基于知识驱动的三阶段海上搜救资源调度决策方法和系统

    公开(公告)号:CN118657221A

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202411139280.4

    申请日:2024-08-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于知识驱动的三阶段海上搜救资源调度决策方法和系统,S1:建立海上搜救资源调度决策知识库;S2:建立推理模型;S3:构建多目标整数非线性规划模型;S4:将搜救资源初始可行集输入多目标整数非线性规划模型,求解得到搜救方案备选集;S5:从搜救方案备选集中确定最优的资源调度方案。本发明通过三阶段海上搜救资源调度决策方法为决策者提供决策支持,三阶段决策方法确保了资源调度的最优化,采用VIKOR确定决策结果又可以使决策结果更加符合实践需求,保证调度决策结果的准确性和实用性,使得海上搜救资源调度决策更加全面、科学和有效,同时增加了对复杂环境和不确定因素的适应能力。

    考虑输入死区的无人船自适应动态规划航向跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN118011820A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202410170634.5

    申请日:2024-02-06

    Abstract: 本发明公开了一种考虑输入死区的无人船自适应动态规划航向跟踪控制方法,将无人船舵机液压系统的死区模型信号进行线性化描述,并结合航向跟踪控制数学模型构建考虑输入死区的航向跟踪控制数学模型,提高了无人船控制器对与死区干扰的鲁棒性,强化了无人船的跟踪控制性能。在控制器设计过程中,将控制器分为前馈控制器和最优控制器两部分分别设计,能够有效提高复杂海况下无人船的跟踪性能,解决了求解非线性系统HJB方程难的问题,最终针对考虑输入死区的非线性无人船航向跟踪控制系统,构建了无人船船舶航向跟踪的航向反馈自适应律,确保无人船能够高效的跟踪期望航向,以实现无人船自适应动态规划航向的跟踪控制。

    一种基于改进灰狼算法的北极冰区船舶路径规划方法

    公开(公告)号:CN116678409B

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202310448494.9

    申请日:2023-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进灰狼算法的北极冰区船舶路径规划方法,包括,获取船舶类型、航行区域以及航行区域的海冰数据,对航行区域进行栅格化处理,建立船舶航行的目标函数;构建灰狼算法模型,通过Tent混沌映射对灰狼种群的位置信息进行初始化,灰狼狼群通过围猎行为和捕食行为更新位置信息,根据位置信息计算目标函数的取值,判断目标函数的取值是否满足阈值或当前迭代次数等于最大迭代次数,若满足则获取将狼群的位置信息作为船舶的路径,反之则对灰狼狼群的位置信息进行优化,根据优化后的位置信息重新计算目标函数的取值。通过本发明使得规划路径更优,提高了船舶在冰区进行路径规划的效率、收敛速度与避障效果。

    一种基于改进灰狼算法的北极冰区船舶路径规划方法

    公开(公告)号:CN116678409A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310448494.9

    申请日:2023-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进灰狼算法的北极冰区船舶路径规划方法,包括,获取船舶类型、航行区域以及航行区域的海冰数据,对航行区域进行栅格化处理,建立船舶航行的目标函数;构建灰狼算法模型,通过Tent混沌映射对灰狼种群的位置信息进行初始化,灰狼狼群通过围猎行为和捕食行为更新位置信息,根据位置信息计算目标函数的取值,判断目标函数的取值是否满足阈值或当前迭代次数等于最大迭代次数,若满足则获取将狼群的位置信息作为船舶的路径,反之则对灰狼狼群的位置信息进行优化,根据优化后的位置信息重新计算目标函数的取值。通过本发明使得规划路径更优,提高了船舶在冰区进行路径规划的效率、收敛速度与避障效果。

    一种船舶甲板缆绳数据库的构建方法及系统

    公开(公告)号:CN113220910B

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202110552915.3

    申请日:2021-05-20

    Abstract: 本发明提供一种船舶甲板缆绳数据库的构建方法及系统,本发明方法,包括获取不安全行为的视频数据;对视频数据进行预处理;对预处理后的数据进行筛选;采用labelimg对筛选出来的图像进行标注;将标注后的不安全行为数据库图像的基本信息保存到图片数据表中,形成甲板缆绳不安全行为数据库。本发明通过采集船员不安全行为的图像数据库,提取每张数据库图片的不安全行为特征,将数据库图片特征以及不安全行为索引保存到图片特征表中;并通过深度学习以及神经网络等算法对甲板缆绳操作的船员进行不安全行为监测,基于《船员不安全行为与状态监测预警平台》项目的支持,船员可以通过手环震动来获得预警。

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