基于CAN总线的船舶柴油机状态监测系统

针对传统船舶柴油机状态监测系统数据采集时间较长的问题,提出一种基于CAN总线的船舶柴油机状态监测系统,系统硬件包括测控节点模块、收发器模块;系统软件配置为柴油机状态监测软件,通过硬件与软件相结合实现了船舶柴油机的监测系统,为了证明该船舶柴油机状态监测系统的数据采集时间较短,将该系统与基于LonWorks总线的船舶柴油机状态监测系统、基于基金会现场总线的船舶柴油机状态监测系统、基于PROFIBUS总线的船舶柴油机状态监测系统进行对比实验,实验证明该系统的数据采集时间最短,说明该系统更适用于船舶柴油机的状态监测。     

多状态并联冗余支路的船舶电机伺服控制研究

为解决传统冗余支路船舶电机伺服控制方法存在控制精度较低的不足,提出多状态并联冗余支路的船舶电机伺服控制研究。基于被控参量的获取,利用传感机构以及参数的计算,对控制器进行编译,利用伴运行模式,实现船舶电机伺服控制器的驱动与执行,完成多状态并联冗余支路的船舶电机伺服控制研究,试验数据表明,提出的控制方法较传统控制方法,控制精度提升44.63%,适合与多状态并联冗余支路的船舶电机伺服控制。     

现浇混凝土桥梁支架智能化实时监测装置的研制

传统的支架应力和位移监测方法为离散式监测，离散监测与支架垮塌的突发性不相适应。通过传感器高频率采集应力、位移、加速度等结构参数，发射器实时无线传输到软件平台，事先设置预警值并及时预警，从而实现了智能化实时监测。按照位移相等原则，通过测试悬挂重锤的位移，减小风力影响、并对风力引起的水平位移进行修正，简便地实现了高空支架的位移实时监测。该装置在龙岩东环高速公路现浇混凝土桥梁支架中进行应用，取得了良好的效果，具有较大的推广价值。     

水下航行器三维航迹反演滑模跟踪控制

本文提出一种自治水下航行器(Autonomous Underwater Vehicles,AUV)三维轨迹跟踪控制算法。将AUV在三维空间的运动通过反演法和变结构滑模控制律设计出AUV航迹跟踪控制律,通过Lyapunov稳定性理论分析了系统的稳定性。在同时考虑加入外界干扰的条件下,使其控制效果在3个坐标轴上都能够达到稳定并且有平滑连续的输出结果,对外界干扰有较好的抑制作用。仿真结果表明了所提控制律的有效性。     

一种基于孪生网络的高鲁棒性实时单目标船舶跟踪方法

视觉目标跟踪在各种海事应用中发挥着重要作用。然而,现有的跟踪方法大多属于生成模型,只关注对象的特征,忽略背景信息。因此,对目标的视觉显著性有更高的要求。本文将深度学习方法应用于船舶跟踪,提出使用孪生网络和区域推荐网络的海上船舶跟踪方法。为进一步提高跟踪性能,参照AlexNet网络对孪生网络的CNN模块进行修改,并提出一种基于历史轨迹的自适应搜索区域提取方法,以适应不同的运动场景。利用数据集对所提出的跟踪器进行评估。结果表明,在使用Intel Xeon CPU E5-2620,GTX TITAN的PC机上可以达到58%的平均精度和124.21 FPS。     

结合状态观测与遗传算法的船舶路径预测控制

为实现具有速度不易测﹑模型不确定﹑受外界因素干扰﹑输入需约束及优化等特点的欠驱动船舶的路径跟踪，提出带状态观测的模型预测控制（MPC）。在限制条件下利用MPC求解性能指标函数，处理舵角优化﹑舵幅与舵速约束问题。设计扩张状态观测器（ESO）对环境干扰和模型不确定项进行估计，提高MPC的性能。通过预测未来估计误差，利用遗传算法在线调节ESO参数，提高估计性能。基于指数函数建立速度观测器，避免速度不易测。稳定性分析和仿真试验结果表明，采用该结合状态观测的MPC船舶路径控制方案，当速度和干扰均未知时，船舶仍能跟踪上参考路径，舵角平滑且始终在约束值内，MPC控制精度和ESO估计精度均得到提高。研究结果说明该方案是可行的、有效的。