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公开(公告)号：CN113763771A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111055731.2
申请日：2021-09-09
Applicant: 大连海事大学
IPC: G09B9/00
Abstract: 本发明提供一种基于网络的船舶轮机模拟训练考评系统及实现方法。系统主要包括：轮机虚拟仿真训练客户端、轮机虚拟仿真云数据服务端、轮机虚拟仿真云调度服务端以及轮机虚拟仿真服务注册中心。其中轮机虚拟仿真云数据服务端、轮机虚拟仿真云调度服务端以及轮机虚拟仿真服务注册中心均部署在云服务器上。本发明打破了时间和地域的使用限制，使用云技术达到远程训练的目的，可以让学员或考生随时随地进行单机或多人组船联合训练或评估，实现考官、教练员和学员的异地远程教学、训练和考评。
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公开(公告)号：CN119442052A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411521036.4
申请日：2024-10-29
Applicant: 大连海事大学 , 大连海大智船科技有限责任公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/27 , G06Q10/04 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供基于随机森林算法的船用柴油机参数基准线预测方法包括以下步骤：根据实船的运行数据对瓦锡兰9L34DF双燃料增压发动机进行建模并校准，在AVL‑BOOST软件中获取发动机模型在不同工况下的基准线数据；对基准线数据进行归一化处理；将归一化处理后的数据按照一定比例划分为训练集和测试集；将训练集数据输入到随机森林预测模型中，对模型进行训练，当随机森林预测模型达到设置好的迭代次数后停止训练保存随机森林预测模型中；将测试集的数据输入至通过训练保存的随机森林预测模型中，对测试集的数据进行分类，进行动态工况下的基准线预测，得到相应的预测结果。本发明通过在模型中采集到的数据，采用增加噪声的方式能够以模拟机舱中的真实环境。
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公开(公告)号：CN114218780B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202111498922.6
申请日：2021-12-09
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/126 , H02J3/32 , H02J7/34 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种船舶微电网中混合储能系统容量配置方法，涉及多目标优化与船舶微电网领域，以带有储能系统的直流电网模型作为船舶微电网模型；基于船舶微电网模型，建立以储能系统成本、锂电池损耗和能量供求平衡为目标，储能系统输出功率大小、荷电状态为约束的多目标优化数学模型；利用多目标优化算法来直接求解多目标优化数学模型，得到帕累托非劣解；再利用基于性价比概念的综合评价方法对得到帕累托非劣解进行综合评价，得到船舶微电网中混合储能系统的锂电池和超级电容配置容量的大小。本发明能够减少人为偏好在方案选择中的影响，提高了容量配置的客观性。
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公开(公告)号：CN116186988A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211628143.8
申请日：2022-12-16
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供一种基于模型的船用发动机气缸窜气故障模拟方法，基于7G80MEC9二冲程柴油机，包括以下步骤：根据能量守恒定律、质量守恒定律和理想气体状态方程，构建发动机气缸模型；根据能量守恒定律、质量守恒定律，构建发动机进排气模型；根据发动机的增压空气的map图谱，构建发动机EGB模型；根据发动机的增压器特性图谱，构建发动机的增压器模型；根据数学公式构建发动机中冷器模型；通过模型仿真计算得出发动机各性能参数变化信号；观察所述发动机各性能参数变化信号的变化规律、趋势和幅值，并对其进行分析，判断发生窜气故障的程度；通过控制变量法，在不同的因素下，进行缸内活塞环窜气故障模拟。
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公开(公告)号：CN111999088A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010890715.4
申请日：2020-08-29
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种船舶制冷系统故障诊断方法、装置及存储介质。本发明方法，包括获取船舶制冷系统运行数据，对所述船舶制冷系统运行数据进行处理得到第一运行数据；对所述第一运行数据进行主成分分析，生成第二运行数据；针对第二行运行数据，通过搭建的故障诊断模型来进行状况分析预测；根据分析结果，利用优化的遗传算法训练调整故障诊断模型数据，得到最优故障诊断模型。本发明可以根据系统运行数据，有效分析系统运行趋势，提前预测设备性能状况，有助于及时发现和更正隐患缺点，不仅能达到节能增效减排的效果，而且可以避免较大事故的发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119202600A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411271003.9
申请日：2024-09-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进VMD的船舶柴油机振动故障预警方法，通过结合霜冰算法RIME改进变分模态分解VMD进行超参数寻优，基于最优组合对优化数据集进行VMD信号分解获取若干IMF值以重构振动信号序列数据，对重构振动信号序列数据进行时域与频域特征提取，获取时域特征参数与频域特征参数；计算并获取混合域特征集中各特征参数与预警值之间的皮尔逊系数，选取皮尔逊系数满足预设皮尔逊系数阈值的特征参数作为优化特征参数；基于最优BiGRU算法模型获取预测均方根值与实际均方根值的残差，以获取船舶柴油机无故障运行情况下的残差阈值范围，搭建用于船舶柴油机振动故障预警的RIME‑VMD‑BIGRU模型，实现对船舶柴油机振动故障的自动预测，可以提醒船员船舶可能出现故障，减少了对专家经验的依懒性，同时相较于其他预警算法具有更高的诊断精度。
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公开(公告)号：CN116822233A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310830509.8
申请日：2023-07-07
Applicant: 大连海事大学 , 大连海大智船科技有限责任公司
IPC: G06F30/20 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于柴油机瞬态模型的废气旁通阀开度标定方法，包括如下步骤：S1：构建废气旁通阀模型，用于获取流过废气旁通阀的气体质量流量；S2：构建发动机模型，将废气旁通阀模型设置在发动机模型中；S3：进行废气旁通阀开度模拟实验，通过调整废气旁通阀的开度，将不同开度下废气旁通阀的气体质量流量引入到发动机的有效功率、机械效率和有效油耗率的计算中，获取对应的发动机的有效功率曲线、机械效率曲线和有效油耗率曲线；S4：当发动机的机械效率处于最高点且有效油耗率处于最低点时，将此时的废气旁通阀开度标定为最优开度。通过标定最优的废气旁通阀开度对气缸内燃料的燃烧效率以及发动机的输出功率具有十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN110148332A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910506713.8
申请日：2019-06-12
Applicant: 大连海事大学
IPC: G09B9/00
Abstract: 本发明公开了一种船舶主机遥控操作模拟训练系统，包括：系统管理模块用于控制数据管理模块、船舶主柴油机数学仿真模块以及主机遥控系统逻辑功能模块的运行、停止、冻结、状态保存以及状态加载；数据管理模块用于管理数据管理模块、船舶主柴油机数学仿真模块以及主机遥控系统逻辑功能模块的变量和数据库；主机遥控系统逻辑功能模块；通用交互模块包括：对应于船舶主机本体和工况监测的通用单元和对应于不同主机遥控系统的重新开发单元。解决主机遥控操作模拟训练系统产品老旧过时，通用性不足的问题，节省了更换设备的成本。
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公开(公告)号：CN109118869A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201811095736.6
申请日：2018-09-19
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种高真实感的船舶机舱设备三维虚拟考评训练系统，包括人机交互模块、拆装任务模块、虚拟漫游环境模块、评估考试仿真模块以及轮机设备模型数据库；所述拆装任务模块依次与虚拟漫游环境模块和评估考试仿真模块通信连接；操作者可通过快捷键输入指令对所述虚拟漫游环境模块进行操作，所述软件界面单元对操作训练进行三维动态显示，采用离线烘培和在线着色器编程实现高真实感的高光及明暗效果；学员根据设定的虚拟环境进行机舱设备虚拟维护训练；系统实现一种可用于教学与考试的多功能虚拟仿真系统。本发明的训练成本投入少，训练效率高。
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公开(公告)号：CN119023276A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411126003.X
申请日：2024-08-16
Applicant: 大连海事大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司
IPC: G01M15/09 , G06F18/2411 , G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06F18/2135 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于PCA‑BO‑SVM的船舶柴油机热工故障诊断方法和装置，包括：构建船舶柴油机模型，获取不同工况下的船舶柴油机故障数据，进行噪声化和归一化处理，得到处理后的船舶柴油机故障数据集；对数据集使用PCA方法进行特征降维，得到降维后的数据集，并分为训练集和测试集；使用SVM算法处理训练集，得到SVM故障诊断模型，使用贝叶斯优化算法对故障诊断模型进行参数优化，得到BO‑SVM故障诊断模型；将测试集输入故障诊断模型，得到故障诊断结果；本发明能够包含大部分情况下的故障数据，减少人工特征的需求，提高诊断的效率和准确性，能够自动选择适用于本模型的最优SVM参数，适应不同故障模式和工作条件，提高诊断的稳定性。
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