-
公开(公告)号：CN101832787B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010148961.9
申请日：2010-04-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01D5/14
Abstract: 本发明提供的是一种管道压力实时监测装置。管道压力传感器、流量传感器和温度传感器的电流信号经过信号调理电路调理为电压信号，电压信号经多通路电子开关及采样保持电路后，由A/D转换电路进行转换，微处理器周期性地采集所述数字信号，同时将日历时间信息、流量信息和温度信息完整的记录存储到EEPROM中，然后微处理器再利用UART模块将EEPROM中的数据经电平转换和通信网络实时地传送置主机或远程监控中心。本发明解决了现有管道泄漏监测系统数据采集分辨率不高、可靠性低和鲁棒性差的问题，在满足压力信号采集精度和实时性的前提下并具备施工量小、成本低、安装维护方便的特点。
-
公开(公告)号：CN102289675A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110207247.7
申请日：2011-07-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明的目的在于提供一种船舶航向智能预报方法，包括以下步骤：采集船舶艏摇角数据，设定采样间隔，并设定最小二乘支持向量机参数；将采集的k-1前m个时刻的艏摇角作为输入，将k时刻艏摇角艏ψ(k)作为输出，构造最小二乘支持向量机的一组训练数据，当采集到一个新数据时，最早的一个数据相应地从输入中去掉，模型相应的随着时间推移而进行在线更新，从而训练最小二乘支持向量机；将训练好的最小二乘支持向量机航向预报模型用于航向预报，将到时刻的数据作为输入，从而预测第k+l+1时刻的船舶艏摇角。本发明计算过程得到了极大的简化，确保了实现在线实时预报。
-
公开(公告)号：CN102183957A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110052297.2
申请日：2011-03-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种船舶航向变论域模糊与最小二乘支持向量机复合控制方法。设定期望航向角，实际航向角的反馈值与设定期望航向角形成航向角偏差，求取航向角偏差的变化率；调整航向角偏差及偏差变化率的输入论域，产生新的航向角偏差和航向角偏差变化率并送入变论域模糊控制作为两个输入变量，经模糊规则得到航向控制所要求的控制规律，输出舵角指令信号送入舵机伺服进行操舵；由实际系统的输出经中间存储而获得航向角、舵角、转艏角速率时间序列作为输入向量训练最小二乘支持向量机的网络结构，动态辨识船舶航向运动逆模型产生前馈补偿控制信号；船舶航向变论域模糊-最小二乘支持向量机复合控制，使船舶的航向按指令航向精度跟踪给定期望航向。
-
公开(公告)号：CN101832471A
公开(公告)日：2010-09-15
申请号：CN201010148975.0
申请日：2010-04-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种信号识别分类方法。首先利用小波变换的方法对含有较高噪声的原始数据进行降噪，在数据分析中将信号分解为高频和低频信息，采用软阈值法对信号进行消噪，然后进行信号重构；在继承小波变换所具有的良好时频局部化优点的同时，对多尺度分析没有细分的高频部分进行进一步的分解；利用小波包变换在多层分解后的不同频带内分析信号，提取出反映系统状态的特征信息；通过非线性变换将输入信号特征向量变换到高维特征空间，然后在这个高维特征空间求取最优线性分类面。本发明克服了神经网络学习中网络结构难以确定、收敛速度慢以及训练时需要大量数据样本等不足，使其具有面向工程实际应用精度高、实时强的特点。
-
公开(公告)号：CN118861571A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410974431.1
申请日：2024-07-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N20/10
Abstract: 本发明是一种基于GRU‑SVR组合模型的船舶横摇预测方法，将原始数据进行数据预处理，划分数据集，处理成符合模型输入的形式。搭建GRU神经网络模型和SVR模型，利用训练集训练模型，并利用粒子群算法计算分配给两个模型预测值的权值并保存。利用保存好的GRU、SVR模型对测试集进行预测，并利用K近邻算法选出合适的权值并求其平均值，得到最终的权值。将GRU、SVR模型对测试集的预测值与最终的权值加权求和，即为最终组合模型的预测值。本发明能够准确地对船舶横摇进行预测，相比单一模型，组合模型可提高精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118363301A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410349264.1
申请日：2024-03-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明是一种补偿型自抗扰控制器。本发明涉及控制系统技术领域，本发明通过引入扩张状态观测器(ESO)等算法，能够更准确地估计和补偿系统中的各种干扰，包括模型不确定性、外部扰动等，从而实现更强大的干扰抑制能力；通过对干扰的准确估计和强化控制器的设计，能够提高系统的稳定性和鲁棒性，使系统更加稳定可靠；采用更准确的干扰估计和抑制方法，可以显著提高控制系统的精度和性能，使系统更加精准地响应指令和稳定工作。
-
公开(公告)号：CN118170012A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410183465.9
申请日：2024-02-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于改进型史密斯预估器的一阶自抗扰控制方法及其系统，涉及工业过程控制技术领域。解决自抗扰技术对于解决系统存在的扰动具有较大优势，但是当系统模型参数时变或建模误差较大时，将严重影响自抗扰控制器的控制效果的问题。采用高阶惯性时滞系统进描述实际工业系统；构建改进型史密斯预估器；将得到的改进型史密斯预估器的输出量与高阶惯性系统经过补偿器后的输入量构建自抗扰控制中的扩张状态观测器；将扩张状态观测器得的输出量与系统的设定值设计状态误差反馈律；得到该高阶惯性时滞系统的新输入值，根据该值对实际工业系统的输出进行调节和控制。本发明适用于工业控制过程中的自抗扰控制领域。
-
公开(公告)号：CN112948969B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110226036.1
申请日：2021-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明一种基于LSTMC混合网络的船舶横摇预测方法，使用Pandas读取数据集数据并进行数据的预处理，将大地风速、船舶姿态角及其角速度数据传入网络进行训练；搭建LSTMC混合网络；训练LSTMC混合网络；用Keras高层接口Keras.Model.fit()方法进行模型的训练，设置保存评价指标MSE、MAPE最优的一次模型参数；把新的船舶姿态数据传入到训练好的混合网络中去，得到预测的船舶姿态数据。本发明能够快速准确地完成对船舶横摇的预测，相比其他单一的神经网络模型，不仅能够提取时间特征，而且能够提取空间特征，提高预测精度。
-
公开(公告)号：CN106018409B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610543353.5
申请日：2016-06-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种机场跑道异物和裂纹的识别系统及其检测识别方法，该系统包括摄像头、FPGA处理器、DSP处理器，所述摄像头、FPGA处理器、DSP处理器依次连接，所述FPGA处理器和DSP处理器分别连接有显示模块。该识别方法是S1、摄像头采集机场跑道路面的跑道彩色图像；S2、FPGA读取跑道彩色图并转为跑道灰度图像，进行Sobel边缘检测；S3、边缘检测后一路存储到SDRAM中，另一路进行Hough变换，去除标线；S4、形态学滤波；S5、检测跑道图像中是否有异物和裂纹，若有将道面边缘检测图像送DSP处理；S6、对边缘检测图像进行填充，形成特征，S7、特征提取，识别出是异物还是裂纹。
-
公开(公告)号：CN102636994A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210124329.X
申请日：2012-04-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供的是一种潜器全方位推进器单通道电液位置伺服控制方法。主要包括模型辨识、控制参数优化、位置偏差检测环节；当潜器处于某一海况下，通过辨识得出潜器全方位推进器运动的数学模型，并在所述数学模型的基础上进行遗传算法优化PID参数的操作，将优化所得的参数赋给实际的潜器全方位推进器控制系统，潜器在所述优化所得的参数下进行姿态调整或动作；在调整过程中，不断检测螺距角偏差的数据统计值，若海情发生变化，潜器运动方程的参数随之改变，当潜器运动方程的参数值超出设定范围时，重新辨识模型并再次优化PID参数。本发明对于海情的变化具有较好的自适应功能，且节约了系统能耗。系统简单、易于实现，具有工程应用价值。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
43
records
(took 0.026 seconds)
