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公开(公告)号：CN116957361B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310948313.9
申请日：2023-07-27
Applicant: 中国舰船研究设计中心
IPC: G06Q10/0637 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于虚实结合的船舶任务系统健康状态检测方法，涉及系统健康检测技术领域，包括：获取实时数据；获取数字孪生系统的虚拟数据，对实时数据和虚拟数据均进行预处理；构建神经网络框架，包括特征提取模块和特征融合模块；将预处理后的实时数据和虚拟数据输入深度神经网络框架，通过特征提取模块得到实时特征和虚拟特征，利用特征融合模块将实时特征和虚拟特征进行融合，得到第一特征；构建健康评估模型，将第一特征输入健康评估模型，得到船舶任务系统的健康状态描述。本发明能够及时发现故障，保证船舶任务系统的正常运行。(56)对比文件王安邦;孙文彬;段国林.基于数字孪生与深度学习技术的制造加工设备智能化方法研究.工程设计学报.2020,(第06期),666-674.丁恩杰;俞啸;廖玉波;吴传龙;陈伟;郁万里;王威.基于物联网的矿山机械设备状态智能感知与诊断.煤炭学报.2020,(第06期),2308-2319.
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公开(公告)号：CN113858196A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111128569.2
申请日：2021-09-26
Applicant: 中国舰船研究设计中心
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及机器人拆卸序列规划技术领域，尤其涉及一种考虑机器人避碰轨迹的机器人拆卸序列规划方法。基于避碰算法建立机器人避碰模型，充分考虑了机器人拆卸过程中机器人的结构和运动特性，将拆卸点之间机器人避碰轨迹的运动时间作为拆卸序列规划的优化目标之一，构建了更加符合机器人真实拆卸场景的拆卸信息模型，能够提高拆卸序列规划的准确性；提出了一种优化的离散蜜蜂算法，加入了更高效的邻域搜索算子和交叉变异算子，提高了搜索效率，让算法能够更快速地搜索出符合优化目标的最佳拆卸序列。
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公开(公告)号：CN116911560B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202310935736.7
申请日：2023-07-27
Applicant: 中国舰船研究设计中心
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/126 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于多目标优化的船舶任务系统决策规划方法，其特征在于，包括以下步骤：采用CNN‑ATT方法分析船舶任务系统的子系统之间的约束关系，构建子系统的作战性能与作用关系之间的关联映射；根据子系统的作战性能与作用关系之间的关联映射，构建船舶任务系统的快速可重构建模机制；通过多目标优化遗传算法对船舶任务系统的多个需求优化目标进行优化描述，得到优化后的船舶任务系统；根据优化后的船舶任务系统对船舶任务进行决策规划。根据船舶的航行参数信息和规划航行路线，确定船舶当前所处的航行场景和航行场景的转换标志位，基于预设的状态预测模型，根据航行场景、转换标志位以及航行参数信息，确定船舶的目标航行状态。
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公开(公告)号：CN116911048B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202310929116.2
申请日：2023-07-27
Applicant: 中国舰船研究设计中心
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种大型船舶任务系统数字孪生模型构建方法，包括：描述船舶任务系统的物理实体参数，通过物理实体参数构建船舶任务系统实体模型；通过数据采集设备采集船舶任务系统的实时数据和历史数据，通过实时数据和历史数据构建船舶任务系统孪生数据模型；通过舰载数据通信方法结合指定数据格式构建船舶任务系统连接交互模型，通过船舶任务系统连接交互模型进行船舶任务系统实体模型和船舶任务系统孪生数据模型之间的动态连接和数据交互。通过构建船舶任务系统的实体模型、孪生数据模型和连接交互模型，将船舶任务系统的物理实体参数、动态运行数据以及实时状态数据同时描述在一个船舶任务系统数字孪生模型，提高船舶任务决策的效率和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116911560A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310935736.7
申请日：2023-07-27
Applicant: 中国舰船研究设计中心
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/126 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于多目标优化的船舶任务系统决策规划方法，其特征在于，包括以下步骤：采用CNN‑ATT方法分析船舶任务系统的子系统之间的约束关系，构建子系统的作战性能与作用关系之间的关联映射；根据子系统的作战性能与作用关系之间的关联映射，构建船舶任务系统的快速可重构建模机制；通过多目标优化遗传算法对船舶任务系统的多个需求优化目标进行优化描述，得到优化后的船舶任务系统；根据优化后的船舶任务系统对船舶任务进行决策规划。根据船舶的航行参数信息和规划航行路线，确定船舶当前所处的航行场景和航行场景的转换标志位，基于预设的状态预测模型，根据航行场景、转换标志位以及航行参数信息，确定船舶的目标航行状态。
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公开(公告)号：CN116911048A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310929116.2
申请日：2023-07-27
Applicant: 中国舰船研究设计中心
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种大型船舶任务系统数字孪生模型构建方法，包括：描述船舶任务系统的物理实体参数，通过物理实体参数构建船舶任务系统实体模型；通过数据采集设备采集船舶任务系统的实时数据和历史数据，通过实时数据和历史数据构建船舶任务系统孪生数据模型；通过舰载数据通信方法结合指定数据格式构建船舶任务系统连接交互模型，通过船舶任务系统连接交互模型进行船舶任务系统实体模型和船舶任务系统孪生数据模型之间的动态连接和数据交互。通过构建船舶任务系统的实体模型、孪生数据模型和连接交互模型，将船舶任务系统的物理实体参数、动态运行数据以及实时状态数据同时描述在一个船舶任务系统数字孪生模型，提高船舶任务决策的效率和安全性。
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公开(公告)号：CN116957361A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310948313.9
申请日：2023-07-27
Applicant: 中国舰船研究设计中心
IPC: G06Q10/0637 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于虚实结合的船舶任务系统健康状态检测方法，涉及系统健康检测技术领域，包括：获取实时数据；获取数字孪生系统的虚拟数据，对实时数据和虚拟数据均进行预处理；构建神经网络框架，包括特征提取模块和特征融合模块；将预处理后的实时数据和虚拟数据输入深度神经网络框架，通过特征提取模块得到实时特征和虚拟特征，利用特征融合模块将实时特征和虚拟特征进行融合，得到第一特征；构建健康评估模型，将第一特征输入健康评估模型，得到船舶任务系统的健康状态描述。本发明能够及时发现故障，保证船舶任务系统的正常运行。
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公开(公告)号：CN113920020B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202111129589.1
申请日：2021-09-26
Applicant: 中国舰船研究设计中心
Abstract: 本发明涉及人机协作技术领域，尤其涉及一种基于深度生成模型的人体点云实时修复方法。首先根据坐标系映射关系，将三维体感摄影机空间坐标系下的人体点云图转换为三维体感摄影机像素坐标系下的人体深度图；然后利用基于生成对抗网络的深度生成模型对人体深度图进行实时修复；最后借助三维体感摄影机内参以及坐标系映射关系，将修复后的像素坐标系下的人体深度图映射到空间坐标系下的人体点云图，达到人机协作环境下人体点云实时修复的目的。
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公开(公告)号：CN113920020A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111129589.1
申请日：2021-09-26
Applicant: 中国舰船研究设计中心
Abstract: 本发明涉及人机协作技术领域，尤其涉及一种基于深度生成模型的人体点云实时修复方法。首先根据坐标系映射关系，将三维体感摄影机空间坐标系下的人体点云图转换为三维体感摄影机像素坐标系下的人体深度图；然后利用基于生成对抗网络的深度生成模型对人体深度图进行实时修复；最后借助三维体感摄影机内参以及坐标系映射关系，将修复后的像素坐标系下的人体深度图映射到空间坐标系下的人体点云图，达到人机协作环境下人体点云实时修复的目的。
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