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公开(公告)号：CN112947375B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110182000.8
申请日：2021-02-09
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种考虑未知死区的复合自适应容错控制器设计方法，包括：建立船舶模型；根据船舶执行器的死区非线性特性建立死区模型，并结合船舶执行器的故障类型建立故障模型；基于鲁棒神经网络对船舶的速度变量进行估计；根据船舶实际速度与估计速度之间的误差来计算死区模型的死区参数以及执行器故障参数；根据死区参数构造死区逆模型对死区模型进行补偿；根据故障参数对故障模型进行补偿；计算死区模型和故障模型补偿后的控制律；根据控制律来调节船舶执行器的控制输入矢量，以控制船舶执行动力定位。本发明能够实现在具有未知死区的推进器出现未知故障的情况下继续保持动力定位任务的正常进行。
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公开(公告)号：CN116467941A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310399578.8
申请日：2023-04-14
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/25 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种考虑不同风级条件下4自由度船舶运动在线预报方法，包括获取船舶的运动数据集并进行预处理；构建加权多核相关向量机模型，通过改进的灰狼算法对模型进行优化，根据船舶运动数据集对模型进行训练并获取子预报模型；基于滑动时间窗方法对船舶运动测试数据集进行更新，子预报模型根据船舶运动测试数据集进行预测并获取预测结果，根据子模型预报结果的平均绝对误差进行权重自适应更新并进行融合并表示为4自由度船舶运动集成学习预报模型，根据4自由度船舶运动集成学习预报模型对不同风级条件下的船舶运动状态进行预测。提高了在线预报结果的预报精度，减少了在线预报所需的计算时间，且满足在线预报的时间要求。
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公开(公告)号：CN115016277A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210700626.8
申请日：2022-06-20
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑船间事件触发通信的多船分布式容错控制方法，包括，构建欠驱动船舶数学模型、驱动器故障模型、虚拟船舶数学模型，设计船间事件触发通信机制，用于更新每艘无人船的所有邻居船的状态信息，根据无人船和虚拟船的状态信息设计局部同步误差，设计分布式虚拟控制器和第一自适应律镇定无人船的位置误差和艏向误差；利用径向基神经网络对欠驱动船舶数学模型的不确定项以及外界干扰进行压缩补偿；构建控制器和第二自适应律，根据控制器和第二自适应律构建驱动器，控制器实时发送控制命令到驱动器，驱动器驱动无人船自主航行。能够使船舶无需对邻居船的状态实时监测，且能够在无需全局拓扑信息的情况下实现船舶自主编队航行任务。
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公开(公告)号：CN114661053A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210395112.6
申请日：2022-04-14
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种考虑障碍船危险行为的船舶动态避障制导与控制方法，包括建立第一、第二虚拟小船、虚构小船、本船数学模型；根据航路点产生全局参考路径，第一虚拟小船基于全局参考路径航行；设置虚构小船的探测范围，根据探测范围判断本船与障碍船是否存在碰撞危险，当不存在碰撞危险时，第二虚拟小船跟随第一虚拟小船航行，本船跟随第二虚拟小船航行；当存在碰撞危险时，基于速度障碍法原理和虚构小船位置信息，计算避障参考信号，第二虚拟小船基于避障参考信号进行避障，本船根据控制系统跟随第二虚拟小船航行。能够同时保证船舶的全局路径跟踪和局部避障规划，通过将控制输入离散化减少了船舶通信负担。
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公开(公告)号：CN114609905A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210217076.4
申请日：2022-03-07
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种船舶编队事件触发控制方法，包括：S1、计算逻辑船舶的期望位置信号和期望艏向角；S2、获取船舶转向半径Rturn，设定船舶的内侧船转向半径Rmax、外侧船转向半径Rmin；确定船舶的参考转艏角速度；S3、根据船舶的期望位置信号和期望艏向角，使用径向基神经网络，设计权值估计器；S4、设计船舶控制器，船舶控制器用于控制船舶跟踪参考信号；S5、设计事件触发条件；S6、建立新的船舶模型。本发明缓和了控制器与驱动器之间通信信道的占用。通过引入径向基神经网络逼近模型不确定项，并导出权值估计器对位置神经权重在线更新，本发明采用的神经网络权值估计器随着触发条件离散更新，更够进一步节约控制系统的通信资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114488803A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210061488.3
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事件触发的无人船/机鲁棒自适应神经协同控制方法，包括：建立无人船‑无人机协同系统的非线性系统模型；设计无人船‑无人机协同系统的位置控制器和位置自适应律；获取无人船‑无人机协同系统的姿态参考信号；设计无人船‑无人机协同系统的姿态控制器和姿态自适应律；推导出无人机的转子角速度。本发明在LVS‑LVA制导框架下提出了一种基于实际输入触发的USV‑UAV鲁棒自适应神经协同控制算法，将无人船主机螺旋桨转速、无人船的舵角和转子角速度作为实际控制输入来执行USV‑UAV协同路径跟踪任务，并且采用事件触发机制降低了无人船‑无人机的实际控制输入对通信信道的占用。
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公开(公告)号：CN113703454A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110988352.2
申请日：2021-08-26
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于四自由度的无人船动力参数实时辨识方法，涉及无人船运动控制与路径预判领域，通过对无人船动力参数的辨识，改善船舶的实时运动状态。本发明方法，包括构建无人船船舶模型；针对不同型号的船舶构建详细的部件；重新定义船舶操纵数学模型；基于重新定义的船舶操纵数学模型，设定输出标量，构建线性回归模型；设计非线性新息算法，对相关辨识参数进行更新。本发明针对参数辨识不精准导致路径控制不准确和不能实时辨识的问题，结合最小二乘理论和非线性新息的概念，利用非线性双曲正切函数进行误差修正，使得误差严格有界，并对相关辨识参数进行更新，解决了无人船在航行中操纵性能效率低以及路径控制不准确的问题。
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公开(公告)号：CN113503878A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110767038.1
申请日：2021-07-07
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明涉及一种无人船路径规划方法及系统，涉及智能船舶自主航行技术领域，用以解决智能船舶在复杂航行环境下的路径求解优化问题和收敛速度问题。所述无人船路径规划方法包括利用加权双重机制持续更新两个独立的Q表。所述无人船路径规划系统包括六个相互关联的系统单元，本发明提供的无人船路径规划方法及系统用于提升智能船舶航行时的自主行为决策能力。
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公开(公告)号：CN113485377A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110938430.8
申请日：2021-08-16
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种双层虚拟引导机制的无人帆船自适应路径跟踪控制方法,包括：建立无人帆船的数学模型；构建双层虚拟引导的制导算法；构建艏向虚拟控制器，以降低艏向误差；构造比例积分滑模面，在所述艏向虚拟控制器中引入事件的触发机制，以获取事件触发虚拟控制律；构建考虑输入饱和限制的触发控制律，以实现考虑执行器饱和限制下无人帆船能够得到稳定的控制输入和控制输出。本发明针对无人帆船在时变风向和输入饱和限制下直线路径跟踪控制任务，提出了一种基于双层虚拟引导的无人帆船时间触发鲁棒自使用滑模控制方法，能够针对横风航行和迎/顺风航行分别实时规划参考信号，实现了无人帆船在时变风向下执行直线路径跟踪控制任务。
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公开(公告)号：CN113419428A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110797422.6
申请日：2021-07-14
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于3D映射制导的USV(Unmanned aerialvehicle)‑UAV(Unmanned aerial vehicle)协同路径跟踪自适应控制器设计方法，包括以下步骤：S1、建立无人船‑无人机协同的系统模型；S2、构建无人船和无人机之间的有效关联；S3、设计无人船‑无人机位置控制器和自适应律；S4、设计无人船‑无人机姿态控制器和自适应律；S5、控制无人船‑无人机实现协同路径跟踪控制任务。本发明能将水面参考路径信息等量映射到空间参考平面上，在无人船‑无人机之间构建有效关联，本发明能同时为无人船‑无人机系统进行控制器设计，并且采用模糊逻辑系统和动态面技术处理无人船‑无人机协同系统中的结构不确定项和计算爆炸问题。本发明能够提升无人船‑无人机在协同路径跟踪方面的自动性。
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