公开(公告)号：CN118426470A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410507141.6

申请日：2024-04-25

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王莎莎 ,  荆玮 ,  庹玉龙 ,  王元慧 ,  彭周华 ,  王家辉 ,  武闻萱 ,  谭炳垚

IPC: G05D1/43 ,  G05D109/30

Abstract: 本发明公开了一种基于预设时间干扰观测器的气垫船航迹向双前馈控制方法，S1：建立气垫船航迹向‑回转率数学模型；S2：设计预设时间干扰观测器，基于预设时间干扰观测器对气垫船航迹向‑回转率数学模型中的不确定部分进行估计，并将得到的估计结果作为不确定前馈补偿部分；同时将气垫船航迹向‑回转率数学模型中的确定非线性部分作为确定前馈补偿部分；S3：设计双前馈滑模控制器，实现对气垫船航迹向的控制。本发明通过设计预设时间干扰观测器估计所述不确定部分，通过预设时间观测器可以在预设时间内使误差达到稳定，在不考虑初始条件的情况下，允许用户根据实际需求灵活地设定收敛时间，有助于提高双前馈滑模控制器的性能和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118192208A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410435571.1

申请日：2024-04-11

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 庹玉龙 ,  武闻萱 ,  王元慧 ,  彭周华 ,  王莎莎 ,  谭炳垚 ,  李佳良 ,  刘宇欣 ,  吝健龙

IPC: G05B11/42

Abstract: 本发明公开了一种基于改进黑蜘蛛优化算法的船舶动力定位PID控制方法，所述方法包括以下步骤：S1基于动力定位船舶的运动模型获取船舶的位置与艏向信息；S2根据船舶的位置与艏向信息构建船舶PID控制器；S3基于改进黑蜘蛛优化算法t‑GLDBWOA对船舶PID控制器的设计参数寻优，以获取优化船舶PID控制器；S4根据优化船舶PID控制器实现对动力定位船舶的运动控制。本发明解决了PID控制器作为一种基础级的控制方式时，PID控制的适用性有一定范围，使得对于被控对象难以控制的复杂系统以及控制精度要求特别高的系统只采用PID控制效果并不十分理想，且传统的黑蜘蛛优化算法(Black Widow Spider Optimization Algorithm，BWOA)存在全局勘探和局部开发难以协调、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，使得在与PID控制器结合实现船舶动力定位过程中，存在控制精度不高且定位不准确的问题。

公开(公告)号：CN118153774A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410429411.6

申请日：2024-04-10

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王莎莎 ,  谭炳垚 ,  庹玉龙 ,  王元慧 ,  彭周华 ,  武闻萱

IPC: G06Q10/04 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了一种基于引力搜索优化的系泊缆张力长短期记忆网络预测方法，包括以下步骤：S1获取数据训练集、验证集以及测试集；S2基于LSTM网络模型对训练集进行训练获取当前系泊缆张力网络模型；S3通过验证集对当前系泊缆张力网络模型评估模型精度，将精度满足预设精度阈值的当前系泊缆张力网络模型作为优化系泊缆张力网络模型，执行S5；否则执行S4；S4对当前获取的系泊缆张力网络模型进行超参数寻优，重复执行S2至S3；S5通过所述数据测试集对优化系泊缆张力网络模型进行验证测试，并将验证测试通过的优化系泊缆张力网络模型作为最优系泊缆张力网络模型；S6根据获取的最优系泊缆张力网络模型实现系泊缆线张力的预测。本发明解决了传统的卷积神经网络训练会出现梯度爆炸或梯度消失的问题，且传统的全局优化算法需要通过环境因素来感知环境中的情况，不能有效获取网络超参数的问题。