公开(公告)号：CN112987736B

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202110213399.1

申请日：2021-02-26

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 林赫 ,  湛日景 ,  石大亮 ,  黄昊

IPC: G05D1/02 ,  G01N33/00 ,  G05D1/10

Abstract: 一种基于智能无人船载无人机的船舶排放遥测系统，包括：无人船自动驾驶子系统、无人机控制子系统、中央数据处理子系统、全流程监控和故障诊断子系统以及具有测量船舶排放污染物功能的无人机测量系统，本发明整体解决了船舶靠岸静态检测技术的数据失真、不及时缺陷；基于智能无人船载体，可以实现各种水域环境的检测任务，不仅可以自主实现目标海域、目标船舶的选择，还可以自主评估目标船舶的排放情况，极大地减少了海事部门有关部门的工作量，还能保住检测数据真实、客观、可靠。

公开(公告)号：CN115480551A

公开(公告)日：2022-12-16

申请号：CN202110665634.9

申请日：2021-06-16

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 林赫 ,  湛日景 ,  李奔跃 ,  张毅然 ,  石大亮

IPC: G05B23/02

Abstract: 一种基于柴油机动态数据监控的故障诊断处置系统，包括：机载故障诊断子系统和云端故障诊断子系统，机载故障诊断子系统根据各类传感器监测到的柴油机工作参数信息，运用关联规则分类算法同数据库进行比对，得到柴油机的实时故障诊断结果；云端故障诊断子系统根据云诊断模块上传的信息，利用已有的故障模型进行评估并优化故障模型，实现柴油机故障监控和诊断预测。本发明将柴油机机载故障诊断子系统与云端故障诊断子系统结合，保证了柴油机故障诊断结果的可靠性；通过云诊断模块对工作状态下的柴油机进行故障诊断效果的监控，确保了实时故障诊断系统的可靠性；云端利用不断积累更新的柴油机工作状态下的数据所构建的故障诊断模型不断完善，精度不断提高。

公开(公告)号：CN112987736A

公开(公告)日：2021-06-18

申请号：CN202110213399.1

申请日：2021-02-26

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 林赫 ,  湛日景 ,  石大亮 ,  黄昊

IPC: G05D1/02 ,  G01N33/00 ,  G05D1/10

Abstract: 一种基于智能无人船载无人机的船舶排放遥测系统，包括：无人船自动驾驶子系统、无人机控制子系统、中央数据处理子系统、全流程监控和故障诊断子系统以及具有测量船舶排放污染物功能的无人机测量系统，本发明整体解决了船舶靠岸静态检测技术的数据失真、不及时缺陷；基于智能无人船载体，可以实现各种水域环境的检测任务，不仅可以自主实现目标海域、目标船舶的选择，还可以自主评估目标船舶的排放情况，极大地减少了海事部门有关部门的工作量，还能保住检测数据真实、客观、可靠。

公开(公告)号：CN115480552A

公开(公告)日：2022-12-16

申请号：CN202110665636.8

申请日：2021-06-16

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 林赫 ,  湛日景 ,  李奔跃 ,  张毅然 ,  石大亮

IPC: G05B23/02

Abstract: 一种无人船动力系统的故障诊断、预测及处置系统，包括：动力系统、自动控制系统、船载故障诊断系统和岸基云管理系统，其中：动力系统根据自动控制系统下达的指令；自动控制系统根据摄像头和雷达传输过来的外部环境信息，根据相应算法生成航行路线；船载故障诊断系统根据各类传感器监测到的无人船行驶状态下的运行数据，运用关联规则分类算法同数据库进行比对，得到无人船的实时故障诊断结果；岸基云管理系统根据云诊断模块上传的信息，利用已有的故障模型进行评估并优化故障模型，得到无人船的故障诊断结果。本发明能使故障诊断与预测模型细节越来越完善，精度越来越高，满足无人船船载故障诊断系统在长距离运输过程中高可靠高精度的要求，提高了无人船在行驶过程中的安全性与可靠性，有利于实现无人船的自主航行。

公开(公告)号：CN113032912A

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN202110421987.4

申请日：2021-04-20

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 林赫 ,  湛日景 ,  石大亮 ,  张毅然 ,  李奔跃

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14

Abstract: 一种基于关联规则的船舶柴油机故障检测方法，通过模拟船舶柴油机故障，记录故障类别及发动机运行参数，建立柴油机原始故障数据库；对数据库依次进行特征变量选取、数据归一化、数据离散化，以及通过分层随机抽样，按照比例划分训练集和测试集；故障检测模型建立：通过关联规则分类算法，得到运行参数与故障之间的关联规则集，应用该关联规则集测试数据集，预测数据集对应的故障状态，得到故障检测精度，并进行参数优化；利用故障检测模型建立船舶柴油机故障规则库，制出关联规则散点图，提取重要规则并运用基于K‑means聚类分组矩阵和矢量图方法进行可视化。本发明缩减了数据的处理时间，提高了系统实时性。