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公开(公告)号：CN119474853A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411365192.6
申请日：2024-09-29
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了一种融入系统状态估计的船舶运动智能预报方法及系统，通过对船舶某一自由度运动时历数据以及对应的波浪时历数据进行分割，得到时历预报的训练集和测试集；通过波浪‑船舶运动系统滞后阶数分析得到最佳滞后阶数#imgabs0#根据最佳滞后阶数#imgabs1#利用滑动窗口划分训练集，并根据得到的数据集构建ANN预报模型；根据构建的ANN预报模型得到船舶运动预报结果。本发明从时间序列分析理论出发，将波浪‑船舶运动滞后阶数计算融入智能模型ANN前处理方法，提高了ANN模型对于捕捉波浪激励与运动响应的映射关系，为模型学习波浪时历与运动时历间的映射关系提供了极大的帮助，极大地提高了船舶运动的智能预报精度。
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公开(公告)号：CN118332933A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410748555.8
申请日：2024-06-12
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/11 , G06F30/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了一种舰载直升机六力素方程配平方法及系统，该方法利用麻雀搜索算法，通过构建直升机六力素平衡方程，规定四个操纵量、两个姿态量为配平量，并将六个配平量设定为麻雀搜索算法的算子搜索目标，通过群智能优化算法对目标求解区间内的配平量组合进行寻优，通过迭代得到在目标工况下精度最高的数值解，从而实现求取目标区间内的全局最优解过程。相较于传统的Newton迭代法，本发明利用群智能优化算法在直升机动力学配平问题中有效地规避了初始点选择不当或者问题存在奇点、边界情况等特殊情况，可以有效提升复杂工况下目标直升机配平效率。
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公开(公告)号：CN117932273A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410276022.4
申请日：2024-03-12
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06F17/14 , G06F17/16 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了一种融入时频分析的船舶运动长时预报方法及系统。该方法包括：将划分的训练集数据和测试集数据输入基于PatchTST架构的神经网络模型，在模型内部通过快速傅里叶变换或逐波分析的方法求得该段时历数据的特征周期，通过滑动窗口的方法将整段时历数据划分为多个子序列级别的Patch片段；基于获得的Patch片段进行训练得到准确的预报模型；使用训练好的所述预报模型对未来一段时间内的船舶运动时历数据进行预测。本发明不但能够捕捉全局范围内序列的长时依赖关系，也能获取到局部的周期性起伏特征，从而实现船舶运动长时有效预报。
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公开(公告)号：CN117251663A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311210831.7
申请日：2023-09-20
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 一种直升机着舰安稳期状态判别方法，涉及船舶与海洋工程技术领域，通过综合船舶各自由度运动状态，在船舶运动的基础上融入环境因素的干扰，通过数值计算将各方面信息汇总成数值指数，以此对整体作业状态进行宏观评价，可以有效提高作业执行人员与指挥人员对于作业整体状态的把握能力，提高起降作业效率以及起降作业安全性，该方法同时填补了国内通过船舶运动等信息综合计算安稳期状态算法的空白，为舰载机起降作业安稳期的判断方式提供了新的途径。
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公开(公告)号：CN119719685A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510213843.8
申请日：2025-02-26
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了基于动态周期模式识别与加权的船舶运动预报方法及系统。该方法通过数据切割得到训练集与测试集；滑动窗口法得到输入数据集与输出数据集；将输入数据集依次输入时域预报模块得到时域预报结果；以及输入频域预报模块得到频域预报结果；对输入数据进行主频能量占比计算，得到周期模式权重占比；将时域预报结果与频域预报结果进行加权得到最后预报结果；并与输出训练数据对比计算损失函数；将测试输入数据集输入训练好的模型得到测试数据集预报结果。本发明充分地利用了时域预报模型和频域预报模型在各自擅长的周期模式上的优势，有效改善了预报模型在预报过程中预报结果相位偏移的现象。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118332933B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410748555.8
申请日：2024-06-12
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/11 , G06F30/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了一种舰载直升机六力素方程配平方法及系统，该方法利用麻雀搜索算法，通过构建直升机六力素平衡方程，规定四个操纵量、两个姿态量为配平量，并将六个配平量设定为麻雀搜索算法的算子搜索目标，通过群智能优化算法对目标求解区间内的配平量组合进行寻优，通过迭代得到在目标工况下精度最高的数值解，从而实现求取目标区间内的全局最优解过程。相较于传统的Newton迭代法，本发明利用群智能优化算法在直升机动力学配平问题中有效地规避了初始点选择不当或者问题存在奇点、边界情况等特殊情况，可以有效提升复杂工况下目标直升机配平效率。
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公开(公告)号：CN117828306A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410232953.4
申请日：2024-03-01
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06Q50/40
Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了一种基于船舶运动频谱特征的数据样本扩充方法及系统。该方法通过对有限的采集时历片段进行傅里叶变换获取频谱特征，通过添加随机相位对运动频谱进行离散，进而扩充当前工况下的运动时历数据，以实现样本数量的扩充。通过该方法可以有效改善实测船舶运动数据量不足的问题，为船舶运动深度学习预报模型的训练提供充分的训练样本，实现预报精度的有效提升。通过对运动时历数据在频域下的分布特征进行有效提取，并通过添加随机因子实现特征一致的船舶运动新时历获取，可以实现对特定工况下的船舶运动数据的有效扩充，保障船舶运动预报模型训练的有效性。
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公开(公告)号：CN118228009B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410657990.X
申请日：2024-05-27
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了一种基于自相关分解的船舶运动极短期预报方法及系统，该方法通过滑动平均方法滤除船舶运动序列的周期性特征，提取序列平稳趋势项，并采用序列作差得到季节项特征；基于编码器‑解码器架构，将自相关机制引入船舶运动序列特征学习，通过计算序列自相关来发现基于周期的依赖关系，并采用时间延迟聚合来聚合相似的子序列，分别对船舶运动序列的季节项和趋势项进行预报，最终得到高精度的船舶运动预报结果。本发明的船舶运动极短期预报方法采用滑动平均算法分解船舶运动时域特征，并结合自相关机制与时延聚合算法代替Transformer架构的自注意力机制进行长期特征学习，提升船舶运动预报精度。
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公开(公告)号：CN118228009A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410657990.X
申请日：2024-05-27
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了一种基于自相关分解的船舶运动极短期预报方法及系统，该方法通过滑动平均方法滤除船舶运动序列的周期性特征，提取序列平稳趋势项，并采用序列作差得到季节项特征；基于编码器‑解码器架构，将自相关机制引入船舶运动序列特征学习，通过计算序列自相关来发现基于周期的依赖关系，并采用时间延迟聚合来聚合相似的子序列，分别对船舶运动序列的季节项和趋势项进行预报，最终得到高精度的船舶运动预报结果。本发明的船舶运动极短期预报方法采用滑动平均算法分解船舶运动时域特征，并结合自相关机制与时延聚合算法代替Transformer架构的自注意力机制进行长期特征学习，提升船舶运动预报精度。
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公开(公告)号：CN116861202B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311133272.4
申请日：2023-09-05
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了基于长短期记忆神经网络的船舶运动包络预报方法及系统。该方法包括：根据船舶运动时历数据和船舶运动包络数据，截取与包络时历数据对应的时历片段，基于得到的包络时历数据和运动时历数据重构包络反演的训练集和测试集；建立神经网络模型，训练得到包络时历数据与运动时历数据的映射关系，并将完整的船舶运动时历数据输入得到的神经网络模型，反演得到完整的船舶运动包络时历数据；然后将得到的船舶运动包络时历数据划分为训练集和测试集，并输入到长短期记忆神经网络模型中，训练得到LSTM包络预报模型的参数。本发明可明显提升有效预报时长和预报精度，具有更重要的工程意义。(56)对比文件顾兴健;赵璐;金明;刘勇;刘传才.基于LSTM神经网络的我国典型试航海域环境短期预报方法研究.中国造船.2017,(第04期),全文.齿轮早期故障检测与诊断技术研究《.中国优秀硕士论文电子期刊网》.2015,正文下标第33-40页.Nguyen Thanh Son.Online balancedtruncation for linear time-varyingsystems using continuously differentiableinterpolation on Grassmann manifold《.20196th International Conference on Control,Decision and Information Technologies(CoDIT)》.2019,全文.陈凯达;朱永生;闫柯;蔡依青;任智军;高大为.基于LSTM的船舶航迹预测.船海工程.2019,(第06期),全文.
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