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公开(公告)号：CN118378014B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410804962.6
申请日：2024-06-21
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/18
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的安稳期概率统计方法及系统。该方法通过船舶运动时历获取频谱信息，通过随机过程的统计学分析，利用概率论的联合分布以及马尔科夫链理论建立船舶运动安稳期概率模型，利用历史数据完成航行作业的提前规划以及实际作业中安稳期概率的计算。本发明能够提前在船舶进入某海域作业前给出满足作业要求的安稳期发生概率，同时能在作业前的一段时间内给出安稳期出现的概率，为海上船舶的航行作业计划提供辅助决策。
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公开(公告)号：CN117851760B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410257690.2
申请日：2024-03-07
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/10 , G06F17/14 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了一种基于频带预处理的波浪智能预报模型优化方法及系统。该方法从波浪时历数据的频带分布特征出发，通过波浪频带分布进行多区间划分，滤去噪声影响的同时分离高低频组成部分，并通过高低频部分的预报模型独立训练与预报，通过预报结果叠加实现原波浪时历的高精度预报。本发明面向实际海洋环境中测量的波浪时历数据预报精度低的问题，基于傅里叶变换探究数据频谱特征，从频带分布出发，提出一种波浪时历数据高低频分离的预处理方法，通过本发明可以有效的改善实测波浪时历的预报精度，提升可预报时长，并且该方法普遍的适用于多种波浪深度学习预报模型。
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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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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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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117892886B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410302145.0
申请日：2024-03-18
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了基于置信区间的船舶运动极短期概率预报方法及系统。该方法包括基于船舶惯导系统记录船舶运动时历数据，手动指定概率分布函数描述所述船舶运动时历数据；然后将船舶运动时历数据作为输入，概率分布函数中的参数作为输出，训练神经网络模型学习输入与输出间的映射关系，构建船舶运动置信区间预报模型；设定不同的置信水平，对船舶运动未来一段时间内运动不同置信水平下的置信区间进行预报，获取船舶海上作业信息。本发明采用拟合假定目标服从的概率分布函数参数直接对船舶运动不同置信水平下的置信区间预报，有效避免了分布预报中的误差积累和包络预报中的端点效应干扰。
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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：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：CN116842474B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202310702738.1
申请日：2023-06-14
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了一种基于TFT模型的舰船运动极短期预报方法及系统。该方法基于舰船惯导系统记录的多工况条件下舰船运动数据，通过快速傅里叶变换得到的舰船运动功率谱并提取谱特征参数；将每种工况条件下的舰船航速、浪向角、海浪环境有义波高和特征周期作为时不变特征，将舰船六自由度运动时历、速度、加速度数据和风场信息、谱特征参数作为时变特征；以时不变特征与时变特征序列为输入，以待预报的目标舰船自由度运动时历序列为输出，构建舰船运动时历预报模型；使用舰船运动时历预报模型对未来一段时间的舰船运动时历进行预测。本发明提出可实现针对不同工况开展预报工作时的特征匹配，从而有效模型提升预报性能。
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