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公开(公告)号：CN117078836A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310909055.3
申请日：2023-07-24
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
Abstract: 本发明属于水声测量技术领域与科学计算可视化领域，公开了一种基于浅海环境近场声全息的辐射声场可视化方法及系统，包括以下四个步骤：(1)获取某型船辐射声强场体数据；(2)对声强场体数据进行基于Haar小波变换的数据组织与编码；(3)对声强幅值场进行体绘制和等值面绘制；(4)对声强矢量场进行流线绘制。本发明首次将科学计算可视化技术应用于某型船辐射声场的研究，弥补传统分析方法单一、缺乏交互的不足。通过建立基于浅海环境近场声全息的某型船辐射声场正常状态标准模板库，将辐射噪声声场与标准模板进行对比，可以判断某型船辐射声场状态，从而辅助设备故障诊断与噪声源识别，并能对修理情况做出准确评判和客观建议。
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公开(公告)号：CN116089787B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310214534.3
申请日：2023-03-08
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
IPC: G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开一种基于层次分析法的船舶子系统运行状态分析方法及系统，方法包括：获取船舶子系统内的各设备及与各设备相关的监测因素；根据监测因素构建每个设备的因素层判断矩阵，获取各监测因素对设备状态的权重；根据各设备构建设备层判断矩阵，获取每个设备对船舶子系统状态的权重；构建评价集，计算监测数据中四种状态的概率，并将每种状态的概率分布代入各状态的隶属度函数，建立每个设备在因素层的模糊评判矩阵；根据每个设备的模糊评判矩阵，结合每个设备中各监测因素对设备状态的权重，计算设备层的隶属度向量；根据设备层的隶属度向量，结合每个设备对船舶子系统状态的权重构建设备层的模糊评判矩阵，计算船舶子系统的状态等级。
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公开(公告)号：CN119314187A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411367984.7
申请日：2024-09-29
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
IPC: G06V30/262 , G06V30/19 , G06V30/413
Abstract: 本发明公开了一种纸质设备运行记录识别结果的错误纠正方法及系统，所述方法首先扫描纸质设备运行记录，通过OCR技术对扫描后的记录进行字符识别并评估置信度；然后对识别结果进行分层错误检测：识别置信度低的字符、不符合列模式的字符、采用异常值检测方法识别并标记所有列中的异常字符；最后从候选字符集中选择与错误字符最相似且符合列模式的字符进行纠正，生成准确的设备运行记录表。本发明的方法针对纸质的设备运行记录文档数字化场景，结合设备运行记录数据的内容和组织方式，对识别结果中的错误进行定位和纠正，减少了设备运行记录表数字化过程中校对的工作量。
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公开(公告)号：CN116952355B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202310909059.1
申请日：2023-07-24
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
Abstract: 本发明属于水声测量领域，涉及一种浅海环境近场辐射噪声测量系统及终端，包括水听器阵列、参考水听器、扫描系统、多通道信号调理器、多通道动态信号采集设备、工控机；水听器阵列对其附近的一个平面进行扫描，获得扫描平面的声场数据，这些数据经由多通道信号调理器放大、滤波，发送到数据采集设备的各个通道，工控机获取数据采集设备搜集的数据，并进行处理。本发明实现了某型船在码头系泊状态下船内机械设备辐射噪声的测量与分析，为评估某型船修理辐射噪声的相对变化，以及制定某型船修理振动噪声控制方案提供了科学依据。
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公开(公告)号：CN116311594B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310528886.6
申请日：2023-05-11
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
Abstract: 本发明公开一种船舶子系统状态分析方法、装置及存储介质，分析方法包括以下步骤：采集采样区间内各设备的当前运行参数数据，计算得到单参数超限次数；计算采样区间内当前运行参数数据中各参数的平均值，并基于平均值构建各设备的当前运行参数数列，计算各设备的当前运行参数数列与健康运行参数数列的相似度和偏离度；判断各设备的单参数超限次数是否大于单参数超限次数阈值、相似度是否小于相似度阈值或偏离度是否大于偏离度阈值，若判断结果均为否，则根据各设备的单参数超限次数、相似度和偏离度计算各设备的当前运行状态值；计算各设备运行状态在子系统状态评估中的权重值；基于各设备的当前运行状态值和权重值计算得到子系统状态评估值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116186907B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310484257.8
申请日：2023-05-04
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开基于船用子系统状态分析适航状态的方法、系统和介质，方法包括以下步骤：S1：获取船舶航行历史记录数据，船舶航行历史记录数据包括子系统历史运行状态数据及对应的船舶适航性状态；S2：从船舶航行历史记录数据中选取一组数据作为参考样本，获取船舶子系统当前运行状态数据作为待测样本，将参考样本中的子系统历史运行状态数据和待测样本组成样本对输入到训练好的孪生神经网络模型中，得到模型输出的两个特征向量；S3：计算两个特征向量相似度，并判断相似度是否满足阈值要求，若是，则待测样本对应的船舶适航性状态与参考样本的船舶适航性状态相同，若否，则进入步骤S4；S4：重复步骤S2‑S3，直至相似度满足阈值要求。
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公开(公告)号：CN116089787A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310214534.3
申请日：2023-03-08
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
IPC: G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开一种基于层次分析法的船舶子系统运行状态分析方法及系统，方法包括：获取船舶子系统内的各设备及与各设备相关的监测因素；根据监测因素构建每个设备的因素层判断矩阵，获取各监测因素对设备状态的权重；根据各设备构建设备层判断矩阵，获取每个设备对船舶子系统状态的权重；构建评价集，计算监测数据中四种状态的概率，并将每种状态的概率分布代入各状态的隶属度函数，建立每个设备在因素层的模糊评判矩阵；根据每个设备的模糊评判矩阵，结合每个设备中各监测因素对设备状态的权重，计算设备层的隶属度向量；根据设备层的隶属度向量，结合每个设备对船舶子系统状态的权重构建设备层的模糊评判矩阵，计算船舶子系统的状态等级。
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公开(公告)号：CN116071764A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310311390.3
申请日：2023-03-28
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
IPC: G06V30/32 , G06V30/262 , G06V10/82 , G06V30/19 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于原型网络的手写汉字识别方法、装置、设备及介质，方法包括：获取手写文书的灰度图像；基于所述灰度图像进行汉字字符的分割，得到手写文书内每一汉字字符的图像数据；将每一所述汉字字符的图像数据作为预先训练的原型网络汉字识别模型的输入，获取原型网络汉字识别模型的输出，所述输出为相对于输入的汉字字符的候选字符集；基于最大后验概率准则，扩充每一所述候选字符集，得到手写文书内每一汉字字符的扩充候选字符集，并将所述扩充候选字符集与候选字符集取并集形成新候选字符集；将所述新候选字符集作为预先训练的bi‑gram语言模型的输入，结合Viterbi算法选择具有最大概率的句子路径，形成手写文书的识别文本。
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公开(公告)号：CN115860713A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211494870.X
申请日：2022-11-26
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0635 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种定性与定量相结合的船舶状态评价系统及方法，包括：设备检查模块、设备技术状态评分模块、船舶设备目录和设备权重方案库、子系统技术状态评分模块、系统技术状态评分模块、系统技术状态分级模块和船舶在航类别判定模块；S1.获取船舶各设备的静态检查、功能检查和监测诊断检查的结果，调取各类检查评分标准，输出船舶各设备的各类检查评分；S2.获取对应检查的权重分配输出船舶各设备的技术状态评分；S3.获取设备间的逻辑关系及设备权重输出各子系统技术状态评分；S4.获取子系统间的逻辑关系和子系统权重输出船舶各系统技术状态评分；S5.调取预设系统级别评分阈值获得船舶各系统的技术状态级别；S6.根据在航类别标准输出船舶在航类别。
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公开(公告)号：CN118673454B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410663410.8
申请日：2024-05-27
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0985 , G06N5/01 , G06F18/21 , G06F18/243 , G06F18/214
Abstract: 本发明属于深度学习技术领域，特别涉及一种用于船舶设备的多模态数据融合方法和工具，其中，方法包括以下步骤：获取船舶设备的监测需求，并根据监测需求获取多种类型的原始数据；对原始数据进行数据特征提取，得到标准化数据；将标准化数据进行融合，并传入第一融合层级和第二融合层级，获取对应的时序特征；在第一融合层级中，得到第一融合层级预测结果；在第二融合层级中，得到第二融合层级预测结果；在基于决策树的元学习器中，得到最终预测结果。本发明提供的用于船舶设备的多模态数据融合方法通过多模态信息融合、时序特征提取、多层级融合与决策以及集成学习等方式，保证了数据的多样性和综合性，提高了预测性能和稳定性。
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