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公开(公告)号：CN118153750A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410273860.6
申请日：2024-03-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于元学习增强的风翼助航船舶油耗预测方法，所述方法包括以下步骤：将根据时变因素多源能效数据设置标签数据与特征数据存储至智能船舶能效数据库；对智能船舶能效数据库的能效数据预处理获取风翼助航船舶数据集，对构建的油耗预测算法模型进行训练与评估获取优化油耗预测算法模型；基于基学习策略与元学习策略构建基于元学习器增强的混合集成模型并训练，以用于风翼助航船舶油耗的预测。本发明解决了对于风翼助航船舶，由于风速/向等时变因素对燃油消耗的影响作用更为复杂，高维细粒度大数据场景更为普遍，使得增加了油耗系统模型的训练与计算量，进而降低了油耗模型的运算速度、预测精度与泛化能力的问题。
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公开(公告)号：CN111552299B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202010478039.X
申请日：2020-05-29
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明实施例公开了一种风翼助航船舶能效智能优化管理系统与优化方法，其通过航行环境数据、风翼运行状态、船舶能效等数据的实时获取与分析，基于风翼助航船舶航速与风翼攻角协同优化模型，采用启发式群智能决策算法自动求解风翼助航船舶航速与风翼攻角协同优化模型，最终实现风翼助航航速与风翼攻角的联合智能决策与协同优化。同时，优化管理系统可将优化决策结果发送至船舶主机转速控制系统和风翼转角控制系统，实现风翼助航能效的在线智能优化控制。因此，本发明充分考虑了航行环境、航速、风翼运行状态等对风翼助航船舶能效的影响，实现了不同航行条件下航速与风翼运行状态的协同优化控制，从而提高了风翼助航船舶的能效管理的智能化水平。
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公开(公告)号：CN117236011A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311184120.7
申请日：2023-09-13
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0639 , G06Q10/10 , G06F30/15 , G06F119/14 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多源协同调控的船舶能效一体化智能管理平台与方法，包括能效评估单元用于计算船舶能效评价指数；能量优化匹配单元基于船舶能效一体化智能优化管理模型以及所述能效评估单元，对影响船舶油耗的参数进行优化；能量供给管理单元用于管理发动机的润滑机构以及发动机的油门齿条；航行优化管理单元用于对船舶舵角及配载控制和优化；能量转换管理单元用于管理风帆机构；能量消耗管理单元用于对气层与涂层减阻机构进行优化；本发明集能量供给、能量传递、航行优化、能量转换、能量消耗、能量匹配和能效评估于一体，提高了船舶的能效和性能表现，减少能源浪费和污染排放，同时确保船舶在不同工况下高效运行，降低运营成本。
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公开(公告)号：CN115468718A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211021839.4
申请日：2022-08-24
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明一种针对船舶风翼回转液压系统泄漏故障的诊断方法，包括以下步骤：获取船舶风翼回转系统的物理信号；基于船舶风翼回转系统的物理信号，采用能量熵方法提取引起船舶风翼回转系统泄漏的故障特征；通过提取的故障特征构建模糊集，运用模糊模式识别诊断法实现对泄漏模式的识别，利用小波包技术对压力、流量信号进行高精度时频分解得到的小波包熵特征，能够敏锐地反映出系统中存在的泄漏故障，通过对小波熵特征的模糊模式识别，对换向阀泄漏、液压马达泄漏、调速阀泄漏的故障类型以及故障程度的识别准确率能够达到90％以上，能够满足对风翼回转液压系统泄漏故障诊断的实际应用要求。
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公开(公告)号：CN115009495A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210626234.1
申请日：2022-06-02
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种面向船舶能效提升的多功能风帆智能优化控制系统包括：数据采集与处理模块，船舶能效智能控制决策模块，多功能风帆控制模块，综合数据显示模块。船舶能效智能控制决策模块接收所述数据采集与处理模块采集并处理后的数据做出最优决策，并将决策结果传输至所述多功能风帆控制模块中，实现对多功能风帆运行模式的切换和控制，并通过所述综合数据显示模块将上述模块采集或反馈的数据显示在显示模块上。并同时提供了一种控制的方法。本发明基于船舶能效模型和智能优化决策方法，可实现不同条件下的多功能风帆最佳运行模式与运行状态的决策与控制，从而提高不同条件下风能的利用率，进而提升风帆助航船舶的能效水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112591037B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202011449380.9
申请日：2020-12-09
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种考虑船舶稳性与能效的风翼攻角优化控制方法及系统，包括以下步骤：获取实时的船舶航行数据，所述航行数据包括船舶运行数据及环境数据；将所述航行数据输入船舶能效模型计算船舶实时能效值；计算船舶航行时的船舶实时横倾角；建立考虑所述船舶实时能效值和所述船舶实时横倾角的风翼攻角决策模型；通过智能优化算法对所述风翼攻角决策模型进行求解，并自动输出最佳风翼攻角。本发明通过对气象数据及航行信息的实时采集与分析，并基于所搭载的船舶最佳风翼攻角决策模型，运用鲸鱼优化算法，最终实现了考虑船舶稳性与能效的风翼最佳攻角的自适应控制。
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公开(公告)号：CN118387263A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410485962.4
申请日：2024-04-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种全回转电力推进智能船能耗模型与优化算法实船验证平台，包括测试验证分析单元、人机交互可视化单元、数据采集与信息交互单元、能耗模型接口单元、能效优化算法接口单元以及操作控制单元；数据采集与信息交互单元用于对智能船信息数据进行采集与存储，能耗模型接口单元与能效优化算法接口单元分别用于接入不同的船舶能耗模型与能效优化算法并根据接收的智能船信息数据结合测试验证分析单元实现船舶能耗模型与能效优化算法的组合，并根据船舶营运能效指数获取最优智能船能效优化模型，以获取船舶营运优化数据；操作控制单元与人机交互可视化单元根据优化的船舶营运数据实现船舶智能操作控制，以实现全回转电力推进船舶智能能效的管理。本发明解决了目前智能航行功能测试验证方法技术仍处模型测试阶段，且存在无法有效解决模型与算法难以进行实船测试验证的难题，以实现更高效的船舶智能能效管理的问题。
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公开(公告)号：CN118170822A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410273851.7
申请日：2024-03-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G06F16/9035 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种风翼助航船舶多源能效信息挖掘方法，所述方法包括以下步骤：根据风翼助航船舶多源能效数据设置船舶油耗的标签数据与特征数据，并存储至智能船舶能效数据库；对智能船舶能效数据库的能效数据进行数据筛选与高维特征筛选，以优化智能船舶能效数据库的能效数据；对优化后的智能船舶能效数据库的能效数据进行置换重要性分析，以获取最优的风翼助航船舶多源能效数据。本发明解决了由于影响风翼助航船舶运行能效的直接与间接参数非常繁多，无法直接分析能效与对应变量的作用关联获取精准可靠的能效信息而提供准确的特征关联与影响程度剖释，不能促进风翼助航船舶能效管理与风翼助推技术大范围应用以及船舶能效水平提升的问题。
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公开(公告)号：CN117290673A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311158277.2
申请日：2023-09-08
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多模型融合的船舶能耗高精度预测系统，包括数据收集与分析模块用于收集并处理船舶能效数据及气象数据，根据特征选择方法对数据进行特征选择；单模型算法船舶能耗预测模块用于构建不同类型的船舶能耗预测模型并进行测试，基于测试结果选取性能优异的模型构成船舶能耗预测模型集；多模型融合船舶能耗预测模块用于通过Stacking模型融合方法将船舶能耗预测模型集中的基础模型进行融合，并采用贝叶斯优化算法和自适应算法优化融合模型，根据优化后的融合模型进行船舶能耗预测；人机交互模块用于对其他模块的分析处理、运行过程以及分析结果进行显示。本发明构建了基于Stacking的船舶能耗预测融合模型，提高了船舶能耗预测融合模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN110110943B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN201910424168.8
申请日：2019-05-21
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/30 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06N3/006 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的船队能效综合智能优化管理系统和优化方法，优化方法采用大数据分析算法实现通航环境历史数据和船队船舶能效历史数据的统计分析，实现通航环境和船舶运行工况的预测，并以预测数据为基础，建立船队航线航速联合动态优化模型，并采用群智能决策算法求解船队航线航速联合动态优化模型，最终实现船队船舶航线航速的联合智能决策与滚动优化。优化管理系统采用上述优化方法，可将优化决策结果发送至远端在航船舶，实现船队船舶能效的远程监控。本发明充分考虑通航环境等要素的时空差异性和不确定性，提高了船队船舶能效优化方法的有效性，以及船队能效管理的智能化水平，从而提高船队的整体能效水平，达到节能减排的目的。
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