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基于ISO标准的船舶数据交互与共享系统设计
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作者 焦品博 王锐 《上海船舶运输科学研究所学报》 2023年第5期41-47,共7页
为消除船上不同应用系统之间的数据交互隔阂,设计一种基于国际标准化组织(International Organization for Standardization,ISO)标准的船舶数据交互与共享系统解决方案。分析船舶数据采集和应用的现状,结合ISO标准对船舶计算机数据交... 为消除船上不同应用系统之间的数据交互隔阂,设计一种基于国际标准化组织(International Organization for Standardization,ISO)标准的船舶数据交互与共享系统解决方案。分析船舶数据采集和应用的现状,结合ISO标准对船舶计算机数据交互的最新要求,阐述系统设计的基本原理及其应具备的基本功能。从通信、存储、处理和安全等角度设计系统硬件架构,分析各组成设备的功能、网络连接和配置方式。根据软件功能架构、功能模块和数据流,基于工厂设计模式思想设计系统的核心功能,最终形成软硬件相结合的系统设计方案,为船舶数字化技术的发展提供参考。 展开更多
关键词 船舶数字化 国际标准化组织(ISO)标准 数据交互 数据共享
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基于长短期记忆网络的船舶主柴油机性能预测 被引量:2
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作者 焦品博 王海燕 +1 位作者 孙超 张桂臣 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期250-256,共7页
为预测船舶主柴油机的整体性能,提出一种结合马氏距离和长短期记忆网络(LSTM)的性能预测方法.选取20个常规热力参数作为柴油机的性能参数,引入马氏距离度量不同时刻柴油机的性能退化程度,并归一化为性能指标(PI)序列,以直观描述柴油机... 为预测船舶主柴油机的整体性能,提出一种结合马氏距离和长短期记忆网络(LSTM)的性能预测方法.选取20个常规热力参数作为柴油机的性能参数,引入马氏距离度量不同时刻柴油机的性能退化程度,并归一化为性能指标(PI)序列,以直观描述柴油机的性能退化过程.建立三层LSTM网络模型,分别采用单步法和多步法预测性能指标序列,从而实现柴油机整体性能的趋势预测.以船用柴油机的性能预测实例进行方法验证,性能指标曲线可以直观反映柴油机的性能退化过程,符合柴油机的一般性能退化规律.单步预测的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别等于0.0166和0.0128,多步预测中60步预测的RMSE和MAE分别等于0.0363和0.0315,验证了该方法可用于对柴油机性能的短期波动预测与长期趋势预测. 展开更多
关键词 船舶主柴油机 长短期记忆网络 马氏距离 性能指标 性能预测
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船舶分油机仿真系统的设计与实现 被引量:3
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作者 焦品博 王海燕 《上海海事大学学报》 北大核心 2020年第2期90-95,122,共7页
为帮助学员掌握分油机的工作原理和操作方法,以Alfa Laval S系列分油机为研究对象,结合层次状态机的概念,设计两层嵌套状态机作为分油机仿真系统的整个工作周期内的逻辑控制。通过简化分离筒的几何形状建立分油机的数学模型,以模拟分油... 为帮助学员掌握分油机的工作原理和操作方法,以Alfa Laval S系列分油机为研究对象,结合层次状态机的概念,设计两层嵌套状态机作为分油机仿真系统的整个工作周期内的逻辑控制。通过简化分离筒的几何形状建立分油机的数学模型,以模拟分油机内油水分界液面的变化。采用树形拓扑结构描述操作菜单的信息显示。利用可编程逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)通信技术,实现分油机的半实物仿真系统。测试结果表明,层次化的状态控制使得系统控制过程结构化、清晰化,状态之间的转换关系表达明确,能逼真地模拟分油机的工作过程。 展开更多
关键词 船舶分油机 层次状态机 数学模型 半实物仿真
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基于改进GWO-LSTM的船舶主机性能预测模型 被引量:6
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作者 石彪 王海燕 焦品博 《上海海事大学学报》 北大核心 2022年第2期96-102,共7页
为提高船舶主机性能预测的精度,更好地帮助轮机员制定主机的维修保养计划,提出一种利用改进灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)对长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)进行优化的船舶主机性能预测模型,简称为改进的... 为提高船舶主机性能预测的精度,更好地帮助轮机员制定主机的维修保养计划,提出一种利用改进灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)对长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)进行优化的船舶主机性能预测模型,简称为改进的GWO-LSTM模型。基于Metropolis接受准则的思想,在传统GWO中引入一种随机搜索机制来解决传统GWO前期收敛速度慢和后期易陷入局部最优的问题。分别建立单步预测模型和多步预测模型。与GWO-LSTM和传统LSTM的预测结果进行对比,结果表明,改进GWO-LSTM单步预测的均方根误差分别降低了32.36%和50.38%,多步预测的均方根误差分别降低了26.16%和35.57%。 展开更多
关键词 Metropolis接受准则 长短期记忆网络(LSTM) 灰狼优化算法(GWO) 性能预测
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