【摘要】：耙吸挖泥船是疏浚行業(yè)的主力船舶。隨著信息技術的發(fā)展,尤其是在大數(shù)據(jù)、智能時代背景下,各種新興技術的出現(xiàn),耙吸挖泥船智能化提升需求已經(jīng)迫在眉睫。傳統(tǒng)的耙吸挖泥船施工作業(yè)主要依靠操耙手的經(jīng)驗,由于操耙手的持續(xù)作業(yè)以及經(jīng)驗不足,造成疏浚效率不能持續(xù)保持較高水平,因此急需開發(fā)智能疏浚系統(tǒng),提升數(shù)據(jù)效率,降低勞動強度。智能系統(tǒng)通過機理分析,構建疏浚過程數(shù)學模型,采集施工歷史數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理與分析,預測疏浚產(chǎn)量,改進自主學習算法,優(yōu)化施工控制策略,提高疏浚效率。因此,本文開展智能疏浚研究具有重要意義。本文依托中交疏浚技術裝備國家工程研究中心基金項目,針對耙吸挖泥船耙頭挖掘與輸送建模問題,耙頭產(chǎn)量預測不準和土壤粒徑不可測的難題,在耙頭挖掘和管道泥水輸送機理建模、傳感器數(shù)據(jù)濾波、缺失值處理、管道輸送延遲校準、耙頭產(chǎn)量預測和土壤粒徑分類器等方面開展了研究。研究成果為耙吸挖泥船疏浚優(yōu)化提供了解決方案。主要工作如下:(1)耙頭挖掘與泥水輸送機理分析與建模研究。針對挖掘與泥水輸送的機理分析,研究了耙頭模型和泥泵管線模型,并構建了耙頭切削力模型、產(chǎn)量模型、泥泵和管線四個子模型。(2)數(shù)據(jù)預處理。針對傳感器獲得數(shù)據(jù)的時候產(chǎn)生的噪聲與數(shù)據(jù)丟失問題,研究了數(shù)據(jù)濾波算法和缺失值處理方法,解決的數(shù)據(jù)噪聲和數(shù)據(jù)丟失問題。針對泥水混合物密度與流量的傳感器在泥泵處,距耙頭處數(shù)據(jù)有傳輸延遲問題,提出了數(shù)據(jù)延遲計算的方法,解決了耙頭模型中數(shù)據(jù)延遲的問題。(3)產(chǎn)量預測模型的研究。針對耙頭產(chǎn)量數(shù)據(jù)獲得的時效性和傳統(tǒng)采用的耙頭產(chǎn)量模型,密度估計的黑箱模型性能較差這個問題,研究了極限學習機算法(ELM)和它的兩個改進算法網(wǎng)絡結構遞增型極限學習機(I-ELM)和結構風險最小化極限學習機(R-ELM),采用極限學習機構建模型,學習網(wǎng)絡參數(shù),并預測耙頭吸入密度,實驗表明該算法能夠很好的預測耙頭吸入密度,實時性好。(4)土壤粒徑分類器。針對耙吸挖泥船上面沒有感知土壤粒徑的傳感器這個問題,結合施工工況分析,不同施工工況的土壤粒徑參數(shù)不同,采用主成分分析(PCA)方法得出了不同工況的施工參數(shù)具有不同的分布,并采用最小二乘支持向量機(LS-SVM)的改進算法構建分類器,區(qū)分出來自不同工況的施工數(shù)據(jù),實驗結果表明,分類器有不錯的分類效果。
【學位授予單位】：江蘇科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：U674.31;TP18

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本文編號：2727619