基于数字孪生技术的平面渔网破损检测方法研究

为防止渔网破损造成养殖鱼类逃逸，有必要对网衣进行破损检测。为了克服人工检测劳动强度大且效率低下的缺点，实现渔网的精准实时监测，本研究提出了一种基于数字孪生的网衣破损检测方法，可利用传感器代替人工监测。该方法首先从渔网的数值仿真模型获取大量的仿真传感数据，然后将数据用于人工神经网络的训练与测试，最后生成可进行网衣破损识别的数字孪生体。数字孪生体可根据传感器监测到的数据来判断网衣是否发生破损。在数值模拟中，考虑各种波浪条件以及网衣的破损情况。在训练人工神经网络中，将有效波高Hs、谱峰周期Tp以及横纲竖纲的拉力值作为输入变量，将网衣完整状态以及破损状态作为输出。经过测试分析，该识别模型根据传感器数据识别网衣是否破损的平均准确率为94.32%，由此可见，数字孪生技术能准确检测到渔网的损坏，可以作为网衣破损检测的一种新方法。