基于云模型的改进粒子群PMSM参数辨识算法

针对永磁同步电机传统参数辨识方法存在的缺陷,提出了一种基于云模型的改进粒子群参数辨识算法.该算法首先采用高频电压注入法建立高频电压方程,通过滤波处理获取高低频信号构建四阶满秩实时电机辨识模型;将云模型理论与粒子群算法相结合,采用正态云发生器对粒子进化变异操作建模,实现了自适应动态调节粒子的搜索范围,有效克服早熟收敛,保证了辨识参数为全局最优解.实验表明该辨识方法寻优能力强,搜索精度高,稳定性好,具有良好的动态性能.     

运动车辆检测与跟踪方法

为提高城市智能交通综合管理能力,提出了基于视频分析的运动车辆检测与跟踪方法。在城市交通干道路面环境中,根据运动目标与道路背景统计特性的差异,基于贝叶斯概率准则,提出一个自适应背景更新算法,检测分离运动车辆目标前景,采用卡尔曼滤波器实现对视频序列中车辆目标的运动检测与实时跟踪,并对在重庆某交通干道的交通流视频进行检测。试验结果表明:该方法在常规视频分辨率下能实现实时处理视频,平均检测准确率为94%,具有较好的实时性与鲁棒性,能够实现城市交通环境中各类运动车辆的检测与跟踪。     

求解多峰性函数全局最优解的进化算法及其应用研究

本又针对简单遗传算法（SGA）在解决多峰性函数最优化问题存在的不足，提出了一种分配区间型进化算法，能够求出多峰性函数所有全局最优解及多个局部最优解。通过十几个多峰性函数与工程实例的数值实验，验证了算法的正确性。对简易海洋平台进行了疲劳可靠性优化设计为算例，取得了满意的结果。     

集装箱船运物流航线选择算法研究

首先分析不同航线选择算法的优缺点,然后对本文所采用的A~*算法进行阐述。将集装箱船的航线选择问题转化为数学模型,并且通过无向图寻优法获取最佳的航行路线,最后根据不同的估价函数分析出搜索的最佳航线。与Dijkstra算法相比,A~*算法搜索点数少,搜索效率高。     

船舶电站负荷扰动下轴系瞬时转速的动态仿真

受到大负荷扰动后,船舶电站的参数将发生较大变化.从发电柴油机、电力负荷、发电机及励磁调节系统方面建立柴油机瞬时转速的动态模型,并从气缸做功和负载方面对瞬时转速变化方面进行分析.依据发电柴油机的不同负荷类型,分别从恒定阻抗法、电动机机电暂态过程动态特性、负荷的静态特性三方面进行归类计算,提高了负荷的动态和静态仿真性能,励磁系统则采用三阶实用模型.最后利用Matlab/SIMULINK进行了系统的静态、暂态和动态稳定性分析.     

船舶网络通信最优路径的规划与设计

最优路径的规划与设计对船舶网络通信系统至关重要,针对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计方法存在数据传输成功率低、数据传输时延长的缺陷,提出基于蚁群优化算法的船舶网络通信最优路径规划与设计方法。首先对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计研究进展进行回顾,指出各种船舶网络通信最优路径的规划与设计方法的缺陷,然后采用蚁群优化算法搜索食物原理对船舶网络通信最优路径的规划问题进行求解,找到最优的船舶网络通信最优路径,最后采用C++编程实现了船舶网络通信最优路径的规划仿真测试,结果表明,蚁群优化算法可以提高船舶网络通信系统的数据传输成功率,减少船舶网络通信数据传输时延长,数据丢包率大幅度减少,获得了理想的船舶网络通信效果。     

海上无线通信系统的干扰抑制算法

随着网络通信系统传输模式的升级,双全工数据传输模式已成为当下通信数据传输标准。受到数据传输模式由半全工到双全工改变的影响,数据干扰波形态与特征随之发生改变,原始干扰波对应的时间量在双全工模式下,数据干扰系数增大,造成传统抑制算法对干扰噪声的抑制范围相对缩小,无法达到预期的抑制效果。因此,提出海上无线通信系统的干扰抑制算法。采用多区域分算整合的方式,用不同算法针对性解决一个问题中不同区域的问题。首先,对双全工模式下的数据干扰量进行建模,获得当前系统网络中的干扰量分布情况;采用双全工信道干扰估计算法,对干扰量进行范围估计,为抑制计算确定抑制范围;采用动态频谱波抑制算法,对信道干扰噪声进行抑制计算,平衡信道载波量,稳定数据传输状态。通过仿真数据对比测试,证明提出算法的可行性。     

船舶电力系统过流保护算法优化

现有船舶电力系统采用的传统过流保护算法存在电流反馈量识别准确率不高,电流控制参数的控制精度低的问题,本文提出船舶电力系统过流保护算法优化。通过对传统算法进行误差产生的分析计算,得到误差产生的原因与误差参量;对电流误差参量进行反时限模型计算,获得电流误差参量与时间之间的关系;根据获得的关系参量,结合引入的电流峰值算法对传统的过流保护算法进行数据的更新,从而完成对船舶电力系统过流保护算法的优化。最后,采用设计仿真实验的方式对提出的设计进行测试,通过测试得到的数据证明提出设计具有电流反馈识别准确率高、保护电流控制精度高、计算运行稳定的特点。     

基于云计算的船舶大数据并行调度算法研究

港口对大量船舶进行同时调度时,需要计算非常庞大的数据,传统船舶调度算法很难在短时间内完成计算工作,为此提出基于云计算的船舶大数据并行调度算法研究。建立云计算体系与大数据信息的并行调度框架,完成船舶大数据并行调度计算;采用SQL语言对并行调度核心步骤进行编写,将云计算结果导入并行调度算法体系中,实现船舶大数据并行调度计算。实验数据表明,设计的并行调度算法能较传统计算效率提高37.1%,并短时间内完成所需的计算任务,提高船舶的调度效率。     

基于Camshift的红外舰船目标跟踪

在海空红外图像中舰船的轮廓和纹理特征信息较少,给舰船目标的识别和跟踪带来了极大的挑战。针对这一问题,本文在研究红外系统成像机理及红外图像特性的基础上,利用滤波和直方图均衡化来减少红外图像的噪声,提高红外图像的对比度。此外,详细分析了Camshift算法,设计基于Camshift的舰船目标跟踪方案。