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公开(公告)号：CN113619762A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202111117250.X
申请日：2021-09-23
Applicant: 大连海事大学
IPC: B63H21/20
Abstract: 本发明提供一种清洁能源直流供电系统及考虑供电约束的能源管理方法。系统包括三个供电分区，其中第一供电分区用于连接两组光伏发电系统，第二供电分区用于连接两组风力发电系统，第三供电分区用于连接两组内燃机发电系统，其中光伏发电系统和风力发电系统均包括蓄电池。本发明方法以船舶运行成本最小化为目标，考虑船舶电力系统N‑1供电能力约束和其他基本约束，确保船舶在航行时，即使船舶电源设备发生损坏，船舶仍然能够安全稳定运行，极大提高清洁能源船舶行驶过程中的安全性。
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公开(公告)号：CN109884886B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910252022.X
申请日：2019-03-29
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习的船舶运动无模型自适应最优控制方法，包括以下步骤：S1:建立包含输入层和输出层的宽度学习模型，S2:根据控制目标构建船舶航向的最优控制目标函数；S3:根据被控船舶当前状态利用训练好的宽度学习模型获得船舶下一时刻航行状态的估计；S4:构建评价网和执行网的三层BP神经网络结构；S5:利用评价网权值更新公式进行权值更新；S6：利用执行网权值更新公式更新执行网的连接权重从而获得船舶当前时刻控制率S7：将更新后的船舶状态与当前控制率输入到宽度学习模型中重复S3‑S7，在此过程中评价网和执行网权值收敛得到船舶航向的近似最优控制。
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公开(公告)号：CN113212723A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110304394.X
申请日：2021-03-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种智能船舶分布式综合能源管理系统及能源管理方法，系统包括内燃机电‑热综合供能系统、风力电‑热综合供能系统、氢能电‑热综合供能系统、光伏电‑热综合供能系统、蓄电池储能系统、储能控制器、直流母线排、热力网以及若干路输电系统：上述系统的供电端均并联到所述直流母线排的一端，所述直流母线排的另一端与各路用于向负载输电的输电系统连接；上述系统的供热端均并联到所述热网的一端，所述热网的另一端与各路用于向负载输热的输热系统连接。本发明建立以能量优化调度系统为核心的分布式综合能源管理系统，实现了船舶能量电‑热多能流的分配及利用。
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公开(公告)号：CN113139301A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110548231.6
申请日：2021-05-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/15 , B63B71/10 , G06F119/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于广义噪声船舶靠离泊后推控制器设计方法，包括：引入广义噪声，构建船舶靠离泊系统的数学模型；考虑靠离泊过程中复杂波浪对船舶靠泊运动的影响，构造符合真实海浪情况的有色噪声，模拟有色噪声与白噪声对于P‑M波浪谱的拟合情况；引用随机微分方程框架中的假定与引理，证明船舶靠离泊系统是否稳定；采用后推法推出船舶靠离泊控制系统的控制器，对船舶靠离泊系统进行控制。本发明在船舶做靠离泊运动中，采用广义噪声刻画船舶靠离泊的不确定性，证明广义噪声在模拟真实海浪状况对船舶运动控制的影响强于白噪声；基于随机微分方程描述船舶靠离泊系统的数学模型，证明控制器系统由噪声到状态稳定，靠离泊模型具有概率渐进增益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109188909B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201811126116.4
申请日：2018-09-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种面向船舶航向非线性离散系统的自适应模糊最优控制方法及系统，属于船舶自动控制技术领域，该方法针对船舶航向非线性离散系统，运用模糊优化学习自适应算法，解决船舶航向离散非线性系统的最优控制问题，有效降低了控制器能量消耗、减少舵机磨损，提高航向跟踪速度和精度。
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公开(公告)号：CN111273549A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010109099.4
申请日：2020-02-21
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈容错控制方法及系统，属于船舶自动控制技术领域，该方法针对智能船舶自动舵系统，运用模糊状态观测器系统，解决智能船舶自动舵系统出现执行器故障时的控制问题，有效减少控制器对自动舵系统航向角变化率状态信息已知的需求，提高航向跟踪速度和精度。
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公开(公告)号：CN109884886A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910252022.X
申请日：2019-03-29
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习的船舶运动无模型自适应最优控制方法，包括以下步骤：S1:建立包含输入层和输出层的宽度学习模型，S2:根据控制目标构建船舶航向的最优控制目标函数；S3:根据被控船舶当前状态利用训练好的宽度学习模型获得船舶下一时刻航行状态的估计；S4:构建评价网和执行网的三层BP神经网络结构；S5:利用评价网权值更新公式进行权值更新；S6：利用执行网权值更新公式更新执行网的连接权重从而获得船舶当前时刻控制率S7：将更新后的船舶状态与当前控制率输入到宽度学习模型中重复S3-S7，在此过程中评价网和执行网权值收敛得到船舶航向的近似最优控制。
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