高船舶的故障定位和检测能力,提出了使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法,通过对舰船故障数据进行实时采集和分类挖掘获取船舶航行过程中的异常数据,实现对船舶故障数据关联规则特征的准确提取。在进行故障定位的过程中,合理并利用电磁探测器和声敏传感器等设备进行故障诊断,并对不同类别船舶故障数据的高维特征融合的研究采用数据挖掘分析算法,利用数据挖掘分类器对船舶故障数据进行分类识别和定位挖掘,从而有效保障船舶故障数据定位的精确度和有效性。最后通过实验结果表明,使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法具有较高的故障定位精度。可以应用于船舶故障实时诊断,有效提高船舶故障诊断的实时性。     

舰船动力系统的鲁棒性控制器研究

为了更好地保障船舶航行安全,对舰船动力系统的鲁棒性控制器进行研究,通过对船舶动力系统的控制器硬件配置结构进行优化,并规范船舶航行鲁棒性数值。进一步结合PWM协调控制策略对船舶动力系统鲁棒性数值进行规范,并根据规范标准进一步对船舶控制器运行步骤进行简化处理,以实现对舰船动力系统的鲁棒性控制器的合理优化。最后通过实验证实,本文提出的舰船动力系统的控制器在实际应用过程中具有更高的鲁棒性,控制效果也相对更佳,充分满足研究要求。     

大数据分析的舰船航行安全性评估系统优化

为了更好地保障船舶航行安全评估系统运行的精准和稳定性,提出了基于大数据分析的舰船航行安全性评估系统方案。通过优化CAN总线及系统电路,保障系统运行的稳定效果,同时结合神经网络原理对系统安全评估软件运行流程进行改善,最终实现对舰船航行安全性评估系统的合理设计。最后通过实验证实,大数据分析的舰船航行安全性评估系统有较高的稳定性和准确性。     

舰船通信网络的数据备份系统设计

针对传统数据备份方法效果不佳、耗时过多的问题,提出舰船通信网络的数据备份系统设计方法,分析研究数据备份的技术,设计了舰船通信网络的数据备份系统。深入研究了网络备份的概念、网络存储技术及备份策略,有针对性对数据备份系统硬件结构配置进行改善。为保障硬件设备运行效果,进一步对数据备份系统软件处理方法及去噪步骤进行优化,实现对舰船通信网络数据的有效备份。最后通过实验证实,本文研究的舰船通信网络的数据备份系统可以更加快速完整进行网络数据备份,保证船舶通信数据存储安全。     

遗传算法在船舶运行轨迹大数据智能采集中的应用

针对当前舰船航迹数据采集方法信息更新速度慢、采集精确度低,无法满足海上航道信息采集要求的问题,提出了基于遗传算法的船舶运行轨迹大数据智能采集应用方法。分析和挖掘船舶航迹数据,得到船舶总体运行特征,优化航迹压缩算法,通过实时处理冗余信息并进行多层存储,噪声去除、插值和航迹分割大型船舶航迹数据,实现轨迹空间并行聚类,采用遗传算法简化航迹数据,得到多个块区域的点集合数据,并窗口化处理块区域,识别航迹通道边界,完成船舶航迹数据的精确采集。实验结果表明,所提方法的信息更新速度较快,能够有效提高采集精确度,满足船舶航行轨迹采集要求。     

现代统计学理论的舰船交通数据特征分析

舰船交通数据特征具有非平稳随机性,通过提取舰船交通数据特征信息,实现船舶优化调度,缓解船舶出海拥堵,提出一种基于现代统计学理论的舰船交通数据特征分析方法,根据出海交叉口构造船舶交通网络体系结构,采用统计采样方法进行舰船交通数据的原始信息采集,采集的交通数据有交通流量数据、船舶行程时间、行驶频次,构造水网分布式可靠度的连接函数,以行程时间可靠性为约束指标参量进行舰船交通数据的统计自回归分析,实现舰船交通数据的统计特征提取,从而分析船舶交通的关联规则性信息,实现舰船优化调度。试验结果表明,采用该方法进行舰船交通数据特征分析,能实现对舰船出海流量和拥堵的准确预测评估,数据分析的统计性能较好,准确可靠。     

灰度理论在机械设备油液监测系统的应用

船舶发动机是其关键部件,发动机的使用寿命与润滑油的工作状态密切相关,因此,提高舰船发动机设备的油液监测技术非常重要。设计一种舰船机械设备的油液监测系统,针对油液监测系统采集的大量参数,采用基于灰度理论的数据聚类处理方法,有助于高效地对机械设备润滑油状态进行分析。     

人工智能的舰船航行速度自动调整研究

为了更好保障船舶航行效果,有效实现在复杂海洋环境下对船舶航行速度进行有效控制的目标,提出基于人工智能的舰船航行速度自动调整方法。通过对舰船航行速度特征参数进行采集,获取船舶航行速度变化规律,并结合非线性模型实现对船舶航行速度的有效建模,减少环境干扰影响,有效降低船舶航行控制误差,保证速度调整的准确度。最后通过实验证实,本文提出的人工智能的舰船航行速度自动调整方法具有较高的实用性,充分满足研究要求。     

基于图像分割的船舶吃水深度检测方法

针对传统的船舶吃水深度检测方法精准度低的情况,提出基于图像分割的船舶吃水深度检测方法。以得到精准的舰船吃水值为出发点,采集舰船吃水图像,并进行动态模板匹配,减少舰船晃动对吃水深度检测的影响,在此基础上,对船舶水尺图像字符进行校正,计算吃水线位置,得到舰船吃水深度,以此实现船舶吃水深度检测。实验对比结果表明,此次设计的基于图像分割的船舶吃水深度检测方法比传统的吃水深度检测精准度高,具有一定的实际应用意义。     

基于遥感图像的舰船运行信息提取方法

舰船运行过程体系复杂,通过对舰船运行信息提取,实现对舰船的实时状态监测,提出基于遥感图像的舰船运行信息提取方法。采用遥感探测方法进行舰船运行的图像采集,对采集的舰船遥感图像进行级联小波降噪处理,采用模板匹配方法进行舰船运行遥感图像的分块融合,实现运行状态特征量的图像反馈识别。根据对遥感图像的边缘轮廓检测结果进行舰船运行状态的实时监测和信息提取,提高舰船运行状态的可视化量化分析能力。仿真结果表明,采用该方法进行舰船运行信息提取能准确检测到舰船的运行特征信息,输出图像的信噪比较高,舰船运行状态的视觉监测性能较好。     

船舶无线传感网络安全态势异常检测方法

为了更好保障船舶航行安全,避免船舶航行过程中常见的无线传感网络异常导致的船舶航行过程中信号网络信息处理效果不佳的问题,对船舶无线传感网络安全态势异常检测方法进行研究。通过对无线传感网络安全信息进行采集分类,实现对船舶网络信号特征的实时检测和提取。根据检测结果进行无线传感网络安全异常数据的修正,提高船舶网络运行安全。实验证实,船舶无线传感网络安全态势异常检测方法在实际应用过程中具有更高的准确性,可以更好实现对复杂船舶网络数据异常区域进行快速检测和修正的研究目标,从而更好地提高船舶航行安全效果。     

Agent理论在舰船机电设备协同控制中的应用

舰船控制技术对于保障船舶的运行安全起着重要作用,特别是在现代复杂的船电控制系统中,众多的机电设备需要高度集成在有限的空间内。因此,为了保证所有船舶设备能够正常工作,必须对这些设备的运行状态进行实时的监控。本文采用基于Agent理论的船舶设备状态监测和故障诊断技术,能够有效提高船舶设备的安全性能。本文首先对Agent理论的基本原理进行分析,通过建立对应的船舶机电控制矩阵模型,优化机电协同系统的响应流程。最后,通过将Agent技术运用到协同函数中,对整个系统的性能进行仿真与分析,取得较好效果。     

物联网环境下船舶通信系统重复不完整数据自动挖掘方法

为了更好地保障船舶通信效果,避免通信过程中数据传输不完整的问题,提出物联网环境下船舶通信系统重复不完整数据自动挖掘方法,结合特征采集原理进行冗余数据的去除,通过对海量通信数据进行去噪、清洗、集成和转化处理,实现对不完整数据的有效采集和简化处理,从而在动态不完整数据跟踪的基础上,实现对复杂不完整数据的有效采集,构建挖掘模型,准确对不完整充分数据进行有效展示,保证数据通信效果。最后通过实验证实,物联网环境下船舶通信系统重复不完整数据自动挖掘方法具有更高的实用性,充分满足研究要求。     

基于并行深度卷积神经网络的舰船通信异常数据检测研究

为了提高通信异常数据检测效果,设计基于并行深度卷积神经网络算法的大规模舰船通信异常数据检测方法。采集大规模舰船通信数据,采用小波变换对数据实施降噪处理,将降噪后数据输入并行深度卷积神经网络中,经过模型训练提取特征,利用Softmax分类函数得出舰船通信异常数据特征,输出舰船通信异常数据检测结果。实验结果表明：该方法可有效实现大规模舰船通信异常数据检测,其加速比最高,并行效果最优;具有较强的大规模舰船通信数据集检测能力,提高大规模舰船通信异常数据检测效果。     

基于嵌入式控制的舰载光电跟踪系统稳定性研究

船舶的稳定控制离不开导航系统和自动控制系统配合,更加先进的控制系统中,包含了基于光电跟踪系统的稳定设备。在光电跟踪系统中,包含了众多的传感器件,在方位数据的采集方面要求整个系统能够及时响应,因此数据的处理延时要求极短,而嵌入式系统由于集成度高,时钟频率高,数据的处理速度和通信容量基本上能够满足舰船光电跟踪的要求。本文简单介绍了光电跟踪的实现原理,并建立了电机的基本模型,然后通过嵌入式反馈控制技术,加强了跟踪控制设备的稳定性,大大增强了船舶的跟踪效果。     

舰船维修数据云总线协议深度挖掘算法

现有的舰船维修数据深度挖掘算法,存在着数据挖掘深度浅的缺陷。为了解决上述问题,提出舰船维修数据云总线协议深度挖掘算法研究。依据算法需求编写云总线协议,采集并获取舰船维修数据,以此为基础,利用等深度分段方法离散化处理维修数据,依据离散化处理完成的维修数据,通过粗糙集约简算法得到最优舰船维修数据集,实现了舰船维修数据云总线协议的深度挖掘。通过仿真对比实验结果表明,与现有的舰船维修数据深度挖掘算法相比较,提出的舰船维修数据云总线协议深度挖掘算法极大的加深了数据挖掘的深度,充分说明提出的舰船维修数据云总线协议深度挖掘算法具备更好的数据挖掘效果。     

现代统计学理论的船舶交通数据深度挖掘

船舶交通变化十分复杂,通过对其数据进行挖掘,可以了解船舶交通变化态势,便于制定相应的船舶交通管控措施。为了更好掌握船舶交通变化态势,提出基于现代统计学理论的船舶交通数据深度挖掘方法。首先采集大量的船舶交通数据,并对数据进行一些预处理,然后采用现代统计理论中的灰色模型和支持向量机分别对船舶交通数据进行挖掘和建模,最后对两者挖掘结果进行组合,并采用实例分析了船舶交通数据深度挖掘效果。结果表明,本文方法的船舶交通数据挖掘精度要高于其他方法,能够更好拟合船舶交通变化态势,在实际应用中价值更高。     

大数据分析在船舶机舱设备运行数据监测应用研究

机舱设备为船舶运行提供了重要动力,因此必须保证其能够时刻正常运行。为此,针对声学监测、红外监测、温度监测3种方法监测精度不足的问题,设计一种新的船舶机舱设备运行数据监测方法。该方法分为3部分:首先利用振动仪采集机舱设备运行时的振动信号,然后利用基于小波包变换的方法对振动信号进行去噪处理,最后利用EMD方法提取振动信号特征,并进行特征匹配,识别设备运行状态。结果表明:与声学监测、红外监测、温度监测3种方法相比,利用本方法对不同程度、不同设备运行数据进行监测,监测准确性更高,达到98.47%,由此说明本方法监测精度更好,辅助了船舶运行。