CN113627494B - 一种船舶姿态六自由度系统的姿态数据预处理方法 - Google Patents

一种船舶姿态六自由度系统的姿态数据预处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明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。

Description

一种船舶姿态六自由度系统的姿态数据预处理方法
技术领域
本发明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。
背景技术
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。
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：
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；
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；
船舶在海上航行过程中，出现一些偶然事件，例如有其他船或者鱼群经过，迫使我们人为转动方向舵，干扰姿态传感器的监测结果，由此导致数据明显异常。
当前常用的数据预处理的主要方法为：数据清理、数据集成、数据变换和数据归约。选用何种方法没有统一的标准，只能根据不同类型的分析数据和业务需求，在对数据特性做了充分的理解之后，再选择与其最适配的数据预处理技术。在姿态预测的相关文献中，一般会采用如下方法：
对从姿态传感器中读取的原始数据，直接进行归一化处理，在某种程度上直接归一化并未减轻数据异常值的干扰；
使用平均值的方法对缺失值进行简单的插补，如果缺失数据过多，则会降低变量之间的相关关系；
数据清理，主要是消除数据集中的孤立点，采用平滑来降低数据噪声。
总而言之，这些方法经常忽略或者回避了分析数据的内在信息和内在波动趋势，而将内在信息挖掘、内在波动趋势发现的工作交给纯粹的预测模型，甚至某些数据预处理方法还在某种程度上破坏了原有数据的趋势信息和周期信息。姿态数据的波动整体而言是比较缓慢的。
发明内容
本发明的目的是针对目前的船舶姿态六自由度系统的姿态预测多集中于预测模型，忽视了对原始数据进行预处理的缺陷，提供一种船舶姿态六自由度系统的姿态数据预处理方法。
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。
作为优选，步骤1所述船舶姿态数据序列为：
dataA＝(x(1),x(2),...,x(N))
其中，dataA表示船舶姿态数据序列，x(t)表示船舶姿态数据序列中第t个时刻的船舶姿态数据，t∈[1,N]，N表示采集时刻的数量；
作为优选，步骤2所述计算船舶姿态数据最小观测值为：
其中，xmin表示船舶姿态数据最小观测值，表示1/4分位船舶姿态数据，/>表示3/4分位船舶姿态数据；
步骤2所述计算船舶姿态数据最大观测值为：
其中，xmax表示船舶姿态数据最大观测值，表示1/4分位船舶姿态数据，/>表示3/4分位船舶姿态数据；
步骤2所述判断每个时刻的船舶姿态数据是否异常为：
若[x(t)＞xmax]或者[x(t)＜xmin]，则判断x(t)即船舶姿态数据序列中第t个时刻的船舶姿态数据为异常数据，否则判断x(t)即船舶姿态数据序列中第t个时刻的船舶姿态数据为正常数据；
步骤2所述构建异常船舶姿态数据序列为：
dataB＝(x(k1),x(k2),...,x(kK))
K≤N
其中，dataB表示异常船舶姿态数据序列，K表示异常船舶姿态数据序列中异常船舶姿态数据的数量，N表示采集时刻的数量，x(ki)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(ki)为船舶姿态数据序列中第ki个时刻的船舶姿态数据，i∈[1,K]，ki∈[1,N]；
作为优选，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(ki)：
若(ki+1-ki)＞1，则x(ki)＝(x(ki+1)+x(ki-1))/2，i∈[1，K-1]
其中，x(ki+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(ki)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(ki)表示船舶姿态数据序列中第ki个时刻的船舶姿态数据，x(ki+1)表示船舶姿态数据序列中第ki时刻后一时刻的船舶姿态数据，x(ki-1)表示船舶姿态数据序列中第ki时刻前一时刻的船舶姿态数据。
若(ki+1-ki)＝1、(ki+2-ki+1)＝1、...、(ki+M-1-ki+M-2)＝1，M＞1，i∈[1，M]
则
其中，x(ki)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(ki+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(ki+2)表示异常船舶姿态数据序列中第i+2个异常船舶姿态数据，x(ki+M-1)表示异常船舶姿态数据序列中第i+M-1个异常船舶姿态数据，x(ki+M-2)表示异常船舶姿态数据序列中第i+M-2个异常船舶姿态数据，x(ki)表示船舶姿态数据序列中第ki个时刻的船舶姿态数据，x(ki+M)表示船舶姿态数据序列中第ki时刻后M时刻的船舶姿态数据，x(ki-1)表示船舶姿态数据序列中第ki时刻前一时刻的船舶姿态数据。
与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：
以更快的速度从姿态传感器中读取相关姿态数据，提高预测的效率；
给预测模型提供无异常、准确、完整、归一化的数据，提高预测的稳定性和准确性。
附图说明
图1：是本发明整体流程结构简图。
图2：是本发明箱盒图检测示意图。
图3：是本发明均值平滑处理流程图。
图4：是本发明归一化处理流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明使用的数据预处理算法程序的开发语言为m语言，开发平台为MATLABR2021a。
本发明的具体实施方式为一种船舶姿态六自由度系统的姿态数据预处理方法。
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；
所述上位机的型号为CPU：11th Gen Intel(R)Core(TM)i5-11400F@2.60GHz2.59GHz；硬盘：512G，固态硬盘；内存：16G；
所述姿态传感器的型号为MTi_G-710；
实施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1所述船舶姿态数据序列为：
dataA＝(x(1),x(2),...,x(N))
其中，dataA表示船舶姿态数据序列，x(t)表示船舶姿态数据序列中第t个时刻的船舶姿态数据，t∈[1,N]，N＝1200表示采集时刻的数量；
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，如图2所示。
步骤2所述计算船舶姿态数据最小观测值为：
其中，xmin表示船舶姿态数据最小观测值，表示1/4分位船舶姿态数据，/>表示3/4分位船舶姿态数据；
步骤2所述计算船舶姿态数据最大观测值为：
其中，xmax表示船舶姿态数据最大观测值，表示1/4分位船舶姿态数据，/>表示3/4分位船舶姿态数据；
步骤2所述判断每个时刻的船舶姿态数据是否异常为：
若[x(t)＞xmax]或者[x(t)＜xmin]，则判断x(t)即船舶姿态数据序列中第t个时刻的船舶姿态数据为异常数据，否则判断x(t)即船舶姿态数据序列中第t个时刻的船舶姿态数据为正常数据；
步骤2所述构建异常船舶姿态数据序列为：
dataB＝(x(k1),x(k2),...,x(kK))
K≤N
其中，dataB表示异常船舶姿态数据序列，K表示异常船舶姿态数据序列中异常船舶姿态数据的数量，N表示采集时刻的数量，x(ki)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(ki)为船舶姿态数据序列中第ki个时刻的船舶姿态数据，i∈[1,K]，ki∈[1,N]；
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，如图3所示。
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(ki)：
若(ki+1-ki)＞1，则x(ki)＝(x(ki+1)+x(ki-1))/2，i∈[1，K-1]
其中，x(ki+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(ki)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(ki)表示船舶姿态数据序列中第ki个时刻的船舶姿态数据，x(ki+1)表示船舶姿态数据序列中第ki时刻后一时刻的船舶姿态数据，x(ki-1)表示船舶姿态数据序列中第ki时刻前一时刻的船舶姿态数据。
若(ki+1-ki)＝1、(ki+2-ki+1)＝1、...、(ki+M-1-ki+M-2)＝1，M＞1，i∈[1，M]
则
其中，x(ki)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(ki+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(ki+2)表示异常船舶姿态数据序列中第i+2个异常船舶姿态数据，x(ki+M-1)表示异常船舶姿态数据序列中第i+M-1个异常船舶姿态数据，x(ki+M-2)表示异常船舶姿态数据序列中第i+M-2个异常船舶姿态数据，x(ki)表示船舶姿态数据序列中第ki个时刻的船舶姿态数据，x(ki+M)表示船舶姿态数据序列中第ki时刻后M时刻的船舶姿态数据，x(ki-1)表示船舶姿态数据序列中第ki时刻前一时刻的船舶姿态数据。
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。
为了加快预测模型的收敛速度，降低数据噪声，同时提高模型的预测精度，采用max-min对无异常值的完整序列进行归一化处理，如图4所示，将数据转换成[-1,1]之间的数值，xnorm表示归一化之后的数据，x表示未归一化的数据，xmax、xmin分别表示所有数据中的最大值和最小值。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

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(ki)：
若(ki+1-ki)＞1，则x(ki)＝(x(ki+1)+x(ki-1))/2，i∈[1，K-1]
其中，x(ki+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(ki)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(ki)表示船舶姿态数据序列中第ki个时刻的船舶姿态数据，x(ki+1)表示船舶姿态数据序列中第ki时刻后一时刻的船舶姿态数据，x(ki-1)表示船舶姿态数据序列中第ki时刻前一时刻的船舶姿态数据；
若(ki+1-ki)＝1、(ki+2-ki+1)＝1、...、(ki+M-1-ki+M-2)＝1，M＞1，i∈[1，M]
则
其中，x(ki)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(ki+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(ki+2)表示异常船舶姿态数据序列中第i+2个异常船舶姿态数据，x(ki+M-1)表示异常船舶姿态数据序列中第i+M-1个异常船舶姿态数据，x(ki+M-2)表示异常船舶姿态数据序列中第i+M-2个异常船舶姿态数据，x(ki)表示船舶姿态数据序列中第ki个时刻的船舶姿态数据，x(ki+M)表示船舶姿态数据序列中第ki时刻后M时刻的船舶姿态数据，x(ki-1)表示船舶姿态数据序列中第ki时刻前一时刻的船舶姿态数据。
2.根据权利要求1所述的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：
步骤1所述船舶姿态数据序列为：
dataA＝(x(1),x(2),...,x(N))
其中，dataA表示船舶姿态数据序列，x(t)表示船舶姿态数据序列中第t个时刻的船舶姿态数据，t∈[1,N]，N表示采集时刻的数量。
3.根据权利要求1所述的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：
步骤2所述计算船舶姿态数据最小观测值为：
其中，xmin表示船舶姿态数据最小观测值，表示1/4分位船舶姿态数据，/>表示3/4分位船舶姿态数据；
步骤2所述计算船舶姿态数据最大观测值为：
其中，xmax表示船舶姿态数据最大观测值，表示1/4分位船舶姿态数据，/>表示3/4分位船舶姿态数据；
步骤2所述判断每个时刻的船舶姿态数据是否异常为：
若[x(t)＞xmax]或者[x(t)＜xmin]，则判断x(t)即船舶姿态数据序列中第t个时刻的船舶姿态数据为异常数据，否则判断x(t)即船舶姿态数据序列中第t个时刻的船舶姿态数据为正常数据；
步骤2所述构建异常船舶姿态数据序列为：
dataB＝(x(k1),x(k2),...,x(kK))
K≤N
其中，dataB表示异常船舶姿态数据序列，K表示异常船舶姿态数据序列中异常船舶姿态数据的数量，N表示采集时刻的数量，x(ki)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(ki)为船舶姿态数据序列中第ki个时刻的船舶姿态数据，i∈[1,K]，ki∈[1,N]。
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