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公开(公告)号：CN116520862B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310792421.1
申请日：2023-06-30
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G05D1/06
Abstract: 一种海流影响下面向多目标优化的AUV任务分配方法，属于AUV任务分配领域。本发明的目的是为了解决AUV任务分配过程中，由于海流的影响容易造成能量消耗过大，以及由于AUV转弯半径的约束导致分配任务点之间的绕行航路过长的问题。过程为：1：输入目标点的坐标，基于目标点的坐标确定遍历的起点与终点，根据目标点坐标通过余弦定理求出转角矩阵；2：根据海流流速方向、海流流速大小、目标点坐标、AUV航速求出能耗矩阵；3：优化路径的总能耗与总转角，获得理想解集；4：基于信息熵在理想解集中选择一个最优的解。本发明用于AUV任务分配。
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公开(公告)号：CN116147617A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211709717.4
申请日：2022-12-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于水下SINS/DVL/PS紧组合导航系统的故障定位与恢复方法，包括以下步骤：S1、构造出与目标实验设备原理相同的系统虚拟模型，生成虚拟训练集；S2、并利用虚拟训练集训练LSTM神经网络，得到预训练模型LSTM‑1；S3、采集少量的SINS/DVL/PS紧组合导航系统实验数据，得到实验训练集，将LSTM‑1迁移至实验应用场景，得到最终神经网络模型LSTM‑2；S4、LSTM‑2神经网络进入分类模式，LSTM‑2神经网络模型依据实时的故障统计量输出当前时刻故障发生的位置；S5、根据故障定位结果，自动采取相应的故障恢复措施。本发明采用上述故障定位与恢复方法，可以在少量的实验数据条件下，快速的诊断并定位渐变故障等常见故障，并自动进行相应的故障恢复策略，提高组合导航系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN115525058B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211300640.5
申请日：2022-10-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的无人潜航器集群协同对抗方法，包括以下步骤：S1、设计无人潜航器集群协同对抗策略的动作空间、状态空间、观测空间与奖励函数；S2、设计每个无人潜航器的集中式评判模块；S3、设计每个无人潜航器的分布式执行模块；S4、每个无人潜航器通过自主学习得到协同对抗的最优动作。本发明采用上述基于深度强化学习的无人潜航器集群协同对抗方法，能够解决无人航器集群决策方法无法应对多约束、高动态的水下攻防对抗任务问题。
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公开(公告)号：CN113297801B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110659246.X
申请日：2021-06-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于海洋动力环境要素预测技术领域，具体涉及一种基于STEOF‑LSTM的海洋环境要素预测方法。本发明基于大范围、长时间的海洋再分析数据，通过时域多尺度分析和深度学习方法挖掘海洋动力环境要素的规律，构建面向海洋动力环境要素的统计预测模型，以实现海洋动力环境要素的中长期时空统计预报。本发明可以有效弥补传统的数值预报方法由于气象驱动时效限制而导致的海洋动力环境要素预报时效较短的缺陷，且对计算资源的占用较少。大幅度提高了海洋动力环境要素的中长期预测能力，为解决海洋数值预报产品失效后的大范围、长周期海洋动力环境要素预报预测这一技术难题提供技术支撑。并具有较强的科学意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN111619761B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202010389394.X
申请日：2020-05-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B63B79/30
Abstract: 本发明公开了一种无人艇状态估计观测器设计方法，其步骤如下：步骤一、利用坐标变换将无人艇数学模型转化为标准形式，并设计通信网络传输方案；步骤二、将状态变量与量化误差进行增广构造新的增广系统；步骤三、设计基于量化数字信号的比例微分观测器，得到误差方程；步骤四、判断误差系统的稳定性。本发明可以实现利用量化的数字信号对无人艇未知的状态进行准确估计，并有效抑制量化误差对于观测器性能的影响，便于控制模块对于无人艇安全性的监控与及时处理；本发明通过观测器输入向量的设计可以有效抑制海浪干扰对于观测器的影响，使得当无人艇在复杂海洋环境作业时，观测器仍然具有良好的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113297801A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110659246.X
申请日：2021-06-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于海洋动力环境要素预测技术领域，具体涉及一种基于STEOF‑LSTM的海洋环境要素预测方法。本发明基于大范围、长时间的海洋再分析数据，通过时域多尺度分析和深度学习方法挖掘海洋动力环境要素的规律，构建面向海洋动力环境要素的统计预测模型，以实现海洋动力环境要素的中长期时空统计预报。本发明可以有效弥补传统的数值预报方法由于气象驱动时效限制而导致的海洋动力环境要素预报时效较短的缺陷，且对计算资源的占用较少。大幅度提高了海洋动力环境要素的中长期预测能力，为解决海洋数值预报产品失效后的大范围、长周期海洋动力环境要素预报预测这一技术难题提供技术支撑。并具有较强的科学意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN110989563B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN201911373563.4
申请日：2019-12-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于迭代自适应观测器的无人舰艇故障估计方法，属于无人舰艇控制技术领域；包括通过坐标变换将同时含有舵机失效、传感器故障的无人水面艇模型分解为两个子系统，其中子系统1只含有舵机故障，子系统2只含有传感器故障；针对子系统1，设计自适应故障观测器估计舵机效率因子；针对子系统2，设计迭代自适应故障观测器估计传感器故障；建立子系统1与子系统2的误差方程，判断误差系统的稳定性。本发明可实现对无人艇系统故障情况的准确估计，并给出故障发生的时间、发展的过程以及故障的严重程度等信息，便于操作中心对于无人艇安全性的监控；本发明还可对无人艇的舵机失效情况与传感器故障同时进行估计，减低了容错设计的成本。
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公开(公告)号：CN116520862A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310792421.1
申请日：2023-06-30
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G05D1/06
Abstract: 一种海流影响下面向多目标优化的AUV任务分配方法，属于AUV任务分配领域。本发明的目的是为了解决AUV任务分配过程中，由于海流的影响容易造成能量消耗过大，以及由于AUV转弯半径的约束导致分配任务点之间的绕行航路过长的问题。过程为：1：输入目标点的坐标，基于目标点的坐标确定遍历的起点与终点，根据目标点坐标通过余弦定理求出转角矩阵；2：根据海流流速方向、海流流速大小、目标点坐标、AUV航速求出能耗矩阵；3：优化路径的总能耗与总转角，获得理想解集；4：基于信息熵在理想解集中选择一个最优的解。本发明用于AUV任务分配。
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公开(公告)号：CN111638702B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202010389393.5
申请日：2020-05-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种恒拉力系统的不可导故障重构方法，其步骤如下：步骤一、将系统状态与干扰进行增广得到新的增广系统；步骤二、针对增广系统设计状态观测器；步骤三、推导误差方程并判断误差方程稳定性；步骤四、重构电机的故障。本发明可以实现对悬吊式恒力系统电机的不连续、不可导故障进行准确重构，故障情况将更具一般性；本发明只需要对系统状态和干扰增广后设计故障重构观测器，而不需要对电机的故障进行增广处理，因此故障重构观测器的维数更低，从而可以有效降低计算负担，提高故障重构的快速性和实时性。
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公开(公告)号：CN111399384B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202010341001.8
申请日：2020-04-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于无人舰艇的控制技术领域，具体涉及一种基于动态量化器的远程遥控无人艇航向容错控制方法。本发明有效消除了远程遥控无人艇与控制中心在网络通信过程中，量化器的量化行为对于无人艇性能的影响。本发明设计的量化器参数与容错控制率保证了滑模面的可达性以及无人艇闭环系统的稳定性。本发明充分考虑了无人艇在复杂海洋环境作业时可能出现的舵机磨损与故障情况，结合滑模控制技术抑制了舵机效率下降对于无人艇性能的影响。在通信网络存在量化情形下，提高了远程遥控无人艇航行过程中的可靠性。
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