-
公开(公告)号：CN119937570A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510421443.6
申请日：2025-04-07
Applicant: 上海中船船舶设计技术国家工程研究中心有限公司 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的气垫船智能动作规划与航迹控制方法，确定全垫升气垫船运动环境信息；建立全垫升气垫船的模型，获得航速、艏向‑横向位移解耦控制模型；获取气垫船期望速度、期望艏向和期望横向位置；设计基于智能自适应线性自抗扰控制的气垫船航速控制器，基于智能自适应线性自抗扰解耦控制算法设计气垫船艏向‑横向解耦控制器，保证气垫船艏向和横向位置稳定。
-
公开(公告)号：CN119987214A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510459616.3
申请日：2025-04-14
Applicant: 上海中船船舶设计技术国家工程研究中心有限公司 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请提供一种基于复合误差变换预设性能函数的气垫船多约束控制方法，涉及气垫船运动控制技术领域，该方法通过建立全垫升气垫船的运动数学模型，设计观测器对系统不确定性进行实时估计和补偿，并引入非线性映射函数和生物激励模型处理非对称时变约束；基于复合误差变换预设性能函数，设计了位置控制率和速度控制率，有效避免了高速航行中的侧滑甩尾问题，提高了轨迹跟踪精度和系统稳定性；此外，通过扰动观测器和复合误差变换技术，消除了初始条件依赖性，增强了系统的鲁棒性。本发明能够在复杂环境下显著提高气垫船的轨迹跟踪精度、稳定性和安全性，适用于水面、陆地、沼泽等多种复杂环境，具有广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN119294128A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411553547.4
申请日：2024-11-02
Applicant: 上海中船船舶设计技术国家工程研究中心有限公司
IPC: G06F30/20
Abstract: 本申请提供一种航行仿真测试方法及系统，应用于船舶工程技术领域，方法包括获取本船状态数据、目标船状态列表和目标场景数，从目标船状态列表中的目标船距离列表、目标船航速列表和目标船航向列表中分别抽选出一个列表数据进行组合，作为目标船状态；根据本船状态和目标船状态，得到本船与目标船的实际碰撞点的位置；在实际碰撞点的位置满足特定条件的情况下，将本船状态数据和目标船状态数据作为一组场景数据加入仿真测试列表；在遍历所有目标船状态数据可能组合的情况下，将仿真测试列表转换成仿真测试文件；基于仿真测试文件和目标场景数进行船舶航行仿真测试，生成仿真测试结果，本发明可以提高仿真测试效率，测试结果更客观、全面。
-
公开(公告)号：CN119535977A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411672308.0
申请日：2024-11-21
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种全垫升气垫船多操纵面矢量协调控制方法，涉及气垫船运动控制技术领域，针对在气垫船航行过程中由低速到高速，使用单一操纵面的控制效果差的问题，本申请在现有的气垫船模型中操纵面共有为空气导管螺旋桨、空气舵与矢量喷管。在气垫船运行过程中，对操纵面输出的力与力矩进行处理的控制器选用本申请的控制器将产生更好的控制效益，且具有更好的鲁棒性、收敛精度高、控制效果好等特点。
-
公开(公告)号：CN119270643A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411382561.2
申请日：2024-09-30
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于自适应扩展卡尔曼滤波算法的动力定位自抗扰控制方法，涉及船舶动力定位控制领域。本发明是为了解决现有的船舶动力定位自抗扰控制方法还存在无法在保证响应速度的同时满足控制平稳性要求、定位速度慢以及会导致执行机构寿命短的问题。本发明所述包括：利用动力定位船低频运动模型和状态空间形式的动力定位船高频运动模型，获得船舶运动模型；设计非线性状态误差反馈控制律，利用非线性状态误差反馈控制律获得螺旋桨施加的推力值；对船舶运动模型进行离散化，获得离散化后的船舶运动模型；基于自适应扩展卡尔曼滤波方法，利用离散化后的船舶运动模型、螺旋桨施加的推力值设计动力定位自抗扰控制器。本发明用于船舶动力定位自抗扰控制。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119806158A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510179984.2
申请日：2025-02-19
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学 , 深海技术科学太湖实验室连云港中心
IPC: G05D1/43 , G05D1/661 , G06N3/092 , G05D109/30
Abstract: 本公开提供了一种气垫船回收导引控制方法、装置、设备及存储介质，包括：获取气垫船当前的第一位置和船坞的第二位置，基于第一位置、船体坐标系和北东坐标系建立所述气垫船的自由度模型，基于第一位置和第二位置建立抗扰控制器模型；基于自由度模型设定所述抗扰控制器模型的期望值，基于所述期望值计算预期回收路径并通过强化学习网络对所述预期回收路径进行修正，得到气垫船的航向控制参数；基于气垫船当前的运动状态，在弗莱纳坐标系下利用第一导引算法计算气垫船的航行路径，基于航向控制参数控制气垫船按照航行路径到达第二位置；获取船坞中的第三位置，基于第二位置和第三位置，利用第一控制系统控制气垫船由第二位置行驶到第三位置。
-
公开(公告)号：CN119668271A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510185382.8
申请日：2025-02-19
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/661 , G06N3/092 , G05D109/30
Abstract: 本公开提供了一种基于强化学习的气垫船路径跟踪方法、装置、设备及存储介质，包括：获取气垫船和船坞登陆舰的初始位置和运动信息，基于所述初始位置和运动信息确定所述气垫船期望路径；基于第一导引算法计算所述气垫船在所述期望路径下的目标艏向角；将所述目标艏向角作为强化学习网络和抗扰控制器的输入，生成第一控制参数，基于第一神经网络对所述第一控制参数进行训练，生成目标控制参数；基于所述目标控制参数控制所述气垫船按照所述期望路径进行运动。
-
公开(公告)号：CN118965586A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411151071.1
申请日：2024-08-21
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F17/12 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 一种针对全垫升气垫船垫升压力的解算方法，它涉及全垫升气垫船动力学建模技术领域。本发明为了解决现有技术不能稳定准确地解出不同时刻的垫升压力数值，易因气垫压力不均或失控引起的事故，存在不利于气垫船航行安全的问题。本发明的步骤一：按照两个垫升风机与四个气室的气体输入输出关系，列出六元非线性方程组；步骤二：在气垫船风机特性曲线的平衡点处进行线性化；步骤三：对气垫船气道特性曲线进行平滑处理，并得到气道曲线；步骤四：对全垫升气垫船垫升压力模型在平衡位置处进行化简获得初始垫升高度；步骤五：采用初始解动态跟踪的方法进行迭代求解；步骤六：重复上述步骤求解垫升压力直到方程组残差小于规定值为止。本发明用于海下作业。
-
公开(公告)号：CN118092187A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410458368.6
申请日：2024-04-17
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种气垫船运动操纵控制系统与舵桨协调分配方法，涉及船舶运动控制技术领域，该系统包括运动学模型、固定时间干扰观测器、纵向速度滑模控制器、航向滑模控制器、有限时间纵向速度控制器、有限时间航向控制器以及舵桨协调分配模块；运动学模型用于监测气垫船的运动状态；固定时间干扰观测器用于生成补偿数据；纵向速度滑模控制器用于生成第一纵向控制力；航向滑模控制器采用双幂次趋近律生成第一转艏控制力矩；有限时间纵向速度控制器采用Gaussian误差函数，生成第二纵向控制力；有限时间航向控制器用于生成第二转艏控制力矩；舵桨协调分配模块采用蝗虫优化算法，生成操控面控制指令。该系统可以提高气垫船的操控性和安全性。
-
公开(公告)号：CN119354206B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411918785.0
申请日：2024-12-24
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047 , G06N3/092
Abstract: 本公开提供了一种无人艇路径规划方法、装置、设备及存储介质，方法包括：随机生成路障地图，基于所述无人艇的尺寸设置安全阈值，基于终点坐标、路障信息和安全阈值建立奖励函数；基于所述无人艇的航向角、起点坐标和终点坐标构建无人艇的初始状态信息，将初始状态信息输入第一神经网络进行模型训练，得到下一时刻的目标状态信息；基于路障信息对所述目标状态信息进行判定，当目标状态信息中的位置坐标处于路障信息中的范围坐标内，则基于第一神经网络对所述初始状态信息进行重新训练，并增加一次迭代次数；当迭代次数达到设定值后，基于第一神经网络的训练结果，构建最优路径。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
107
records
(took 0.078 seconds)
