公开(公告)号：CN103926832A

公开(公告)日：2014-07-16

申请号：CN201410158182.5

申请日：2014-04-18

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 袁赣南 ,  杜雪 ,  吴迪 ,  夏庚磊 ,  常帅 ,  李旺 ,  贾韧锋 ,  张靖靖

IPC: G05B13/00

Abstract: 本发明一种神经网络跟踪控制的自适应学习率调节方法，包括以下几个步骤：建立控制系统；将神经网络的所有权值按层进行单位化；引入训练样本集得到误差信号e(n)和训练代价函数ε(n)；得到线性化后的活化函数s(x)；确定各神经元的诱导局部域及神经元输出；求解各个局部梯度函数δj(n)及线性化表示δjL(n)；选择的自适应调整学习率；训练神经元突触权值；循环次数加1，直至满足停止准则，输出跟踪控制信号。本发明提出一种能够使步长迭代均值不受噪声影响，具有平滑迭代曲线，并可充分利用误差信号的一种基于活化函数及多误差信号的学习率自适应调节方法，从而可实时更新学习率，且减小计算复杂度。

公开(公告)号：CN103761567A

公开(公告)日：2014-04-30

申请号：CN201410023610.3

申请日：2014-01-20

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 袁赣南 ,  杜雪 ,  赵玉新 ,  陈立娟 ,  李旺 ,  吴迪 ,  常帅 ,  贾韧锋 ,  陈嵩博 ,  韩自发

IPC: G06N3/02

Abstract: 本发明涉及小波神经网络优化技术领域，特别涉及一种采用状态估计研究思想，基于贝叶斯估计的小波神经网络权值初始化方法。本发明包括：建立小波神经网络模型；权值单位化；输入与小波神经元权值优化；输出层神经元权值优化。本发明将小波神经网络权值参数与网络结构、小波类型、输入数据和输出目标值联系起来，同时将状态估计的思想和理论引入到权值参数的初始设置中，强化了小波网络学习训练能力，使小波网络在初始化阶段就具有一定的针对性，从而提高了权值在后续网络学习训练的适应能力。与传统权值初始化方法相比，能够有效地提高学习效率，减小网络输出振荡幅度，加快算法收敛速度，同时能够避免出现不合适权值导致的网络输出发散的情况。

公开(公告)号：CN103117732A

公开(公告)日：2013-05-22

申请号：CN201310056972.8

申请日：2013-02-22

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 司伟建 ,  王利伟 ,  赵忠凯 ,  吴迪

IPC: H03K3/02 ,  H03K3/017

Abstract: 本发明提供的是一种多路视频脉冲信号发生装置及方法。包括按键101、单片机模块102、FPGA模块103、电平转换104、液晶105以及输出接口106，按键101的控制端口与单片机模块102的I/O口连接；液晶105连接单片机模块102的I/O口；单片机模块102与FPGA模块103通过I/O口连接；FPGA模块103与电平转换104连接；电平转换104连接输出接口106，由输出接口输出多路信号。本发明能独立调节各路脉冲的脉冲宽度、脉冲周期及延迟时间的参数值，通过按键对系统进行设置，结构简单，操作方便，而且成本相对低廉。

公开(公告)号：CN102346485A

公开(公告)日：2012-02-08

申请号：CN201110196749.4

申请日：2011-07-14

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 严浙平 ,  吴迪 ,  徐健 ,  周佳加 ,  郝丽超

IPC: G05D1/04

Abstract: 本发明提供的是一种面向复杂海况的欠驱动UUV大攻角潜浮自适应串级控制方法。运动控制计算机接收来自使命控制计算机的深度控制指令；将深度控制指令偏差作为非线性函数的输入值，将深度控制指令偏差转换为纵倾控制指令输入到纵倾控制器中，通过控制水平舵舵角，作用到欠驱动UUV系统；自适应模块结合海流观测系统得到的海流信息和UUV系统的深度响应情况调整非线性函数；OCTANS纵倾反馈通过OCTANS传感器反馈UUV的姿态值，深度计深度反馈通过深度计反馈UUV的深度信息。本发明实现了大变深运动时的快速响应；解决了系统响应的快速性与稳定性间的矛盾；使UUV能够更好的适应不同海洋环境下控制系统的需求。

公开(公告)号：CN102176001A

公开(公告)日：2011-09-07

申请号：CN201110035432.2

申请日：2011-02-10

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张振兴 ,  吴迪 ,  赵玉新 ,  李刚 ,  沈志峰 ,  刘厂

IPC: G01S7/41 ,  G01S7/40 ,  G01S13/08 ,  G01S13/89 ,  G06N3/02 ,  G06T5/00 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于透水波段比值因子的水深反演方法，包括以下几个步骤：步骤一：对遥感图像进行辐射定标；步骤二：对辐射定标后遥感图像进行大气校正；步骤三：对大气校正后遥感图像进行图像增强处理；步骤四：对图像增强处理后遥感图像进行水陆分离；步骤五：对水陆分离后遥感图像进行几何纠正与数据处理；步骤六：建立神经网络水深反演模型；本发明基于透水波段比值因子的神经网络反演模型与单一透水波段作为输入的神经网络模型相比，标准差较小，相关系数较大。该模型不受海水类型和海底底质的影响，同时具有解决复杂非线性映射的功能和良好的推广能力。

公开(公告)号：CN119993574A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202411941054.8

申请日：2024-12-26

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王建军 ,  何兴 ,  曾晓波 ,  韩旭 ,  程杰 ,  吴迪

IPC: G21C15/18

Abstract: 本发明提出了一种非能动核反应堆压力容器下封头的组合式冷却结构，属于核反应堆安全领域。解决核反应堆压力容器下封头外壁面过高的温度导致的大量汽泡的产生和沸腾临界现象的问题。它包括压力容器下封头，在所述压力容器下封头外部依次设置有隔热气隙、相变材料、自支撑式框架层和保温层；其中，所述自支撑式框架层和保温层间形成有水室，所述水室设置有用于向其内补充冷却水的补水阀以及用于释放其内压力的爆破阀。它主要用于核反应堆压力容器下封头的冷却。

公开(公告)号：CN115018807B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202210724011.9

申请日：2022-06-23

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 周佳加 ,  庄俊彬 ,  吴迪 ,  李娟 ,  赵玉龙

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/92 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T5/60

Abstract: 本发明提供一种基于小波变换的AUV水下图像增强网络方法，包括：步骤1：AUV通过所搭载的水下视觉设备采集数据，获得图像Ft，然后使用Harr小波分解将图像，获得原图像经Haar小波分解后的频率分量Fx；步骤2：将步骤1得到的两种信息Ft、Fx传入到设计的小波特征融合模块，把多种新增强化信息融入基础图像；步骤3：基于WAF单元设计WAF‑Haar模块，它包含四个WAF单元和四个残差操作；将经过Haar小波之后的图像分四次与Ft基础图像融合；步骤4：将步骤3所获得的特征传入到注意力机制模块，然后将图像切割成四张图像；步骤5：将步骤3的信息传入权重生成器，生成的权重用于将步骤4中四张图像重新组合，实现水下图像的增强。本发明实现水下图像的去模糊、去噪音和消除色偏现象。

公开(公告)号：CN118898156A

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202410900194.4

申请日：2024-07-05

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 邓奇 ,  刘源 ,  盖京波 ,  洪春生 ,  蹇尧 ,  杜雪娇 ,  王继松 ,  张玉霖 ,  吴迪 ,  常智勇

IPC: G06F30/20 ,  B23C3/00 ,  G06F119/06 ,  G06F119/14

Abstract: 为克服现有切削功率预测方法难以准确预测摆线铣削中瞬时切削功率的不足，本发明提出一种摆线铣削中的瞬时切削功率预测方法。本发明首先给出了单位切削功的计算方法，并提出给定刀具‑工件对及切削参数下单位切削功的标定方法；然后基于实验得到不同径向切深时的单位切削功，建立单位切削功与径向切深的函数关系，进而提出摆线铣削中单位切削功随时间的变化函数；接着通过对摆线铣削中瞬时未变形切屑的几何分析，求得瞬时材料去除率；最后利用瞬时切削功率与单位切削功和瞬时材料去除率间的函数关系，结合求得的瞬时材料去除率和单位切削功，推导出摆线铣削瞬时切削功率的计算公式。本发明克服了传统经验公式法在预测瞬时切削功率时精度差的不足。

公开(公告)号：CN110580057B

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN201910917112.6

申请日：2019-09-26

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 陈涛 ,  高航 ,  徐达 ,  戚琪 ,  吴迪

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于圆周分层规划的UUV集群编队队形形成方法，包括初始化设置UUV主从身份指令，设置队形形成参数，期望队形指令；队形形成后，UUV保持定点、定艏向，并确定主从身份；UUV集群进行位置和艏向信息交互；主UUV对从UUV进行分散机动规划，并发送分散机动目标点；从UUV分散机动，机动完成后告知主UUV；主UUV对从UUV先后进行径向和周向机动规划，并先后发送径向机动和周向机动目标点；从UUV先后进行径向机动和周向机动，机动完成后告知主UUV；主UUV向从UUV发送队形形成成功指令，UUV集群编队队形形成。本发明可使UUV集群从初始随机分布、杂乱无序的形态，快速、安全的形成期望队形。

公开(公告)号：CN114089244A

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN202111302251.1

申请日：2021-11-04

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 黄玉 ,  武立华 ,  陈东亮 ,  吴迪 ,  朱传龙

IPC: G01R35/00 ,  G01R33/035

Abstract: 本发明公开了一种捷联三轴磁强计两步标定方法，分别绕载体的三个旋转轴旋转捷联三轴磁强计，将捷联三轴磁强计在不同姿态下的磁场测量数据代入椭球拟合方程，使用最小二乘法求得等效零偏的估计值；再将减去等效零偏估计值的磁场测量数据分成数据量相同的两组数据集。由场模平方差测量模型构造函数链接型神经网络，利用两组数据集训练函数链接型神经网络，由训练结束后的神经网络权值获得场模平方差模型系数。由模型系数构建误差校正器对捷联三轴磁强计进行第二步标定，得到磁场测量值的校正结果。本发明可以在不提供磁场模的真值的情况下标定捷联三轴磁强计全部磁测模型参数，提高了地磁场的测量精度，且对不同水平的测量噪声具有较好的鲁棒性。