基于人工智能的耙吸挖泥船挖掘与泥水输送机理研究

发布时间：2020-06-23 16:42

【摘要】：耙吸挖泥船是疏浚行业的主力船舶。随着信息技术的发展,尤其是在大数据、智能时代背景下,各种新兴技术的出现,耙吸挖泥船智能化提升需求已经迫在眉睫。传统的耙吸挖泥船施工作业主要依靠操耙手的经验,由于操耙手的持续作业以及经验不足,造成疏浚效率不能持续保持较高水平,因此急需开发智能疏浚系统,提升数据效率,降低劳动强度。智能系统通过机理分析,构建疏浚过程数学模型,采集施工历史数据进行数据处理与分析,预测疏浚产量,改进自主学习算法,优化施工控制策略,提高疏浚效率。因此,本文开展智能疏浚研究具有重要意义。本文依托中交疏浚技术装备国家工程研究中心基金项目,针对耙吸挖泥船耙头挖掘与输送建模问题,耙头产量预测不准和土壤粒径不可测的难题,在耙头挖掘和管道泥水输送机理建模、传感器数据滤波、缺失值处理、管道输送延迟校准、耙头产量预测和土壤粒径分类器等方面开展了研究。研究成果为耙吸挖泥船疏浚优化提供了解决方案。主要工作如下:(1)耙头挖掘与泥水输送机理分析与建模研究。针对挖掘与泥水输送的机理分析,研究了耙头模型和泥泵管线模型,并构建了耙头切削力模型、产量模型、泥泵和管线四个子模型。(2)数据预处理。针对传感器获得数据的时候产生的噪声与数据丢失问题,研究了数据滤波算法和缺失值处理方法,解决的数据噪声和数据丢失问题。针对泥水混合物密度与流量的传感器在泥泵处,距耙头处数据有传输延迟问题,提出了数据延迟计算的方法,解决了耙头模型中数据延迟的问题。(3)产量预测模型的研究。针对耙头产量数据获得的时效性和传统采用的耙头产量模型,密度估计的黑箱模型性能较差这个问题,研究了极限学习机算法(ELM)和它的两个改进算法网络结构递增型极限学习机(I-ELM)和结构风险最小化极限学习机(R-ELM),采用极限学习机构建模型,学习网络参数,并预测耙头吸入密度,实验表明该算法能够很好的预测耙头吸入密度,实时性好。(4)土壤粒径分类器。针对耙吸挖泥船上面没有感知土壤粒径的传感器这个问题,结合施工工况分析,不同施工工况的土壤粒径参数不同,采用主成分分析(PCA)方法得出了不同工况的施工参数具有不同的分布,并采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的改进算法构建分类器,区分出来自不同工况的施工数据,实验结果表明,分类器有不错的分类效果。
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U674.31;TP18

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本文编号：2727619