船舶航向保持的鲁棒神经网络控制

设计一个N5-5-5-5-5-5-1前向神经网络,经训练得到一个开环的船舶航向保持控制器,使其能够较好地保持典型输入信号作用下的船舶航向;然后应用闭环增益成形算法,形成闭环控制系统.这种基于神经网络的航向保持方案,将神经网络的适应能力、非线性函数映射能力和闭环增益成形算法的鲁棒性结合起来,改善了系统的鲁棒性能.这种方法设计过程简单,物理意义明显.     

“十四五”我国港口货物吞吐量结构化预测*

为更好分析港口运输需求发展趋势,将港口吞吐量影响因素进行结构拆解,建立吞吐量与国内生产总值、工业增加值、一二三产业增加值、投资、消费、外贸额的关系方程。同时,将吞吐量拆分为主要货类,建立煤炭吞吐量与火电发电量、原油吞吐量与原油加工量、铁矿石吞吐量与生铁产量、集装箱吞吐量与第二产业增加值等关系方程。组合应用回归分析、弹性系数等预测模型,预测2025年我国港口货物吞吐量、煤炭、原油、铁矿石和集装箱吞吐量分别为172亿、29亿、8.3亿、22亿t和3.2亿TEU。预测结论为全国水运“十四五”发展规划等提供参考。     

船舶非线性响应的鲁棒神经网络控制研究

随着船舶向着大型化、高速化方向发展,海上交通变得更加拥挤,船舶的航向控制技术引起了研究人员的广泛关注。自动舵是船舶航向控制的关键设备,近代以来出现了PID自动舵、自适应自动舵和智能自动舵等多种形式,实现了船舶运动的精确、灵活控制。本文针对船舶航向控制的非线性响应问题,在传统自动舵系统的基础上,提出了一种基于鲁棒神经网络的船舶运动控制器,建立了海风、海浪等非线性响应的函数模型,并进行了该船舶运动控制器的控制响应仿真。     

进化神经网络在柴油机故障诊断中的应用

瞬时转速波形诊断法是柴油机故障诊断中的一种较为方便实用的诊断方法，本文较为系统地介绍了其测量、故障参数提取及分析方法，并在诊断分析中使用了进化RBF神经网络，此网络的训练采用遗传算法，优化了径向基神经网络的结构和参数，加强了网络的实用性。最后用神经网络对所模拟的故障进行辨识，证实了瞬时转速法与进化神经网络的结合在柴油机故障诊断中的可行性。     

人工智能技术在船舶动力装置故障诊断中的应用

传统的动力装置故障诊断方法需要大量的故障数据样本,导致诊断效率和实时性差,无法满足现代船舶航行的需求。针对上述问题,提出人工智能技术在船舶动力装置故障诊断中的应用。使用小波包分析技术对传感器采集的信号进行去噪、分解重构以及能量谱特征提取处理后,构建船舶动力装置故障集。使用D-S理论对BP神经网络输出的诊断结果进行数据融合和置信度判断,得到可靠的诊断结果完成故障诊断。对比实验数据显示,利用人工智能的方法诊断精度较高,并且诊断响应效率高,具有良好的泛化能力。     

基于改进神经网络算法的舰船操纵性能预报系统

针对传统舰船操纵性能预报系统预报精度低、稳定性差、效率慢等弊端,设计一种新的基于改进神经网络的舰船操纵性能预报系统。对标准神经网络算法容易陷入局部最优解的不足进行改进,用共轭梯度法取代原梯度下降算法,介绍了改进后的神经网络算法。通过矩阵方式对舰船操纵稳定性的构成进行描述,利用改进的神经网络算法设计舰船操纵稳定性预报系统。实验结果表明,所设计系统预报精度高、稳定性强、效率快,能有效完成舰船操纵稳定性的预报。     

基于系统动力学的港口吞吐量预测模型

将系统动力学方法应用于港口吞吐量预测模型。考虑了各种主要因素对港口吞吐量的影响，较好地解决了港口吞吐量预测方法中考虑系统因素较少的问题以及经济、社会发展水平的不确定性等影响港口吞吐量预测所产生的误差问题。采用宁波市港口各相关统计数据对模型进行了仿真和验证．结果证明该模型有效、可行。     

遗传神经网络算法在船舶碰撞危险度确定中的应用

为提高船舶航行安全性,首先建立船舶碰撞危险度评估模型,并结合神经网络算法对特定的水域进行危险度模型拟合,获得较为准确的船舶碰撞危险度模型。基于Matlab软件对建立的模型进行编程计算。本文建立的船舶碰撞危险度模型经过50次误差训练后达到了较高的拟合精度,获得较好的效果,可为提高船舶航行安全性提供参考。     

基于模糊神经网络的柴油机排气噪声预测

应用模糊神经网络FNN(Fuzzy Neural Networks)的模糊推理对噪声数据的预测进行了研究分析.和传统的BP网络方法相比,模糊神经网络具有概念清晰,逻辑清楚,且不会限于局部极小点等特点,实验结果充分证明了这种方法的有效性,并且本文用较小规模的正交试验数据作为训练样本,达到了试验量少效果好的目的.     

改进灰色模型的船舶航行轨迹自动预测研究

为实现更加精准、自动化的船舶航行轨迹预测,利用改进灰色模型,提出一种基于改进灰色模型的船舶航行轨迹自动预测方法。在船舶航行中的AIS数据中对船舶航行轨迹数据进行提取,其中AIS数据具体包括船舶航程数据、船舶动态数据以及船舶动态数据。通过数据估计算法插补缺失数据,分为2个步骤,第1步是对插补数据进行识别,第2步是对其进行插补。通过改进灰色模型对船舶航行轨迹进行自动预测,主要使用基于缓冲算子改进的灰色模型构建船舶航行轨迹自动预测模型。选取某船舶服务项目中包含的船舶AIS数据作为实验数据,对设计方法进行实例测试。测试结果表明,设计方法的数据提取质量较高、预测模型的误差较小,具有广阔的市场应用前景。