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公开(公告)号：CN102426418B
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201110292687.7
申请日：2011-09-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供的是一种潜器全方位推进器单通道电液位置伺服控制方法。主要包括模型辨识、控制参数优化、位置偏差检测环节；当潜器处于某一海况下，通过辨识得出潜器全方位推进器运动的数学模型，并在所述模型的基础上进行遗传算法优化PID参数的操作，将优化所得的参数赋给实际的潜器全方位推进器控制系统，潜器在所述优化所得的参数下进行姿态调整或动作；在调整过程中，不断检测螺距角偏差的数据统计值，若海情发生变化，潜器运动方程的参数随之改变，当潜器运动方程的参数值超出设定范围时，重新辨识模型并再次优化PID参数。该方法对于海情的变化具有较好的自适应功能，节约系统能耗。简单、易于实现，具有工程应用价值。
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公开(公告)号：CN101832471B
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201010148975.0
申请日：2010-04-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种信号识别分类方法。首先利用小波变换的方法对含有较高噪声的原始数据进行降噪，在数据分析中将信号分解为高频和低频信息，采用软阈值法对信号进行消噪，然后进行信号重构；在继承小波变换所具有的良好时频局部化优点的同时，对多尺度分析没有细分的高频部分进行进一步的分解；利用小波包变换在多层分解后的不同频带内分析信号，提取出反映系统状态的特征信息；通过非线性变换将输入信号特征向量变换到高维特征空间，然后在这个高维特征空间求取最优线性分类面。本发明克服了神经网络学习中网络结构难以确定、收敛速度慢以及训练时需要大量数据样本等不足，使其具有面向工程实际应用精度高、实时强的特点。
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公开(公告)号：CN101853511B
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201010172896.3
申请日：2010-05-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉和模式识别技术领域，提出了一种抗遮挡目标轨迹预测跟踪方法。本发明包括选定目标，Kalman参数初始化，计算量化直方图；读取图像，计算跟踪窗口的位置和大小，校正目标的中心位置，设置下一帧图像搜索窗口中心位置；轨迹预报程序进行目标位置预报；求遮挡因子；根据被遮挡情况选择Kalman滤波器工作或转换为基于最小二乘支持向量机的轨迹预报：预报过程中若超过已定帧数仍未发现目标则认定跟踪失败；若发现目标，继续启用MeanShif目标跟踪算法和Kalman滤波器进行跟踪等。该方法能准确跟踪经过大面积遮挡后重新出现的目标，具有良好的实时性和抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN102183889A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110052298.7
申请日：2011-03-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供的是一种泵桨混合推进船舶航向鲁棒智能协调控制方法。设定指令航向，航向检测装置采集船舶实际航向的航向角、航向角速度、横荡位移和横荡速度信息，反馈到鲁棒控制器，鲁棒控制器采用H2/H∞控制算法，结合控制系统性能评价指标，计算出航向控制所需要的航向艏摇力矩，泵桨混合智能决策系统采用自适应遗传算法，计算得到舵角和喷口转角值，并将舵角和喷口转角值分别送入舵机伺服系统和喷口转角伺服系统，船舶在舵和喷水推进器的组合控制下，把航向改变到指令航向，实现对泵桨混合推进船舶的航向控制。本发明采用鲁棒控制技术增强了控制系统鲁棒性且工程应用方便；改善了基本遗传算法的早熟问题和进化缓慢问题，降低驱动系统能耗。
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公开(公告)号：CN118861571A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410974431.1
申请日：2024-07-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N20/10
Abstract: 本发明是一种基于GRU‑SVR组合模型的船舶横摇预测方法，将原始数据进行数据预处理，划分数据集，处理成符合模型输入的形式。搭建GRU神经网络模型和SVR模型，利用训练集训练模型，并利用粒子群算法计算分配给两个模型预测值的权值并保存。利用保存好的GRU、SVR模型对测试集进行预测，并利用K近邻算法选出合适的权值并求其平均值，得到最终的权值。将GRU、SVR模型对测试集的预测值与最终的权值加权求和，即为最终组合模型的预测值。本发明能够准确地对船舶横摇进行预测，相比单一模型，组合模型可提高精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118363301A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410349264.1
申请日：2024-03-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明是一种补偿型自抗扰控制器。本发明涉及控制系统技术领域，本发明通过引入扩张状态观测器(ESO)等算法，能够更准确地估计和补偿系统中的各种干扰，包括模型不确定性、外部扰动等，从而实现更强大的干扰抑制能力；通过对干扰的准确估计和强化控制器的设计，能够提高系统的稳定性和鲁棒性，使系统更加稳定可靠；采用更准确的干扰估计和抑制方法，可以显著提高控制系统的精度和性能，使系统更加精准地响应指令和稳定工作。
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公开(公告)号：CN118170012A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410183465.9
申请日：2024-02-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于改进型史密斯预估器的一阶自抗扰控制方法及其系统，涉及工业过程控制技术领域。解决自抗扰技术对于解决系统存在的扰动具有较大优势，但是当系统模型参数时变或建模误差较大时，将严重影响自抗扰控制器的控制效果的问题。采用高阶惯性时滞系统进描述实际工业系统；构建改进型史密斯预估器；将得到的改进型史密斯预估器的输出量与高阶惯性系统经过补偿器后的输入量构建自抗扰控制中的扩张状态观测器；将扩张状态观测器得的输出量与系统的设定值设计状态误差反馈律；得到该高阶惯性时滞系统的新输入值，根据该值对实际工业系统的输出进行调节和控制。本发明适用于工业控制过程中的自抗扰控制领域。
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公开(公告)号：CN112948969B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110226036.1
申请日：2021-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明一种基于LSTMC混合网络的船舶横摇预测方法，使用Pandas读取数据集数据并进行数据的预处理，将大地风速、船舶姿态角及其角速度数据传入网络进行训练；搭建LSTMC混合网络；训练LSTMC混合网络；用Keras高层接口Keras.Model.fit()方法进行模型的训练，设置保存评价指标MSE、MAPE最优的一次模型参数；把新的船舶姿态数据传入到训练好的混合网络中去，得到预测的船舶姿态数据。本发明能够快速准确地完成对船舶横摇的预测，相比其他单一的神经网络模型，不仅能够提取时间特征，而且能够提取空间特征，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN106018409B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610543353.5
申请日：2016-06-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种机场跑道异物和裂纹的识别系统及其检测识别方法，该系统包括摄像头、FPGA处理器、DSP处理器，所述摄像头、FPGA处理器、DSP处理器依次连接，所述FPGA处理器和DSP处理器分别连接有显示模块。该识别方法是S1、摄像头采集机场跑道路面的跑道彩色图像；S2、FPGA读取跑道彩色图并转为跑道灰度图像，进行Sobel边缘检测；S3、边缘检测后一路存储到SDRAM中，另一路进行Hough变换，去除标线；S4、形态学滤波；S5、检测跑道图像中是否有异物和裂纹，若有将道面边缘检测图像送DSP处理；S6、对边缘检测图像进行填充，形成特征，S7、特征提取，识别出是异物还是裂纹。
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公开(公告)号：CN102636994A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210124329.X
申请日：2012-04-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供的是一种潜器全方位推进器单通道电液位置伺服控制方法。主要包括模型辨识、控制参数优化、位置偏差检测环节；当潜器处于某一海况下，通过辨识得出潜器全方位推进器运动的数学模型，并在所述数学模型的基础上进行遗传算法优化PID参数的操作，将优化所得的参数赋给实际的潜器全方位推进器控制系统，潜器在所述优化所得的参数下进行姿态调整或动作；在调整过程中，不断检测螺距角偏差的数据统计值，若海情发生变化，潜器运动方程的参数随之改变，当潜器运动方程的参数值超出设定范围时，重新辨识模型并再次优化PID参数。本发明对于海情的变化具有较好的自适应功能，且节约了系统能耗。系统简单、易于实现，具有工程应用价值。
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