大数据支持下船舶智能运维的实现

为实现船舶在航行中的设备检测和智能维护,对支持智能船舶的大数据分析方法进行研究,并结合大量实船运维数据,提出基于设备衰退机制的动态决策树模型,对船舶设备的衰退过程进行预测。将分析结果同步可视化到设备模型中,从而减少船舶运维中由设备故障带来的不确定性,提升船舶智能化水平。开发船舶智能运维管理系统,将大数据的集中分析能力、数据库的集成管理能力和3D可视化技术相结合,实现船舶的一体化和智能化管理与维护。     

船舶智能诊断和运维系统及其设计

比较了目前常见船舶运维管理模式的特点,阐述船舶智能诊断和运维系统研发技术路线与结构组成,通过研发应用实例说明船舶运维管理系统和3D可视化管理系统及其功能流程;以分析与挖掘网络-实体融合系统(CPS)技术为核心,通过分析、关联、评估、预测、优化决策等功能的实现,实现船舶健康管理、故障诊断和维修实施的一体化管理。     

基于AIS数据的智能船舶动态视频监控系统设计

针对港口船舶动态视频监控系统应用中视频监控系统人工操作的不便性,开发智能船舶动态视频监控系统.根据船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)获取的港内船舶动态数据,设计自动监控决策控制模块,建立待监控船舶的被监控优先因子算法,通过驱动多智能球摄像机阵列对待监控船舶队列进行智能排序定位,实现对航行船舶的自动化智能视频跟踪.     

基于AIS的港口智能船舶动态视频监控系统研究

港口船舶动态视频监控是港口交通安全管理的重要内容。文章论述了港口智能船舶动态视频监控系统的设计要点,研究通过AIS系统获取船舶动态数据并驱动智能球摄像机进行智能定位,实现航行船舶的自动化智能视频跟踪。文章提出了基于AIS的港口智能船舶动态视频监控系统的主要结构,介绍了软硬件组成及工作原理．重点阐述了自动监控决策控制模块的算法及在系统中的作用。     

基于改进K近邻算法的船舶通航环境智能识别

为实现船舶能效的智能优化,从船舶通航环境出发,研究船舶通航环境的智能识别方法。基于所获得的船舶通航环境大数据,建立基于改进K均值聚类算法的船舶通航环境类别知识库,设计相关系数加权的K近邻算法,实现船舶通航环境的智能识别。实例分析结果表明,此基于改进K近邻算法的智能识别方法的识别准确率可达97.25%,相对于未改进的K近邻算法,准确率提高7.81%。所提出的智能识别方法可为基于通航环境智能识别的船舶分段航速智能优化方法的研究奠定基础。     

简论船舶对海洋的污染及防治

文章分析了船舶对海洋的污染及其危害，提出了一些防治措施。     

基于频域通道注意力的YOLOv3网络的雾天海洋图像船舶检测

为解决在雾天背景下现有的船舶检测算法准确率低、召回率不高的问题,在YOLOv3网络的特征提取模块加入空间金字塔池化模块用以丰富特征图的表达能力,在特征融合模块引入频域通道注意力机制来抑制背景噪声,在预测模块采用K均值算法重新设计预测锚框大小以适应待检测目标的形状。实验结果表明：基于频域通道注意力的YOLOv3网络在雾天背景下对船舶的检测精度更高,在测试集上平均精确率可达到92.98%,准确率可达到93.06%,召回率可达到92.25%;检测速度可达到61帧/s。本文算法满足船舶实时检测的需求,为未来智能船舶的发展提出了一种兼顾准确率和实时性的船舶检测方法。     

期租船人使用海洋气象导航的优势和必要性

从事实与数据出发,分析了期租船人的营运特点与海洋气象导航之间的关系,从而论述了期租船人在航运经营中使用海洋气象导航的优势及必要性。     

凝结余热器及其在船舶上的应用

阐述了一种较适用于船舶的节能装置──凝结余热器的原理、结构及其效率增益的估算方法，并提出了在船舶上应用该项节能技术的系统方案。     

考虑通航环境因素的智能船舶航线规划

为提升智能船舶航线自动设计方案的合理性,考虑船舶通航环境因素的影响,提出一种考虑水深、潮高、风、浪、流的智能船舶航线规划算法。基于Delaunay三角剖分算法,提出一种环境建模方法,利用船舶航行安全水深理论在环境模型中搜索禁航区。利用切线图法建立可航网络。基于船舶力学原理对船舶干扰力进行建模,提出一种在环境干扰力影响下的可航网络权值修正方法。将提出的智能船舶航线规划算法用于对浙江舟山衢山岛北部水域的实例分析。仿真结果表明,该算法能够为不同环境下的不同尺度船舶规划出合适的航线,也能够为相同船舶给出适应不同环境的规划结果,从而证明该算法的有效性。     

基于AIS数据的船舶运动模式识别与应用

船舶运动模式的提取是轨迹数据分析的重要任务,它可以为船舶异常行为的检测提供参考依据,同时也可以作为航路规划和定线制设计的技术指标.针对现存的聚类算法大多为了追求效率而忽略了运动轨迹特征的问题,对聚类算法中的轨迹结构距离进行改进,将其作为轨迹相似度的评价标准.采用无监督DBSCAN聚类算法实现船舶运动模式的提取.利用琼州海峡船舶自动识别系统（Automatic Identification System, AIS）数据,对该水域的船舶运动模式进行提取,获得行驶于该水域的船舶运动轨迹分布以及各类轨迹中转向区域的分布,其中船舶运动轨迹包括从琼州海峡东峡口向西航行的船舶轨迹,从琼州海峡西峡口向东航行的船舶轨迹,从秀英港前往海安港的船舶轨迹,从海安港前往秀英港的船舶轨迹和从琼州海峡东峡口前往海口港的船舶轨迹.将最终的聚类结果应用于电子海图显示与信息系统（Electronic Chart Display and Information System, ECDIS）上,实现了对船舶的动态监控仿真.     

基于相对混乱度特征选择的船舶风机智能状态监测与故障诊断

为提高船舶机舱状态监测的实时性和故障诊断的准确性,提出一种由数据获取、特征提取、特征选择和故障识别组成的智能状态监测和故障诊断框架,以及基于相对混乱度的特征选择方法和基于特征选择的支持向量机训练方法。该方法相比传统方法在故障识别准确率上有所提升,可达到94.46%,并且可有效缩短分类器计算耗时,最快可将其缩短77.8%。文中提出的算法框架、特征选择方法、基于特征选择的支持向量机训练方法和智能故障诊断方法相比现有方法有一定的优势,对机舱中回转机械设备的状态监测和故障诊断有一定的参考价值。     

船舶交通量三阶段法预测模型及其应用

为精准预测船舶交通量,基于多源数据融合,提出用于预测船舶交通量的三阶段法,分别预测交会水域、单条航道的船舶交通量,并以长江六圩水域以及苏北运河航道为例进行实证研究。结果表明,三阶段法预测模型具有较强的预测精度。预计2040年苏北运河航道货运承载能力饱和度达到17.13%,即未来苏北运河航道利用水平较为合理,但仍处于较低水平,尤其是蔺家坝—宿迁窑湾航段和宿迁窑湾—淮安航段的利用水平更低。本文预测方法和结果可为水路交通规划与调度管理提供支撑。     

大数据技术在城市智能交通中的应用

大数据的运用对各行各业都产生了新的影响.在城市交通领域,大数据技术为建设城市智能交通体系提供了现实可能,为解决城市的交通问题提供了新的思路与方法.随着大数据发展起来的,还有物联网、人工智能、云计算等新型的技术,为城市智能系统的新模式发展提供了无限可能[1].通过分析大数据的概念、大数据技术应用的优势以及所面临的挑战,根...     

基于北斗卫星导航与调制相位控制技术的应用研究

以两座500kV变电站授时组网监测实际应用情况为例进行研究.介绍电力系统时钟同步和同步监测重要性以及国内电网时间同步研究动态,以及基于北斗卫星导航与调制相位控制技术的E1相结合精确时间传递组网及监测系统特点及技术原理,结合电网运行实际情况提出现有同步技术存在问题,提出一些观点.     

事件触发的自适应PID海洋水面船舶航迹跟踪控制

针对不确定动态和未知环境扰动情况下海洋水面船舶(marine surface vehicle, MSV)的航迹跟踪控制问题,在传统PID控制下,引入自适应神经网络和事件触发控制技术,提出一种不依赖船舶模型和环境扰动的事件触发的自适应PID控制方法来实现MSV航迹跟踪。Lyapunov稳定性理论分析结果表明,所提出的控制方法可以保证这个闭环控制系统所有信号的有界性,且可继承传统PID控制的优越性,同时可提高系统的鲁棒性。该研究结果不仅扩宽了PID控制的适用范围,而且为MSV航迹跟踪控制提供了新的设计方法。     

基于船舶所有人演化博弈的船舶联营池经营策略

为实现船舶联营池利益最大化,以船舶联营池依据船舶评分进行收益分配为基础,根据演化博弈理论建立联营池中不同船舶所有人之间的演化博弈模型,分别推导出船舶所有人在不同状态下的复制动态方程。通过对复制动态方程参数的讨论,确立不同的博弈情况;分别对不同的博弈情况下的演化稳定策略进行探讨,得出不同参数情境下的演化结论;以此为基础对船舶联营池的经营策略提出建议。结合HEIDMAR公司Sigma Pool的实际数据进行算例分析,结果与情境分析结论的一致性证明了本文模型有效。本文结论可作为理论基础给联营池管理人提供经营策略的制定依据。     

船舶碰撞引起的自升式海洋平台结构损伤分析

针对船舶与海洋平台碰撞问题,研究船舶不同碰撞位置对平台结构损伤的影响。基于非线性有限元方法对船舶与海洋平台碰撞的场景进行数值模拟。对船首、船中和船尾碰撞这3种情况下的平台损伤特性进行比较分析。结果表明,这3种情况下的碰撞时间、碰撞力和碰撞位移以及平台局部损伤、整体变形和总吸能等存在着较大的不同,平台具有不同的损伤特征。     

基于人工神经网络的导航数据处理方法研究

探讨了采用广义ＢＰ神经网络理论来进行组合导航定位数据的非线性滤波方法。采用广义ＢＰ人工神经网络进行随机状态估计,其特点是：实时数据处理可并行计算,速度快;对组合导航系统模型结构及其统计特性无要求。