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公开(公告)号:CN112948969A
公开(公告)日:2021-06-11
申请号:CN202110226036.1
申请日:2021-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明一种基于LSTMC混合网络的船舶横摇预测方法,使用Pandas读取数据集数据并进行数据的预处理,将大地风速、船舶姿态角及其角速度数据传入网络进行训练;搭建LSTMC混合网络;训练LSTMC混合网络;用Keras高层接口Keras.Model.fit()方法进行模型的训练,设置保存评价指标MSE、MAPE最优的一次模型参数;把新的船舶姿态数据传入到训练好的混合网络中去,得到预测的船舶姿态数据。本发明能够快速准确地完成对船舶横摇的预测,相比其他单一的神经网络模型,不仅能够提取时间特征,而且能够提取空间特征,提高预测精度。
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公开(公告)号:CN112506192A
公开(公告)日:2021-03-16
申请号:CN202011336455.2
申请日:2020-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种针对全回转推进器故障的动力定位船容错控制方法,包括如下步骤:步骤一:根据推进器推力分配基本原理,构造全回转推进器故障描述模型;步骤二:基于动力定位船水面三自由度模型设计非线性扰动观测器;步骤三:构造典型故障下的非线性容错控制器,并加入扰动补偿。本发明本针对带有全回转推进器故障的动力定位船提出了一种基于扰动观测器的容错控制方法,设计一种能描述三种推进器故障的模型,应用于滑模控制律中提高系统容错能力和稳定性,并结合扰动观测器加强了系统的抗干扰能力和安全性能。
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公开(公告)号:CN112394641A
公开(公告)日:2021-02-23
申请号:CN202011333276.3
申请日:2020-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于双线程并行计算的船舶实时推力分配方法,其特征是,包括基于逻辑的推力分配算法、基于序列二次规划的推力分配优化算法和基于优化目标函数的决策方法。本发明克服了优化推力分配算法实时性差的缺点,结合了基于逻辑推力分配算法快速性的优点,在固定解算周期内当优化算法无法给出最优解时会按照优化目标给出当前条件下的次优解,具有实时性高、可靠性好的优点,同时考虑了推进器的性能、功耗及磨损等约束,为优化推力分配算法的工程应用提供了一种实用方案。
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公开(公告)号:CN111026144A
公开(公告)日:2020-04-17
申请号:CN201911337575.1
申请日:2019-12-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明属于气垫登陆艇的随动增稳控制技术领域,具体涉及一种基于增稳控制器的气垫登陆艇控制方法。本发明目的在于改善气垫登陆艇航行时的机动操纵平稳性。在随动模式下,增稳控制器通过增加航向运动阻尼达到改善操纵平稳性和安全性的目的。在设计过程中不仅需对驾驶员的操纵意图进行判断,还需要兼顾航行的快速性和机动性。随动增稳设计基于数字信号处理技术和航向/回转率控制思想来实现。本发明针对随动模式下操纵员输入的舵角指令,利用自动驾控下的艏向和回转率增稳控制思想进行修正,得到期望的舵角,进而改善气垫艇在航行时机动操纵的平稳性。
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公开(公告)号:CN107255923B
公开(公告)日:2020-04-03
申请号:CN201710447546.5
申请日:2017-06-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供的是一种基于RBF辨识的ICA‑CMAC神经网络的欠驱动无人艇航迹跟踪控制方法。首先用位置参考系统、姿态参考系统测得USV位置信息和艏向姿态信息,对获取的USV姿态及位置信号进行滤波及时空对准,得到当前USV精确位置及姿态;然后采用ICA‑CMAC神经网络与积分分离式PID并行控制方法;ICA‑CMAC神经网络实现前馈控制,通过引入平衡学习常数进行可信度分配,根据调整指标和σ学习规则辨识USV逆模型,产生的输出作为USV输入的一部分;最后得到包括PID控制器和ICA‑CMAC神经网络的控制器总控制输出。本发明解决不确定外界干扰下USV航迹跟踪控制问题,所提方法降低对精确数学模型的依赖性,增强系统的自适应调整能力和抗干扰能力,提高算法的在线学习速度和航迹跟踪精度。
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公开(公告)号:CN105354586B
公开(公告)日:2018-10-26
申请号:CN201510616293.0
申请日:2015-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及的是一种具有丢包现象的多速率传感器分级融合装置及方法。包括1~N个子系统和中心融合单元,每个子系统由检测单元、滤波器、切换单元和转换控制器组成,检测单元进行观测值的检测,滤波单元通过观测值对气垫船运动参数进行状态估计,切换单元用于判断是否使用该子系统进行融合,中心融合单元对选中的子系统进行进一步的融合。本发明通过自动调节参与融合的子系统,不但能改善气垫船运动参数融合策略的灵活性,还可以提高气垫船的环境适应能力,而且该融合方法能很好的减弱丢包现象造成的气垫船运动参数估计的不准确甚至发散现象,具有较高的融合精度。
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公开(公告)号:CN105184001B
公开(公告)日:2018-04-17
申请号:CN201510593660.X
申请日:2015-09-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供的是一种气垫船安全边界判定方法。基于Lyapunov稳定性理论和实际气垫船操纵特性,给出气垫船状态稳定判断条件。然后,根据判断条件将气垫船工作空间内的状态分为稳定点与不稳定点两类,作为样本空间训练BP神经网络得到稳定区域判断模型。最后,利用二分法和BP神经网络稳定区域判断模型来搜索工作空间,进而得到安全边界。在气垫船实时控制过程中,安全边界可以作为危险工况中应急控制投入的判断依据,保障气垫船安全航行。本发明通过计算出在当前控制律下的气垫船的安全边界,能够减少操纵人员的误判而导致的气垫船失稳,还可以降低操纵人员的工作强度和精神负担,具有很大的实用价值。
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公开(公告)号:CN107255923A
公开(公告)日:2017-10-17
申请号:CN201710447546.5
申请日:2017-06-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供的是一种基于RBF辨识的ICA‑CMAC神经网络的欠驱动无人艇航迹跟踪控制方法。首先用位置参考系统、姿态参考系统测得USV位置信息和艏向姿态信息,对获取的USV姿态及位置信号进行滤波及时空对准,得到当前USV精确位置及姿态;然后采用ICA‑CMAC神经网络与积分分离式PID并行控制方法;ICA‑CMAC神经网络实现前馈控制,通过引入平衡学习常数进行可信度分配,根据调整指标和σ学习规则辨识USV逆模型,产生的输出作为USV输入的一部分;最后得到包括PID控制器和ICA‑CMAC神经网络的控制器总控制输出。本发明解决不确定外界干扰下USV航迹跟踪控制问题,所提方法降低对精确数学模型的依赖性,增强系统的自适应调整能力和抗干扰能力,提高算法的在线学习速度和航迹跟踪精度。
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公开(公告)号:CN106708044A
公开(公告)日:2017-05-24
申请号:CN201611164791.7
申请日:2016-12-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G05D1/0206 , G05B13/042
Abstract: 本发明提供的是一种基于灰色预测混合遗传算法‑PID全垫升气垫船航向控制方法。用位置参考系统测得全垫升气垫船的实际位置,用姿态参考系统测得全垫升气垫船的实际艏向姿态;进行灰色误差预测,即建立新陈代谢模型、通过实际位置和实际艏向姿态预测未来行为数据得到超前控制值;PID控制器将输入的期望位置及艏向姿态与灰色误差预测得到的超前控制值做比较,并经过解算得到误差信号用于全垫升气垫船航迹控制系统的控制;PID控制器利用混合遗传算法在线整定PID控制器。本发明对气垫船航向控制有很强的适应性,并在各种环境下都能得到很好的效果。能减轻驾驶员的操纵负担,同时提高控制品质。
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公开(公告)号:CN106599427A
公开(公告)日:2017-04-26
申请号:CN201611105986.4
申请日:2016-12-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供的是一种基于贝叶斯理论和气垫船姿态信息的海浪信息预测方法。一、对气垫船建立六自由度运动数学模型;二、基于步骤一中建立的运动数学模型仿真气垫船的横摇、纵摇和升沉三自由度姿态信息;利用多元预测理论对气垫船运动三自由度姿态信息进行交叉谱分析,得到交叉谱;三、根据气垫船实物仿真实验获取气垫船的响应幅度算子函数;四、将步骤二中得到的交叉谱和步骤三中得到的响应幅度算子函数作为贝叶斯模型的输入,并利用贝叶斯模型反演航行海域的实时海况。本发明是一种根据气垫船在海上的运动姿态数据来反推航行海域的海况信息的方法;本发明的贝叶斯模型输出的是离散化的海浪方向谱函数值,解决了参数法带来的运算复杂度的问题。
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