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1、科技的發(fā)展助推船舶行業(yè)的迅猛進(jìn)步。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下,為了實(shí)現(xiàn)“船舶工業(yè)4.0”,以船舶安全性、經(jīng)濟(jì)性以及智能化為基礎(chǔ),構(gòu)建大數(shù)據(jù)融合環(huán)境的智能信息平臺(tái)已成為行業(yè)領(lǐng)域重要的發(fā)展方向。而船舶動(dòng)力系統(tǒng),作為主推進(jìn)系統(tǒng),設(shè)備繁多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜。船舶動(dòng)力系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估需要整合處理海量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),這更是給船企及各研究院所帶來(lái)很大難題。因此,本文在對(duì)船舶動(dòng)力系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估現(xiàn)有方法進(jìn)行研究學(xué)習(xí)的過(guò)程中,融合粗糙集理論和D-S證據(jù)理論對(duì)船舶動(dòng)力系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估進(jìn)行應(yīng)用研
2、究,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。對(duì)于研究智能船舶及安全管理具有一定現(xiàn)實(shí)意義。
在查閱大量國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)后發(fā)現(xiàn),粗糙集理論和D-S證據(jù)理論對(duì)于處理不確定、不精確問(wèn)題具有良好的效果。而船舶動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)備復(fù)雜參數(shù)眾多,在監(jiān)測(cè)過(guò)程中常會(huì)出現(xiàn)不確定性發(fā)生。兩種算法融合使用對(duì)于處理船舶動(dòng)力系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估具有很好的效果。
粗糙集理論中的近似空間等概念即描述D-S證據(jù)理論中的辨識(shí)框架等,因此建立兩者之間的關(guān)系,以粗糙集理論為基礎(chǔ),發(fā)揮其對(duì)于船舶動(dòng)力系統(tǒng)參
3、數(shù)處理的良好約簡(jiǎn)效果,進(jìn)而轉(zhuǎn)化為D-S證據(jù)理論中證據(jù)信息的合成判斷。此外,粗糙集理論的參數(shù)處理還在一定程度上規(guī)避了D-S證據(jù)理論的證據(jù)信息獲取困難及專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)不足帶來(lái)的主觀性影響,對(duì)于船舶動(dòng)力系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性提供了保障。
本文在分析兩種算法后,針對(duì)研究課題搭建了基于粗糙集理論和D-S證據(jù)理論的船舶動(dòng)力系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估模型,并進(jìn)行評(píng)估方法的詳細(xì)介紹,以船舶實(shí)例驗(yàn)證方法可行性。最后,文章采用Visual C#語(yǔ)言、MATLAB數(shù)學(xué)工
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