动载台下高精度地磁定向系统设计与实现
这是一篇关于海洋浮标,地磁定向,传感器误差修正,扩展卡尔曼,自适应算法的论文, 主要内容为海洋是人类的巨大资源宝库,海洋浮标作为一种观测海洋、认知海洋的重要观测工具发挥着越来越重要的作用,而在海上复杂环境的定向问题一直是制约浮标观测能力的核心问题。地磁定向具有无长期积累误差、不易被干扰、无需其他设备辅助的优点,因此本课题设计完成了搭载于海洋浮标的高精度地磁定向平台,解决了海洋环境下的高精度定向问题。根据项目需求,本课题首先完成了整体方案的设计与实现。其中硬件部分主要包括数据处理、数据采集、数据通信以及电压管理模块,同时兼具体积小和功耗低两大优点。软件部分主要是各个模块的硬件驱动。接着分别建立了加速度计、陀螺仪和磁力计的误差模型,使用不同的算法实现对三种传感器的误差修正,以提高定向平台采集数据的准确性。提出了二阶扩展卡尔曼高精度地磁定向算法,一阶过程使用基于陀螺仪和加速度计的扩展卡尔曼滤波算法求解出准确的俯仰角和横滚角,二阶过程使用基于陀螺仪和磁力计的卡尔曼滤波算法求解出准确的航向角。针对海上复杂的环境,提出了自适应姿态更新算法,根据加速度计和磁力计的失真程度动态调整两种传感器参与定向的权值,提高了系统的抗干扰能力。在加速度计和磁力计抗干扰测试中,相比于单纯使用地磁定向算法,自适应姿态更新算法使得航向角的误差分别降低了90.4%和41.2%。最后搭建了测试系统,对定向平台的实际定向精度进行了测试与分析。在稳定性测试中,三种姿态角的误差均小于0.3度;静态定向精度测试中,所提算法的航向角平均误差为0.63度,优于传统的扩展卡尔曼算法和Mahony算法;动态定向精度测试中,航向角平均误差为0.72度,表明该算法具备快速精准定向能力。
基于机器学习的海洋浮标安全智能分析技术研究与实现
这是一篇关于海洋浮标,波浪传感器,故障诊断,目标检测,YOLOv5,监控管理系统的论文, 主要内容为海洋浮标是重要的海洋监测设备,海洋浮标搭载各类水文气象生物化学类传感器,可全天候实时观测海洋,采集海洋环境数据。面对复杂多变的海况、恶劣的海洋环境、电磁波干扰以及仪器设备老化等问题,浮标的安全性、稳定性和可靠性面临巨大的挑战,浮标设备时常遭到破坏和撞击,内部传感器故障时有发生。因此,对浮标平台周遭的潜在危险目标自动检测和追踪,实时诊断传感器状态,充分保障浮标平台的安全,使其能够长时间稳定地在线观测,保证浮标平台上各传感器观测数据的真实可靠,具有非常重要的意义。因此,本文重点从海洋浮标传感器故障诊断和外部危险目标检测两个方面研究开发海洋浮标安全智能分析系统。首先,针对浮标内部传感器故障导致的监测数据可靠性受损问题,本文设计了智能数据分析系统。采用基于机器学习的故障诊断方法,在诊断浮标内部传感器故障的智能数据分析系统中,分别采用统计学方法和人工智能神经网络模型对传感器观测的时间序列数据进行分析和训练,从长时序数据样本中自动检测异常数据,计算数据正确率,评估传感器故障率。并且,采用小波包分解与重构技术对传感器观测的时间序列数据进行信息分解与特征提取,建立改进的径向基神经网络模型和K-近邻分类模型对传感器数据特征进行训练,从中识别异常数据,对波浪传感器的6种故障类型判别,提高监测数据可靠性。其次,为了解决海洋浮标遭受外部危险目标破坏问题,本文在YOLOv5(You Only Look Once v5)的基础上建立了一种轻量化的智能目标识别模型。通过加入通道注意力机制、调整特征金字塔池化层、加入小目标检测层等对目标检测模型YOLOv5进行改进,实现从视频监控图像中自动识别和抓取人、船、大型海洋生物等浮标潜在危险物,提高了目标检测的准确度。之后,对轻量化智能目标识别模型进行硬件固化封装。最后,本文将传感器状态诊断结果和3种外部危险源的视频监测结果,以及电子海图数据、浮标位置数据、浮标周围船舶位置、浮标状态信息进行集成和融合,采用机器学习技术,将软硬件设计相结合,在基于B/S软件开发架构和树莓派硬件开发的基础上,设计了海洋浮标监控管理平台系统,建立一体化数据监控与展示平台,对浮标的内部传感器状态和外部危险目标进行实时监测和分析,对上述数据进行集中显示。
基于机器学习的海洋浮标安全智能分析技术研究与实现
这是一篇关于海洋浮标,波浪传感器,故障诊断,目标检测,YOLOv5,监控管理系统的论文, 主要内容为海洋浮标是重要的海洋监测设备,海洋浮标搭载各类水文气象生物化学类传感器,可全天候实时观测海洋,采集海洋环境数据。面对复杂多变的海况、恶劣的海洋环境、电磁波干扰以及仪器设备老化等问题,浮标的安全性、稳定性和可靠性面临巨大的挑战,浮标设备时常遭到破坏和撞击,内部传感器故障时有发生。因此,对浮标平台周遭的潜在危险目标自动检测和追踪,实时诊断传感器状态,充分保障浮标平台的安全,使其能够长时间稳定地在线观测,保证浮标平台上各传感器观测数据的真实可靠,具有非常重要的意义。因此,本文重点从海洋浮标传感器故障诊断和外部危险目标检测两个方面研究开发海洋浮标安全智能分析系统。首先,针对浮标内部传感器故障导致的监测数据可靠性受损问题,本文设计了智能数据分析系统。采用基于机器学习的故障诊断方法,在诊断浮标内部传感器故障的智能数据分析系统中,分别采用统计学方法和人工智能神经网络模型对传感器观测的时间序列数据进行分析和训练,从长时序数据样本中自动检测异常数据,计算数据正确率,评估传感器故障率。并且,采用小波包分解与重构技术对传感器观测的时间序列数据进行信息分解与特征提取,建立改进的径向基神经网络模型和K-近邻分类模型对传感器数据特征进行训练,从中识别异常数据,对波浪传感器的6种故障类型判别,提高监测数据可靠性。其次,为了解决海洋浮标遭受外部危险目标破坏问题,本文在YOLOv5(You Only Look Once v5)的基础上建立了一种轻量化的智能目标识别模型。通过加入通道注意力机制、调整特征金字塔池化层、加入小目标检测层等对目标检测模型YOLOv5进行改进,实现从视频监控图像中自动识别和抓取人、船、大型海洋生物等浮标潜在危险物,提高了目标检测的准确度。之后,对轻量化智能目标识别模型进行硬件固化封装。最后,本文将传感器状态诊断结果和3种外部危险源的视频监测结果,以及电子海图数据、浮标位置数据、浮标周围船舶位置、浮标状态信息进行集成和融合,采用机器学习技术,将软硬件设计相结合,在基于B/S软件开发架构和树莓派硬件开发的基础上,设计了海洋浮标监控管理平台系统,建立一体化数据监控与展示平台,对浮标的内部传感器状态和外部危险目标进行实时监测和分析,对上述数据进行集中显示。
基于机器学习的海洋浮标安全智能分析技术研究与实现
这是一篇关于海洋浮标,波浪传感器,故障诊断,目标检测,YOLOv5,监控管理系统的论文, 主要内容为海洋浮标是重要的海洋监测设备,海洋浮标搭载各类水文气象生物化学类传感器,可全天候实时观测海洋,采集海洋环境数据。面对复杂多变的海况、恶劣的海洋环境、电磁波干扰以及仪器设备老化等问题,浮标的安全性、稳定性和可靠性面临巨大的挑战,浮标设备时常遭到破坏和撞击,内部传感器故障时有发生。因此,对浮标平台周遭的潜在危险目标自动检测和追踪,实时诊断传感器状态,充分保障浮标平台的安全,使其能够长时间稳定地在线观测,保证浮标平台上各传感器观测数据的真实可靠,具有非常重要的意义。因此,本文重点从海洋浮标传感器故障诊断和外部危险目标检测两个方面研究开发海洋浮标安全智能分析系统。首先,针对浮标内部传感器故障导致的监测数据可靠性受损问题,本文设计了智能数据分析系统。采用基于机器学习的故障诊断方法,在诊断浮标内部传感器故障的智能数据分析系统中,分别采用统计学方法和人工智能神经网络模型对传感器观测的时间序列数据进行分析和训练,从长时序数据样本中自动检测异常数据,计算数据正确率,评估传感器故障率。并且,采用小波包分解与重构技术对传感器观测的时间序列数据进行信息分解与特征提取,建立改进的径向基神经网络模型和K-近邻分类模型对传感器数据特征进行训练,从中识别异常数据,对波浪传感器的6种故障类型判别,提高监测数据可靠性。其次,为了解决海洋浮标遭受外部危险目标破坏问题,本文在YOLOv5(You Only Look Once v5)的基础上建立了一种轻量化的智能目标识别模型。通过加入通道注意力机制、调整特征金字塔池化层、加入小目标检测层等对目标检测模型YOLOv5进行改进,实现从视频监控图像中自动识别和抓取人、船、大型海洋生物等浮标潜在危险物,提高了目标检测的准确度。之后,对轻量化智能目标识别模型进行硬件固化封装。最后,本文将传感器状态诊断结果和3种外部危险源的视频监测结果,以及电子海图数据、浮标位置数据、浮标周围船舶位置、浮标状态信息进行集成和融合,采用机器学习技术,将软硬件设计相结合,在基于B/S软件开发架构和树莓派硬件开发的基础上,设计了海洋浮标监控管理平台系统,建立一体化数据监控与展示平台,对浮标的内部传感器状态和外部危险目标进行实时监测和分析,对上述数据进行集中显示。
动载台下高精度地磁定向系统设计与实现
这是一篇关于海洋浮标,地磁定向,传感器误差修正,扩展卡尔曼,自适应算法的论文, 主要内容为海洋是人类的巨大资源宝库,海洋浮标作为一种观测海洋、认知海洋的重要观测工具发挥着越来越重要的作用,而在海上复杂环境的定向问题一直是制约浮标观测能力的核心问题。地磁定向具有无长期积累误差、不易被干扰、无需其他设备辅助的优点,因此本课题设计完成了搭载于海洋浮标的高精度地磁定向平台,解决了海洋环境下的高精度定向问题。根据项目需求,本课题首先完成了整体方案的设计与实现。其中硬件部分主要包括数据处理、数据采集、数据通信以及电压管理模块,同时兼具体积小和功耗低两大优点。软件部分主要是各个模块的硬件驱动。接着分别建立了加速度计、陀螺仪和磁力计的误差模型,使用不同的算法实现对三种传感器的误差修正,以提高定向平台采集数据的准确性。提出了二阶扩展卡尔曼高精度地磁定向算法,一阶过程使用基于陀螺仪和加速度计的扩展卡尔曼滤波算法求解出准确的俯仰角和横滚角,二阶过程使用基于陀螺仪和磁力计的卡尔曼滤波算法求解出准确的航向角。针对海上复杂的环境,提出了自适应姿态更新算法,根据加速度计和磁力计的失真程度动态调整两种传感器参与定向的权值,提高了系统的抗干扰能力。在加速度计和磁力计抗干扰测试中,相比于单纯使用地磁定向算法,自适应姿态更新算法使得航向角的误差分别降低了90.4%和41.2%。最后搭建了测试系统,对定向平台的实际定向精度进行了测试与分析。在稳定性测试中,三种姿态角的误差均小于0.3度;静态定向精度测试中,所提算法的航向角平均误差为0.63度,优于传统的扩展卡尔曼算法和Mahony算法;动态定向精度测试中,航向角平均误差为0.72度,表明该算法具备快速精准定向能力。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设海岸 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/55116.html
