-
公开(公告)号：CN110333739B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910775602.7
申请日：2019-08-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于强化学习的AUV行为规划及动作控制方法，属于水下机器人技术领域。为了解决AUV规划复杂任务时过于依靠人工经验，以及基于智能算法设计的控制方法需要精确的环境模型，从而导致训练经验局限，在现实环境中应用困难的问题。本发明将AUV探测隧洞定义为总任务；完成任务对应的行为包括：趋向目标、墙壁跟踪和避障；将机器人在水下需要完成所规划的行为而产生的控制指令定义为动作；AUV在执行隧洞探测任务时，使用深度强化学习DQN算法进行实时行为规划，构建对应的深度学习的行为网络，完成隧洞探测任务的规划。通过DDPG方法训练AUV的动作网络，将AUV视为环境模型，得到力到状态的映射，从而实现AUV的动作控制。
-
公开(公告)号：CN113883031B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202111012293.1
申请日：2021-08-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: F03G7/05 , F15B1/02 , F15B13/02 , F15B21/06 , H02J7/14 , H02K7/18 , B63B35/44 , G06F30/28 , G06T17/00 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明的一种基于温差能发电驱动的剖面浮标的控制及其仿真方法，所述控制及其仿真方法包括以下步骤：步骤一、完成海洋温差能驱动的剖面浮标的总体结构设计；步骤二、海洋温差能驱动的剖面浮标的能耗分析方法；步骤三、根据海洋温差能驱动的剖面浮标运动特点，建立运动学和动力学模型，通过直航阻力试验等测试方法，计算得到水动力系数，进而对剖面浮标进行仿真；步骤四、温差能发电驱动的剖面浮标采用基于改进滑模的剖面浮标深度控制和基于虚拟目标垂直面直线路径跟踪控制方法，并通过仿真试验验证控制方法的有效性。本发明解决了传统的海洋环境观测范围不足问题，同时也解决了水下机器人续航力不足的问题。
-
公开(公告)号：CN109711022B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201811543506.1
申请日：2018-12-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的潜艇抗沉系统，包括潜艇仿真试验平台、分类单元、深度学习单元、高压气控制单元和在线学习单元；搭载潜艇仿真试验平台，采集数据；将采集的数据导入分类单元，将破损后潜艇的状态分为可自救和坐沉；将分类单元中可自救的样本数据进入深度学习单元，实时分析数据，判断潜艇状态，并向高压气控制单元发出指令；对指定舱室吹除压载水，达到矫正姿态，实现智能抗沉的目的；将使用历史数据构建的基于深度学习的潜艇抗沉系统加入潜艇仿真实验平台，使其进行在线学习。本发明当潜艇出现非正常运行工况，该系统能够在很短的时间内给出高压气吹除方案，调整潜艇的姿态，使其在一定程度上能够正常运行，实现辅助决策的功能。
-
-
公开(公告)号：CN108803634B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201811017323.6
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明属于水下机器人技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的水下机器人六自由度动力定位推力分配优化方法；包括如下步骤：依据输入量确定水下机器人工作模式，建立推力分配模型，依照空间布置特点对复杂约束条件简化，实现遗传算法降维；设定推进器的大小和转角，设定优化目标；采用遗传算法解决推力分配优化问题，反解降维矩阵求出各推进器推力及转角。本发明将推力分配的约束从四自由度提高为六自由度；采用遗传算法避免了传统方法面对非线性联合约束求解困难问题；在推力分配时提出了降维方法，使求解精度提高，计算速度加快，从而实现了六自由度约束条件下推力分配快速求解及能耗降低的优化。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110641637A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910850602.9
申请日：2019-09-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于海洋观测平台领域，具体涉及一种基于温差能发电的航迹可控的海洋观测平台。本发明具备指定区域进行精细观察能力，能够获取指定区域更加详尽的海洋环境信息。本发明采用模块化设计，可根据观测任务不同搭载不同的设备，也利于设备的维修和更换，具有扩展性高，性能可靠，维修改装成本小的特点。
-
公开(公告)号：CN110513256A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910707307.8
申请日：2019-08-01
Abstract: 本发明公开了一种海洋温差能发电的换热装置，包括：外耐压壳、内耐压壳、第一导热板、第二导热板、温差发电片、相变材料、橡胶软管、液压油、穿舱连接器、热载体油和导热片。温差发电片设置于外耐压壳和内耐压壳之间，与第一导热板和第二导热板连接；温差发电片与外耐压壳之间设置第一导热板；温差发电片与内耐压壳之间设置第二导热板；热载体油设置于外耐压壳和内耐压壳之间；相变材料、橡胶软管和导热片设置于内耐压壳内部，导热片与内耐压壳连接，液压油设置于橡胶软管内部；穿舱连接器设置于换热装置顶部。该装置实现了温差能的高效俘获，利用温差发电片进行发电，将温差能转换为电能可以提高水下滑翔机和剖面浮标等水下无人潜器的续航力。
-
公开(公告)号：CN110244689A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910501802.3
申请日：2019-06-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及AUV故障诊断技术领域，具体涉及一种基于判别性特征学习方法的AUV自适应故障诊断方法。步骤一：采集AUV状态信号；步骤二：将AUV状态信号数据进行信号处理得到判别性卷积特征学习方法CDFL网络模型的输入向量；步骤三：初始化CDFL网络模型权值；步骤四：判断是否有新增故障数据样本加入，若没有新增故障数据样本则直接进入步骤五，若有新增故障数据样本，对新增故障数据样本使用已有模型提取新增特征模式；步骤五：AUV故障分类诊断。本发明能够自主生成AUV故障信号中有效故障特征，不需再对特征学习模型进行有监督微调，简化模型与训练用时，并且采用动态补偿增量式学习策略，依据相似性实时的减少或加重故障特征的影响从而进行准确的故障诊断。
-
公开(公告)号：CN110211148A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910479009.8
申请日：2019-06-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于目标状态预估的水下图像预分割方法。水下图像处理过程中，复杂多变的水下环境有很多干扰目标，给水下图像的处理造成了极大地困难；同时，在水下机器人的嵌入式计算设备中对整幅图像进行处理需要耗费大量的计算资源和时间。本发明仅对目标候选区域进行降噪等预处理，可预先估计图像中目标的位置和大小，同时对图像进行分割。利用本发明提出的基于目标状态预估的水下图像预分割方法可以预先分割使用者感兴趣的区域，有效地减少干扰目标，简化图像处理过程，减小计算量，缩短计算时间。该方法具有速度快、精度高、使用方便简单等特点，可用于大多数水下机器人的图像处理过程中。
-
公开(公告)号：CN108803634A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201811017323.6
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
CPC classification number: G05D1/0692
Abstract: 本发明属于水下机器人技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的水下机器人六自由度动力定位推力分配优化方法；包括如下步骤：依据输入量确定水下机器人工作模式，建立推力分配模型，依照空间布置特点对复杂约束条件简化，实现遗传算法降维；设定推进器的大小和转角，设定优化目标；采用遗传算法解决推力分配优化问题，反解降维矩阵求出各推进器推力及转角。本发明将推力分配的约束从四自由度提高为六自由度；采用遗传算法避免了传统方法面对非线性联合约束求解困难问题；在推力分配时提出了降维方法，使求解精度提高，计算速度加快，从而实现了六自由度约束条件下推力分配快速求解及能耗降低的优化。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
28
records
(took 0.027 seconds)
