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公开(公告)号：CN118928702A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410749670.7
申请日：2024-06-12
申请人： 中国船舶集团有限公司第七一九研究所
摘要： 本发明公开了一种船舶动力切换控制系统及动力切换方法，涉及动力切换技术领域，包括监控系统、动力定位系统、故障诊断系统、动态协调控制系统和切换反馈系统，所述监控系统用于实时检测船舶的能源使用情况、航行情况和负荷数据，所述动力定位系统负责比较设定信息与实际位置的差异，并自动调整推力分配情况。本发明将设定的航行出发地、目的地及计划航行时间输入至动力定位系统中，作为位置参考，并测定船舶的当前准确位置和航行方向，帮助判断船舶是否按照预设航线和计划行程行驶，一旦发现测量到的信息与设定的船位和船向之间存在差异，将所产生的合力计算出来，为了抵消该合力，自动分配将利用PID控制方法对船舶的各个推力器进行推力分配。
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公开(公告)号：CN118683722A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410750178.1
申请日：2024-06-12
申请人： 中国船舶集团有限公司第七一九研究所
IPC分类号： B63H21/21 , B63H21/20 , B63H21/38 , F03D9/32 , F03D9/11 , F03D7/00 , F03D17/00 , F03B13/00 , F03B13/26 , H02S10/12 , H02S10/20 , H02J15/00
摘要： 本发明公开了一种用于船舶动力切换系统的推进电机调速控制方法，涉及电机控制技术领域，该推进电机调速控制方法如下：将太阳能发电、风力发电和水力发电进行集成形成综合清洁能源供应单元；操作人员通过用户界面监控推进电机状态；推进电机工作时调节电源和电压实现推进电机的无级调速；采用电流和速度反馈进行闭环控制；通过安全保护单元确保推进电机调速控制的安全可靠运行；通过冷却保护单元维持推进电机的温度在安全范围内；当船舶需要减速或停止时采用再生制动和能耗制动联合实现能源回收。本发明通过将太阳能发电、风力发电和水力发电集成形成综合清洁能源供应单元，可以根据实际情况灵活调整各种能源的比例，以确保推进电机稳定运行。
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公开(公告)号：CN118683721A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410750121.1
申请日：2024-06-12
申请人： 中国船舶集团有限公司第七一九研究所
摘要： 本发明公开了一种高连续性的船舶主辅动力切换控制系统，涉及船舶动力切换控制技术领域，包括监测模块、信息分析模块、控制模块、执行模块、远程通信模块和故障检测模块，所述执行模块包括动力切换单元和警示提醒单元，所述动力切换单元的切换过程包括三个阶段：第一阶段：初始动力结合，待切换动力脱开；第二阶段：初始动力结合，待切换动力结合；第三阶段：待切换动力结合，初始动力断开。本发明通过执行模块的动力切换单元，使船舶的动力切换过程分为三个阶段，使船舶能够完成高连续性主辅动力切换，并且高连续的主辅动力切换可以避免船舶的动力切换过程中主动力和辅动力均脱离开，船舶无法操控的情况，提高了船舶动力切换的安全可靠性。
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公开(公告)号：CN118520287A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410531772.1
申请日：2024-04-29
申请人： 中国船舶集团有限公司第七一九研究所
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，提供了一种故障预测模型的训练方法、故障预测方法及相关装置，该故障预测模型的训练方法包括：获取故障参数集；对多个故障运行参数进行预处理，得到预处理后的故障参数集，并根据预处理后的故障参数集对多个传感器与目标水位传感器之间的相关性进行分析，确定目标传感器；不同的传感器对应不同的故障运行参数；以目标传感器对应的故障运行参数为训练样本，以均方根误差函数为损失函数对目标网络进行训练，得到故障预测模型；故障预测模型基于循环神经网络和长短期记忆网络构建。本发明所述方法实现航行器故障信息的准确预测，提高了航行器故障预测准确性和安全性。
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公开(公告)号：CN117311171B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311620110.3
申请日：2023-11-30
申请人： 中国船舶集团有限公司第七一九研究所
IPC分类号： G05B13/04 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/047
摘要： 本发明提供一种用于多设备控制的图神经网络模型的训练方法和装置，属于自动控制技术领域，该方法包括：基于多个设备之间的连接关系，建立图神经网络模型；使用图神经网络模型对多个设备进行控制，基于控制结果，更新图神经网络模型的参数；重复执行第一过程，直至多个设备均达到预设控制目标；第一过程包括：使用图神经网络模型分别对多个设备进行多次控制，获得多个设备分别对应的达到预设控制目标的概率；基于多个设备分别对应的达到预设控制目标的概率，确定多个设备分别对应的抽样概率；基于多个设备分别对应的抽样概率，选取其中一个设备，使用图神经网络模型对设备进行控制，得到控制结果，基于控制结果更新图神经网络模型的参数。
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公开(公告)号：CN118862895A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410737378.3
申请日：2024-06-07
申请人： 中国船舶集团有限公司第七一九研究所
摘要： 本发明提供一种故障定位方法、装置、电子设备和存储介质，属于故障定位技术领域，该方法包括：获取动力系统的图神经网络模型，并基于大规模预训练语言模型获取所述动力系统中各个设备分别对应的向量化表示，其中，所述图神经网络模型用于表征所述动力系统中各个设备之间的关联关系；在所述动力系统故障后，获取所述故障的向量化表示，并基于所述动力系统中各个设备分别对应的向量化表示、所述故障的向量化表示和所述动力系统的图神经网络模型，获得整体向量化表示；将所述整体向量化表示输入训练完成的故障定位预测模型，获取所述训练完成的故障定位预测模型对所述故障的定位预测结果，可以提高故障定位的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118757379A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410855733.7
申请日：2024-06-28
申请人： 中国船舶集团有限公司第七一九研究所
摘要： 本发明公开了一种根据船的转速进行双速泵自动切换的算法，涉及双速泵自动切换技术领域，包括数据采集模块、状态判断模块和切换控制模块，所述数据采集模块与状态判断模块和切换控制模块均通过局域网络数据连接，所述切换控制模块用于根据船的转速进行双速泵的自动切换；所述切换控制模块包括：低速泵切换单元、高速泵切换单元和切换状态记录单元。本发明通过设计有切换控制模块，实现了双速泵根据需求快速切换功能，解决了船只在不同操作状态下对泵转速的切换需求，确保船只在不同工况下保持稳定运行，达到节能减排的目的。
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公开(公告)号：CN118701266A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410855420.1
申请日：2024-06-28
申请人： 中国船舶集团有限公司第七一九研究所
IPC分类号： B63H21/21 , B63H21/20 , H02J9/08 , H02J7/00 , H02J7/14 , H02J7/32 , F03D9/11 , F03D9/32 , F03D7/00 , F02B63/04
摘要： 本发明公开了一种船舶主动力辅动力切换自动控制系统，涉及船舶动力切换系统技术领域，包括主动力系统、辅动力系统、负载系统和中央控制系统，所述中央控制系统分别与主动力系统和辅动力系统电路连接，所述主动力系统包括柴油机发电机组，所述辅动力系统包括风力发电机和动力电池，所述中央控制系统包括电池电量控制系统、风力发电性能分析系统和柴油发电性能分析系统，所述风力发电性能分析系统包括风力发电控制模块和风力发电稳定性分析模块。本发明能够避免动力电池电量过高造成风力发电机和柴油机发电机组无法向动力电池内部供电造成电能浪费的情况，同时可以保证动力电池内部电量稳定。
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公开(公告)号：CN118346899A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410340778.0
申请日：2024-03-25
申请人： 中国船舶集团有限公司第七一九研究所
摘要： 本发明公开了一种船舶轴系滑油压力调节系统，包括输油机构、过滤机构和泄压机构，所述输油机构包括滑油泵、油箱和连接管，且油箱底部的出油口与滑油泵的进油口连接，所述滑油泵的出油口与连接管的进油端连接，且连接管的出油端与船舶发动机的润滑油道连接，所述油箱的侧面设置有冷却循环管，且油箱的表面设置有温度传感器。该系统通过设置输油机构、过滤机构和泄压机构，便于对船舶轴系中的滑油压力进行控制，使其压力得到很好的解决，当压力过低，增加输油管道中的压力，使滑油能够正常通过，当滑油中压力过高时，有泄压机构对滑油中的压力进行紧急泄压处理，减少事故的发生，进而使该实施例具有对船舶中的滑油进行压力调节。
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公开(公告)号：CN117311171A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311620110.3
申请日：2023-11-30
申请人： 中国船舶集团有限公司第七一九研究所
IPC分类号： G05B13/04 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/047
摘要： 本发明提供一种用于多设备控制的图神经网络模型的训练方法和装置，属于自动控制技术领域，该方法包括：基于多个设备之间的连接关系，建立图神经网络模型；使用图神经网络模型对多个设备进行控制，基于控制结果，更新图神经网络模型的参数；重复执行第一过程，直至多个设备均达到预设控制目标；第一过程包括：使用图神经网络模型分别对多个设备进行多次控制，获得多个设备分别对应的达到预设控制目标的概率；基于多个设备分别对应的达到预设控制目标的概率，确定多个设备分别对应的抽样概率；基于多个设备分别对应的抽样概率，选取其中一个设备，使用图神经网络模型对设备进行控制，得到控制结果，基于控制结果更新图神经网络模型的参数。
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