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公开(公告)号：CN110209825A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910522281.X
申请日：2019-06-17
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习系统的快速网络表征学习算法，具有如下步骤：S1、导入基于文本的网络图模块，将网络拓扑结构解析后保存成字典的格式，字典中的key代表网络节点，key对应的value是一个列表，表示该节点所在边的另一端节点序列；S2、对网络节点进行随机游走，生成游走序列；S3、构建基于宽度学习系统的网络表征学习模型，将S2中生成的游走序列以及维数为K的表征向量作为输入，在特征向量层生成网络节点的特征向量，在增强向量层通过引入激活函数增强网络表征学习模型的非线性分类能力，最终实现基于文本的网络多标签分类。本发明算法中采用了宽度学习系统模型，能够快速完成网络节点的表征学习。
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公开(公告)号：CN109188909A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811126116.4
申请日：2018-09-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种面向船舶航向非线性离散系统的自适应模糊最优控制方法及系统，属于船舶自动控制技术领域，该方法针对船舶航向非线性离散系统，运用模糊优化学习自适应算法，解决船舶航向离散非线性系统的最优控制问题，有效降低了控制器能量消耗、减少舵机磨损，提高航向跟踪速度和精度。
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公开(公告)号：CN117631540A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311674056.0
申请日：2023-12-07
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种带有信号量化和事件触发机制的无人船航向跟踪控制方法，包括：获取周围环境及周围其他船舶的海况信息，建立无人船的航向控制数学模型；采用均匀量化器对控制系统中的状态变量和控制输入信号进行量化处理，并利用线性解析模型描述输入量化过程；利用扰动观测器对船舶模型中存在的不确定项及控制系统中固有的时变外部扰动进行估计；在系统中引入事件触发驱动策略；基于事件触发驱动策略，设计系统控制律和自适应律；利用Lyapunov稳定性理论，证明设计的带有信号量化和事件触发机制的无人船航向跟踪控制系统的稳定性，且闭环控制系统中的所有信号都是一致，最终有界的。本发明解决了海上通讯带宽受限情况下无人船的航向跟踪控制问题。
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公开(公告)号：CN117434843A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311674057.5
申请日：2023-12-07
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种带有事件触发机制和状态/输入量化的欠驱动无人船轨迹跟踪控制方法，包括：获取周围环境及周围其他船舶的海况信息，建立无人船的轨迹控制数学模型；采用均匀量化器对控制系统中的状态变量和控制输入进行量化处理；将无人船控制系统分为运动学子系统和动力学子系统，在运动学子系统中，设计制导律，实现对无人船理想轨迹的跟踪；在动力学子系统中，使用线性解析模型描述输入量化过程，利用模糊逻辑系统对船舶模型中存在的不确定项及外部干扰进行逼近；在动力学子系统中，引入事件触发驱动策略，设计系统控制律和自适应律；证明设计的欠驱动无人船轨迹跟踪控制系统的稳定性，且闭环控制系统中的所有信号都是一致，最终有界的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116767458A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310600512.0
申请日：2023-05-25
Applicant: 大连海事大学
IPC: B63B79/30 , G01F23/284 , G01D21/02 , B63B79/20 , B63B79/10 , G06F18/27 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于弹性回归网络的船舶油耗预测方法，包括以下步骤：采集油耗数据和油耗影响因素数据；对油耗数据和油耗影响因素数据进行预处理；采用弹性回归网络建立油耗预测模型，在弹性回归网络中同时采用Lasso回归网络和岭回归网络。本发明结合最小绝对收缩和选择算子回归和岭回归模型建立了弹性回归网络筛选合适的影响因素，降低了油耗预测模型的复杂度的同时，提高了预测精度。本发明通过结合Lasso回归和岭回归，使弹性回归网络兼有Lasso回归和岭回归的优点。既具有Lasso回归的优点，删除了对因变量影响较小的特征，解决多个特征变量之间的多重共线性问题。又达到了岭回归防止过拟合的目的，减低了模型的复杂度。
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公开(公告)号：CN116719933A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310572057.8
申请日：2023-05-19
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BLS的NAVTEX报文语义自动分类方法，对NAVTEX报文数据应用数据清洗和分词操作，并提出了语义标签来给报文标注类别，具体表现为对航行警告中所包含的报文内容进行总结，定义了7类语义标签。通过本发明可以有效地将冗余繁杂的原始报文数据进行精简化处理并初步为后续的分类任务打好基础，使训练出来的特征更具有代表性。本发明通过对预处理后的NAVTEX报文数据采用向量空间模型进行特征提取，具有计算方便和结构简单的优点；然后，基于BLS进行语义分类，具有训练时间短且分类效果好的优势，能够有效缓解船员劳动强度以及提高应对安全信息的应急反应速度和效率，从而提升船舶的安全航行性能。
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公开(公告)号：CN111208835B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202010125607.8
申请日：2020-02-27
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02 , G05B17/02 , G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种基于拓扑重构的船舶编队切换控制方法，本发明方法通过电子海图系统获得全局船舶实时航行信息，结合船舶编队岸基信息平台发布的船舶调度信息进行船舶编队队形控制与切换控制。在编队避障过程中或队形切换后，编队内的拓扑结构不再适用于此时的队形，从而发生网络连接中断，利用拓扑重构法对编队通信拓扑进行重构。通过船舶自动识别系统、全球定位系统等设备获得实时船舶航行安全动态。当编队内船与船间的距离或船与障碍物间的距离小于二者对应的安全距离时，触发避碰或避障人工势场，进行避碰与避障控制。本发明将拓扑重构与人工势场法结合，充分利用船舶编队全局动态和实时船端航行信息，实现了船舶智能避碰与切换控制。
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公开(公告)号：CN112698575B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202011615126.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种智能船舶自动舵自适应模糊输出反馈控制方法及系统。本发明的船载计算机基于智能体以及虚拟领导者参考信号的航向角误差动态，以及智能体的状态变量与虚拟控制函数的误差动态，得到航向追踪误差动态以及航向追踪变换系统；根据航向追踪误差和预设追踪性能阈值，设计用于得到策略效用函数的追踪性能指标，利用模糊逻辑系统的通用逼近原理和贝尔曼原理，得到用于设计模糊评价模块的代价函数，设计模糊评价自适应更新率；得到系统的控制输入舵角，此舵角指令传递给船舶舵机输出船舶航向角，实现系统的航向轨迹追踪一致性控制。本发明有效降低了控制器能量消耗、减少舵机磨损，提高智能船舶自动舵航向角追踪误差的控制精度。
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