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公开(公告)号：CN114397821B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210060294.1
申请日：2022-01-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于预设性能的多水面船分布式编队的鲁棒控制方法，包括：S1：建立船舶编队系统中船舶的运动学模型和船舶的动力学模型；S2：建立三阶非线性状态扩张状态观测器；S3：建立基于有限时间控制方法的预设性能函数；S4：设计船舶编队系统的鲁棒控制律。本发明能够使系统能够在复杂海况的环境下保持良好的性能，摆脱了传统控制方法依赖于精确数学模型的局限性。同时本发明结合有限时间控制方法的特性设计一种新型的预设性能函数以约束系统误差，通过改变收敛时间的值可以减少船舶队形形成的时间，在一定程度上提高了系统的工作效率和动态性能。
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公开(公告)号：CN114578819B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202210195126.3
申请日：2022-03-01
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工势场法的多水面船分布式编队的控制方法，包括：S1、建立船舶的数学模型，并使用人工势场法，建立船舶所受的总势场函数；S2、采用反步法，设计多水面船分布式的鲁棒控制律；S3、使用单隐层神经网络，建立船舶受力的未知函数；S4、根据船舶与障碍物之间的距离信息，判断船舶是否存在碰撞危险；若否，则通过所述鲁棒控制律，控制船舶按照原目标轨迹前进；若是，则根据势场模型、未知函数，计算船舶下一时刻的位置，即下一时刻的避碰路径，通过所述鲁棒控制律，控制船舶前往所述位置。本发明解决了船舶不能按照原先编队的目标轨迹前进的问题，提高无人艇在航行时的安全性，有效的预防了船舶的避碰。
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公开(公告)号：CN112650257B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011613185.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本申请公开了一种无人艇区域保持控制方法及装置，所述方法包括，先确定所述无人艇的虚拟控制律；再确定所述无人艇的速度跟踪的非线性滑模面；再结合所述虚拟控制律获得所述无人艇的鲁棒滑模控制器；最后根据预设的所述跟踪误差的阈值，设置所述鲁棒滑模控制器发出所述控制信号的事件触发条件，并当所述事件触发条件满足时，所述鲁棒滑模控制器发送所述控制信号给所述无人艇的推进器，实现所述无人艇的区域保持控制。本申请通过引入对称障碍李雅普诺夫函数将区域保持问题转化为具有输出状态变量约束系统的控制问题，简化了区域保持控制策略，并进一步通过设置事件触发机制，在完成区域保持的同时降低了推进器动作频率，延长了推进器使用寿命。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114419341B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210067935.6
申请日：2022-01-20
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习改进的卷积神经网络图像识别方法，包括构建原始图像集，利用显著性检测方法对原始图像集进行提取，获得显著区域图像集；利用显著区域图像集构造过滤器集；利用迁移学习方法构建卷积神经网络训练模型，并对卷积神经网络进行训练；利用训练后的卷积神经网络和过滤器集识别显著区域图像集，获得图像深度特征。本发明通过显著性检测，有效地去除图片背景的影响，抑制干扰区域的信息，并使用迁移学习方法，只需对原始训练模型的参数进行微调，即可应用于特定区域的图像识别，既可以减少训练所需的数据量，也消除了卷积神经网络在参数计算方面的不足，节省训练时间，提高了算法的图像识别性能。
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公开(公告)号：CN114578819A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210195126.3
申请日：2022-03-01
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人工势场法的多水面船分布式编队的控制方法，包括：S1、建立船舶的数学模型，并使用人工势场法，建立船舶所受的总势场函数；S2、采用反步法，设计多水面船分布式的鲁棒控制律；S3、使用单隐层神经网络，建立船舶受力的未知函数；S4、根据船舶与障碍物之间的距离信息，判断船舶是否存在碰撞危险；若否，则通过所述鲁棒控制律，控制船舶按照原目标轨迹前进；若是，则根据势场模型、未知函数，计算船舶下一时刻的位置，即下一时刻的避碰路径，通过所述鲁棒控制律，控制船舶前往所述位置。本发明解决了船舶不能按照原先编队的目标轨迹前进的问题，提高无人艇在航行时的安全性，有效的预防了船舶的避碰。
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公开(公告)号：CN114419341A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210067935.6
申请日：2022-01-20
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习改进的卷积神经网络图像识别方法，包括构建原始图像集，利用显著性检测方法对原始图像集进行提取，获得显著区域图像集；利用显著区域图像集构造过滤器集；利用迁移学习方法构建卷积神经网络训练模型，并对卷积神经网络进行训练；利用训练后的卷积神经网络和过滤器集识别显著区域图像集，获得图像深度特征。本发明通过显著性检测，有效地去除图片背景的影响，抑制干扰区域的信息，并使用迁移学习方法，只需对原始训练模型的参数进行微调，即可应用于特定区域的图像识别，既可以减少训练所需的数据量，也消除了卷积神经网络在参数计算方面的不足，节省训练时间，提高了算法的图像识别性能。
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公开(公告)号：CN114397821A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210060294.1
申请日：2022-01-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于预设性能的多水面船分布式编队的鲁棒控制方法，包括：S1：建立船舶编队系统中船舶的运动学模型和船舶的动力学模型；S2：建立三阶非线性状态扩张状态观测器；S3：建立基于有限时间控制方法的预设性能函数；S4：设计船舶编队系统的鲁棒控制律。本发明能够使系统能够在复杂海况的环境下保持良好的性能，摆脱了传统控制方法依赖于精确数学模型的局限性。同时本发明结合有限时间控制方法的特性设计一种新型的预设性能函数以约束系统误差，通过改变收敛时间的值可以减少船舶队形形成的时间，在一定程度上提高了系统的工作效率和动态性能。
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公开(公告)号：CN112650257A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011613185.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请公开了一种无人艇区域保持控制方法及装置，所述方法包括，先确定所述无人艇的虚拟控制律；再确定所述无人艇的速度跟踪的非线性滑模面；再结合所述虚拟控制律获得所述无人艇的鲁棒滑模控制器；最后根据预设的所述跟踪误差的阈值，设置所述鲁棒滑模控制器发出所述控制信号的事件触发条件，并当所述事件触发条件满足时，所述鲁棒滑模控制器发送所述控制信号给所述无人艇的推进器，实现所述无人艇的区域保持控制。本申请通过引入对称障碍李雅普诺夫函数将区域保持问题转化为具有输出状态变量约束系统的控制问题，简化了区域保持控制策略，并进一步通过设置事件触发机制，在完成区域保持的同时降低了推进器动作频率，延长了推进器使用寿命。
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