大型船舶电力系统脆性中的粒子群优化算法研究

随着自动化技术和电力推进技术在船舶工业的广泛应用,船舶电力系统的稳定性、可靠性显得更加重要,针对大型船舶电力系统的脆性优化也引起了国内外的广泛研究。大型船舶电力系统的故障恢复和脆性优化具有重要意义,一方面可以提高船舶电力系统的可靠性,为船载用电设备提供充足的电力;另一方面,电力系统网络结构的优化有助于提高电力系统的集成特性,降低成本的同时可以提高供电效率。本文主要研究了大型船舶电力系统的脆性优化问题,采用了粒子群优化算法和脆性建模技术,对全面分析复杂的船舶电力系统,预防和控制电力系统脆性故障,提高电力系统可靠性具有重要的理论和实际应用价值。     

自适应干扰抵消在船舶通信系统中的应用

在船舶信息化技术飞速发展的今天,绝大部分船载设备都需要与船载通信控制系统建立联系,从而能够实现对整个船舶运行状态的实时监控。但是在有限的船载空间中,需要安置众多的通信交换设备,多种设备之间必然存在通信干扰,因此为了提高通信网络的性能,需要对网络中的干扰进行滤除。本文结合船载通信设备的特点和网络拓扑结构,介绍了一种自适应干扰滤除算法,该算法能够主动侦测系统中的干扰信号,通过反馈网络,对干扰信号的特征进行主动学习,然后在网络中的节点对噪声进行滤除,从而大大提高了船舶通信系统的整体性能。     

深度模拟器液压系统仿真研究

介绍了深度模拟器总体结构及工作原理,针对深度模拟器控制系统中PID算法及其相关参数进行了仿真研究。以深度模拟器液压系统为模型,利用AMESim仿真软件工具,对整个液压系统进行了仿真分析并对系统各元器件的参数进行了优化,为深度模拟器的进一步研究提供了理论基础。     

舰艇编队信息融合中模糊C-均值算法改进研究

在分析舰艇编队信息处理融合的基础上,提出舰艇编队信息融合体系结构、模型和实现框架。针对原C-均值算法在处理数据时的不合理性,提出了改进的模拟C-均值算法,提高分类效果,满足信息融合的实时要求和可靠性要求。     

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。     

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。     

瓦锡兰新型X35低速机成功通过工厂验收测试

正随着成功通过欧洲与中国的工厂验收测试,瓦锡兰X35发动机现已做好了充分的准备,在海运市场需要电控,低速,高效二冲程发动机时推向市场。瓦锡兰在2011年5月推出其新低速X代系列发动机。瓦锡兰X35新型电控低速发动机已成功通过工厂验收测试。该两台发动机     

船载卫星定位系统的差分算法计算研究

近年来,船载卫星通信系统发展迅速,在海洋通信和抗震救灾等方面作用显著。船载卫星定位系统作为船载卫星通信系统的重要组成部分,受到了越来越广泛的研究。本文针对当前船载卫星定位系统存在的问题,基于GPS定位系统的误差来源,对当前主流的几种GPS差分算法进行了研究,并利用载波相位差分算法进行精确定位,利用Matlab对该系统进行仿真可知,该方法具有较高的精度和较快的速度,具有进一步推广应用的潜力。     

云计算聚类挖掘算法在船舶海上信息平台中的应用

海洋数据量快速增长,如何获取有用的数据已经成为海上信息平台处理中的关键问题之一。本文在搭建的海上信息云平台上,利用Canopy算法实现海上数据的聚类分析,对云平台中的并行计算进行说明。最后进行与K-均值聚类的对比实验,从运行时间、加速比、聚类识别率等方面说明本文算法运行效率高,聚类识别效果好。