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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:張書榮
研究生(外文):Shu-JungChang
論文名稱:應用類神經網路於水面船艦目標之識別
論文名稱(外文):Target recognition of Surface ship by use of Artificial Neural Network
指導教授:涂季平
指導教授(外文):Gee-Pinn James Too
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:系統及船舶機電工程學系碩博士班
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:71
中文關鍵詞:船艦識別特徵參數擷取倒傳遞類神經
外文關鍵詞:characteristics recognitionship recognitionneural network
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在國防科技方面更是倚賴各種水面船艦進行巡防之任務,所以在港口監控船艦已成為重要課題。本文主要研究水面船艦的聲場建模與船艦識別,而船艦輻射聲場有三種不同頻域所組成且在三個部位,即中部輔機部分、中後部主機部分和尾部螺旋槳部分,這可稱為船艦近場的三亮點。本文參考[1]所建立船艦輻射聲場近場的數學模型,模擬船艦聲場時頻域訊號,並逐一修正各項不同參數(如螺槳轉速、螺槳葉片數等),作為船艦特徵辨識系統之測試。並運用數位訊號處理技術,將取得船艦訊號以傅立葉轉換來描述,將所建立之船艦訊號頻譜圖作特徵參數擷取。再將擷取之特徵參數導入倒傳遞類神經網路進行船艦特徵值基本訓練,經過倒遞傳類神經辨識系統的實驗,已能辨識船艦特徵,其誤差率在1%之內。最後利用三個不同頻域求出三個不同部位通過水聽器時間去推估船長,並且利用聲場頻譜求出臨界頻率去推估船速,其誤差率皆在10%之內。
In defense science and technology, the Harbor surveillance of ships is an important topic. The main studies of this thesis is characteristic recognition of ships by use of underwater acoustic signal. Basically, there are three kinds of signal were produced from different regions which are the auxiliary in the middle part , the main engine between stern and middle part and the propeller in the stern to construct the ship radiated noise. These three kinds signal model is called the three highlight of a ship. This paper simulates the mathematics model of the ship-radiated noise established by reference[1]. The principal sources that are the major power contributors of underwater sound field are necessary to be classified and simulated, and different parameters (such as Propeller RPM and Blade number, etc.) of the ship are discussed. Furthermore, the digital signal processing (such as Fourier transform) is used for characteristics recognition. The extracted characteristic is used for the training process of neural network algorithm. Then, a characteristics recognition system can be established using this process, and the error rate of recognition process is within 1%. Finally, the length of ship is estimated from the characteristic of the three highlight model, and the critical frequency of the ship-radiated noise is evaluated to estimate the speed of the ship. The error rates of estimated ship length and speed are within 10%.
中文摘要 I
英文摘要 II
致謝 III
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 XI
符號表 XII
第一章 緒論
1-1 研究動機與目的 1
1-2 文獻回顧 2
1-3 論文架構 3
第二章 船艦輻射聲場建模
2-1 船艦輻射聲場的概述 4
2-1-1 船艦輻射聲源 4
2-1-2 船艦輻射聲場的頻譜結構 6
2-1-3 船艦輻射聲場時變特性的分析 10
2-2 船艦輻射聲場的重構 10
2-2-1 船艦輻射聲場連續譜的建模 11
2-2-2 船艦輻射聲場線譜的建模 14
2-2-3 連續譜通過特性噪聲建模 15
2-3 船艦輻射聲場的特徵擷取 17
第三章 倒傳遞類神經網路簡介
3-1 倒傳遞類神經網路 18
3-1-1 導論 18
3-1-2 網路架構 19
3-1-3 倒傳遞網路演算法 20
3-1-4 運算過程 23
3-2 本文所使用倒傳遞網路架構 25
第四章 船艦輻射聲場與類神經網路之分析結果與討論
4-1 船艦輻射聲場的模擬 27
4-1-1 船艦輻射聲場的連續譜模擬 27
4-1-2 船艦輻射聲場近場的連續譜模擬 30
4-1-3 船艦輻射聲場的線譜模擬 35
4-1-4 推估船速 38
4-1-5 推估船長 42
4-2 類神經網路模擬流程 45
4-2-1 模擬流程 45
4-2-2 模擬結果討論 48
4-3 線譜與連續譜之差值 50
4-4 實船資料分析 53
第五章 建立圖形使用者介面
5-1 圖形使用者介面概述 59
5-2 圖形使用者介面操作流程 61
第六章 結論
6-1 結論 67

參考文獻 69

[1]湛雅倩,考慮艦船噪聲多源信號的仿真與輸出實現,西北工業大學,碩士學位論文,2007年3月。
[2]R. Eberhart and J. Kenndy, “A New Optimizer Using Particle Swarm Theory,Proceeding of 6th International Symposium on Micro Machine and Human Science, 1995 , pp.39-43.
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[6]吳國清等,“艦船噪聲識別(I)-總體框架、線譜分析和提取,聲學學報,Vol. 23,No. 5,Mar. 1998。
[7]吳國清等,“艦船噪聲識別(II)-線譜穩定性和唯一性,聲學學報,Vol. 24,No. 1,Jan. 1999。
[8]吳國清等,“艦船噪聲識別(III)-雙重譜和平均功率譜的特徵提取和模板圖,聲學學報,Vol. 24,No. 2,Jan. 1999。
[9]吳國清等,“艦船噪聲識別(IV)-模糊神經網路識別,聲學學報,Vol. 24,No. 3,Jan. 1999。
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[13]李侃遠,“在時頻域使用聚類式粒子群最佳化演算法之隱蔽稀疏訊號分離研究,東華電機碩士論文,2007年7月。
[14]Shilling, “Introduction to Digital Signal Processing Using MATLAB,全華圖書,2011年。
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[18]羅華強,“類神經網路-MATLAB的應用,高立圖書有限公司,2005年。
[19]葉怡成,“類神經網路模式應用與實作,儒林,1993。
[20]黃瀚生,“機械臂之 -類神經滑動綜合控制器設計,成大系統所碩士論文,2011。
[21]彭成麒,“貫入試驗之倒傳遞類神經與頻散曲線之有限差分法頻估地盤剪力波速,台大土木所碩士論文,2001。
[22]梁淑芳,“導入LM法之平行倒傳遞演算法,東吳資訊科學系碩士論文,2006年7月。
[23]羅華強,“訊號處理-MATLAB的應用,全華科技圖書股份有限公司,2003。
[24]黃淑枝,“應用類神經網路預測材料聲阻抗之研究,成大造船所碩士論文,2003。
[25]林俊宏、蕭子健,“圖型系統設計之硬體界面專題製作LabVIEW 8X,高立圖書有限公司,2007年9月。

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