船舶动态吃水实时检测与数据处理关键技术的研究.pdf

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1、分类号UDC密级船舶动态吃水实时检测与数据处理关键技术的研究朱四印指导教师熊木地职称教授学位授予单位大连海事大学申请学位级别工学硕士学科(专业)电子科学与技术论文完成日期2011年6月论文答辩同期呈Q!!生塑答辩委员会主席ResearchonKeyTechnologiesoftheReal-·timeDetectionofDynamicShipDraftandDataProcessingAthesisSubmittedtoDalianMaritimeUniversityInpartialfulfi

2、llmentoftherequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringbyZhuSiyin(ElectronicScienceandTechnology)ThesisSupervisor：ProfessorXiongMudiJune2011大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：本论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，撰写成硕士学位论文竺监舶麴查堕盔塞盟捡型量数握丝理苤毽垫苤的硒塞：。除论文中已经注明引用的内容外，

3、对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表或朱公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：丝学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解大连海事人学有关保留、使用研究生学位论文的规定，即：大连海事大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权人连海事大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保

4、存和汇编学位论文。同意将本学位论文收录到《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》(中国学术期刊(光盘版)电子杂志社)、《中国学位论文全文数据库》(中国科学技术信息研究所)等数据库中，并以电子出版物形式出版发行和提供信息服务。保密的论文在解密后遵守此规定。本学位论文属于：保密口在——年解密后适用本授权书。不保密∥(请在以上方框内打“√”)⋯⋯：辱歌⋯名：链．采划日期：-boll年f月Zg日摘要内河航运由于其成本低、运量大、污染少等特点，在我国经济发展中起着重要的作用。近年来随着航运运量的不断加大，内河航

5、运超吃水问题也越来越严峻，严重影响了通航安全和效率。海事执法部门主要采用登船目测吃水线检测船舶吃水，即费时费力又影响船舶正常通航。目前尚无有效的技术手段对通航船舶动态吃水进行离船式的检测。根据通航船舶吃水检测要求，研制了基于超声波传感器阵列的通航船舶动态吃水实时检测与预警系统，在不影响船舶正常通航的情况下实现了对通航船舶吃水离船、快速、实时检测，并对超吃水船舶提出预警。目前该系统在长江三峡已投入试运行。超声波传感器阵列安装在检测门支架上，检测门同步自动升降子系统对检测门支架进行速度和位置的闭环控制

6、，确保检测门平稳运行、安全地工作在水下合适的位置。船舶吃水数据采集处理子系统通过超声波传感器检测门阵列，采集通航船舶吃水数据，对通航船舶吃水数据进行处理，完成异常数据的剔除和并行通航船舶吃水数据的分割，并通过无线网络将各通航船舶吃水数据发送到船舶吃水信息管理子系统，与当前航道允许最大吃水深度进行比较，并对超吃水船舶进行预警。利用通航船舶动态吃水实时检测与预警系统，现场获取船底吃水的点云数据。本文分析了点云数据突变点的分布特征和现场干扰因素，将异常数据分为两类，并对通航船舶吃水数据进行预处理消除异常

7、数据的干扰。提出了将点云数据中值滤波算法应用于消除超声波传感器探测船底时“第一类异常数据”的干扰；并针对“第二类异常数据”出现在船尾特点，提出了最小二乘直线回归预测法消除船只螺旋桨尾流干扰。采用现场实测数据，对算法进行了验证。对通航船舶吃水数据进行预处理，消除各类噪声影响后，本文对并行通航船只吃水数据的分割进行了详细分析。提出了采用基于宽度的船舶吃水点云数据分割算法对并行通航船只吃水点云数据进行分割。并对其中涉及的船舶进、出检测门识别、船舶宽度识别等关键技术进行了分析。采用现场实测数据，对算法进行

8、中文摘要了验证。最后给出了现场实测结果，确定系统比对精度，并对测量不确定度进行了分析。结果表明，系统测量精度优于0．1m，满足设计要求。采用的算法有效、实用。关键词：船舶动态吃水检测，异常数据剔除；点云数据中值滤波；最,j、--乘直线回归预测：点云数据分割：强·ABSTRACTInlandnavigation，whichhaslowcost，largevolume，lesspollutionandotheradvantages，playsanimportantroleinChina