一种船舶姿态六自由度系统的姿态数据预处理方法技术方案

本发明专利技术公开了一种船舶姿态六自由度系统的姿态数据预处理方法。它的步骤如下：上位机通过姿态传感器实时采集多个时刻的船舶姿态数据，以构建船舶姿态数据序列；对数据进行箱盒图检测，判断数据的离散分布情况，检测数据是否有异常点，构建异常船舶姿态数据序列；将异常船舶姿态数据序列通过改进均值平滑处理以更新船舶姿态数据序列每个时刻的异常的船舶姿态数据，得到数据更新后船舶姿态数据序列；对数据更新后船舶姿态数据序列进行标准化处理。本发明专利技术以更快的速度从姿态传感器中读取姿态数据，提高预测效率；给预测模型提供无异常值、准确、完整、归一化的数据，提高预测的稳定性与准确性。定性与准确性。定性与准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种船舶姿态六自由度系统的姿态数据预处理方法


[0001]本专利技术涉及数据预处理方法，尤其涉及一种船舶姿态六自由度系统的姿态数据预处理方法。

技术介绍

[0002]船舶在实际海洋环境，由于受到海洋风、浪、流和其他环境因素的影响，将不断产生六自由度摇晃运动，这种运动会给船舶的适航性产生不利影响，尤其是在高海况条件下，对风浪中的舰面作业构成了严重威胁，如货物搬移、舰载机的起降等。因此，船舶姿态预测就显得尤为重要。
[0003]姿态预测工作的核心是姿态模型的建立。但是姿态预测模型的预测效果不仅仅依赖于模型本身对现实世界的逼近程度，还十分依赖于无异常、准确、完整的数据。通常在各种数据挖掘和数据预测的过程中，数据预处理要占到60％以上的工作量。在我们的姿态预测系统中，各种姿态的监测数据由固定在船舶上的姿态传感器获得，由于：
[0004]暂时性的仪器监测故障或者网络故障，而导致上传数据异常或者数据缺失；
[0005]船舶在海上航行，随着环境的变化，导致数据包含了许多非期望的噪声；
[0006]船舶在海上航行过程中，出现一些本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种船舶姿态六自由度系统的姿态数据预处理方法，其特征在于：所述船舶姿态六自由度系统包括：上位机、姿态传感器；所述上位机与所述姿态传感器通过有线方式连接所述姿态数据预处理方法，具体步骤如下：步骤1：上位机通过姿态传感器实时采集多个时刻的船舶姿态数据，以构建船舶姿态数据序列；步骤2：将船舶姿态数据序列通过从小到大的顺序得到排序后船舶姿态数据序列，通过1/4分位方法求取排序后船舶姿态数据序列中1/4分位船舶姿态数据，通过3/4分位方法求取排序后船舶姿态数据序列中3/4分位船舶姿态数据，结合1/4分位船舶姿态数据、3/4分位船舶姿态数据分别计算船舶姿态数据最小观测值、船舶姿态数据最大观测值，将船舶姿态数据序列中每个时刻的船舶姿态数据依次结合船舶姿态数据最小观测值、船舶姿态数据最大观测值判断每个时刻的船舶姿态数据是否异常，将船舶姿态数据序列中所有判断为异常的船舶姿态数据构建异常船舶姿态数据序列；步骤3：将异常船舶姿态数据序列中每个异常船舶姿态数据通过改进均值平滑处理以更新船舶姿态数据序列每个时刻的异常的船舶姿态数据，得到数据更新后船舶姿态数据序列；步骤4：对数据更新后船舶姿态数据序列通过最大最小归一化法进行标准化处理，得到标准化处理后船舶姿态数据序列；步骤3所述通过改进均值平滑处理为：对于异常船舶姿态数据序列中第i个异常船舶姿态数据x(k
i
)：若(k
i+1
‑
k
i
)＞1，则x(k
i
)＝(x(k
i
+1)+x(k
i
‑
1))/2，i∈[1，K
‑
1]其中，x(k
i+1
)表示异常船舶姿态数据序列中第i+1个异常船舶姿态数据，x(k
i
)表示异常船舶姿态数据序列中第i个异常船舶姿态数据，x(k
i
)表示船舶姿态数据序列中第k
i
个时刻的船舶姿态数据，x(k
i
+1)表示船舶姿态数据序列中第k
i
时刻后一时刻的船舶姿态数据，x(k
i
‑
1)表示船舶姿态数据序列中第k
i
时刻前一时刻的船舶姿态数据；若(k
i+1
‑
k
i
)＝1、(k
i+2
‑
k
i+1
)＝1、...、(k
i+M
‑1‑
k
i+M
‑2)＝1，M＞1，i∈[1，M]则其中，x(k
i
)...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈泽宗，涂远辉，赵晨，魏鋆宇，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：