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海洋测控研究平台
发布时间:2018年12月04日 22:23    作者:    点击:[]

随着国家海洋战略逐步从近海走向远洋、从区域走向全球、迫切需要提高海洋感知能力。海洋测控研究平台包括海洋信息、智能计算、微流控芯片信息与系统三个主要研究方向。

 

1.海洋信息研究方向

以控制科学与工程学科为主,旨在构建海洋天、空、海、岸及水下综合立体观测系统,观测海洋空间、环境、生态、资源等各类数据,整合先进的海洋观测技术及处理手段,实现高密度、多要素、全天候、全自动的海洋立体观测。

团队由贾磊教授、马思乐教授、姜向远副教授、栾义忠副研究员及助理研究员马晓静、陈纪旸组成,实验室配备垂起固定翼、多架六旋翼无人机、四旋翼无人机、高光谱、热成像、倾斜摄影、30倍变焦云台相机、3D打印机、图形工作站等试验测试平台,并和深圳科卫泰实业发展有限公司共建实验室,可以实现从理论到实际应用的转化,主要研究包括空基探测平台和miniMECS数据感知平台。

空基探测平台

无人机海洋环境空基探测平台是利用无人机飞行器搭载不同传感器,全流程无人值守巡航,建立海洋观测网空基探测平台,长时间、全自主监测海洋信息,服务于海洋气候研究、海洋环境监测、海洋资源探测、海洋牧场等领域。建立广阔海域复杂海洋环境下海洋目标的检测与识别,构建近海空基探测平台,为实现海洋全方位、全覆盖、高精度的感知探测提供理论与方法支撑,可在海洋经济发展、海洋科学研究、海洋防灾减灾、海洋污染防治和海洋生态环境保护等多方面发挥重要作用。

mini-MECS数据感知平台

mini-MECS是海洋环境模拟实验系统 (MECS)的试点,为更准确地模拟海洋环境,开展各种各样的复杂的实验,mini-MECS数据感知平台需采用多种先进手段采集测试数据并总结分析,进而在科学问题上开展研究并取得进展。

  

  

无人机

   

高光谱 热成像

 

   

倾斜摄影 30倍变焦云台相机

    

3D打印机 图形工作站

2.智能计算研究方向

近年来,人工智能如雨后春笋般在各个领域迅猛发展,故障诊断领域也经历了从原始阶段,即专家及维修人员通过简单仪表进行判断,到以传感器为主要媒介、以信号处理为主要手段的诊断,并逐渐朝着智能诊断的方向发展。智能故障诊断的实质是对故障的类型进行分类,而学习算法可以让系统学会所需要的分类规则,从而有效的识别故障类型等信息。作为智能故障诊断领域中最能够体现其智能化的方法之一,深度学习算法能够为诊断对象建立合适的模型,使模型能够对知识自学习,并让其在学习过程中不断调整和修改,以丰富和完善模型的知识库。因此深度学习可以作为在智能故障诊断中提高智能化水平的一个可行方法。

研究团队

团队隶属于新葡萄京娱乐app下载海洋信息技术研究中心,智能计算方向团队。团队共有教师两名,李沂滨(教授、博导)、宋艳(助理研究员),博士生三人,硕士生10人。研究方向为智能故障诊断的理论研究与工程开发、自主式水下航行器(AUV)目标探测、智能检测及控制。

相关研究工作持续得到科技部、总装备部、海军装备部、国家海洋局的项目支持。近5年共主持各类纵向项目9项,其中国家级项目5项(含已并入国家重点研发计划的项目主持人1项,课题主持人2项),实到总经费1100余万元,发表SCI/EI论文22篇,已授权发明专利2项。

研究成果

l) 面向海洋机械平台的故障诊断系统

综合运用计算机软硬件技术,先后解决开发了基于PXI总线(7GB/S以上)高带宽可重构(最多可达56路同时采集)的数据采集技术、参数化装备故障诊断建模技术、装备寿命预测技术等关键工程技术问题。

  

2) 智能安全计算方向

在资源约束的情况下提出一系列系统安全算法及管理协议(Security-Aware Efficient Distributed Storage ,Mobile-Cloud Model等),保证系统安全性。

 

3) 基于能耗的任务调度及系统优化

针对不同任务环境,提出 Energy Aware Loop Parallelism (EALPM)、 Energy-aware DynamicTask Scheduling(EDTS)等算法,提高计算效能。

   

 

 

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