摘要：当无需揭示船舶操纵运动机理过程,而只需对输入输出建立映射时,黑箱建模成为一种有效途径。本文基于长短期记忆-循环神经网络(Long Short-term Memory-recurrent Neural Network,LSTM-RNN)构建船舶航向-舵角黑箱模型,LSTM网络为10-10-1结构,误差指标为RMSE,参数学习采用Adam算法。开展实船Z型操纵实验获取了航向-舵角数据。前70%用于模型训练,后30%用于模型测试。训练后的模型使得RMSE达到设计目标。对测试集数据,训练后模型拟合优度在0.98以上,表明其具有良好的有效性和泛化性。文中航向-舵角LSTM-RNN黑箱模型结构简明清晰,参数明确,易于实际操作使用,为航向-舵角关系建模提供了一种可行方法。

摘要：[目的]为了解决无人船通信数据量大、传输时延高等问题,提出一种适用于无人船的软件定义网络(SDN)架构下多约束无人船网络传输路由算法(USMCRA)。[方法]通过建立SDN架构的无人船网络模型,将网络中路由选择问题转化为多约束最短路径问题,利用该算法选择合适的路由节点完成数据的传输。算法通过SDN控制器获取网络链路中的状态信息,将带宽、时延以及数据流大小作为约束条件结合Dijkstra算法设计实现。在仿真实验中通过mininet仿真平台构建无人船网络拓扑结构,在RYU控制器中添加USMCRA算法,实现网络的仿真。[结果]结果表明,该路由算法提高了无人船网络传输的效率以及传输的稳定性。相比于传统的网络架构,添加USMCRA算法的网络传输速率提高了16%左右,网络抖动的峰值控制在0.2 ms左右,实现了网络的优化。[结论]所提出的USMCRA算法为解决无人船通信数据量大、传输时延高等问题提供了一种新的解决思路。

摘要：针对智慧城市建设中城市排水管网各类井盖出现的安全隐患问题及管理难等弊端,提出并实现了基于NB-IoT和OTA的云上智能井盖监控系统。硬件上选用国产低功耗蓝牙芯片HS6621进行电路设计,采集井盖的位置、姿态和井下水位、溢水等信息,通过NB-IoT模块上报云平台;软件上采用微服务技术架构,将井盖的实时监测及日常维护管理等任务分解到不同的服务中,并利用OTA空中下载技术完成终端固件远程升级;经测试,终端硬件整机功耗为98.25μA,符合低功耗设计要求,终端可正常上报监测数据并及时触发报警,能达到实时监控效果;通过管理软件进行工单派发、任务验收和固件升级等日常管理,可降低终端维护成本,有效提高城市智能化管理水平,改善落后的管理方式。

摘要：为进行水面无人艇运动姿态数据采集与可视化监测,基于LoRa设计研发了水面无人艇远程数据采集系统。该系统能够实现卫星定位及船舶六自由度运动姿态数据的采集,通过LoRa通信模块实现数据远程发送与接收,并基于上位机对位姿数据进行可视化展示,实现水面无人艇位姿远程数据可视化监测。最终实验结果显示,系统各项功能稳定运行,数据采集及传输功能平稳,上位机所展示的可视化界面清晰直观,效果良好。该系统的数据采集、处理、传输、显示与保存等功能的实现,能够为无人艇操纵运动建模、基于运动模型的自动控制系统设计、航海仿真系统中以数据驱动目标船舶、无人艇远程岸基运动监测与指挥等提供数据支持,为水面无人艇的技术发展、科研与教学实验等提供技术支持。

摘要：针对智能航运时代背景下的船舶远程操纵与控制,本文设计一种面向水面无人船的驱动电机远程控制系统。系统以Arduino2560为中央控制器,涵盖中央控制模块、电机驱动模块、无线通信模块和岸基操控端。系统通过远程控制驱动电机,实现船舶前进、后退、左转、右转等运动状态的转换;通过GPRS实现无人船端与岸基操控端的无线通信。试验表明,本文设计的驱动电机远程控制系统操作方便,通信流流畅,运行稳定,能够用于无人船远程操纵和控制,为无人船的发展提供支持。

摘要：为缓和神经网络对历史数据的"过拟合"与预测值"失真"的矛盾,设计一种基于BP神经网络与残差分析的非线性时间序列预测流程.从控制残差为正态分布、白噪声等方面入手,建立合适的人工神经网络,使其既能较好地拟合过去的样本,又可以得到符合未来趋势的预测结果.将该预测流程应用于长江九江大桥观测线船舶交通流量预测,预测效果证明该方法可行.