基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型研究

内河航标标示了可航行水域的边界,是保障内河船舶安全航行的重要前提.面向内河航标不同故障模式,构建一种基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型.采用两个BP神经网络分别训练航标基础属性数据与环境因素数据,计算独立的证据值;通过DS证据理论实现航标运行状态识别结果的决策融合.结果表明,基于BP-DS证据理论的航标状态识别模...     

船舶六自由度转台电液伺服系统参数整定方法

针对船舶六自由度转台电液伺服系统的参数整定问题,提出一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑了系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用多目标遗传算法求出Pareto最优解。使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法（TOP—SIS）进行多属性决策（MADM）研究。计算了转台电液伺服控制的数值算例,结果表明本文提出的联合方法通用性好,所设计的PID性能优异,适合工程实际应用。     

模糊支持向量机在船舶发电机故障诊断中的优化应用

对以往提出方法的优点进行总结,在故障诊断中对模糊支持向量机进行优化应用,提出一种优化诊断方法。基于模糊支持向量机进行发电机故障分类,构建模糊故障分类模型。利用故障仿真模型获取各种发电机故障的对应电流信号,将电流信号中的特征量设为模型的四维输入向量。根据模糊故障分类模型的分类结果和船舶发电机历史运行数据,建立故障诊断融合识别框架。根据建立的故障诊断融合识别框架,将故障诊断过程分为4个步骤进行船舶发电机的实际故障诊断。对模糊支持向量机的优化应用进行实例研究,测试结果证明其优化应用实现了有效的故障诊断,验证了设计方法的有效性。     

巍巍宝塔见证延安航海事业扬帆起航——中国海事局副局长王金付肯定延安海培训基地工作

阳春三月,万物复苏,革命老区延安焕发出勃勃生机.经过近八个月的努力,延安职业技术学院在天津海事局的大力支持下,在校区建设、师资配备、设备引进、教学体系的建立等方面都取得了实质性的进展,取得了可喜成果.     

基于行为识别的智能车纵向决策研究

针对智能车纵向决策问题,提出基于环境车辆偏离车道程度识别运动模式的方法;构建动态环境车辆横纵向轨迹预测模型,并求解;构建保持、先行、避让在内的决策集,提出基于预测轨迹的单个车辆决策方法,并基于所有动态环境车辆的决策结果在加速、减速和匀速3 种结果中做出综合决策. 实车实验表明：在直行、换道和转弯运动模式下轨迹预测平均误差分别为0.11,0.29,0.80 m,预测精度较高;复杂动态环境下,本文提供的纵向决策信息提升了智能车行驶的安全性和舒适性.     

基于单参数自调节RM-GO-LSVR的船舶操纵灰箱辨识建模

为实现舵角小、试验数据少条件下船舶操纵辨识建模, 提出了一种船舶操纵运动灰箱模型; 搜集水动力系数已知的船舶运动数学模型作为备选参考模型(RM), 计算被辨识船舶与备选RM的相关系数, 并以此筛选合适的RM; 运用相似准则将观测数据映射到RM的输入值域, 建立被辨识船舶与RM的运动关联, 获得了RM的加速度项, 并使用线性支持向量回归(LSVR)机补偿被辨识船舶和RM加速度项间的误差; 分析了机理模型, 设计了合适的LSVR输入项, 使用全局优化(GO)算法自动调节了LSVR的不敏感边界参数; 基于自航模试验数据训练了灰箱模型, 并与约束模试验(CMT)结果和计算流体力学结果比较, 验证了灰箱模型的泛化能力和预报精度。研究结果表明: 在20°船艏向、20°舵角Z形试验预报中, 灰箱模型所得第一超越角精度至少比CMT、虚拟约束模试验(VCMT)和RM方法所得结果高1°, 灰箱模型所得第二超越角精度至少比CMT和VCMT所得结果高0.4°; 在35°舵角旋回试验预报中, 灰箱模型所得进距精度至少比CMT、VCMT、数值循环水槽试验(NCWCT)和RM方法所得结果高1%, 灰箱模型所得战术直径精度比CMT所得结果低4%, 比NCWCT所得结果高10%;RM方法有助于灰箱辨识建模, GO算法能够优化LSVR的不敏感边界参数, 建立的单参数自调节灰箱辩识建模方法能够实现小舵角、少数试验条件下的船舶操纵辨识建模。      

城市轻轨交通网络优选的物元可拓表达

针对识别判断或衡量评估各种轨道交通规划设计优劣性等问题,首先分析建立起多层级评定要素主框架,并考虑了客观化的信息熵权策略,然后提出了一种面向数据对象、灵活客观的城市轻轨交通网络多准则物元可拓处理方法,从而帮助实现其优选排序以及决策支持过程。基于建设城市轻轨交通网络的多重目标和不同部门愿景,确定了与城市发展协调性、网络结构属性、运营管理水平、建设项目可行性四个准则,通过济宁市轻轨交通线网规划的具体案例分析,讨论验证了所建模型的有效性、公平性与合理性,并获取了最优网络方案#1。实验结果表明该方法不仅科学可靠、适应性强,同时克服并避免了主观人为因素的噪声和偏差,本文建模步骤流程亦可为其他城市规划管理者、政策制定者等提供指导依据及借鉴参考,或移植应用于相关工程领域。     

融合式空间塔式算子和HIK-SVM的交通标志识别研究

在交通标志识别问题上,提出了一种基于融合式的空间塔式算子和直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)的分类方法.在该方法中,通过提取图像的灰度塔式词袋直方图(Gray-PHOW)特征、颜色塔式词袋直方图(Color-PHOW)特征和塔式边缘方向梯度直方图(PHOG)特征来对交通标志的外观、颜色和轮廓信息进行描述.通过提取空间塔式直方图特征,能很好地对图像各种特征的空间分布状况进行描述.提取到图像的外观、颜色、轮廓和特征的空间分布信息后,对其进行融合,最后得到的融合式的空间塔式特征具有很强的鲁棒性.将该融合式特征送入HIK-SVM进行训练和分类,取得了极其高的识别效果.     

新能源公交车辆大数据决策支持平台的研究

新能源汽车具有能源利用效率高、环境污染小、适用清洁能源种类多、噪声低、方便保养、安全性高等优点,成为未来公共交通发展的重点方向。为了实现更高的信息化程度,为国内大型城市的新能源公交车辆的规模化应用提供便利,相关的信息化系统平台的建设非常重要。大数据技术为新能源公交车辆决策支持平台建立了数据分析与应用基础,该大数据决策支持平台能够存储、处理来自不同数据源的多维数据,利用联机分析处理实现多维度数据分析,运用数据挖掘技术利用新能源公交车辆信息,提供新能源车辆充电决策、充电场地建设决策、电池容量及衰退分析等功能。     

碳中和背景下海外氢能源发展新思路及对我国的启示

在“双碳”战略的持续推动下,我国氢能产业热度攀升,迎来历史发展机遇。文章结合碳中和时代背景,梳理全球主要国家及地区氢能产业的发展变化,从顶层设计、产业各环节发展进程入手分析我国氢能产业的发展现状以及面临的发展风险,参考和吸收海外氢能发展经验,提出符合我国氢能产业发展实际的对策建议,助力国内氢能产业突破发展困境,实现跨越式发展。