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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：CN110544038B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201910839303.5
申请日：2019-09-05
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q10/20
Abstract: 本发明公开了一种船舶设备智能运维方法及系统，方法包括：建立设备状态评估模型、辅助决策模型、设备自主操作模型、剩余寿命预测模型以及船岸一体化信息共享网络航运云；通过船舶信息智能感知端采集船舶的船端信息，通过岸基信息智能感知端采集岸端信息，并通过数据接口将船舶船端信息及其岸端信息发送至航运云；调用设备状态评估模型、辅助决策模型、设备自主操作模型以及剩余寿命预测模型实现船舶及设备运维辅助决策支持、船舶设备的自主操作、以及船舶设备事情维修。本发明是通过构建的船岸一体化的航运云信息平台，借助智能感知技术、机器学习技术、智能决策技术，实现对船舶设备的辅助决策、自主操作和E‑维修的一种方法。
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公开(公告)号：CN116905684A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311103177.X
申请日：2023-08-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种悬臂弹簧摆复合吸能减振装置及设计方法，悬臂弹簧摆复合吸能减振装置安装在受控结构上，包括柔性圆柱支杆、弹簧和悬挂物；柔性圆柱支杆的一端固定在受控结构上，另一端贯穿所述悬挂物；弹簧套设在所述柔性圆柱支杆外，且一端固定在所述受控结构上，另一端与所述悬挂物连接，所述悬挂物随所述弹簧的弹性变形能够沿柔性圆柱支杆运动，且当所述弹簧拉伸到极限位置时，悬挂物到所述受控结构的距离小于柔性圆柱支杆的自由端到受控结构的距离，基于受控结构的频率信息和质量信息确定悬臂弹簧摆复合吸能减振装置中的柔性圆柱支杆的横截面直径和长度、弹簧刚度和弹簧原始长度以及悬挂物的质量，通过该装置能够有效地进行吸能减振。
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公开(公告)号：CN116416211A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310112498.X
申请日：2023-02-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种船舶推进轴系垂直振动数据获取方法以及状态分析方法。船舶推进轴系垂直振动数据获取方法包括：通过布置在机舱内的摄像头获取推进轴系的运动视频，将所述运动视频转化为振动图像组合；对所述振动图像进行预处理，获取感兴趣区域，对感兴趣区域图像一次进行阈值分割和二值化处理，获取处理后图像的标签的重心坐标，所述感兴趣区域包含人工标签和轴系振动最大范围；基于所述处理后图像的重心坐标计算单幅振动图像的振动数据。本发明选用摄像头作为振动监测传感器，结合人工标签与图像处理分析技术实现对轴系振动数据的提取，减少环境噪声和振动对数据采集准确性的影响，进而对轴系运行状态进行准确分析。
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公开(公告)号：CN116380197A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310192509.X
申请日：2023-03-02
Applicant: 大连海事大学
IPC: G01F23/292 , B63B79/20 , B63B79/00 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06T17/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的船舶舱底水系统积水监测方法，其特征在于，包括：获取封闭舱室地面图像，通过自适应阈值分割对所述封闭舱室地面图像进行处理，从而判断地面是否存在积水；如地面存在积水，则对积水图像进行预处理后输入训练好的积水类型识别模型进行积水类型判断，所述积水类型识别模型用于对预处理后的积水图像进行分类，输出积水图像所属的积水类型；通过边缘检测对积水图像进行处理获取积水区域，对积水区域进行液位高度估计从而确定积水深度；将积水深度数据输入训练后的BP神经网络进行积水深度变化预测，并输出积水深度超过警戒深度的预测时间。本发明能够大大减少船上人员的工作量，同时能够实现异常情况的快速识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116229360A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310112353.X
申请日：2023-02-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的船舶封闭空间烟雾智能处置系统及方法。本发明系统，包括：数据采集单元、目标识别单元、视觉分析单元以及状态指示单元。本发明方法，包括：安装于船舶封闭空间视角范围内的照相机或摄像机，将采集的图像或视频感知信息通过网络传输到船端的服务器上；部署于服务器上的目标识别单元对感知信息进行清洗，去除异常的操作，并借助目标识别单元中的烟雾目标检测目标识别模块识别感知信息中的烟雾信息；部署于服务器上的视觉分析单元接收到识别到的烟雾信息，并借助船舶封闭空间烟雾类型判别模块判断烟雾种类；再借助视觉分析单元中的船舶船舱烟雾扩散趋势分析模块形成烟雾扩散预警信息，按照需求进行信息推送。
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公开(公告)号：CN113033011B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202110372644.3
申请日：2021-04-07
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/20 , G06F16/245 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供一种船舶机械健康状态评估方法及系统。本发明系统，包括初始化信息配置模块、数据预处理模块、子模型健康值计算模块、节点综合健康值计算模块、健康值预测模块、辅助决策模块、数据库模块、初始化信息配置模块、动态阈值计算模块；在实船应用前进行初始化信息配置，包括数据的通道值信号以及各个模块的配置等；实时采集船舶机舱数据并对其进行预处理及存储；然后提取相关数据进行子模型健康值计算并存储；再提取相应的子模型计算结果计算节点综合健康值；根据节点的历史健康值对未来的发展趋势进行预测，如果预测有故障会发生，则会自动触发辅助决策模块，给轮机员以警示与维保建议，避免重大故障的发生。
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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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公开(公告)号：CN113283153A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110661544.2
申请日：2021-06-15
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/15 , G06K9/62 , G06F111/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种变工况下船舶振动设备寿命预测方法，涉及船舶机械状态监控技术领域，包括以下步骤：S1、获取历史船舶振动设备的加速度数据，建立工况分类识别模型，进而建立工况分类识别模块；S2、获取当前时刻待预测船舶振动设备的加速度数据，输出当前时刻设备所处的工况类别的编码；S3对当前时刻待预测船舶振动设备所处工况的振动烈度数据进行特征提取和融合，得到观测方程，利用疲劳断裂扩展模型得到状态方程，将得到的观测方程和状态方程输入粒子滤波模型，输出船舶振动设备的剩余寿命，实现了对多工况的船舶振动机械进行寿命预测的目的。
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公开(公告)号：CN103760871A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410039061.9
申请日：2014-01-24
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种船舶状态的诊断系统及其诊断方法，所述的诊断系统包括船端数据监测系统和岸端云诊断系统，所述的船端数据监测系统包括机舱数据采集基站、工控机、船端服务器和船端多信息融合分析模块，所述的岸端云诊断系统包括船舶数据服务器集群、数据算法服务器以及用户客户端。本发明对数据的处理分为两级：第一级对实时数据进行常规分析，计算量小，实时性较高；第二级通过船岸通讯将船端数据发送至岸端云诊断系统进行进一步的复杂分析及状态趋势预报，这种方式分析更为准确，能实现预报功能，但实时性稍差。通过两级数据分析方式，既能满足实时的需求，又能实现海量数据的复杂深层次运算。计算的结果可以用来指导船员对船舶进行操作。
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