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公开(公告)号：CN113387276B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110773970.5
申请日：2021-07-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种改进LQR的船用起重机控制方法，旨在解决传统LQR因不易选取最佳权重矩阵而导致船用起重机作业时减摆效果不佳、响应速度慢的问题，具体步骤如下：首先构建船用起重机负载摆角的动力学模型，将此动力学模型经过线性化处理转化为状态空间方程，然后利用LQR控制方法将负载摆角问题转化为二次型性能指标中权重矩阵参数的优化整定问题，最后基于折射原理改变群体中最优个体的更新机制来改进灰狼优化算法（GWO），用于整定LQR控制器最优权重矩阵，从而获得系统最优性能指标。本发明提高了权重矩阵参数的适应性，对负载的摆角抑制效果好，响应速度快，有效地提高船用起重机吊装作业的工作效率。
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公开(公告)号：CN113706023A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111009089.4
申请日：2021-08-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的舰载机保障作业人员调度方法，包括以下步骤：构建舰载机保障过程的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)模型，作为智能体训练环境；根据保障作业流程，确定智能体及其观测空间与动作空间；随后设计奖励函数、经验抽取机制和终止条件，并基于此设计网络结构；通过设置主要参数初始化环境，并采用多智能体深度确定策略梯度算法(Multi Agent Deep Deterministic Policy Gradient,MADDPG)训练智能体；最终使用完成训练智能体的决策辅助指挥人员进行保障作业人员调度。本发明可用于人员调度智能决策，将各类保障小组设定为智能体，辅助指挥人员和保障人员进行决策，提高保障作业决策效率，从而提高舰载机出动回收架次率。
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公开(公告)号：CN113553741A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110862922.3
申请日：2021-07-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明是一种船用Magnus减摇装置粗糙度优化系统。包括：模型参数输入模块，用于接收相关参数信息并进行规范化处理，再将信息输出至受力分析模块；受力分析模块，依据参数信息对减摇装置的升/阻力作用情况进行分析并输出至虚拟仿真平台模块；粗糙度集输入模块，用于解析壁面函数，分析粗糙面分布规律，并将结果输出至虚拟仿真平台模块；虚拟仿真平台模块，依据输入的信息对减摇装置的升/阻力特性进行仿真试验并输出结果；粗糙度优化决策模块，对仿真试验结果进行优化分析。本发明优化了仿真模拟流程，提升了仿真工作效率，实现了对减摇装置表面粗糙度的优化设计，也为减摇装置的工程应用提供了可靠的理论分析平台。
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公开(公告)号：CN110045612B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201910347969.9
申请日：2019-04-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 减摇鳍液压伺服模拟实验台反步自适应控制方法包括减摇鳍液压伺服模拟实验台数学模型，自适应参数辨识器，反步子系统控制器1，反步子系统控制器2，反步子系统控制器3，反步子系统控制器4。通过理论分析和半实物实验验证可得，在对减摇鳍实验台液压伺服系统的输出跟踪中，反步自适应控制器具有明显优于常规PID控制器的动态性能和静态性能，跟踪误差相比减小了60%，能够有效地降低液压系统非线性和干扰因素的影响，提高了系统的跟踪控制精确度，符合减摇鳍模拟实验台的控制要求。
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公开(公告)号：CN112429165A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011283962.4
申请日：2020-11-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种船用减摇鳍的鳍体实时自动避障方法，该方法将减摇鳍的鳍体等效成长方体模型，其中障碍物的等效球模型是将障碍物看成一个质点，质点与鳍体的安全距离作为半径，标记处于鳍体中的轴中心点、长方体模型右侧面中心点与这两点在后侧面所在平面的投影点，通过测距传感器分别测出障碍物与其余四点的距离，再测出两个中心点的距离和长方体模型的宽，若障碍物将与鳍发生碰撞，则需要在降低一定减摇效果的情况下改变鳍摆角实现避障，由折算关系可知所需改变的角度。本发明优点是方法简单、操作方便、实用性强，并且避免了鳍在遇到暗礁、较大悬浮物或特殊情况时发生碰撞的不利情况，解决了传统减摇鳍的鳍体缺乏实时自动避障的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112276958A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011243396.4
申请日：2020-11-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明设计一种主动控制恒张力的三连杆式船用自抓放机械臂装置。装置主要包括底座、平衡平台、左平衡臂、右平衡臂、张力传感器、连杆一、连杆二、连杆三、左辅助平衡臂、右辅助平衡臂、主吊索、左平衡索、右平衡索、左辅助平衡索、右辅助平衡索、视觉传感器、吊环、抓钩、PLC控制箱。采用四条平衡索，利用PLC实现主动控制恒张力，并采用视觉传感器的抓钩实现自动抓取收放功能。本发明优点在于使用多个自由度的三连杆式机械臂，扩大抓取范围。同时考虑海洋环境因素干扰力对主吊索、抓钩和被吊物影响。采用四条平衡索，提升减摇效果。运用视觉传感器，船用机械臂可以自动抓取收放被吊物，且相比于人工操作的船用起重机更加智能化，适用于多种运载器。
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公开(公告)号：CN108681245B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810455464.X
申请日：2018-05-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 减摇鳍控制器将期望横摇角、微分横摇角、横摇角误差和微分横摇角误差传递给积分滑模变换器。产生积分滑模面后传递给切换自适应律生成器、切换控制器、模糊自适应律生成器和模糊控制器，由切换控制器和模糊控制器分别产生的切换控制律和模糊控制律通过控制信号求和器得到总的升力控制律。经过限幅调节器和RBF神经网络调节器分别得到升力实际输入值与设计输入值偏差以及偏差的估计值，得到受限的升力控制律，实现升力受限的船舶横摇控制。其优点在于针对系统控制量受到实际执行机构限制问题，采用滑模变结构、模糊控制和RBF神经网络控制策略结合优化，实现减摇鳍升力受限的有效补偿。通过仿真实验验证了控制器的可靠性和有效性。
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公开(公告)号：CN109033569A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810742076.X
申请日：2018-07-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F17/5086 , G06F2217/76
Abstract: 本发明涉及一种用于舰载机传感器系统预防检修阈强度和次数优化的方法。舰载机传感器系统首先生成预防检修剩余退化量的概率密度函数，根据预防检修后进行预防检修更换概率和作废更换概率，解算得到舰载机传感器系统寿命周期和维护总费用，解算得到长期期望费用率，经过优化得到最优预防检修阈强度和预防检修次数限制。此发明的优点在于舰载机传感器系统寿命周期预测模型采用非线性退化过程描述，同时优化模型中考虑了预防检修阈强度和预防检修次数限制两个主要变量对长期维护费用率的影响，最优长期维护费用率更低，同时为维护检修时的参数设定提供参考。本发明通过仿真实验验证了所提方法的可靠性和有效性。
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公开(公告)号：CN119722796A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411812742.4
申请日：2024-12-10
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 针对无人机吊运任务中，载荷的摆动特性及运动过程中产生的模糊效应导致摆角测量精度下降的技术问题，本发明提出了一种解决视觉运动模糊的无人机吊运系统摆角测量方法。所述方法包括：首先建立相机与载荷之间的几何关系模型，利用相机获取载荷标识物的特征；其次，通过分析标识物在相邻帧之间的高阶状态信息，结合卡尔曼滤波器来预测下一帧位置并设定感兴趣区域的边界约束，降低数据处理量；然后，引入自适应模板学习率并利用灰度相乘来增强边缘信息，提升算法在模糊条件下的跟踪鲁棒性；最后，利用吊绳长度的先验知识，结合三角函数关系实现载荷摆角精确计算。本发明有效克服了运动模糊问题，不仅成本低、实现简单，还具备较强的实时性。
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公开(公告)号：CN119494973A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411514313.9
申请日：2024-10-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于径向正交均值(Radial Orthogonal Mean,ROM)的无人车ORB视觉多特征融合匹配方法，旨在通过自适应ROM‑FAST算法提取均匀分布的特征点，并采用多特征融合描述子以提高鲁棒性。首先，将彩色图像转化为灰度图并构建多尺度高斯金字塔图像；其次，利用自适应ROM‑FAST算法在多尺度图像上提取特征点；接着，将灰度图像转化到HSV颜色空间进行量化，统计不同通道和不同半径处特征点圆形邻域内像素强度分布，作为局部颜色直方图描述子，同时提取rBRIEF描述子。随后，进行加权差分计算建立FAST‑SCORE图，并根据FAST‑SCORE图对上层特征点进行坐标矫正；最后，将局部颜色直方图描述子与rBRIEF描述子拼接用于视觉图像匹配。通过该方法，增加了特征点的检测数量和匹配数量，并显著的剔除了误匹配点。
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