一种基于智能吸口的溢油回收变体船

    公开(公告)号:CN114560048A

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN202210248017.3

    申请日:2022-03-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于智能吸口的溢油回收变体船,包括船身、两个浮筒、两个推进驱动件、两个第一转动驱动件、两个挡油板、两个第二转动驱动件及吸油机构;两个浮筒分别铰接于所述船身的两侧;两个推进驱动件分别设置于两个所述浮筒上;两个挡油板分别铰接于两个所述浮筒上。本发明的有益效果是:根据不同的实际需求改变自身形态,在站立模式下,基于智能吸口的溢油回收变体船所受阻力小,便于使其快速到达事故现场;在伏卧模式下,便于提高变体船的稳定性;通过设置可收拢和展开的挡油板,使海上油层的收集更加高效;与传统船舶相比,能够初步进行油水分离,大大减少溢油回收过程中,油水混合物中海水的比重,从而大幅度提高溢油回收效率。

    一种船舶甲板设备远程控制系统及方法

    公开(公告)号:CN114488885A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210033361.0

    申请日:2022-01-12

    Abstract: 本发明提供了一种船舶甲板设备远程控制系统及方法,其系统包括:远程控制平台、监控分析域控制器、操作执行域控制器以及分别与所述远程控制平台、所述监控分析域控制器、所述操作执行域控制器通信连接的通讯模块;所述监控分析域控制器用于监测船舶甲板设备中的各执行机构,并生成报文;所述通讯模块用于将所述报文发送至所述远程控制平台;所述远程控制平台用于根据所述报文生成控制指令和/或预警信号;所述通讯模块还用于将所述控制指令发送至所述操作执行域控制器;所述操作执行域控制器用于根据所述控制指令控制所述执行机构的执行动作。本发明降低了船舶甲板设备的操作时间和操作成本,提高了操作安全性。

    一种船舶偷排垃圾入水定位方法及装置

    公开(公告)号:CN114488163A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210019706.7

    申请日:2022-01-07

    Abstract: 本发明涉及一种船舶偷排垃圾入水定位方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、在检测水域设置位置已知的声呐监测装置;S2、声呐监测装置获取入水声音并记录获取入水声音的时刻;S3、比对确认入水声音为垃圾入水声音;S4、根据入水声音的时刻、声呐之间的间距以及声呐监测装置的位置确定垃圾入水声音的声源所在位置。本发明提出一种船舶偷排垃圾入水定位方法及装置,其采集入水声音并进行识别确认是否为垃圾的入水声音,再根据入水声音的时刻、声呐之间的间距以及声呐监测装置的位置确定垃圾入水声音的声源所在位置,本发明无需占用大量人工,快速发现偷排垃圾船只的具体位置,能够有效减少工作量并提升发现速度。

    一种面向知识推理的船舶行为形式化表达方法及系统

    公开(公告)号:CN114443978A

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202210073519.7

    申请日:2022-01-21

    Abstract: 本发明公开了一种面向知识推理的船舶行为形式化表达方法及系统,该方法包括:分析船舶实体及其行为的基本特征,将船舶抽象表达成船舶对象对船舶进行具体描述,对船舶对象建模;运用资源描述框架方法和集合理论的方法对船舶的属性要素、关系要素及时空要素进行抽象表达;将船舶属性要素、关系要素在时空要素的动态变化抽象表达成船舶行为,并根据要素变化类型将船舶行为分类成船舶属性行为及船舶关系行为,运用函数映射和集合描述方法对船舶行为进行字符化、公式化表达;运用于计算机对船舶行为进行识别和理解,并基于此,实现对船舶行为知识进行推理。本发明能对船舶行为进行推理,为实现船舶行为的结构化建模和语义理解提供了理论和方法基础。

    一种基于多智能体理论的搜救机器人系统

    公开(公告)号:CN113311822A

    公开(公告)日:2021-08-27

    申请号:CN202110375500.3

    申请日:2021-04-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体理论的搜救机器人系统,包括搜救控制中心和搜救机器人单元集群,所述搜救控制中心包括无线收发模块和显示模块,所述搜救机器人单元集群包括若干个搜救机器人单元,每个所述搜救机器人单元内均安装有电源模块、CPU处理芯片、通讯模块、驱动模块以及传感器组件。本发明通过搜救控制中心能够对搜救范围进行划定,投放搜救机器人单元后自动向搜救范围内移动,搜救机器人单元之间通过通讯模块进行信息交流,共享位置和速度参数,使得搜救机器人单元能够均匀分散,扩大搜救面,可在搜救范围内进行全方位搜救提高搜救效率。救机器人单元后能够对剩余电量进行检测,使得电源模块保留足够电量返航补充电能。

    一种基于深度Q学习的智能水下滑翔器行为体系结构规划方法

    公开(公告)号:CN113282094A

    公开(公告)日:2021-08-20

    申请号:CN202110381460.3

    申请日:2021-04-09

    Abstract: 本发明涉及水下滑翔器技术领域,具体的说是一种基于深度Q学习的智能水下滑翔器行为体系结构规划方法,包括对智能水下滑翔器行为体系结构进行分层设计;建立智能水下滑翔器基于Multi‑agent、Q‑learning的理论模型。本发明采用三层分布式控制结构,将集中控制与分散控制相结合,减少了水下通信总量,另一方面,只需对相应管理碟机进行动作控制,根据预先设定的Q‑learning算法,最终工作碟机会趋于和管理碟机近乎一致的方向进行动作;使用训练神经网络改进Q学习方法训练智能水下机器人,能够降低系统学习时间,提高学习效率,提高智能水下机器人的自适应性。

    一种多智能体搜救网络模型的抗干扰系统

    公开(公告)号:CN113141591A

    公开(公告)日:2021-07-20

    申请号:CN202110375407.2

    申请日:2021-04-08

    Abstract: 本发明公开了一种多智能体搜救网络模型的抗干扰系统,所述智能体搜救网络模型的抗干扰系统包括水面航行器、第一水下航行器、第二水下航行器和第三水下航行器;所述第一水下航行器共有若干个,并呈纵向排布在水面航行器的下侧,多个第一水下航行器与水面航行器处于一条直线上,每个第一水下航行器的深度均不相同,第一水下航行器通过无线信号与水面航行器无线连接,起到一个定深和通信支点的作用,正常情况下,每个第一水下航行器之间的间距都是相同的,每个第一水下航行器的四周均分布有若干个第二水下航行器。与传统的多智能体搜救网络模型相比,本技术方案具有较强的抗干扰能力,可以有效防止水下移动设备的丢失。

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