一种基于GRU最大熵强化学习的高速欠驱动AUV运动控制方法

    公开(公告)号:CN118311868A

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202410407535.4

    申请日:2024-04-07

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于GRU最大熵强化学习的高速欠驱动AUV运动控制方法,包括:(1)建立高速欠驱动AUV的六自由度运动数学模型;(2)设计智能体观测的状态空间和奖励函数,以组成完整的马尔可夫过程;(3)基于GRU建立策略网络和评价网络,对高速欠驱动AUV的运动控制任务进行训练;(4)训练后,智能体根据高速欠驱动AUV的状态,实时输出控制动作。利用本发明,可以实现稳定的控制效果,在工程上易于实现并且能保证可靠安全。

    一种基于辐射噪声调制的桨叶数特征提取方法

    公开(公告)号:CN111160207B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN201911347560.3

    申请日:2019-12-24

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于辐射噪声调制的桨叶数特征提取方法,包括以下步骤:在调制图上寻找局部峰值,以及局部峰值出现处的谐振频率;确定轴频以及其谐振频率数;根据轴频以及叶频的倍频关系,确定其他谐振频率的值;确定各处谐波频率处的平均谱相干值;用朴素贝叶斯的推断方法,得到桨叶数。利用本发明的方法,能够对各种民用船舶辐射噪声调制谱进行分析,方便的提取出轴频、叶频信息和桨叶数特征量。

    一种基于辐射噪声调制的桨叶数特征提取方法

    公开(公告)号:CN111160207A

    公开(公告)日:2020-05-15

    申请号:CN201911347560.3

    申请日:2019-12-24

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于辐射噪声调制的桨叶数特征提取方法,包括以下步骤:在调制图上寻找局部峰值,以及局部峰值出现处的谐振频率;确定轴频以及其谐振频率数;根据轴频以及叶频的倍频关系,确定其他谐振频率的值;确定各处谐波频率处的平均谱相干值;用朴素贝叶斯的推断方法,得到桨叶数。利用本发明的方法,能够对各种民用船舶辐射噪声调制谱进行分析,方便的提取出轴频、叶频信息和桨叶数特征量。

    一种基于深度学习和模糊控制的复合热源多空调优化制冷方法

    公开(公告)号:CN110426979A

    公开(公告)日:2019-11-08

    申请号:CN201910796529.1

    申请日:2019-08-27

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和模糊控制的复合热源多空调优化制冷方法,包括:(1)对复合热源多空调降温过程进行简化;(2)将各热源至各空调的距离参数增加到输入语言变量,构建各单热源单空调模糊控制的输入输出语言变量及其隶属函数;(3)确定单热源单空调模糊控制规则;(4)根据单热源单空调模糊控制模型运算,得到多种单热源、多空调降温方案;(5)使用COMSOL Multiphysics仿真对各种方案进行多热源多空调降温模拟分析;(6)将各热源初始降温需求、各空调降温方案及其对应的仿真过程数据和降温效果指标输入深度生成模型,推断输出优化后各个空调的降温方案。本发明适用于真实多热源多空调降温情况,能给出较优的调控方案。

    一种基于改进加权otsu算法的电气设备热成像分割查异方法

    公开(公告)号:CN109993736B

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN201910249138.8

    申请日:2019-03-29

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进加权otsu算法的电气设备热成像分割查异方法,包括:(1)采集电气设备的红外线成像数据,获得红外灰度图数据流;(2)对获取的红外灰度图进行小波增强,得到突出细节以及突出热点区域的红外图像;(3)对突出热点区域的红外热像图进行高斯滤波;(4)应用改进的otsu算法和canny边缘算法分别对高斯滤波后的数据以及原始数据进行热点区域的提取和边缘信息获取;(5)应用形态学的开运算,基于几何形状对提取的区域形状滤波。(6)利用提取的热点区域和边缘信息对红外图像进行特征提取,分析特征并作出异常警告。本发明能够克服红外成像中噪声过大、目标与背景区分不明显等缺陷,可以有效提高红外检测的效率和可靠性。

    一种基于贝叶斯推断的红外热成像温度高精度标定方法

    公开(公告)号:CN109932059B

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN201910249656.X

    申请日:2019-03-29

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯推断的红外热成像温度高精度标定方法,包括:(1)准备样本训练数据集,首先用热辐射物理映射模型,初步对目标热源温度进行逼近,得到误差项(2)对误差项Θ进行高斯过程数学建模,用概率分布取代点估计;(3)用变分贝叶斯推断方法进行拟合,设计算法编写程序,并用Lanczos边缘方差逼近目标曲线,最后得到所建模型的各项具体参数(4)将得到的参数代入模型,完成对误差项的拟合,结合热辐射物理模型实现对目标热源红外热成像的高精度温度标定。本发明的方法能弥补测量距离带来的温度衰减,更高精度地反映热源物体的真实温度。

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