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公开(公告)号：CN113947740B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111202687.3
申请日：2021-10-15
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的船舶机械智能运维方法、系统及存储介质，本发明方法包括：采集船舶机械的视频感知信息；对视频感知信息进行分析处理，获取船舶机械设备矢量视觉感知信息；基于船舶机械设备矢量视觉感知信息，融合船舶机械智能运维知识库，对船舶系统设备的状态进行统计和深度分析，得到船舶智能运维决策支持信息。本发明根据实施智能运维船舶系统设备的范围和功能，构建出覆盖船舶机械处所的视频采集系统；借助船舶视觉感知信息智能分析单元，对船舶机械视觉感知信息进行清洗、识别和特征提取；再依靠船舶智能运维信息分析单元，对船舶系统设备的泄漏状态、运转状态和健康状态进行深度分析，进而实现对船舶机械的智能运维。
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公开(公告)号：CN118482104A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410632507.2
申请日：2024-05-21
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于摩擦伏特效应的轴承外圈，其包括外圈本体和圆柱销，所述外圈本体的滚动道上设有预留孔，所述圆柱销设于所述预留孔内部，所述圆柱销包括半导体片，所述半导体片设于所述圆柱销的端部，所述半导体片与滚动体相互接触，半导体片与滚动体接触并摩擦起电，在监测轴承运动状态的同时为监测设备供电，半导体片与滚动体的摩擦起电过程基于摩擦伏特效应，能够直接产生直流电信号，进一步节省了电信号的转换装置，节省了轴承、传感设备和检测设备的集成体积，本装置结构简单，体积小，安装方便，适用于多种使用场合，实现对轴承的速度、温度、振动等运行状态进行原位实时监测。
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公开(公告)号：CN113947109B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111202689.2
申请日：2021-10-15
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的船舶系统设备泄漏状态监测方法、系统及存储介质，本发明方法，包括：采集并存储船舶系统设备处所的视频感知信息；对视频感知信息进行处理，获取船舶系统设备泄漏状态的矢量化信息；估算泄漏量和评估泄漏的风险；基于估算的泄漏量和评估泄漏的风险，融合船舶智能运维知识库获取流体泄漏辅助决策支持信息，并根据船舶及用户的需要实施远程信息推送。本发明对采集的船舶系统设备处所的视频感知信息进行清洗、识别和特征提取，建立具有船舶系统设备泄漏物甄别、泄漏量估算和破损程度及尺寸评估等功能的智能泄漏分析模块，借助船舶机械智能运维知识库的泄漏处置知识，实现对船舶系统设备泄漏状态的判别和信息远程推送。
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公开(公告)号：CN113221248B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202110560075.5
申请日：2021-05-21
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/17 , G06F30/25 , G06F119/02 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于PF‑GARCH模型的船舶系统设备状态参数预测方法，涉及船舶状态参数预测技术领域。首先采集描述一段时间内船舶系统设备状态的时间序列，确定GARCH模型参数初始值；根据上述GARCH模型参数初始值建立状态空间模型，运用粒子滤波对GARCH模型参数进行寻优以及对残差序列进行预测；将粒子滤波的最优残差预测值与ARIMA模型的预测值相累加，实现了对状态参数的趋势预测。本发明中的技术方案，运用粒子滤波对GARCH模型参数进行优化并预测，提高了预测精度，具有一定的工程应用意义。
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公开(公告)号：CN110544038B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201910839303.5
申请日：2019-09-05
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q10/20
Abstract: 本发明公开了一种船舶设备智能运维方法及系统，方法包括：建立设备状态评估模型、辅助决策模型、设备自主操作模型、剩余寿命预测模型以及船岸一体化信息共享网络航运云；通过船舶信息智能感知端采集船舶的船端信息，通过岸基信息智能感知端采集岸端信息，并通过数据接口将船舶船端信息及其岸端信息发送至航运云；调用设备状态评估模型、辅助决策模型、设备自主操作模型以及剩余寿命预测模型实现船舶及设备运维辅助决策支持、船舶设备的自主操作、以及船舶设备事情维修。本发明是通过构建的船岸一体化的航运云信息平台，借助智能感知技术、机器学习技术、智能决策技术，实现对船舶设备的辅助决策、自主操作和E‑维修的一种方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116416211A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310112498.X
申请日：2023-02-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种船舶推进轴系垂直振动数据获取方法以及状态分析方法。船舶推进轴系垂直振动数据获取方法包括：通过布置在机舱内的摄像头获取推进轴系的运动视频，将所述运动视频转化为振动图像组合；对所述振动图像进行预处理，获取感兴趣区域，对感兴趣区域图像一次进行阈值分割和二值化处理，获取处理后图像的标签的重心坐标，所述感兴趣区域包含人工标签和轴系振动最大范围；基于所述处理后图像的重心坐标计算单幅振动图像的振动数据。本发明选用摄像头作为振动监测传感器，结合人工标签与图像处理分析技术实现对轴系振动数据的提取，减少环境噪声和振动对数据采集准确性的影响，进而对轴系运行状态进行准确分析。
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公开(公告)号：CN116380197A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310192509.X
申请日：2023-03-02
Applicant: 大连海事大学
IPC: G01F23/292 , B63B79/20 , B63B79/00 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06T17/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的船舶舱底水系统积水监测方法，其特征在于，包括：获取封闭舱室地面图像，通过自适应阈值分割对所述封闭舱室地面图像进行处理，从而判断地面是否存在积水；如地面存在积水，则对积水图像进行预处理后输入训练好的积水类型识别模型进行积水类型判断，所述积水类型识别模型用于对预处理后的积水图像进行分类，输出积水图像所属的积水类型；通过边缘检测对积水图像进行处理获取积水区域，对积水区域进行液位高度估计从而确定积水深度；将积水深度数据输入训练后的BP神经网络进行积水深度变化预测，并输出积水深度超过警戒深度的预测时间。本发明能够大大减少船上人员的工作量，同时能够实现异常情况的快速识别。
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公开(公告)号：CN116229360A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310112353.X
申请日：2023-02-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的船舶封闭空间烟雾智能处置系统及方法。本发明系统，包括：数据采集单元、目标识别单元、视觉分析单元以及状态指示单元。本发明方法，包括：安装于船舶封闭空间视角范围内的照相机或摄像机，将采集的图像或视频感知信息通过网络传输到船端的服务器上；部署于服务器上的目标识别单元对感知信息进行清洗，去除异常的操作，并借助目标识别单元中的烟雾目标检测目标识别模块识别感知信息中的烟雾信息；部署于服务器上的视觉分析单元接收到识别到的烟雾信息，并借助船舶封闭空间烟雾类型判别模块判断烟雾种类；再借助视觉分析单元中的船舶船舱烟雾扩散趋势分析模块形成烟雾扩散预警信息，按照需求进行信息推送。
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公开(公告)号：CN113033011B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202110372644.3
申请日：2021-04-07
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/20 , G06F16/245 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供一种船舶机械健康状态评估方法及系统。本发明系统，包括初始化信息配置模块、数据预处理模块、子模型健康值计算模块、节点综合健康值计算模块、健康值预测模块、辅助决策模块、数据库模块、初始化信息配置模块、动态阈值计算模块；在实船应用前进行初始化信息配置，包括数据的通道值信号以及各个模块的配置等；实时采集船舶机舱数据并对其进行预处理及存储；然后提取相关数据进行子模型健康值计算并存储；再提取相应的子模型计算结果计算节点综合健康值；根据节点的历史健康值对未来的发展趋势进行预测，如果预测有故障会发生，则会自动触发辅助决策模块，给轮机员以警示与维保建议，避免重大故障的发生。
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公开(公告)号：CN113283153A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110661544.2
申请日：2021-06-15
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/15 , G06K9/62 , G06F111/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种变工况下船舶振动设备寿命预测方法，涉及船舶机械状态监控技术领域，包括以下步骤：S1、获取历史船舶振动设备的加速度数据，建立工况分类识别模型，进而建立工况分类识别模块；S2、获取当前时刻待预测船舶振动设备的加速度数据，输出当前时刻设备所处的工况类别的编码；S3对当前时刻待预测船舶振动设备所处工况的振动烈度数据进行特征提取和融合，得到观测方程，利用疲劳断裂扩展模型得到状态方程，将得到的观测方程和状态方程输入粒子滤波模型，输出船舶振动设备的剩余寿命，实现了对多工况的船舶振动机械进行寿命预测的目的。
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