基于模糊信息融合的船舶除锈机器人远程监控系统

来源 :舰船科学技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:nokisoki
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
传统的船舶除锈养护以人工为主,效率低且存在一定的安全隐患,近年来,全自动的船舶除锈机器人成为了业内的研究热点.远程控制技术是船舶除锈机器人的关键技术,为了提高除锈机器人的控制精度,必须结合多种位置传感器的信息进行控制.本文研究的内容主要包括两部分,分别是船舶除锈机器人的远程监控系统开发和远程监控系统中信息融合技术开发,采用模糊算法提高了除锈机器人的远程监控精度,取得了良好的效果.
其他文献
船舶人员室内位置的锁定,受到定位算法的影响,导致平均定位误差较高.因此,提出Wi-Fi信号指纹在船舶室内定位中的应用.引入K-mean分类算法,依托于信号强度建立Wi-Fi信号指纹库.针对船舶室内定位空间,建立室内栅格地图.基于实时采集Wi-Fi信号的RSS向量,设计Wi-Fi指纹定位算法.最后,通过计算信息增益值优化AP选取方案,实现定位精度提升.实验结果显示:Wi-Fi信号指纹技术在室内定位中应用后,使得平均定位误差降低了54%,58%.
常规方法滤波干扰信号时,传输信号与信道特性匹配程度不高,导致数据传输误码率较高.提出大数据分析平台在船舶网络信息抗干扰传输中的应用方法.在大数据分析平台上配置信源发生器,把船舶网络传输的信息数据,转换为原始电信号,利用平台的频谱分析模块,扩展信号频谱,通过基带调制,将信号频谱转换到高频处,产生与信道特性完全匹配的滤波信号,多脉冲联合传输滤波信号,实现信息传输抗干扰.以海洋通信网络为背景建立通信系统,设置瑞丽信道和高斯信道2种信道环境,实验结果表明,设计方法减少了数据传输误码率,船舶网络信息传输更加精确.
面对当前使用的Voronoi图划分、相似性匹配的保护方法无法保障数据不被篡改的问题,提出了区块链中船舶数据的隐私信息保护技术研究.利用加密模式反序列化步骤,将区块链数据转换成普通数据.使用index构建器中的listFiles()函数,构建索引结构.提取数据关键字,将数据加密形成密文,获取密文存储位置.匹配关键字和索引信息,使用私钥解密后获取明文,避免数据被篡改.根据获取的明文,分析用户方和接收方密钥地址共享信息,由此构建区块链中船舶数据的隐私性增强模型,增强区块链的隐私保护力.由实验结果可知,该技术se
传统舰船信息控制系统多采用高频率数据控制策略,因此在数据控制上存在连续时间点数据控制误差,导致信息全局控制准确性降低,影响舰船信息的实时传输效率.因此,提出基于PCL技术的舰船信息实时控制系统.系统分为硬件与软件设计两部分.硬件采用基于PCL技术设计方案,建立信息数据实时采集框架;在软件设计上,配合设计硬件首先采用信息数据状态控制算法,对信息交互状态进行分析;然后通过PCL控制算法,完成对信息流的实时分布式协同控制优化,从而实现实时精准控制信息的效果.数据对比表明,提出的控制系统信息控制连续性与完整性更好
为了减小舰船复杂物联网流量预测误差,提出基于机器学习算法的舰船复杂物联网流量预测研究.设计自回归谱估计模型与全局偏移特征函数,分别提取流量局部、全局偏移特征;采用机器学习算法,建立预测函数,实现舰船复杂物联网流量预测.获取舰船复杂物联网流量数据集,将数据集划分为测试集与实验集两部分,结果表明:研究方法预测结果与舰船复杂物联流量实际值的均方误差值在0~0.2,小于0.25,明显减小了预测误差.
现有的信息推荐方法在计算语义相似度时没有一个整体性的平均指标,导致推荐结果精度较差,基于协同过滤算法设计船舶电子信息推荐方法.建立关键词向量模型,基于协同过滤算法计算语义相似度,建立用户信息矩阵,设计信息推荐判断算法,得到基于协同过滤算法的舰船电子信息推荐方法.在对比实验中,随着关键词数量的增加,该方法推荐精度不断提高,且同样的词条数量下,该电子信息推荐方法的平均绝对偏差明显小于其他方法,因此可知该电子信息推荐方法精度优于传统的2种电子信息推荐方法.
钻孔灌注桩施工技术在现代建筑施工中的应用十分广泛,但由于其技术应用要点较多,很多工程人员在应用这一地基加固技术时,存在大量返工情况,在一定程度上耽误了施工周期.为提高钻孔灌注桩的应用效果,本文从钻孔灌注桩技术优劣势及施工要点分析出发,以实际工程案例分析这一技术的详细应用策略,旨在为相关人员提供参考.
算法提取图像目标特征时,忽略了几何特征的提取,导致目标检测的IOU值和每秒帧数较低.因此提出船舶运行监控系统目标图像检测算法.色彩转换监控图像,采用直方图修正法,增强灰度图像,采用高斯滤波和双边滤波,抑制噪声像素点,针对预处理后的目标图像,沿着边缘轮廓,分割目标像素区域,提取形状特征、颜色特征、纹理特征、几何特征,输入卷积神经网络,检测目标类别.选择OTCBVS数据集作为原始数据集,实验结果表明,设计算法提高了目标定位IOU值和目标检测每秒帧数,目标位置定位精度和检测速度优于常规算法.
海上目标侦察是进行海上作战的关键环节,近年来,随着计算机技术和图像处理技术的发展,利用计算机视觉进行海上目标探测成为了一项发展趋势.相对于传统的雷达探测,计算机视觉探测覆盖范围更广,效率更高,其难点是提高海上远景目标的检测精度.本文针对海上远景目标的图像特性进行分析,结合视觉显著性算法开发了海上远景目标检测系统,并分析了远景目标图像检测的关键环节.
传统船舶火灾爆炸预警系统内部缺少容错能力,在系统长期监测产生故障时,预警系统可靠性降低,故设计一种具有容错能力的船舶火灾爆炸预警系统.硬件中主要设计了系统的整体框架结构,主要对硬件中控制器芯片型号与接口进行设计,为了使系统软件具有容错性,引入BP神经网络,设计内部结构,选择合适的参数并完成神经网络训练,保证输出误差最低,至此完成系统设计.为验证系统在应用中的有效性,设计仿真实验,统一输入环境参数确定期望输出,并在仿真环境中人为添加系统运行故障.实验结果表明,与传统预警系统相比,设计的具有容错能力的预警系统