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基于PSO的燃料电池船舶航速与功率分配策略协同优化
1
作者
王宁
李志强
《中国舰船研究》
北大核心
2025年第3期211-222,共12页
[目的]针对复杂航行环境下难以获取最优航速而导致燃料电池船舶的能效提升有限的问题,提出基于粒子群算法的燃料电池船舶航速与功率分配策略协同优化方法。[方法]采用K-means对气象环境数据进行空间网格聚类分析并作为航线分段的依据,...
[目的]针对复杂航行环境下难以获取最优航速而导致燃料电池船舶的能效提升有限的问题,提出基于粒子群算法的燃料电池船舶航速与功率分配策略协同优化方法。[方法]采用K-means对气象环境数据进行空间网格聚类分析并作为航线分段的依据,进而通过船舶航行阻力分析和等效氢耗思想构建燃料电池船舶的航速-氢耗模型。同时,以加速度为优化参数设计航速优化值在航段之间传承-链接的优化方式,进而运用粒子群算法对船舶全航程航速和燃料电池输出功率进行优化。[结果]仿真验证结果表明,相较于原航速和传统航速分段优化方法,航速与功率分配策略协同优化方法分别降低了3.85%和1.99%的氢气消耗。[结论]该方法有效提高了短程船舶航行能效,并改善了传统分段优化的航速阶梯分布缺陷问题,可为燃料电池船舶的推广应用提供参考。
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关键词
氢燃料电池船舶
航线划分
航速优化
动力-航行协同优化
粒子群算法
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职称材料
多特征融合的无人艇视觉小目标鲁棒跟踪
被引量：
2
2
作者
王宁
吴伟
+2 位作者
王元元
孙赫男
冯远
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第5期65-78,共14页
[目的]针对低特征分辨率、相似环境信息引起的无人艇视觉小目标跟踪混淆问题,提出一种多特征融合的连续卷积算子跟踪算法。[方法]首先,采用双三次插值技术,提高多特征图分辨率,实现亚像素级定位;其次,利用特征投影和生成样本空间,提高...
[目的]针对低特征分辨率、相似环境信息引起的无人艇视觉小目标跟踪混淆问题,提出一种多特征融合的连续卷积算子跟踪算法。[方法]首先,采用双三次插值技术,提高多特征图分辨率,实现亚像素级定位;其次,利用特征投影和生成样本空间,提高目标跟踪的效率,避免滤波器过拟合;最后,设计高置信度模型更新策略,解决相似环境信息对滤波器的干扰问题。[结果]结果表明:相较于传统的连续卷积算子跟踪算法,平均成功率提升17.4%,平均距离精度指标提升17.8%,期望平均覆盖率提升5.1%。[结论]该算法法能够处理海洋环境下的小目标跟踪混淆问题,为提升无人艇及海洋机器人的智能感知能力,提供关键技术支撑。
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关键词
海上小目标鲁棒跟踪
多特征融合
连续卷积算子
无人艇视觉
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职称材料
题名
基于PSO的燃料电池船舶航速与功率分配策略协同优化
1
作者
王宁
李志强
机构
大连
海事大学轮机工程学院
大连市智能船舶绿色动力控制与测试重点实验室
水路交通
控制
全国
重点
实验室
大连
海事大学
船舶
电气工程学院
出处
《中国舰船研究》
北大核心
2025年第3期211-222,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(U23A20680,52271306)
国家高层次人才支持计划项目(SQ2022QB00329)
+3 种基金
国防基础科研计划一般项目(JCKY2022410C013)
辽宁省“兴辽英才计划”领军人才项目(XLYC2202005)
大连市科技创新基金重大基础研究项目(2023JJ11CG009)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(3132023501)。
文摘
[目的]针对复杂航行环境下难以获取最优航速而导致燃料电池船舶的能效提升有限的问题,提出基于粒子群算法的燃料电池船舶航速与功率分配策略协同优化方法。[方法]采用K-means对气象环境数据进行空间网格聚类分析并作为航线分段的依据,进而通过船舶航行阻力分析和等效氢耗思想构建燃料电池船舶的航速-氢耗模型。同时,以加速度为优化参数设计航速优化值在航段之间传承-链接的优化方式,进而运用粒子群算法对船舶全航程航速和燃料电池输出功率进行优化。[结果]仿真验证结果表明,相较于原航速和传统航速分段优化方法,航速与功率分配策略协同优化方法分别降低了3.85%和1.99%的氢气消耗。[结论]该方法有效提高了短程船舶航行能效,并改善了传统分段优化的航速阶梯分布缺陷问题,可为燃料电池船舶的推广应用提供参考。
关键词
氢燃料电池船舶
航线划分
航速优化
动力-航行协同优化
粒子群算法
Keywords
hydrogen fuel cell ships
route division
speed optimization
power-navigation collaborative optimization
particle swarm optimization(PSO)
分类号
U674.925 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
多特征融合的无人艇视觉小目标鲁棒跟踪
被引量：
2
2
作者
王宁
吴伟
王元元
孙赫男
冯远
机构
大连
海事大学轮机工程学院
水路交通
控制
全国
重点
实验室
大连市智能船舶绿色动力控制与测试重点实验室
大连
海事大学
船舶
电气工程学院
大连
海事局甘井子海事处
出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024年第5期65-78,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(U23A20680,52271306)
国家高层次人才支持计划(SQ2022QB00329)
+3 种基金
国防基础科研计划资助项目(JCKY2022410C013)
辽宁省“兴辽英才计划”领军人才项目(XLYC2202005)
大连市科技创新基金重大基础研究项目(2023JJ11CG009)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(3132023501)。
文摘
[目的]针对低特征分辨率、相似环境信息引起的无人艇视觉小目标跟踪混淆问题,提出一种多特征融合的连续卷积算子跟踪算法。[方法]首先,采用双三次插值技术,提高多特征图分辨率,实现亚像素级定位;其次,利用特征投影和生成样本空间,提高目标跟踪的效率,避免滤波器过拟合;最后,设计高置信度模型更新策略,解决相似环境信息对滤波器的干扰问题。[结果]结果表明:相较于传统的连续卷积算子跟踪算法,平均成功率提升17.4%,平均距离精度指标提升17.8%,期望平均覆盖率提升5.1%。[结论]该算法法能够处理海洋环境下的小目标跟踪混淆问题,为提升无人艇及海洋机器人的智能感知能力,提供关键技术支撑。
关键词
海上小目标鲁棒跟踪
多特征融合
连续卷积算子
无人艇视觉
Keywords
robust tracking of small targets at sea
multi-feature fusion
continuous convolutional operator
unmanned surface vehicle vision
分类号
U674.91 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PSO的燃料电池船舶航速与功率分配策略协同优化
王宁
李志强
《中国舰船研究》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
多特征融合的无人艇视觉小目标鲁棒跟踪
王宁
吴伟
王元元
孙赫男
冯远
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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