基于遗传优化的水面无人船艇神经网络智能控制

利用GA智能优化算法和RBF神经网络逼近算法设计了一种USV运动滑模理想跟踪控制方法.首先利用改进的遗传算法对RBF网络参数进行在线寻优以进而提高其逼近性能.其次,将学习速度较快的局部RBF神经网络对滑模控制设计中存在的船舶运动系统函数不确定项进行逼近,使得由于滑模面的不间断切换引起的控制输入抖振问题得到有效地解决.对比实验说明了在同等条件下,上述智能控制系统稳定时间更快,超调量更小,以及输入舵角更平滑.     

无人救生船的结构设计与航迹优化研究

为了改善无人救生船在夜间航行的安全性问题,缩短救援所需的时间,需要提高无人船在夜间航行的适应力并对其航迹进行优化.本文提出一种考虑多种结构相互配合的新型结构无人船,同时将改进粒子群优化算法运用于航迹优化,对算法的重要参数以及易陷于局部最优的不足进行改进.仿真结果表明,与传统无人救生船搜救模型相比,本文提出的新型无人救生船结构与航迹优化方法能切实保障夜间救援的安全并减少航行时间.     

周期无人值守机舱监测报警系统方案研究

无人机舱是目前国际上新建船舶的常规要求，满足各国船级社AUT－0规范的机舱监测报警系统是周期性无人值守机舱的重要组成部分，本文在介绍机舱监测报基本原理的基础上，调研了国内外有代表性的几个机舱监测报警系统，继而阐述了国家船舶一条龙项目机舱监测报警系统小项的具体方案设计。     

数据挖掘在无人船舶目标图像识别中的应用

为了缩短无人船舶目标图像的识别时间,提高目标图像的质量,提出了数据挖掘在无人船舶目标图像识别中的应用。利用数据挖掘技术确定无人船舶目标图像的阈值,根据目标图像的阈值误差分割了目标图像,采用图像边缘点提取公式将图像边缘点连接成线,提取出目标图像的外轮廓,完成无人船舶目标图像的预处理;通过目标图像识别算法的改进设计,得到了目标图像的识别流程,实现了数据挖掘在无人船舶目标图像的识别中的应用研究。仿真实验结果表明,数据挖掘在无人船舶目标图像识别方法与基于航拍技术的目标图像识别方法相比,目标图像的识别时间缩短了35.1%。     

深海先锋队美国的核试验潜艇

在美国核潜艇的发展历史上,有一系列专门用于研究试验的核潜艇,它们有的试验降噪,有的试验推进方式,有的进行深浅研究,有的从事复合材料试验、水下无人运载器试验、先进声呐试验、艇体降阻试验、发射无人侦察机试验以及进行“多任务平台”独立嵌加舱段的研究等。正是这些试验潜艇的默默奉献,才使得美国核潜艇作战能力一直位居世界前列。因此,对于这样一支“深海先锋队”,人们完全有必要去了解它,去研究它。[编者按]     

高速铁路牵引变电所亭无人化方案设计研究

既有高速铁路项目中牵引变电所、开闭所均采用无人值班有人值守的模式.结合国铁集团电力牵引供电节支降耗、改革创新的要求,牵引变电所、开闭所、分区所和AT所需全方位采用检测监测技术保障各型设备安全可靠运行,从而实现真正意义上的无人值班无人值守模式,降低运检压力和运营成本.本文从房屋土建方案、电气主接线、辅助监控、设备在线监测...     

基于RTK的自主海水环境探测无人艇

为实现海水环境监测的无人化,设计了基于RTK的自主海水环境探测无人艇。系统主要由岸基控制显示单元、系统服务器、无人艇以及锂电池组组成。岸基控制显示单元用于和无人艇交互信息,系统服务器用于存储系统运行参数以及监测数据,无人艇实现自主巡航和具体测量任务。无人艇控制器使用的是基于STM32单片机的无人艇控制板,集成的设备有RTK、磁力计、多参数水质监测仪、单波束等。经过测试本系统可以安全可靠的按照预定轨迹运行,运行轨迹误差不超过0.8 m。     

美国水下机动无人系统能力发展新构想

美军试图通过大力发展以机动无人系统为主体的水下战无人装备,加强前沿水下无人系统预置,全力推进水下无人区域机动预警探测系统布建,重点攻关水下自主通信组网、自主协同、自主探测预警等先进技术,打造新型水下作战体系能力。本文通过解读美军近年发布的《未来海军》、海上项目增补计划、颠覆性技术领域发布的项目文件,及水下机动无人系统与技术新发展项目研发和试验中取得的一些成果,初探了未来机动无人系统能力的发展设想。