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公开(公告)号：CN116588293A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310669156.8
申请日：2023-06-07
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
Abstract: 一种拖曳式水下机器人及其航行定深控制方法，属于水下机器人控制技术领域。为解决水下机器人定深控制精准的问题。本发明密封仓内设置有通信模块、工控机，密封仓外安装有探测装置、水下深度传感器、推进器、起升机构、电源；工控机连接通信模块、探测装置、水下深度传感器、推进器、起升机构、电源；电源连接探测装置、水下深度传感器、推进器、起升机构；推进器为垂直面推进器，用于实现一种拖曳式水下机器人的升沉运动；探测装置用于接受和发送信号；水下深度传感器用于检测水下深度数据。本发明通过在拖曳式水下机器人垂直面安装推进器实现上下调整来实现在复杂环境下的深度控制，给出动力学模型，设计自抗扰定深控制器，实现深度控制功能。
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公开(公告)号：CN119179121A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411696912.7
申请日：2024-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种水下悬浮缆线侦测方法、装置、设备及存储介质，涉及水下目标侦测技术领域，应用于拖曳体系统，拖曳体系统包括载体和拖曳体，载体与拖曳体通过缆绳相连；水下悬浮缆线侦测方法包括：将拖曳体释放，当拖曳体系统处于稳定工作状态时，通过前视声呐辅助检测载体行进方向是否存在待搜索悬浮缆线；若不存在，实时获取缆绳的张力数据，拖曳体的状态感知数据和拖曳体的振动数据；基于张力数据、状态感知数据和振动数据进行综合处理，得到评估数据，并根据评估数据与预设值进行比较以确定是否接触待搜索悬浮缆线。本发明通过高精度的实时探测，拖曳体能够更快地识别和监测悬浮缆线，避免因障碍物引发的作业延误，从而提高作业的整体效率。
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公开(公告)号：CN118921149A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411382468.1
申请日：2024-09-30
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: H04L1/1812 , H04L1/00 , H04L1/1867
Abstract: 本发明提供了一种自适应混合自动重传请求方法及多模式自适应重传方法，涉及数据传输技术领域，应用于通信系统，包括发射端和接收端，发射端包括RS编码器和Turbo编码器，接收端包括译码器，自适应混合自动重传请求方法包括：当接收到当前目标信息，通过RS编码器对当前目标信息进行编码，得到初始编码数据；并通过Turbo编码器对初始编码数据进行交织处理，得到临时编码数据；通过译码器对临时编码数据进行解码得到译码数据；若译码数据的错码数目不在预设误差范围内，确定当前误码率，并与预设误码率进行比较，并根据比较的结果调节RS编码器的参数，并请求重传。本发明可减少重复传输次数，提升了系统的吞吐量和效率。
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公开(公告)号：CN118915475A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411412249.3
申请日：2024-10-11
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种水下机器人轨迹跟踪方法、装置、设备及存储介质，涉及水下机器人控制技术领域，所述方法包括：建立关于水下机器人的运动数学模型；根据所述运动数学模型确定超螺旋滑模控制律，其中，所述超螺旋滑模控制律用于调节内部参数，根据所述内部参数进行轨迹跟踪控制，所述内部参数包括所述水下机器人的内部调节参数；根据时间延迟建立估计矩阵，根据所述估计矩阵和所述超螺旋滑模控制律建立自适应广义超螺旋滑模控制律，其中，所述自适应广义超螺旋滑模控制律用于跟踪所述水下机器人的轨迹，实现对水下机器人的轨迹进行稳定跟踪。
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公开(公告)号：CN117054749A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311079342.2
申请日：2023-08-25
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
Abstract: 本发明提出了一种多电极液体电导率传感器数据采集装置及电导率测量方法，首先信号发生器模块生成波形和频率可调的交流电压信号；压控电流源模块接收输出的交流电压信号并变换为交流电流信号，将其作为多电极电导率传感器的激励输入信号；多通道数据采集模块采集多电极电导率传感器的激励输入信号，将各通道的差分电压信号转换为数字信号输出；控制解算模块接收数字信号，通过输出的电流值除以各电极对之间的电压值得到多个电极对之间的电导值，用最小二乘法拟合出被测液体的电导率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116968878A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310669160.4
申请日：2023-06-07
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
Abstract: 一种基于混联机构的海上登乘系统的部署方法，属于海洋工程技术领域。为解决传统海浪补偿系统的不足的问题。本发明控制器控制舷梯到中位位置，使舷梯末端离开甲板，构建基于电液伺服系统的RBF神经网络自适应控制器模型，采集船体姿态信息数据和位置信息数据，在部署状态前，对混联机构进行主动补偿，保持舷梯末端相对风机平台静止；采集舷梯末端相对风机平台着陆点的三维速度信息数据，对混联机构进行解算，得到各关节的目标速度；在船舶动力定位条件下，采集船舶姿态和位置信息数据，在部署状态下，对混联机构进行主动补偿；判断舷梯末端是否到达风机平台目标点，判断为是则部署结束，判断为否则重新执行部署方法。本发明稳定性提高。
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公开(公告)号：CN118864487B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411345262.1
申请日：2024-09-26
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种海底管道泄露分割模型构建方法及分割方法，涉及图像处理技术领域，海底管道泄露分割模型构建方法包括：获取待测海底管道的图像数据；对图像数据进行增强处理，并对处理后的图像数据进行划分，得到海底管道分割数据集；通过图像样本数据和对应的标签数据对初始分割模型进行训练及调优，得到海底管道泄露分割模型；初始分割模型是基于改进YOLOv8网络构建；本发明通过改进的网络结构和多样化的增强处理显著提升了模型在复杂海底环境中的分割准确性，确保能有效识别细微的泄漏特征。且通过RepC2f轻量级模块的引入提高了信息流的效率，使得网络能够更充分地利用金属管道的细微结构特征，加速模型收敛。
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公开(公告)号：CN119247736A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411744803.8
申请日：2024-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05B9/03
Abstract: 本申请公开了一种管道清淤机器人的上位机控制系统，包括：串口通信模块，用于与管道清淤机器人之间进行数据传输，读取管道清淤机器人的状态信息以及写入管道清淤机器人的驱动信息；数据处理模块，用于对串口通信模块的串口数据进行打包与分析，对驱动信息以及状态信息进行解析与处理；故障检测模块，用于对管道清淤机器人进行故障检测；电机控制模块，用于控制管道清淤机器人行走和清淤；状态监测模块，用于对管道清淤机器人的状态进行监测。本申请适用于中小型管道清淤机器人的过程监视与驱动，通过直观的人机交互界面使操作人员轻松实现对管道清淤机器人的精准控制和实时监控。
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公开(公告)号：CN118915475B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411412249.3
申请日：2024-10-11
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种水下机器人轨迹跟踪方法、装置、设备及存储介质，涉及水下机器人控制技术领域，所述方法包括：建立关于水下机器人的运动数学模型；根据所述运动数学模型确定超螺旋滑模控制律，其中，所述超螺旋滑模控制律用于调节内部参数，根据所述内部参数进行轨迹跟踪控制，所述内部参数包括所述水下机器人的内部调节参数；根据时间延迟建立估计矩阵，根据所述估计矩阵和所述超螺旋滑模控制律建立自适应广义超螺旋滑模控制律，其中，所述自适应广义超螺旋滑模控制律用于跟踪所述水下机器人的轨迹，实现对水下机器人的轨迹进行稳定跟踪。
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公开(公告)号：CN118864487A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411345262.1
申请日：2024-09-26
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种海底管道泄露分割模型构建方法及分割方法，涉及图像处理技术领域，海底管道泄露分割模型构建方法包括：获取待测海底管道的图像数据；对图像数据进行增强处理，并对处理后的图像数据进行划分，得到海底管道分割数据集；通过图像样本数据和对应的标签数据对初始分割模型进行训练及调优，得到海底管道泄露分割模型；初始分割模型是基于改进YOLOv8网络构建；本发明通过改进的网络结构和多样化的增强处理显著提升了模型在复杂海底环境中的分割准确性，确保能有效识别细微的泄漏特征。且通过RepC2f轻量级模块的引入提高了信息流的效率，使得网络能够更充分地利用金属管道的细微结构特征，加速模型收敛。
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