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公开(公告)号：CN119048735A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411076362.9
申请日：2024-08-07
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本申请提供了一种低质图像目标检测模型的训练和检测方法、相关设备，训练方法包括：获取针对目标区域的低质样本图像；将低质样本图像输入至第一编码器，得到低质样本图像的初始特征；将初始特征输入至迁移卷积网络，基于第一目标特征，对迁移卷积网络进行训练，得到目标卷积网络；其中，第一目标特征基于初始特征得到；基于目标卷积网络，得到针对低质样本图像的第二目标特征；将第二目标特征输入至第一检测头，对第一检测头进行训练，得到目标检测头；第一检测头基于第一目标特征得到；基于第一编码器、目标卷积网络和目标检测头，得到目标检测模型；目标检测模型用于针对低质待检测图像进行目标检测。为实现高效的目标检测提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN115062756A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210523350.0
申请日：2022-05-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种船舶纵摇预测方法，读取船舶运动数据并转化为监督学习数据，所述监督学习数据包括样本数据和标签；搭建基于通道注意力机制的Bi‑ConvLSTM网络，包括两层双向ConvLSTM循环网络、CNN网络、通道注意力机制和全连接层；采用梯度下降的方法训练网络，训练参数包括迭代次数epoch、批次大小batch_size，模型训练采用反向传播更新模型参数，保存迭代次数最大时的模型参数，并记录到训练时的MSE；将待预测的船舶运动数据输入训练好的所述基于通道注意力机制的Bi‑ConvLSTM网络，得到船舶纵摇预测结果。本发明所提出的网络模型预测精度和性能更好，且训练收敛速度更快。
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公开(公告)号：CN110244077B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910480458.4
申请日：2019-06-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种热式风速传感器恒功率调节与精度补偿方法。(1)采用恒定功率热式风速传感器检测得到初步数据；(2)采用PID算法结合人工鱼群算法对恒定功率进行自适应控制；(3)采用二级放大电路将得到的微弱信号进行信号调理；(4)采用强化学习策略迭代方法建立精度补偿修正曲线。本发明的人工鱼群优化PID参数方法适用于恒定功率，恒压，恒流，恒温差等风速传感器的优化环节，自适应能力更强；基于强化学习策略迭代方法建立的精度补偿修正曲线不依赖被控对象的所处环境，鲁棒性能更好，不会限于局部最优，精度有所提高。
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公开(公告)号：CN107450318B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201710717234.1
申请日：2017-08-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于二阶滑模控制的气垫船路径跟踪控制方法，属于路径跟踪控制技术领域，尤其涉及二阶滑模控制方法在气垫船路径跟踪上的应用。一种基于二阶滑模控制的气垫船路径跟踪控制方法，首先建立气垫船运动三自由度数学模型；然后通过二阶滑模点对点位置控制器计算纵倾力；其次通过二阶滑模艏向控制器计算艏向力矩；最后将纵倾力矩与艏向力矩用于气垫船路径跟踪控制。本发明将二阶滑模控制方法运用到气垫船路径跟踪控制中，主要解决了气垫船模型高度非线性和不确定性，以及易受外界环境干扰等问题。
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公开(公告)号：CN108594639A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810261836.5
申请日：2018-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G05B13/027 , G05B13/045 , G05D1/0206
Abstract: 本发明提供的是一种基于强化学习的全垫升气垫船航迹跟踪控制方法。1.建立全垫升气垫船四自由度运动学模型和动力学模型；2.运用PID控制实现全垫升气垫船的航向控制；3.运用滑模控制实现全垫升气垫船的航速控制。4.运用LOS法实现全垫升气垫船的航迹跟踪；5.运用RBF神经网络实现参数调优，最终实现理想的全垫升气垫船航迹跟踪控制。本发明所述的航迹跟踪控制控制方法，不依赖于被控对象和环境，方法实现简单，抗干扰能力强，控制效果出色，相较于传统的航迹跟踪控制器其算法更加智能，自适应性更强，鲁棒性能更好，跟踪效果更加平滑，跟踪误差小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108333934A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810083209.7
申请日：2018-01-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G05B13/041 , G05D1/0206
Abstract: 本发明公开了基于侧滑补偿的气垫船路径跟踪的自适应LOS导引方法，属于气垫船控制领域，包括以下步骤：步骤(1)：建立气垫船三自由度运动数学模型；步骤(2)：建立误差动态模型；步骤(3)：设计自适应侧滑角估计器；步骤(4)：设计侧滑角补偿的自适应LOS导引律；步骤(5)：设计PID艏向控制器；步骤(6)：进行仿真验证。本发明将侧滑角的自适应估计应用到气垫船的LOS导引当中，对LOS导引律进行侧滑补偿，采用自适应方法在线估计侧滑角度，解决了侧滑角度的估计问题，解决了气垫船在水面航行受外界环境干扰而产生侧滑影响路径跟踪效果问题，提高气垫船路径跟踪的精确度。
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公开(公告)号：CN105547637B
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201510937989.3
申请日：2015-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01M10/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于神经网络预报的气垫船运动参数滤波装置及方法。包括神经网络预报单元、新息分析单元、状态估计单元、状态预测单元和权值调整单元，神经网络预报单元实现观测变量的提前预报，新息分析单元产生估计值增益和预测值增益，状态估计单元产生当前状态估计值，状态预测单元产生下一时刻预测值，权值调整单元用来对神经网络的权值进行更新。本发明通过神经网络预报可实现气垫船运动参数的精确估计，不但能提高气垫船运动参数的估计精度，还可以有效的改善气垫船运动参数的延时。非常适用于高速航行背景下的气垫船运动参数的快速估计。
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公开(公告)号：CN105197200B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201510616168.X
申请日：2015-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B63C1/12
Abstract: 本发明公开了一种基于航迹引导的气垫船进坞过程自动控制系统及控制方法。GPS采集坞载船的航迹和艏向角的数据，传送给航迹设定装置；航迹设定装置采用灰色预测对采集的数据进行预测，从而得到期望的航迹和艏向角，传送给进坞过程跟踪器；进坞过程跟踪器将接收的期望的航迹和艏向角与灰色预测后的实际航迹和艏向角进行比较，得到航迹偏差η和艏向角偏差ψ′，传送给粒子群控制器；粒子群控制器根据接收的信息，得到控制舵角指令，控制空气舵，当航迹偏差η在设定阈值内时，以恒定加速度减小推进器的转速。本发明能够提高气垫船进坞的效率和成功率，可以减少操作人员的负担而且可以减少进坞过程对气垫船的损坏。
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公开(公告)号：CN103513655B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201310412703.0
申请日：2013-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种气垫船自动驾控系统专用控制装置，单片机与驾控系统控制台计算机组通讯连接，其特征在于：操控面板上设有薄膜键盘、轨迹球和2个独立按键、控制权转换旋钮，薄膜按键接键盘采集电路，键盘采集电路与单片机通讯连接，轨迹球和2个独立按键接驾控系统控制台计算机组，控制权转换旋钮的信号输出端接单片机。
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公开(公告)号：CN106227221A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610858615.7
申请日：2016-09-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0206
Abstract: 本发明提供一种无人艇动态定位控制方法，包括：步骤1、在一定条件的海洋环境下，设置无人艇位置参数。步骤2、通过环境力估算方法计算出实时外界环境力。通过环境力计算方法计算环境力步骤3、通过最优艏向控制方法计算最优艏向并更新实时无人艇动态信息根据实时环境干扰力作用下的船舶侧推力是否为零的环境最优艏向的控制策略，求解最优艏向位置并更新无人艇信息。步骤4、采用非线性模型预测控制器的无人艇动态定位控制，本发明是可以准确进行无人艇动态定位控制，从而保证其可以使船舶运动控制器不必调整控制算法参数，而使船舶保持运动精度的控制方法。
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