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公开(公告)号：CN112919318A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110311537.X
申请日：2021-03-24
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 针对船用机械臂工作过程中因干扰产生摆动问题，发明一种基于阻抗控制的船用主动减摆收放机械臂。主要包括减摆锥形吊钩，吊索，减摆机构Y，改进阻抗阻尼器Y，固定件1，固定件2，轴承1，轴承2，减摆机构X，轴承3，改进阻抗阻尼器X，固定件3，固定件4，固定件5，折臂1，轴承4，折臂2，轴承5，固定件6，托架，支柱，轴承6，永磁异步电机，减摆阻抗综合控制箱，母船甲板，位置传感器，滑轮，力传感器，滑块，连杆。设计主动减摆阻抗综合控制系统对被吊物进行主动减摆；采用基于阻抗控制的改进阻抗阻尼器，避免大幅度和高频率减摆出现装置断裂情况，提高了船用收放机械臂效率和安全性。
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公开(公告)号：CN110046460A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910347970.1
申请日：2019-04-28
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明涉及一种基于自适应精英遗传算法的两栖车辆布列优化方法。本发明包括：获取两栖车辆及布列空间尺寸；明确两栖车辆布列约束条件；确定两栖车辆布列目标函数；设定自适应精英遗传算法初始参数；随机产生第一代两栖车辆布列种群编码；解算当代个体适应度，保存最优个体作为精英个体；判断是否达到最大迭代次数或平均适应度达到预期值；所有个体与最差个体适应度的差作为所有个体新适应度；进行遗传选择、交叉和变异，产生新一代种群；精英个体替换新一代种群最差个体；对最后一代种群中的最优个体进行解码，得到车辆布列的最优顺序；利用最低水平线定位算法确定两栖车辆布列位置。
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公开(公告)号：CN110045612A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910347969.9
申请日：2019-04-28
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 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：CN109625205A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910017761.0
申请日：2019-01-09
申请人： 哈尔滨理工大学
CPC分类号： B63B39/06 , G05B23/0221
摘要： 本发明涉及一种减摇鳍多反馈升力信号的分步融合方法。本发明包括：利用A/D模块采集减摇鳍的升力信号和鳍角信号；利用序贯融合方法解算初步融合升力，并解算升力测量信号与初步融合升力均方差；利用线性变换方法解算鳍角折算升力，并解算鳍角折算升力与初步融合升力均方差；比较上述解算的均方差，保留可靠的升力信号；利用岭估计将保留的升力信号进一步融合得到最终融合升力信号；解算最终融合升力信号与实际升力信号的均方差，与前面解算的均方差作比较，验证所发明的升力融合方法的准确性。该方法的优点在于所设计序贯融合滤波算法能够加快融合速度，还可以去除出现故障或缺失的检测升力信号，采用岭估计融合算法提高系统的可靠性。本发明通过仿真实验验证了融合方法的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN108805264A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810461685.8
申请日：2018-05-15
申请人： 哈尔滨理工大学
CPC分类号： G06N3/0454 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于快速学习率的RBF评估舰载机出动能力的方法。根据舰载机出动能力指标体系模型生成器所建立的指标体系，生成指定数量的待评估样本，用于训练基于快速学习率的RBF神经网络，经过RBF隐含层神经元增减判别器判别后调整隐含层神经元数量，然后实现权重的鲁棒调节和神经网络学习率的自适应快速调节，最终实现舰载机出动能力快速评估。利用快速学习率的RBF神经网络的非线性映射能力来评估复杂非线性的舰载机出动能力，可以避免传统的评估方法主观性较强和评估过程复杂。通过评估值与阈值的比较来增减隐含层神经元数量更加合理，快速学习率和鲁棒算法保证神经网络更快的学习速率和稳定性。本发明通过仿真实验验证了评估方法的有效性。
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公开(公告)号：CN108717486A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810472034.9
申请日：2018-05-17
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明涉及一种用于舰载机并行闭环保障作业的建模方法。该建模方法考虑了保障作业中的并行作业和闭环系统的特点，运用系统动力学方法对保障作业过程进行建模，能够同时分析系统的动态性能和静态指标，弥补常规建模方法只能得到静态指标或动态性能的缺点。本发明解决了舰载机保障作业过程中并行作业和闭环内舰载机数量固定不变的建模问题。建立了舰载机保障过程系统流图和系统状态方程，确定了保障能力的表达式。分析了保障系统的动态过程和静态性能，为提高航母作战能力提供参考意见。本发明通过仿真实验证实了建模方法的正确性和有效性。
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公开(公告)号：CN117421384B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202311384144.7
申请日：2023-10-24
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 基于共视投影匹配的视觉惯性SLAM系统滑窗优化方法，涉及SLAM技术领域。本发明是为了解决现有视觉惯性SLAM系统后端的滑动窗口优化方法精度低的问题。本发明在不改变滑动窗口优化快速性的前提下，通过共视投影匹配关系改进滑动窗口优化方法，消除了“影子”地图点，提高了地图点精度；增加了关键帧成功匹配地图点的数量，扩大了关键帧的观测视野，新增了SLAM系统的视觉观测约束，从而提高了滑动窗口优化估计位姿的精度，进而提高了移动机器人的定位精度。
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公开(公告)号：CN117193303B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202311201262.X
申请日：2023-09-18
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/693 , G05D1/692 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D109/10
摘要： 基于固定时间扩张状态观测器的多无人艇编队控制方法，涉及船舶运动控制技术领域。本发明是为了解决在复杂的海洋环境中快速形成编队并保持预设队形运动控制时，采用滑模控制方式会出现抖振的问题。本发明所述的基于固定时间扩张状态观测器的多无人艇编队控制方法，利用基于障碍函数的积分滑模控制器实现了进一步降低传统积分滑模抖振的问题，针对无人艇编队提出了一种基于改进fal函数的固定时间扩张状态观测器，以较短的时间估计了编队内无人艇所受到的未知扰动。
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公开(公告)号：CN118535879A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410710472.X
申请日：2024-06-03
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明旨在解决无人潜航器集群系统中各种指标之间是否存在互相关联的问题，公开了一种具有因果约束的无人潜航器集群评估指标体系构建方法，具体包括：首先获取评估指标和评估数据，对输入指标进行等深度划分，对输出指标进行正态分布划分，计算每组输出指标的标准差和均值，将输出数据划分为7类，其次使用具有因果约束的自适应Apriori算法进行挖掘关联规则，对挖掘的关联规则依据全置信度和余弦度量剔除零事物，避免挖掘规则受零事物的影响，然后计算关联规则提升度并根据提升度对关联规则进行分组，计算频繁二项集，补充关联规则，最后分析各指标之间的关联关系；本发明显著的提高了算法的运行效率，同时保留了指标间重要联系。
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公开(公告)号：CN118427569A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410500957.6
申请日：2024-04-24
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N20/20
摘要： 本发明提出一种基于机器学习的无人水下航行器集群置信评估方法。首先，选取已评估数据集，利用Tomek Link去除噪声；其次，基于均衡采样构造初始随机森林，依据margin变异系数实现初始随机森林的集成剪枝；然后，重复初始随机森林构造与集成剪枝，选取评估器数量与测试准确率加权值最大的为最优集成学习器；最后，基于自适应置信阈值进行训练，计算一定数量的未评估数据置信度，将大于置信阈值的数据放入新增评估数据集，利用去除噪声后的已评估数据集和新增评估数据集对基评估器训练，更新自适应置信阈值，当所有基评估器不再发生变化时，得到最终的集成评估器。本发明提出的评估方法能够充分利用未评估数据，且实现了评估结果置信度的显式表征。
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