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申请/专利权人：东北大学秦皇岛分校

摘要：本发明公开了一种基于船舶冰激振动的海冰类型识别方法，涉及传感器检测技术领域，利用了冰‑船互作产生的激励振动加速度数据，数据获取的方式简单，操作便捷，不受海面能见度和光线影响；冰激振动的数据能够有效反映海冰类型的冲击能量信息；利用Hilbert变换得到的边际谱特征能够用于局部海域冰区的随船冰情测量，实现在船舱内对海冰类型的识别，克服了可见光相机和光学遥感卫星在采集海冰图像时容易受到云雾和光线干扰的缺陷，首先通过将加速度惯性传感器安装在破冰船船舱内采集冰激振动数据；其次对数据进行预处理；最后利用Hilbert变换后提取的边际谱特征，实现对破碎冰、平整冰、海水的识别。

主权项：1.一种基于船舶冰激振动的海冰类型识别方法，其特征在于：分为以下步骤：步骤1：采集船舶冰激振动数据；在破冰船船舱内部分位置安装加速度惯性传感器，用于采集破冰船在破冰航行过程中，由于海冰与船舶的激励作用而造成的船舶冰激振动数据；步骤2：根据步骤1获得船舶冰激振动数据得到各类型海冰振动加速度数据样本：所述步骤2的具体过程为：匹配对齐图像时域对象，对加速度惯性传感器在冰区连续采集的船舶冰激振动数据进行分割，获得同等时间轴长度的各类型海冰振动加速度数据样本识别；步骤3：将直接采集的船舶冰激振动数据进行预处理；所述步骤3的具体过程分为以下步骤：步骤3.1：通过删除异常值和平均滑动滤波的方法消除环境噪声的影响；所述步骤3.1中平均滑动滤波使用Matlab中的smooth函数来完成，该函数可表示为： 其中i为第i个数据下标，yi为原始数据，Yi为滑动滤波后的数据,n为移动平均线的跨度个数；步骤3.2：利用多项式最小二乘法消除由于传感器原因造成的非线性趋势项；步骤3.3：构建低通滤波器过滤掉船载设备造成的非必要高频信息；步骤4：对步骤3处理后的数据进行Hilbert频谱分析；所述步骤4具体分为以下步骤：步骤4.1：对信号进行经验模态分解EMD,获得该信号的本征模态函数IMF分量；步骤4.2：对分解后的IMF分量进行Hilbert变换，获得信号的Hilbert谱、频率分量以及每个IMF的瞬时频率和能量；步骤4.3：将步骤4.2得到的Hilbert谱重新排列，将每条IMF瞬时频率点和能量一一对应，重新构建时频谱；步骤4.4：将步骤4.3中得到的时频谱进行矩阵转换，得到边际谱能量矩阵；步骤5：提取边际谱能量特征；步骤6：识别海冰类型；根据步骤5提取的各类型冰激振动数据特征值，通过图形可视化的方式进行特征数值的差异性对比，从而实现对平整冰、破碎冰和海水的准确识别数据；所述Hilbert变换是边际谱能量矩阵提取的前提；所述重新构建边际频谱，重构函数如下： 其中fs为边际谱频率，fmax和fmin分别为最大频率点和最小频率点，bjpfs为fs频率点的能量值，n为IMF分量个数，i为第i个IMF分量，imfinsefsi为fs频率点下对应的第i个IMF的瞬时能量；所述边际谱能量特征包括均值、标准差、最大值、中位数、幅值能量和、偏度、峰度、峰度因子、波形因子、脉冲因子、裕度因子以及任意固定频率点能量特征值。

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