基于神经网络的舰船混沌保密通信系统研究

以提升舰船通信安全性及同步性为出发点,设计基于神经网络的舰船混沌保密通信系统。基于舰船混沌同步保密通信系统一般模型,在系统发射端设计基于径向基函数神经网络(RBFNN)的跟踪器,跟踪舰船信息信号,通过混沌调制模块调制系统的状态量参数,并加密舰船信息信号将其混沌视为载波进行混沌掩盖后,通过信道进行传输,经噪声消除器去除信号噪声后,在混沌解调模块设计基于RBFNN的同步控制器,输出同步解调后的原始舰船信息信号传输至接收端,实现舰船信息保密同步通信。实验结果显示,该系统加密后,信息可有效掩盖信号真实情况,信号去噪后可还原信号本真,解调后可在接收端实现高精度的信号还原;且该系统应用后的信息可有效防止攻击者窃取。

基于Linux的智能船舶数据采集系统设计

为满足智能船舶数据采集系统的多通信协议传输需求,确保数据传输的实时性、可靠性和稳定性,在采用嵌入式操作系统Linux的工控机上设计一种支持多通信模式的船舶数据采集系统。该系统包含数据传输、数据解析和数据存储等3个模块,其中:数据传输模块采用CAN(Controller Area Network)协议、TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)协议和串口RS232协议实现;数据解析模块用于对数据进行格式转换,以TCP/IP协议的形式将其发送给上位机,并在上位机中利用MATLAB软件对其进行解析。以北斗导航接收机为数据源对该系统的有效性进行试验验证,结果表明,基于Linux的多通信模式数据采集系统能满足智能船舶多样化传感器接口,以及数据可靠、准确、实时传输和处理的需求。

无人船远程遥控系统运行状态实时在线监测方法

为保障无人船顺利执行勘测、投放等任务,提出无人船远程遥控系统运行状态实时在线监测方法。该方法利用感知层内温度传感器、气体传感器、柴油机监测仪、姿态传感器等采集无人船远程遥控系统运行状态实时数据后,通过感知节点控制器与网络层感知节点控制器连接,将无人船远程遥控系统运行状态实时数据传输到ZigBee网络内,再通过该网络将其传输到运算层内,使用运行状态监测模块和异常预警模块获得无人船远程遥控系统运行状态实时在线监测结果与异常结果,并将结果传输到应用层内,应用层通过可视化监测、异常预警展示等模块实现用户的人机交互。实验表明:该方法不仅可有效检测无人船远程操控系统的运行状态,还可对异常状态进行预警,且监测与预警的实时性较好。

舰船通信系统5G网络多维度安全状态感知技术

为了解决单一信息源带来的网络安全状态感知误差高的问题,研究舰船通信系统5G网络多维度安全状态感知技术。构建舰船通信系统5G网络多维度安全状态感知框架,通过多源网络安全状态信息采集单元获取5G网络安全状态信息,融合处理单元利用层次量化评估方法对其作标准化等处理后,获得5G网络安全态势样本数据集,将其作为基于Att-GRU的5G网络安全状态感知模型的输入,利用鲸鱼优化算法实现模型参数的寻优,输出为5G网络安全态势预测结果,依据预测结果与实际结果的差值计算5G网络健康度,通过还原单元对预测结果作累减反归处理,获得5G网络安全态势值,并与设置阈值作对比,实现舰船通信系统5G网络的多维度安全状态感知。实验结果表明:该技术可实现5G网络安全状态感知,神经元个数为35、批处理规模为1.2时,5G网络安全状态感知模型性能最优;5G网络安全态势预测的平均适应度与最优适应度相贴近。

基于网络的船舶航向保持控制仿真平台设计

为使设计的控制器能通过网络控制船舶,根据VB具有的面向对象和用户图形界面设计简单的特点,设计一套基于网络的船舶航向保持控制仿真平台。在该平台上,以"育鲲"轮为被控对象,以PID控制算法为控制器,以Internet为数据通信载体,进行系统测试。结果表明:该仿真平台操作简单,设计合理,航向保持控制性能良好。

基于网络的船舶航向控制器设计

针对非线性船舶航向控制问题,基于Lyapunov稳定性理论,将网络控制技术融入到船舶自动舵控制器设计方法之中,利用网络化控制系统的稳定性分析方法,考虑船舶系统的实际特点,对船舶航向与控制问题进行研究,并设计一种新型自动舵控制策略.该控制策略计算量小,学习收敛速度快,控制性能良好,能较快地跟踪对象参数变化及适应船舶运行环境的改变.仿真结果不仅表明了这种控制策略能够提供较好的控制性能,而且其计算速度基本上可以满足船舶操纵实时控制的要求.

面对数据丢包的船舶航向保持网络预测控制器

针对网络控制系统中存在的数据丢包问题,使用一种带有常值补偿机制的广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)算法设计船舶航向保持的网络预测控制器.首先,利用TrueTime工具箱仿真使用传统GPC算法设计的船舶航向保持的网络预测控制器.然后,考虑数据丢包对船舶航向保持的网络控制系统造成的影响,使用带有常值补偿机制的GPC算法设计一种新的船舶航向保持的网络预测控制器并进行仿真.仿真结果表明,在数据丢包情况下,采用新方法设计的控制器可以减少船舶航向调节时间,从而改善船舶航向保持的网络预测控制器的控制效果.

船舶避碰系统的智能化研究综述

综述了船舶避碰系统领域中智能化研究的现状，主要介绍了模糊控制、神经网络、专家系统等智能方法在避碰系统中的应用，并指出了为实现系统的完全智能化亟需解决的问题。

舰船综合平台管理系统网络通信与集成技术研究

从舰船综合平台管理系统的网络通信架构模型及其技术要求出发,阐述舰船控制层网络技术的现状和工作特性,探讨工业以太网进入船舶自动化领域的发展趋势,并就全开放的扁平化工业控制网络结构、通信协议以及控制网络与信息网络的紧密集成技术进行了分析研究。

小波神经网络算法在船舶动力控制系统中的应用研究

随着航海技术的发展,人类对海洋的探索也越来越频繁,在不断研究的过程中,人们不仅对船舶的位置有升级的要求,对于其内部动力控制系统的研究范围也在不断的拓宽。本文主要研究船舶动力定位系统的构成原理,并结合神经网络算法对船舶动力定位关键技术进行数学建模。最后在Matlab仿真系统中建立船舶动力控制系统在海洋环境中的实际干扰模型,并从静态角度对小波神经算法的性能进行分析与仿真,仿真结果表明此算法的控制效果良好。

考虑通信时延的船舶航向保持鲁棒自适应控制

为了进一步研究船舶航向保持远程控制,本文提出一种鲁棒自适应神经网络控制方案以解决网络诱导时延对系统稳定性和性能的不良影响。与传统Backstepping方法不同,该方案将系统不同阶子系统中的不确定部分纵向传递至第n个子系统,并利用径向基函数神经网络进行在线逼近,达到对系统中模型不确定部分的有效补偿,从而解决远程控制系统中不确定时延问题。通过实际测试分析海事卫星通信网络时延特性,以"育鲲"轮为例开展仿真试验,结果验证了本文算法的有效性,且对模型摄动和外界环境干扰具有较好的鲁棒性能。该算法具有计算量小、鲁棒性强、易于工程应用的优点。

基于神经网络的非线性船舶航向自适应逆控制

考虑船舶航向控制模型中存在的非线性,本研究在模型参数未知的情况下,基于神经网络非线性滤波器,构建了非线性船舶航向的在线自适应逆控制系统。通过对“The R.O.V Zeefakkel”散装船的仿真研究,证明了该自适应算法的有效性,系统在显著改善动态响应性能的同时,具有良好的鲁棒性和扰动消除能力。

基于神经PID并行控制的发电机调速系统研究

针对柴油机非线性特性明显,在建模中采用传统的PID控制效果较差的问题,提出了基于神经网络和PID并行控制算法;首先,根据神经网络函数逼近的不同类型,设计出基于BP-PID与CMAC-PID两类神经PID并行控制方法;然后,对柴油机启动和船舶电力系统典型试验作了仿真分析,结果表明神经PID船舶发电机组调速系统并行控制是可行的,CMAC-PID控制的柴油发电机组比常规PID控制和BP-PID控制的稳定时间短,具有良好的动态特性,较适合实时性高的场合。

基于粗糙径向基函数网络的船舶发电机励磁控制

粗糙集和神经网络的集成技术综合利用了粗糙集理论数据分析与决策规则自动提取的优点以及神经网络对非线性函数任意逼近的能力,为复杂非线性系统的建模辨识提供了一种新的途径。文中提出了一种基于粗糙径向基(radial basis function,RBF)网络的船舶发电机励磁神经比例–积分–微分(proportion-integral-differential,PID)自适应控制方法,通过粗糙RBF网络离线学习和在线辨识对神经PID控制器的参数进行自适应调节。仿真结果表明,该控制方法与传统PID控制相比具有超调量小、调节速度快等优点。

基于无线传感网络的无人船舶远程遥控系统设计

传统遥控系统不能根据船舶航线的变化情况,进行及时、有效的航行控制指挥。为解决此问题,设计基于无线传感网络的新型无人船舶远程遥控系统。通过无线传感网络框架设计、船舶电源电路设计2个步骤,完成新型远程控制系统的硬件模块设计。通过Delphi 7.0开发环境完善、无人船舶目标确定流程设计、驱动代码设计3个步骤,完成新型远程控制系统的软件模块设计。对比传统系统、新型系统的运行数据可知,应用基于无线传感网络的无人船舶远程遥控系统后,航行控制指挥的及时性、有效性均得到30%以上的提升。

向家坝升船机工程高精度平面控制网设计研究

为给向家坝升船机工程提供高精度施工基准,以其平面控制网的布设为例,通过分析与计算,认为传统控制网布设方案应该改变,提出基于施工坐标系的布设方案:在施工坐标系下布设升船机平面控制网;通过控制网的联测复现升船机施工坐标系和发现控制网整体变形;通过控制网的复测发现控制网点的局部变形,保证整个工程的施工基准统一在升船机施工平面坐标系下。基于VC++平台实现控制网模拟分析,平面控制网精度达0.5 mm,表明基于施工坐标系的平面控制网布设方案满足工程要求。该案例对类似大型复杂工程的控制网布设具有重要的理论和实际意义。

基于神经网络的船舶舵机控制系统设计

传统船舶舵机控制系统只适于控制对象是线性系统且时延和阶数等已知的情况,但在实际应用中,船舶舵机控制过程受船舶运行情况和航行环境的影响,属于随机过程。为此,设计一种新的基于神经网络的船舶舵机控制系统,依据功能要求设计船舶舵机的不同控制模型,再设计整体控制系统结构。通过设计4个不同层次的控制器结构,实现神经网络控制器的整体设计,利用神经网络算法对控制器中的参数进行学习和调整,神经网络控制器输出结果即为船舶舵机控制结果。实验结果表明,所设计系统控制效果好,不易受外界环境的干扰。

船舶航向离散非线性系统自适应神经网络控制

针对考虑舵机特性的船舶航向离散非线性控制系统,提出了一种基于神经网络的自适应控制设计方法。为了消除离散系统后推设计中存在"因果矛盾"的问题,原船舶航向离散系统通过变换得到等价的能够预测变量的前向预测系统。通过使用单一神经网络逼近系统的所有未知部分,该控制设计方法可以有效地减轻控制系统存在的"计算量膨胀"问题,并具有控制器结构简单,控制参数少,易于工程实现等优点。同时,稳定性分析证明闭环系统的所有信号一致最终有界,并能使得航向跟踪误差任意小。最后,运用"育鲲"轮进行仿真研究以证明所提方法的有效性。

船载炮测控系统中CAN总线网络设计

分析了CAN总线特点以及构建网络的优点。重点介绍了CAN总线在船载炮实时测控系统中的成功应用 ,制定相应的通信协议 ,进行CAN网络软件设计 ,提高了系统的实时性。

基于神经网络技术的南京长江大桥桥墩船舶撞击力识别

主要研究基于神经网络技术的南京长江大桥桥墩船撞力识别。在建立了南京桥4#桥墩的空间有限元分析模型后,对4#桥墩进行了动力特性分析;基于MATLAB平台建立了“船撞力-响应”神经网络,由沃辛试验船撞力曲线计算得到了船对桥墩的撞击响应并作为神经网络训练的样本。仿真计算结果表明,由桥墩墩顶的响应可有效识别船舶撞击力的大小、方向和撞击位置,该神经网络可用于有、无噪声干扰的船撞力识别,并且具有良好的容错性和鲁棒性。