公开(公告)号：CN118246237A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410450192.X

申请日：2024-04-15

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 鲁道毅 ,  胡惠军 ,  陈栋 ,  林叶锦 ,  张均东

IPC: G06F30/20 ,  G06F30/17 ,  G06F30/28 ,  G06F119/14 ,  G06F119/08 ,  G06F119/06

Abstract: 本发明公开了一种发动机仿真模型标定方法，包括：分析待标定发动机仿真模型结构及其子模块质量和能量传递关系划分出待标定的模块；由所有待标定模块中确定出一个一级待标定模块，根据剩余模块与前一级待标定模块的关系确定后一级待标定模块，构建出待标定模块分级结构；对所述一级待标定模块进行标定，标定结束后，将二级待标定模块与一级待标定模块进行整合，生成整合待标定模块，对整合待标定模块进行标定；依次类推，将标定完成后的整合待标定模块与后一级待标定模块进一步整合生产新的整合待标定模块，对新的整合待标定模块进行标定，直至所有待标定模块均被整合为完整模型，则标定完成。本发明能够有效提高仿真模型的标定效率与精确度。

公开(公告)号：CN113268059A

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN202110426684.1

申请日：2021-04-20

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 余明裕 ,  李仲昆 ,  王泊桦 ,  陈栋

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明提供一种基于有限时间扩张状态观测器的多无人艇编队控制方法，包括：建立无人艇的运动学和动力学模型；将编队系统划分为跟踪控制子系统和编队控制子系统，并分别设计跟踪控制子系统的控制器以及编队控制子系统的控制器；对设计的跟踪控制子系统的控制器和编队控制子系统的控制器进行稳定性分析。本发明将整个无人艇编队控制系统划分为领航‑期望跟踪控制子系统和跟随‑领航编队控制子系统，提高了编队控制系统的整体性，且设计了一种高效辨识扰动观测器，能持续高效的对无人艇编队控制系统存在的复杂外界扰动进行精准的逼近和辨识。本发明技术方案有效处理了内外部扰动对编队控制系统的影响，保证了无人艇编队控制系统的稳定性和高效性。

公开(公告)号：CN113268059B

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202110426684.1

申请日：2021-04-20

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 余明裕 ,  李仲昆 ,  王泊桦 ,  陈栋

IPC: G05D1/43 ,  G05D109/30

Abstract: 本发明提供一种基于有限时间扩张状态观测器的多无人艇编队控制方法，包括：建立无人艇的运动学和动力学模型；将编队系统划分为跟踪控制子系统和编队控制子系统，并分别设计跟踪控制子系统的控制器以及编队控制子系统的控制器；对设计的跟踪控制子系统的控制器和编队控制子系统的控制器进行稳定性分析。本发明将整个无人艇编队控制系统划分为领航‑期望跟踪控制子系统和跟随‑领航编队控制子系统，提高了编队控制系统的整体性，且设计了一种高效辨识扰动观测器，能持续高效的对无人艇编队控制系统存在的复杂外界扰动进行精准的逼近和辨识。本发明技术方案有效处理了内外部扰动对编队控制系统的影响，保证了无人艇编队控制系统的稳定性和高效性。

公开(公告)号：CN113962282B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202110964709.3

申请日：2021-08-19

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张均东 ,  孟庆炎 ,  陈栋 ,  齐家豪 ,  鞠佳明

IPC: G06V10/774 ,  G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06N3/082 ,  G06T7/246 ,  G06T7/277 ,  G06T7/66 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明提供一种基于改进YOLOv5L+DeepSort的船舶机舱火灾实时检测方法。本发明包括：获取机舱火灾图像和视频数据；把采集到的火灾图像输入到改进的YOLOv5L模型进行特征提取，获取特征图，并将输入图像分割成若干大小相同的栅格；对疑似火灾区域给出多个预测框；利用非极大值抑制方法将置信度区间不符合要求的预测框剔除掉，得到最优目标框，获得目标位置；将YOLOv5L检测到的目标位置信息和目标框信息同步到DeepSort目标跟踪算法；DeepSort目标跟踪算法通过卡尔曼滤波器来预测火焰目标运动趋势从而得到火焰蔓延趋势。本发明改进YOLOv5L模型与DeepSort多目标跟踪算法进行融合，将YOLOv5L检测到火灾位置信息传递给DeepSort，对火焰目标进行实时跟踪并预测其未来蔓延趋势，及时的指导机舱工作人员进行定向灭火。

公开(公告)号：CN113962282A

公开(公告)日：2022-01-21

申请号：CN202110964709.3

申请日：2021-08-19

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 张均东 ,  孟庆炎 ,  陈栋 ,  齐家豪 ,  鞠佳明

IPC: G06K9/62 ,  G06V10/774 ,  G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06N3/08 ,  G06T7/246 ,  G06T7/277 ,  G06T7/66 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明提供一种基于改进YOLOv5L+DeepSort的船舶机舱火灾实时检测方法。本发明包括：获取机舱火灾图像和视频数据；把采集到的火灾图像输入到改进的YOLOv5L模型进行特征提取，获取特征图，并将输入图像分割成若干大小相同的栅格；对疑似火灾区域给出多个预测框；利用非极大值抑制方法将置信度区间不符合要求的预测框剔除掉，得到最优目标框，获得目标位置；将YOLOv5L检测到的目标位置信息和目标框信息同步到DeepSort目标跟踪算法；DeepSort目标跟踪算法通过卡尔曼滤波器来预测火焰目标运动趋势从而得到火焰蔓延趋势。本发明改进YOLOv5L模型与DeepSort多目标跟踪算法进行融合，将YOLOv5L检测到火灾位置信息传递给DeepSort，对火焰目标进行实时跟踪并预测其未来蔓延趋势，及时的指导机舱工作人员进行定向灭火。