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公开(公告)号：CN119262235A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411385697.9
申请日：2024-09-30
Applicant: 大连海事大学 , 广东海洋大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司
Abstract: 本发明提供了一种冰区航行船舶环境响应的快速预报方法，包括如下步骤：S1、建立船舶在海上对存在冰、风、浪的环境干扰下的运动响应数学模型；S2、建立船舶航行海域冰情及海况预报模型；S3、对船舶冰区航行的环境运动及结构响应数据库进行丰富或者根据实测信息进行数据同化；S4、根据船舶的计划航线与对区域冰区环境要素的预报结果，在24h之内按小时对船舶航线区域进行冰区环境要素的精细化实时预报，在预报过程中采用多层次分解与预测，将预测分解成不同的时间尺度进行预报，将不同的预报进行求和以得到最终的预报结果。本发明可以在冰区复杂环境影响下快速、精确得到船舶的运动和结构响应。
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公开(公告)号：CN119225365A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411334777.1
申请日：2024-09-24
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种基于性能优化的帆式船舶风电场自主巡航控制方法，通过引入移位函数，获取转筒帆船的位置移位误差和艏向移位误差，以基于误差转变技术，获取考虑转筒帆船预设性能的转筒帆船的位置转变误差和转筒帆船的艏向转变误差；并结合动态面技术设计转筒帆船的主机转速控制器和舵角控制器，获取转筒帆船的主机转速和舵角，实现对帆式船舶风电场的自主巡航控制。本发明能够满足狭窄航道或多障碍物水域的高跟踪精度要求，大大提高船舶的跟踪精度，满足复杂水域的高跟踪精度需求。同时，能够有效保障船舶在恶劣海况下的自主巡航任务，为保障船舶的瞬态性能和稳态性能提供了有力的保证，为转筒帆船在复杂水域的安全航行提供了关键技术支持。
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公开(公告)号：CN117664140B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202311692502.0
申请日：2023-12-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G01C21/20 , G06F18/24 , G06Q10/063 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种基于POLARIS的北极航道航线规划方法，S1：基于极地操作限制评估风险指数系统计算得到北极海冰风险等级图；S2：基于ETOPO1全球地形模型得到安全水深区域，提取出安全水深区域风险等级图；S3：对安全水深区域风险等级图中的各风险等级进行重分类操作，并根据重分类的结果计算得到出发点的成本距离图，基于所述成本距离图得到出发点到目标点的最低成本航线即最低风险航线。本发明综合海冰厚度、海冰密集度和水深因素进行航线规划，计算包括海冰厚度及密集度的综合海冰风险，同时提取出安全水深区域，在安全水深区域以海冰风险等级为成本规划出最低成本航线，从而保证航行的安全。
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公开(公告)号：CN118533181A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410989646.0
申请日：2024-07-23
Applicant: 大连海事大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进麻雀搜索算法的北极航线路径规划方法，涉及航线路径规划技术领域；包括：S1：获取北极航道气象数据和冰情数据，并进行归一化处理和插值处理；S2：构建栅格环境地图；S3：计算风险指数结果并设定安全水深阈值，筛选出可安全通航区域；S4：建立关于风速阻力和破冰阻力的航行阻力目标函数模型；S5：采用改进的麻雀搜索算法优化航行阻力目标函数模型，从而在可安全通航区域内确定出最优北极航线路径。本发明确保仿真航行路线与实践通航航线一致的前提下，减少了船舶在北极航道航行中面临的风速阻力与破冰阻力对效率的影响，为北极航道航行提供了一种可靠的优化方案。
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公开(公告)号：CN117707162B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202311711869.2
申请日：2023-12-13
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种基于改进LVS制导的无人帆船动态事件触发控制方法，包括：建立无人帆船的非线性数学模型；获取改进的LVS制导律，以获取无人帆船的参考航向角；获取无人帆船的航向角误差；建立航向角虚拟控制器；获取艏摇方向动力学误差；建立触发控制律，获取无人帆船的控制律和自适应律，以对无人帆船进行控制。本发明通过改进的LVS制导律，解决了无人帆船制导结构存在参考艏向信号不连续特点，同时能够在横风和非横风航行状态下实现良好的跟踪效果，帆船能够沿着平缓的弧形路径航行。能够实现时变风向下无人帆船有效执行路径跟踪控制任务。动态事件触发技术还能够降低受外界扰动引起的控制输入频繁抖振现象，提高了控制算法的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117193345B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311225890.1
申请日：2023-09-21
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于动态事件触发的机‑船协同平台自主降落控制方法，包括：S1：建立三自由度无人船‑六自由度无人机的混合阶非线性数学模型；S2：建立逻辑虚拟飞机生成的参考路径，以获取无人机的参考艏向角和无人机的参考纵摇角；S3：基于位置事件动态事件触发规则和姿态事件动态事件触发规则，获取无人机的位置控制器和无人机的姿态控制器，以控制无人机进行自主降落。本发明通过混合阶非线性数学模型的位置事件触发规则和姿态事件触发规则，设计位置控制器和姿态控制器，控制无人机进行精准的自主降落，实现了机船协同任务的执行闭环。同时解决了连续传输信号的控制系统会产生通信资源较大的损耗的问题，资源利用率高。
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公开(公告)号：CN117518298A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311846303.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 大连海事大学 , 广东海洋大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司
Abstract: 本发明提供了一种具有自适应模型结构的潮汐组合预报方法，包括如下步骤：S1、采集目标点位及附近点位的实测数据；S2、利用调和分析法建立调和常数模型；S3、计算调和常数模型所输出的第一预报结果，将实测数据的实际潮汐值减去第一预报结果得到差值，得到子序列；S4、利用动态正交模型选择算法建立变结构神经网络预测模型，利用Lipschitz熵值法进行子序列预报模型结构的确定，利用变结构神经网络预测模型对子序列进行辨识和预报，得到第二预报结果；S5、将第一预报结果与第二预报结果相加，得到最终预报结果。本发明减少了人工确定模型结构带来的耗时长、任意性强、无法反映系统动态和往往无法达到最优的缺点，提高了所得模型的预测精度和算法的稳定性。
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公开(公告)号：CN116300949A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310321522.0
申请日：2023-03-29
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种离散时间强化学习无人艇航向跟踪控制方法及系统。本发明方法，包括：建立无人艇航向离散时间非线性动力学模型；对建立的无人艇航向离散时间非线性动力学模型进行系统变换，建立无人艇航向跟踪变化系统；设计无人艇强化学习评价模块；设计无人艇航向跟踪控制器，从而得到无人艇系统舵角指令，将舵角指令传递给无人艇舵机输出无人艇航向角，进而实现无人艇航向跟踪控制。本发明针对非严格反馈形式的无人艇系统，运用强化学习方法，利用神经网络构造补偿器，解决离散时间非严格反馈无人艇系统控制设计采用backstepping方法设计控制器时存在的子系统无关联问题，实现控制系统与环境之间的交互，降低控制系统对被控对象模型精度的依赖。
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公开(公告)号：CN116185016A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310059635.8
申请日：2023-01-16
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟势场制导的USV迭代学习路径跟踪控制方法，包括：建立USV的非线性数学模型；获取虚拟势场的引力模型和虚拟势场的斥力模型；获取USV的制导模型；获取USV系统的运动学控制器；获取USV系统的动力学控制器，对USV系统进行控制。本发明的一种基于虚拟势场制导的USV迭代学习路径跟踪控制方法，通过建立USV模型的虚拟势场的引力模型和虚拟势场的斥力模型，在制导算法中加入了能够考虑障碍物自身形状的避障机制，解决了现有的自适应控制的避障算法大多把障碍物看作一个质点的问题，使得本发明的避障机制更加的可靠，增强了船舶的自主避碰性能。
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公开(公告)号：CN114926782A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210594873.4
申请日：2022-05-27
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/59 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于yolo‑v4的船员驾驶台不安全行为识别方法，包括：根据事故报告、IMO规则、船公司体系文件和船长的经验，确定船员驾驶台不安全行为的类别；以“育鲲”轮和“长江叁号”邮轮的驾驶台以及航海模拟器作为采样地点，采用摄像头采集三个采样地点船员工作状态的视频数据；将采集的视频数据分别成图片，获取不安全行为图像数据；制作船员驾驶台不安全行为数据集；构建YOLOv4‑ghostnet网络模型；将制作的数据集放到构建的YOLOv4‑ghostnet网络模型中进行训练，选取并保存损失值最低的权值文件；将构建的模型和保存的权值文件集成到船员预警平台中，模型将检测出船员的不安全行为，并发出预警信号。本发明可以对船员进行实时的提醒，降低海事事故的发生概率，保障船舶安全。
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