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公开(公告)号：CN107128454B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710185996.1
申请日：2017-03-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种水翼双体船姿态估计方法，首先进行状态估计器和参数自适应学习器的参数初始化；利用船上测量系统测得水翼双体船的纵向运动观测值；利用状态估计器处理纵向运动观测值，得到水翼双体船的姿态估计值，并同时利用参数自适应学习器更新自适应参数β。本发明方法适用于多种海况尤其是高动态条件下的强非线性船体姿态精确估计，具备模型参数自适应调节能力。
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公开(公告)号：CN105005679B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201510253262.3
申请日：2015-05-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于船舶参数辨识领域，具体的说是一种能够用于船舶时域状态空间模型中未知参数的估计的基于粒子滤波的船舶参数辨识方法。本发明利用船舶自身的推进器、舵等执行机构对船舶施加力和力矩，使船舶做特定运动；利用测量系统测出地坐标系下，船舶在每个离散采样时刻的位移和姿态角信息，其为船舶的输出观测值；利用船舶参数估计器，根据船舶的状态估计值及输出观测值辨识船舶得到每个时刻的船舶参数估计值；利用粒子滤波器，根据每个时刻的受力信息和前一时刻辨识的参数值，估计船舶的状态值，即船舶在体坐标系下的角速度和线速度值。本发明无需对观测数据进行批处理，无需进行大量迭代，具有很高的滤波精度；计算简单，执行效率高。
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公开(公告)号：CN104787260B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510140991.8
申请日：2015-03-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明具体涉及一种通过测量系统得到船体部分纵向姿态信息(含测量噪声)的基于融合滤波器的水翼双体船纵向姿态估计方法。本发明包括：一船上测量系统测出船体部分纵向姿态信息，分别传递给第一滤波器和第二滤波器，同时作用在船上的控制量也分别传递给第一滤波器和第二滤波器；由第一滤波器和第二滤波器得到船体纵向姿态估计值k＝1,2,…；分别计算第一滤波器和第二滤波器的评价函数，通过评价函数准则，得到水翼双体船纵向姿态的融合估计本发明估计结果的统计特性达到很好估计精度，两个滤波器独立并行运算，不会增加运算时间，基于波浪有色干扰而没进行状态扩维，减少了滤波估计的计算量和复杂度，提高了运算速度。
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公开(公告)号：CN102073785B
公开(公告)日：2013-02-27
申请号：CN201010561217.1
申请日：2010-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于广义动态模糊神经网络的燃气日负荷组合预报方法。(1)采集城市燃气历史记录数据作为历史时间序列数据；(2)对历史时间序列数据进行异常数据判断和处理；(3)利用广义回归神经网络，对历史负荷时间序列即样本数据进行差分处理再通过网络进行预测；(4)利用灰色神经网络，将输入历史负荷时间序列的一次累加生成数据作为网络的输入，输出对应预测日负荷的一次累加生成数据，训练网络，最后将输出值进行一次累减逆生成处理；(5)将步骤(3)、(4)得到的预测值作为广义动态模糊神经网络的输入，并对数据进行分组。本发明针对燃气日负荷的随机性，不稳定性，周期性等特点，采用了组合预报的方法，预测精度更高。
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公开(公告)号：CN110083057B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201910503634.1
申请日：2019-06-12
Applicant: 三亚哈尔滨工程大学南海创新发展基地
Abstract: 本发明提供一种基于水翼运动姿态的PID控制方法，控制器提供的控制量是水翼产生的升力。控制量由四部分组成：第一部分是输出达到期望加速度所必须提供的；第二部分是补偿非线性项，由智能自适应估计器提供；第三部分是补偿海浪扰动，由海浪扰动估计器提供；第四部分是PID控制器，其比例系数、积分时间常数和微分时间常数由动态补偿器提供；通过理论推导将基于反步法的滑模控制器与基于扰动补偿PID控制器联系起来，并得到切换控制等价于比例积分控制，切换控制可以用于实现不确定项和扰动补偿的结论。本发明方法适用于多种海况尤其是动态条件下的非线性船体运动姿态控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104536944B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201410698956.3
申请日：2014-11-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/17
Abstract: 本发明公开了基于改进的极大似然方法和置信压缩滤波的船舶参数辨识方法。包括以下几个步骤：步骤一，测量执行机构对船舶施加的力和力矩作为控制输入，采集船舶的位移和姿态角信息作为输出观测量，设定初始状态估计值，根据控制输入和输出观测量建立船舶模型，得到船舶模型中待辨识的参数；步骤二，根据船舶当前的状态估计值和输出观测量η，利用改进的极大似然方法，辨识船舶模型的参数估计值；步骤三，根据辨识出的船舶模型的参数估计值，利用置信压缩滤波器，更新当前的状态估计值；重复步骤二～步骤三，直到停止输出船舶的输出观测量，得到每个采样时刻的参数估计值。本发明计算简单，执行效率高，辨识结果准确，能够在线运行。
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公开(公告)号：CN107128454A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710185996.1
申请日：2017-03-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种水翼双体船姿态估计方法，首先进行状态估计器和参数自适应学习器的参数初始化；利用船上测量系统测得水翼双体船的纵向运动观测值；利用状态估计器处理纵向运动观测值，得到水翼双体船的姿态估计值，并同时利用参数自适应学习器更新自适应参数β。本发明方法适用于多种海况尤其是高动态条件下的强非线性船体姿态精确估计，具备模型参数自适应调节能力。
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公开(公告)号：CN104316025A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410546129.2
申请日：2014-10-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C5/00
CPC classification number: G01C5/00 , G01C13/004 , G01C21/16
Abstract: 本发明属于船体姿态信息估计领域，具体的说是一种基于船体姿态信息估计海浪浪高的系统。包括无迹卡尔曼滤波器、海浪扰动估计器、海浪浪高估计器，船上测量系统的加速度传感器、惯性陀螺仪测出船体姿态信息，海浪扰动估计器接收作用在船上的控制量的同时接收无迹卡尔曼滤波器的输出的水动力系数估计值，得到海浪扰动估计器输出的海浪扰动力、力矩估计序列，浪高估计器接收海浪扰动力、力矩估计序列后，得到海浪浪高估计序列。本发明可以很好的解决所用船体运动方程参数未知和不确定性的情况，最后利用船体姿态反推出的船体所受的海浪扰动间接的求出海浪浪高，达到了较高的计算精度。
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公开(公告)号：CN101825871B
公开(公告)日：2012-09-26
申请号：CN201010142184.7
申请日：2010-04-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供的是一种船舶斜舵减垂荡和纵摇装置(斜舵船舶垂荡与纵摇装置)智能自适应控制方法。利用测量系统测出斜舵船舶垂荡与纵摇装置的状态参数信息；换成数字信号经过滤波器后，送给控制器；控制器选择最优的斜舵船舶垂荡和纵摇装置智能自适应系统的控制输入；控制器所产生的控制信号经过数字/模拟转换器产生模拟信号并经过信号放大器增强后输出给执行机构；执行机构按指令执行，将整个系统变化到指定的工况下。本发明的优点在于适用于斜舵船舶垂荡和纵摇装置这样具有严重的非线性、耦合性、时变性的系统，控制精度高，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN104794697B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201510224034.3
申请日：2015-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于暗原色先验的图像去雾方法。包括以下几个步骤：步骤一：基于经典聚类算法对图像I(x)进行分割获得候选天空区域It(x)；步骤二：对候选天空区域It(x)腐蚀处理得到天空亮度；步骤三：根据获得的天空亮度，对图像进行改进的最小值滤波，得到粗估计透射率图像；步骤四：通过导向滤波优化粗估计透射率图像，得到优化的透射率图像；步骤五：基于大气散射模型获得复原图像。本发明对大气光做了更合理的处理，减弱图像块效应，提高了图像的整体亮度，使图像更加自然。
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