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J-GLOBAL ID：202002271463714244   整理番号：20A2001518

移動センサに基づく海洋実風測定の研究と実用化【JST・京大機械翻訳】

Research and Implement of Marine Real Wind Measurement Based on Mobile Sensor

著者 (4件)： Song Jiahui (School of Information, Science and Engineering, University of Jinan, Jinan, China) ,  Wang Yutai (School of Information, Science and Engineering, University of Jinan, Jinan, China) ,  Yang Xinghai (School of Information, Science and Engineering, University of Jinan, Jinan, China) ,  Zang Wenjing (School of Information, Science and Engineering, University of Jinan, Jinan, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICBDT2019  ページ： 72-76  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 風速と風向の測定は,海洋気象ビッグデータの重要な部分であり,国家鍵海洋研究所のサポートを提供する。船舶の相対運動に起因する測定誤差を狙って,その測定精度を改善するために,本論文は,モバイルセンサに基づく真の風測定法を提案した。可動型センサが相対風を測定するので,著者らは,電子コンパスモジュールとGPSモジュールを用いて,船舶運動の方向と速度をそれぞれ測定した。ベクトル合成を通して,風速と真風の方向を計算する。船舶動揺と他の因子の影響を克服するために,著者らはジャイロスコープを追加して,4次Runge-Kutta法を用いて,船舶の姿勢角度を得るために四元数微分方程式を解いた。これに基づき,拡張Kalmanフィルタアルゴリズムを用いて,収集したデータと姿勢角を融合した。結果は,異なる風速の条件の下で,風速の誤差値が0.6m/s以下で安定であり,風向の誤差値が0.5°以下であることを示した。実際の風速の精度は,よく改善した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  微分方程式 ,  ベクトル ,  風速 ,  船舶 ,  風向 ,  *海洋 ,  海洋気象 ,  ジャイロスコープ ,  相対運動 ,  四元数 ,  GPS ,  データ融合
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ビッグデータ測定 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  海洋の真の風 ,  超音波センサ ,  データ融合

分類 (2件)： 航海と実務  (TD01020F) ,  船舶性能  (QJ02010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 移動センサ ,  海洋 ,  風 ,  研究 ,  実用化