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公开(公告)号：CN114047744A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111050090.1
申请日：2021-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于采样通信的自适应反步滑模多无人艇编队控制方法，包括：建立无人船控制系统的运动学和动力学模型；基于运动学和动力学模型搭建基于采样通信的无人船编队协同控制器，并进行稳定分析；基于无人船编队协同控制器，设计自适应反步控制底层；基于自适应反步控制底层，设计跟踪控制子系统的运动学控制器；基于自适应反步控制底层，设计编队控制子系统的动力学控制器；根据Lyapunov稳定性定理，分析自适应反步控制底层的稳定性。该方法采用多个无人艇进行协作实现任务的分担，降低对单个机器人的性能要求，也可有效地克服单个无人艇运载能力不足问题，同时大大提高任务完成的可靠性，且具有更高的容错性、鲁棒性、适应性。
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公开(公告)号：CN109406027B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201811235987.X
申请日：2018-10-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种船舶进坞维修辅助决策方法，通过有限元计算得到目标船各局部强度应力监测点应力值、各总纵强度应力监测点应力值，并作为应力判断基准，船坐坞完毕后，船体的应力监测点传感器实时监测；当总纵强度应力监测点应力值远大于监测点总纵应力基准σg，并且所有局部强度应力监测点应力值均小于各监测点局部应力基准σL时，调整船体总纵强度；反之，调整船体局部强度。本发明降低船舶进坞维修的风险，通过实时监测船体结构应力，并根据得到的监测数据对结构状态进行评估，当结构应力较大时发出报警，并给操船人员提供可供选择的进坞维修辅助决策建议，则可以有效降低结构的安全风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113848887B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111050187.2
申请日：2021-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明是一种基于MLP方法的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法。进行欠驱动水面无人艇的建模，得到USV运动学模型；采用径向基函数神经网络来近似未建模的动力学函数，进行模型动力学转换；进行欠驱动动力学的模型转换，将USV跟踪误差系统扩展为三阶，以实现交叉跟踪动力学的相对度；转换USV集成鲁棒有限时间控制器，进行有限时间USV轨迹跟踪；进行稳定性分析。数值仿真结果表明，该控制器不仅具有良好的跟踪精度，而且具有良好的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN113741468A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111050135.5
申请日：2021-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种分布式无人艇编队的有限时间容错控制方法。步骤1：基于外部干扰和执行器故障建立无人艇编队动力学模型，并确定控制目标；步骤2：基于步骤1的无人艇编队动力学模型，建立滤波补偿机制虚拟速度控制指令；步骤3：基于步骤2的虚拟速度控制指令，建立有限时间容错控制器；步骤4：基于步骤3的有限时间容错控制器，验证无人艇编队系统闭环控制的稳定性和鲁棒性。本发明为了实现无人艇编队的协同控制问题。
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公开(公告)号：CN112947477A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110306691.8
申请日：2021-03-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊神经网络的无人艇航向自抗扰控制系统及其控制方法，所述系统包括线性自抗扰控制模块和模糊神经网络模块，通过模糊神经网络的自学习功能，可以解决模糊控制中需要通过一定的摸索经验来调试参数的问题，同时能够自适应调节自抗扰控制器的控制参数，采用线性扩张状态观测器能够很好的估计无人艇的外界干扰和系统内部扰动在控制量处给与补偿，并且将观测器带宽作为唯一参量，降低了参数整定难度。
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公开(公告)号：CN111665846A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010589821.9
申请日：2020-06-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种基于快速扫描法的水面无人艇路径规划方法，它涉及水面无人艇技术领域。本发明为解决现有水面无人艇路径规划时，传统势能法易产生局部极小值的问题。本发明包括获取全局地图信息，通过快速扫描法构建静态全局环境势场；获取当前无人艇状态和周围障碍物信息，并根据无人艇任务要求，通过快速扫描法构建以任务终点为源点的势场；通过快速扫描法构建动态障碍物模型；叠加步骤二和步骤三得到的势场，获得无人艇最终的规划势场；在步骤四中的势场内采用梯度下降法规划无人艇航行路径；若无人艇到达任务目标点，循环结束；否则转到步骤三。本发明用于水面无人艇路径规划。
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公开(公告)号：CN109828570A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910120131.6
申请日：2019-02-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于控制领域，具体涉及一种自适应边界层水面无人艇控制导引方法。包括神经网络离线训练，初始化算法控制参数，获取规划点及传感器信息，判断规划点是圆弧还是直线，根据当前水面无人艇至目标点距离(若为圆，则为已完成的跟踪角度)，通过安全阈值观测器判断是否达到目标点，如果到达目标点，则将上一个目标点删除，再跳至步骤5，否则输出期望航向和期望航速。本发明通过自适应边界层在LOS算法中引入航速的考虑，提高其跟踪响应速度，利用双曲正切修正器优化LOS算法的跟踪控制精度。同时本算法采取模块化设计，不论是自适应边界层中的水面无人艇制动长度神经网络，速度优化层还是基于向量场改进的圆弧导引策略，都能够运用在其他算法中。
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