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公开(公告)号：CN117706961A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410153822.7
申请日：2024-02-04
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明属于深海潜器机械臂控制系统技术领域，具体公开一种深海潜器机械臂控制系统故障仿真平台。用于提高潜器机械臂的可靠性和安全性。有效解决潜器机械臂运行时安全系数低的问题。包括实验单元及故障仿真模拟单元，实验单元包括海水池、人机交互平台及图像设备，海水池中设有潜器及深海潜器机械臂、多种模拟器和多种传感器，图像设备、各传感器和各模拟器均与人机交互平台数据连接。故障仿真模拟单元包括深海潜器机械臂动力学仿真模块、传感器故障模拟模块、执行器故障模拟模块、控制算法验证模块和故障仿真数据库。本发明有利于模拟深海潜器机械臂运行时可能的故障并提供解决方案，提高深海潜器机械臂运行安全性。
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公开(公告)号：CN117657402A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410131010.2
申请日：2024-01-31
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
Abstract: 本发明公开一种水下巡航器以及控制方法，属于水下舰艇领域，包括巡航器本体、可折叠展开机构、姿态推进器组、动力推进器、整流罩以及控制模块，整流罩套设在巡航器本体外部，可折叠展开机构和控制模块设置在整流罩内部，可折叠展开机构包括四个舵机、舵机套、舵盘和连接臂，每个连接臂上设置有一个姿态推进器，连接臂能够带动姿态推进器伸出整流罩外，动力推进器设置在巡航器尾部。本发明通过改变舵机角度控制连接臂实现展开折叠变换，并与连接臂上的姿态推进器相配合，实现多种工作模式的组合与切换，同时采用的控制方法可减少因推进器故障带来的影响，保证工作的正常进行，提高了对海洋的观测范围与观测维度。
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公开(公告)号：CN117647758A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410123163.2
申请日：2024-01-30
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G01R31/56 , G01R19/00 , G01P3/00 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于预检测的AUV推进器状态监测系统及方法，属于自主式水下机器人推进器技术领域，系统包括：信号采集单元、信号处理单元、主控及接口模块、无线数据通信模块、数据存储单元、上位机、液晶显示模块和报警模块；信号采集单元采集推进器的电流、电压和转速信号，经由主控及接口模块发送至信号处理单元，液晶显示模块用于实时显示信号，主控及接口模块连接数据存储单元，用于存储从信号采集单元及处理单元获取来的历史数据，并通过无线数据通信模块与上位机相互之间进行数据传输，供上位机进行数据查询或参数设置。本发明的技术方案克服现有技术中AUV推进器状态监测不充分导致故障辨识精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN116588282B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310868940.1
申请日：2023-07-17
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
Abstract: 本发明公开了一种AUV智能运维系统及方法，属于智能运维技术领域，该系统包括硬件系统，硬件系统包括推进信息监测子系统、环境信息监测子系统、腐蚀信息监测子系统、能源监测子系统、任务模块子系统、浮标、船载智能运维子系统、基站、岸端智能运维子系统；该方法为：实时数据采集、采集数据处理分析、状态识别、开展运维工作、结果反馈和更新各模块的技术数据。采用本发明的系统和方法对AUV传感器数据展开分析，预测并计算AUV的剩余寿命，最大限度保障了AUV在水下的正常作业和降低经济损失。
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公开(公告)号：CN116424529B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310693542.0
申请日：2023-06-13
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
Abstract: 本发明公开了一种水下潜航器及其控制方法，涉及水下舰艇技术领域。所述潜航器包括可折叠翼机构、俯仰姿态调节机构、横滚姿态调节机构、浮力驱动调节机构、尾部推进器以及控制模块。所述可折叠翼机构呈伞状，包括若干太阳能翼板，所述潜航器通过所述控制模块控制所述可折叠翼机构进行折叠或伸展的不同姿态变换可形成三种工作模式，分别为水面漂航工作模式、水下滑翔工作模式以及悬停驻留工作模式。本发明中潜航器通过改变可折叠翼机构的张角大小，进行姿态变换，并与俯仰姿态调节机构、横滚姿态调节机构以及浮力驱动调节机构相配合，实现多种工作模式的组合与切换，提高了对海洋的观测范围与观测维度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116643517A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310551637.9
申请日：2023-05-17
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G05B19/042 , G01D21/02 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q10/20 , B63G8/00
Abstract: 本发明公开了一种水下载人潜器预防事故设备，属于预防事故。本发明预防事故设备包含五个部分：动力模块监测子系统、功能模块监测子系统、内部可视化子系统、信号处理子系统、外部可视化子系统，此外根据形式分别给出硬件系统原理图和软件系统技术架构；采用本发明的预防事故设备分析水下载人潜器工作过程中各传感器数据，分析预测潜器的故障，为水下载人潜器的正常工作与潜航员的生命安全提供保障，最大限度减少水下载人潜器故障带来的各种损失。
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公开(公告)号：CN116588282A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310868940.1
申请日：2023-07-17
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
Abstract: 本发明公开了一种AUV智能运维系统及方法，属于智能运维技术领域，该系统包括硬件系统，硬件系统包括推进信息监测子系统、环境信息监测子系统、腐蚀信息监测子系统、能源监测子系统、任务模块子系统、浮标、船载智能运维子系统、基站、岸端智能运维子系统；该方法为：实时数据采集、采集数据处理分析、状态识别、开展运维工作、结果反馈和更新各模块的技术数据。采用本发明的系统和方法对AUV传感器数据展开分析，预测并计算AUV的剩余寿命，最大限度保障了AUV在水下的正常作业和降低经济损失。
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公开(公告)号：CN116424529A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310693542.0
申请日：2023-06-13
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
Abstract: 本发明公开了一种水下潜航器及其控制方法，涉及水下舰艇技术领域。所述潜航器包括可折叠翼机构、俯仰姿态调节机构、横滚姿态调节机构、浮力驱动调节机构、尾部推进器以及控制模块。所述可折叠翼机构呈伞状，包括若干太阳能翼板，所述潜航器通过所述控制模块控制所述可折叠翼机构进行折叠或伸展的不同姿态变换可形成三种工作模式，分别为水面漂航工作模式、水下滑翔工作模式以及悬停驻留工作模式。本发明中潜航器通过改变可折叠翼机构的张角大小，进行姿态变换，并与俯仰姿态调节机构、横滚姿态调节机构以及浮力驱动调节机构相配合，实现多种工作模式的组合与切换，提高了对海洋的观测范围与观测维度。
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公开(公告)号：CN119357563B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411909840.X
申请日：2024-12-24
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/2433 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种水下矢量推进器健康指标体系构建方法，涉及水下矢量推进器技术领域，具体包括如下步骤：获取全周期振动信号，对全周期振动信号进行数据预处理，形成预处理后的数据集；将数据集划分为训练集和测试集，并将测试集和训练集同时输入到BiLSTM、CNN‑SE、DNN、信息编码神经网络中，利用不同神经网络提取特征信息；对提取的多种特征信息，利用MVSBA融合多种特征信息，得到加权后的融合向量；利用平滑算法，对加权后的融合向量进行平滑处理；利用加权均值作为衡量水下矢量推进器健康状态的评价函数的评价指标。本发明的技术方案克服现有技术中缺乏稳定、可靠的水下矢量推进器健康指标体系的问题。
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公开(公告)号：CN119337063B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411874297.4
申请日：2024-12-19
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/006 , G06F17/14
Abstract: 本发明公开了一种深海潜器用柔性手的故障特征提取方法，属于潜器用柔性手技术领域，为了扩大搜索范围，在种群初始化中融合了新型的透镜成像逆学习策略；为了增强麻雀‑水母混合算法的局部搜索能力，在水母种群的局部开发阶段引入了突变机制。该混合算法将有效扩大搜索范围，提高搜索能力，并且避免陷入局部最优的问题，以便高效地找到惩罚因子#imgabs0#和分解数量#imgabs1#的最优组合。该混合算法将有效提高故障特征提取的精确度，有助于提高故障诊断的可靠性。
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