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公开(公告)号：CN119270643A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411382561.2
申请日：2024-09-30
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于自适应扩展卡尔曼滤波算法的动力定位自抗扰控制方法，涉及船舶动力定位控制领域。本发明是为了解决现有的船舶动力定位自抗扰控制方法还存在无法在保证响应速度的同时满足控制平稳性要求、定位速度慢以及会导致执行机构寿命短的问题。本发明所述包括：利用动力定位船低频运动模型和状态空间形式的动力定位船高频运动模型，获得船舶运动模型；设计非线性状态误差反馈控制律，利用非线性状态误差反馈控制律获得螺旋桨施加的推力值；对船舶运动模型进行离散化，获得离散化后的船舶运动模型；基于自适应扩展卡尔曼滤波方法，利用离散化后的船舶运动模型、螺旋桨施加的推力值设计动力定位自抗扰控制器。本发明用于船舶动力定位自抗扰控制。
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公开(公告)号：CN118092188B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410459126.9
申请日：2024-04-17
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种气垫船进坞辅助控制方法及系统，涉及船舶运动控制技术领域，所述方法包括：根据全垫升气垫船的执行机构的装置布局，得到全垫升气垫船的运动数学模型再结合执行机构的当前状态的运动参数，得到全垫升气垫船的执行机构的操作策略；根据当前速度，确定全垫升气垫船分别在中高速航行状态和低速航行状态下执行机构的操作策略对应的权重系数；通过预设的强化学习网络对操作策略的权重系数进行迭代，得到全垫升气垫船在任务工况下的最优动作序列；并根据最优动作序列，引导全垫升气垫船进坞。本发明通过强化学习得到最优动作序列以辅助全垫升气垫船的进坞操作，提高全垫升气垫船航行的稳定性以及控制精度。
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公开(公告)号：CN117555242B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202410043913.5
申请日：2024-01-12
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种船舶动力定位控制方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及船舶控制技术领域，包括：通过传感器系统采集船舶信息；将船舶信息输入非线性齐次扩张状态观测器得到当前船舶数据，其中，当前船舶数据包括当前船舶位置数据、当前船舶速度数据和干扰估计数据；通过满意模型预测动力定位控制器根据当前船舶数据得到控制数据，其中，控制数据包括控制力和力矩指令；通过位置预测器根据当前船舶数据得到预测船舶位置数据；根据预测船舶位置数据确定船舶下一时刻所在的船舶工作区域；根据船舶工作区域、所述当前船舶数据和所述控制数据得到船舶动力定位控制策略。本发明实现了降低船舶定位控制的能源消耗。
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公开(公告)号：CN117555242A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410043913.5
申请日：2024-01-12
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种船舶动力定位控制方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及船舶控制技术领域，包括：通过传感器系统采集船舶信息；将船舶信息输入非线性齐次扩张状态观测器得到当前船舶数据，其中，当前船舶数据包括当前船舶位置数据、当前船舶速度数据和干扰估计数据；通过满意模型预测动力定位控制器根据当前船舶数据得到控制数据，其中，控制数据包括控制力和力矩指令；通过位置预测器根据当前船舶数据得到预测船舶位置数据；根据预测船舶位置数据确定船舶下一时刻所在的船舶工作区域；根据船舶工作区域、所述当前船舶数据和所述控制数据得到船舶动力定位控制策略。本发明实现了降低船舶定位控制的能源消耗。
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公开(公告)号：CN119806158A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510179984.2
申请日：2025-02-19
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学 , 深海技术科学太湖实验室连云港中心
IPC: G05D1/43 , G05D1/661 , G06N3/092 , G05D109/30
Abstract: 本公开提供了一种气垫船回收导引控制方法、装置、设备及存储介质，包括：获取气垫船当前的第一位置和船坞的第二位置，基于第一位置、船体坐标系和北东坐标系建立所述气垫船的自由度模型，基于第一位置和第二位置建立抗扰控制器模型；基于自由度模型设定所述抗扰控制器模型的期望值，基于所述期望值计算预期回收路径并通过强化学习网络对所述预期回收路径进行修正，得到气垫船的航向控制参数；基于气垫船当前的运动状态，在弗莱纳坐标系下利用第一导引算法计算气垫船的航行路径，基于航向控制参数控制气垫船按照航行路径到达第二位置；获取船坞中的第三位置，基于第二位置和第三位置，利用第一控制系统控制气垫船由第二位置行驶到第三位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119668271A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510185382.8
申请日：2025-02-19
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/661 , G06N3/092 , G05D109/30
Abstract: 本公开提供了一种基于强化学习的气垫船路径跟踪方法、装置、设备及存储介质，包括：获取气垫船和船坞登陆舰的初始位置和运动信息，基于所述初始位置和运动信息确定所述气垫船期望路径；基于第一导引算法计算所述气垫船在所述期望路径下的目标艏向角；将所述目标艏向角作为强化学习网络和抗扰控制器的输入，生成第一控制参数，基于第一神经网络对所述第一控制参数进行训练，生成目标控制参数；基于所述目标控制参数控制所述气垫船按照所述期望路径进行运动。
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公开(公告)号：CN118965586A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411151071.1
申请日：2024-08-21
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F17/12 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 一种针对全垫升气垫船垫升压力的解算方法，它涉及全垫升气垫船动力学建模技术领域。本发明为了解决现有技术不能稳定准确地解出不同时刻的垫升压力数值，易因气垫压力不均或失控引起的事故，存在不利于气垫船航行安全的问题。本发明的步骤一：按照两个垫升风机与四个气室的气体输入输出关系，列出六元非线性方程组；步骤二：在气垫船风机特性曲线的平衡点处进行线性化；步骤三：对气垫船气道特性曲线进行平滑处理，并得到气道曲线；步骤四：对全垫升气垫船垫升压力模型在平衡位置处进行化简获得初始垫升高度；步骤五：采用初始解动态跟踪的方法进行迭代求解；步骤六：重复上述步骤求解垫升压力直到方程组残差小于规定值为止。本发明用于海下作业。
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公开(公告)号：CN118092187A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410458368.6
申请日：2024-04-17
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种气垫船运动操纵控制系统与舵桨协调分配方法，涉及船舶运动控制技术领域，该系统包括运动学模型、固定时间干扰观测器、纵向速度滑模控制器、航向滑模控制器、有限时间纵向速度控制器、有限时间航向控制器以及舵桨协调分配模块；运动学模型用于监测气垫船的运动状态；固定时间干扰观测器用于生成补偿数据；纵向速度滑模控制器用于生成第一纵向控制力；航向滑模控制器采用双幂次趋近律生成第一转艏控制力矩；有限时间纵向速度控制器采用Gaussian误差函数，生成第二纵向控制力；有限时间航向控制器用于生成第二转艏控制力矩；舵桨协调分配模块采用蝗虫优化算法，生成操控面控制指令。该系统可以提高气垫船的操控性和安全性。
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公开(公告)号：CN117111481B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311378733.4
申请日：2023-10-24
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种多船舶协同跟踪控制系统及控制方法，涉及船舶协同控制技术领域，所述多船舶协同跟踪控制系统包括：引导单元，误差单元，固定时间非奇异快速终端滑模面单元，固定时间辅助动态单元，事件触发控制单元，固定时间扩张状态观测单元，饱和补偿单元。本发明实现了在固定时间内收敛，基于预设触发条件判定是否触发，是为了减少了执行机构的更新频率，降低了执行机构的磨损，不仅起到了节能的
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公开(公告)号：CN119354206B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411918785.0
申请日：2024-12-24
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047 , G06N3/092
Abstract: 本公开提供了一种无人艇路径规划方法、装置、设备及存储介质，方法包括：随机生成路障地图，基于所述无人艇的尺寸设置安全阈值，基于终点坐标、路障信息和安全阈值建立奖励函数；基于所述无人艇的航向角、起点坐标和终点坐标构建无人艇的初始状态信息，将初始状态信息输入第一神经网络进行模型训练，得到下一时刻的目标状态信息；基于路障信息对所述目标状态信息进行判定，当目标状态信息中的位置坐标处于路障信息中的范围坐标内，则基于第一神经网络对所述初始状态信息进行重新训练，并增加一次迭代次数；当迭代次数达到设定值后，基于第一神经网络的训练结果，构建最优路径。
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