基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别

针对不变矩对仿射形变目标描述的不足,为提高舰船型号的识别精度,提出一种基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别方法.首先对二值舰船图像进行归一化处理,并分别提取归一化舰船图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;然后通过计算样本特征均值与标准差的比值,选择出鲁棒性好、稳定性高的特征,通过归一化方法进行融合;最后构造五类舰船的样本集,采用支持向量机(SVM)作为分类器识别测试样本的型号,分析不同矩特征、样本集大小、SVM参数、本文方法对识别精度、稳定性的影响.实验结果表明,文中给出的算法提高了识别精度,并且在训练样本集较小时仍能获得88%以上的识别率.     

船舶螺旋桨空化噪声非均匀调制特性及其应用

从螺旋桨空化噪声谱统计模型出发,分析研究螺旋桨空化噪声非均匀调制特性的机理和规律,并利用大量海上实录船舶噪声进行验证.从形成机理看,认为非均匀调制特性主要由船尾形状、螺旋桨结构以及船舶航行工况共同决定的尾流分布所导致,不同型号船舶的非均匀调制特性具有个体性;从舰船噪声信号能量谱看,调制的非均匀特性,主要受能量谱峰值频率的影响.最后基于船舶噪声的非均匀调制特性,提出一种基于多子带自适应加权的DEMON增强算法,并利用实际数据进行验证.     

基于滑模变结构的船用永磁同步电机直接转矩控制

电力推进在船舶动力系统中应用得越来越多,本文对船用永磁同步电机直接转矩控制进行仿真研究.针对传统永磁同步电机直接转矩控制中存在的磁链和转矩脉动较大,逆变器开关频率不稳定等问题,将滑模变结构控制策略引入.设计转矩和磁链2个滑模控制器,取代传统直接转矩控制中的2个滞环比较器,再运用空间矢量脉宽调制方法,控制电机运行.仿真结果表明这种控制策略能有效减小传统直接转矩控制存在的磁链和转矩脉动,实现逆变器开关频率恒定,并且对系统参数变化及外界扰动具有鲁棒性强的优点.     

基于AIGA-WLSSVM的埋地管道腐蚀速率预测方法

为了降低埋地管道腐蚀影响因素之间的复杂相关性,提高腐蚀预测精度,文中提出一种基于自适应免疫遗传算法-加权最小二乘支持向量机(AIGA-WLSSVM)的埋地管道腐蚀速率预测建模方法,并采用AIGA优化模型参数,进一步提高模型的学习能力和稳定性。最后通过实例分析验证了AIGA-WLSSVM建模方法在埋地管道腐蚀速率预测中的可行性和有效性,为埋地管道的检修与更换提供参考。     

基于二值HT的多LFM信号检测

Wigner-Ville分布对于单分量LFM信号有很好的时频聚集性,但WVD是二次型变换,故对信号环境中复杂的多LFM信号不可避免的存在交叉项的干扰。HT可以消除交叉项的影响,能够很好的对多个LFM信号进行检测,但存在大信号淹没小信号的现象。提出二值HT能够很好的解决上述问题,为多LFM信号的检测技术提供理论依据。     

大型ORACLE数据库系统的优化设计方案

ORACLE数据库技术在各类船舶管理系统中应用广泛,提供综合的船舶管理、人事管理、设备管理、交易管理、保养管理以及故障查询分析等各种业务应用,以保障船舶行驶安全,降低事故发生率、提高企业管理水平、提高服务水平、加强管理力度、增加管理效率,减少人力、物力、财力上的浪费.本文主要从大型数据库ORACLE环境4个不同级别(操作系统级包括硬件平台、ORACLE关系管理系统级、数据库系统设计级、数据库开发范畴的结构化查询语句分析级)的调整分析入手,分析ORACLE的系统结构和数据存取工作机理,从9个方面分析ORACLE数据库的优化调整方案.     

MSK信号的仿真及其优势分析

采用解析法对MSK信号的调制方式、解调方式以及功率谱密度进行仿真分析,得出MSK调制方式相对于BPSK和QPSK调制方式具有优势。     

中性点箝位型三电平单相逆变器中性点电位平衡控制方法

单相NPC逆变器可以利用现有耐压水平的开关器件实现输出谐波少、电磁干扰弱、共模电压低的高压大容量变频器,正在越来越多的应用于轨道交通等大功率驱动场合。针对单相NPC逆变器的中性点电位平衡控制问题,该文提出了通过在常规多电平载波调制的基础上利用开关冗余状态来调节电容充放电电流,控制中性点电位的控制方法。算法简单,容易实现,该方法的有效性得到了仿真结果的验证。     

矮塔斜拉桥索鞍受力分析

以一座矮塔斜拉桥为研究对象,采用空间有限元方法计算了索鞍的受力情况,将索力比较真实地转化为抛物线形面压力施加在各个对应孔道上,并分析了孔道施工偏差对运营阶段塔的影响。     

基于HMM-SVR的船舶动力设备故障模式识别与状态预测研究

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢且数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。鉴于此,文章研究了基于隐马尔科夫模型的故障模式识别方法,利用该模型将微弱变化的信号特征转换为变化较大的对数似然概率对故障模式实现有效识别。在此基础上进一步提出基于HMM-SVR的设备状态预测模型,将遗传算法用于支持向量回归模型参数寻优,并结合隐马尔科夫模型,实现对设备状态的预测。对船用柴油机进行仿真,结果表明上述模型具有较高的识别率,能准确预测船舶动力设备的当前状态。