考虑横向漂移的船舶路径跟踪自抗扰控制

针对船舶运动系统中内部动态不确定和外部干扰等问题,进行了欠驱动船舶路径跟踪的自抗扰方法研究。利用Backstepping设计参考航向角,并通过线性扩张状态观测器对流干扰和横向运动引起的横向漂移进行估计。其次,根据自抗扰算法对航向进行控制,采用线性扩张状态观测器对外界干扰及内部不确定项进行估计。最后仿真结果表明,在风流干扰下所设计的控制器仍能使船准确地跟踪上参考路径,验证了所提控制方案的有效性。     

基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法

由于传统的舰船行驶轨迹自动检测得到的目标图像局部视觉对比度低,弱小目标占据像素少,导致检测结果精度下降,无法为相关技术人员提供有效的参考价值,为此提出基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。利用所采集图像帧与帧之间的关联性,采集其灰度变化情况,获取有效信息,提取灰度矩阵特征,选择目标层次中的相邻帧,获得短时轨迹,计算得出灰度坐标,使所得轨迹光滑连续,分析单帧检测结果,完成基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。设计对照实验,验证所提出算法的应用效果,实验结果表明,在应用机器视觉技术后,检测得到的图像局部视觉对比度有着显著提高,能够证实所提出算法的行驶轨迹检测性能优于传统算法。     

海上搜救最优路线规划模型设计与仿真

随着人类海洋活动的频繁、气候环境的复杂多变,海上事故频发,而海上救援最关键的是要在最短时间到达搜救点。海上搜索最短路径还受到障碍物、地理环境、天气等条件影响,是一个多条件全局最优问题。本文研究了基于蚁群算法的Dijkstra求解方法,寻找多条件约束下的海上搜救最短路径的全局最优解,最后对算法进行了仿真并与其他路径规划算法做了比较。     

基于海冰厚度的cryosat-2估计算法在破冰船中的应用

近年来,破冰船在极地海洋资源开发、科学考察、极地求援等领域发挥着越来越重要的作用。由于极地海洋环境的复杂性,海冰厚度对破冰船的航行安全和破冰性能产生直接影响。如何及时准确获取海冰数据成为人们研究的重点。本文深入研究海冰厚度估算原理,提出基于crysoat-2卫星测量数据的改进海冰厚度估算算法。     

高速铁路道岔异构数据在Hbase上的云存储方案

实现健康预测管理（PHM）可以提高信号设备的运行安全性、系统可靠性和可维修性，道岔设备的数据对其PHM的研究有重要意义。目前，高速铁路道岔监测数据存储架构难以满足PHM海量异构历史数据存储问题，结合道岔监控数据以及道岔缺口监测图像等异构数据，引入大数据技术中的Hbase非结构化数据存储理念，提出高速铁路道岔设备海量异构数据的云存储及查询管理方案。针对图像数据尺寸不一致的问题，提出基于MapReduce的优化图像分块存储算法，实现高速铁路道岔异构数据的Hbase云存储，在实验室环境搭建平台对方案进行验证。结果表明:从MySQL到Hbase迁移10 GB历史数据约为15 min，在数量到达20万条以上时Hbase查询性能优于MySQL。通过MapReduce优化图像数据分块算法，存储速度得到提升。该方案对高速铁路道岔设备PHM中海量异构数据的存储提供了理论和技术支撑。     

大数据背景下的船舶管理风险评估

船舶安全管理工作对于保障船舶安全航行起着十分重要的作用,传统方法如层次分析法、模糊评估法难以对船舶的管理风险进行科学的评价。为了提高船舶的管理风险评估精度,构建了粒子群算法优化RBF神经网络的船舶管理风险评估方法,首先利用粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化,然后利用优化的RBF神经网络对船舶管理风险进行评估,最后进行仿真测试,实验结果表明,本文方法的评估精度比对比方法的评估精度更高,同时耗时更少,可以满足对船舶的风险进行实时监控与管理。     

肥胖儿童早期肾脏损害指标的相关因素分析

目的分析肥胖儿童早期肾脏损害的敏感指标及影响肾损害的相关因素。方法按照尿中微量白蛋白(MAU)的水平将肥胖儿童分为肥胖肾损组、肥胖非肾损组,并选择正常体重儿童作为对照组,比较不同组间尿β2微球蛋白(β2MG)、尿白蛋白(ALB)、尿IV胶原纤维蛋白(CIV),尿N-乙酰-β-D-氨基葡萄糖苷酶(NAG)的水平。并用多元线性回归进一步分析肾脏损害的危险因素。结果单因素方差分析发现,尿MAU、CIV在3组间比较均具有统计学差异(P<0.05),进一步用LSD检验发现CIV两组间比较均具有统计学差异(P<0.05),尿MAU在肥胖非肾损组与肥胖肾损组间比较具有统计学差异(P<0.05),在对照组与肥胖非肾损组间比较无统计学差异(P>0.05);多元线性回归分析显示,收缩压标准化分值(SDS-SBP)、BMI标准化分值(SDS-BMI)、CIV、TNF-α与尿MAU显著相关。结论肥胖儿童主要以肾小球损害为主;CIV预测肾小球损害是更灵敏的指标;SDS-SBP、SDS-BMI、CIV、TNF-α为儿童肥胖肾脏损害的危险因素。