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公开(公告)号：CN118408766B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410883224.5
申请日：2024-07-03
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
Abstract: 本发明公开了一种AUV故障模拟实验辅助装置及方法，属于AUV模拟实验领域，该装置包括吊钩、活动夹爪、旋盘、电动伸缩杆、万向节、移动组件、槽型轨道、倾角传感器、位置传感器、深度传感器、imu惯性单元、天线、电磁激振器、控制电箱和操作台；该方法为采用吊钩和两个活动夹爪固定实验的AUV，使AUV进入水中，进行数据采集；对AUV的姿态进行调整，采集AUV的倾角、加速度、角速度、高度信息；利用算法进行数据处理和记录，并将获得的AUV姿态和位移曲线显示在显示屏上；对采集到的数据进行故障分析。该装置及方法设计合理，效果显著，为AUV故障诊断和故障预测研究提供了有力的支持。
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公开(公告)号：CN117706961B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410153822.7
申请日：2024-02-04
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明属于深海潜器机械臂控制系统技术领域，具体公开一种深海潜器机械臂控制系统故障仿真平台。用于提高潜器机械臂的可靠性和安全性。有效解决潜器机械臂运行时安全系数低的问题。包括实验单元及故障仿真模拟单元，实验单元包括海水池、人机交互平台及图像设备，海水池中设有潜器及深海潜器机械臂、多种模拟器和多种传感器，图像设备、各传感器和各模拟器均与人机交互平台数据连接。故障仿真模拟单元包括深海潜器机械臂动力学仿真模块、传感器故障模拟模块、执行器故障模拟模块、控制算法验证模块和故障仿真数据库。本发明有利于模拟深海潜器机械臂运行时可能的故障并提供解决方案，提高深海潜器机械臂运行安全性。
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公开(公告)号：CN117697764B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410161327.0
申请日：2024-02-05
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
Abstract: 本发明属于潜器作业用柔性机械臂技术领域，具体公开一种潜器作业用柔性机械臂的故障诊断系统及方法。有效解决深海作业环境给当前潜器作业用柔性机械臂系统带来的技术问题。用于潜器作业用柔性机械臂的故障诊断。所述故障诊断系统包括硬件系统和软件系统，硬件系统包括柔性机械臂、传感器、舰载故障监测子系统、岸端故障诊断子系统等。软件系统包括数据管理软件、故障诊断软件、安全管理软件等。所述故障诊断系统利用反向传播神经网络，通过对柔性机械臂关节运动数据的特征融合，建立精确的故障诊断模型。本发明可广泛应用于工业柔性机械臂的维护和监控，能够准确、实时地诊断关节故障，提高生产效率和降低维修成本。
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公开(公告)号：CN117748747A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410191318.6
申请日：2024-02-21
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
Abstract: 本发明提出了一种AUV集群能源在线监测及管理系统以及方法，属于舰船能源管理技术领域，系统包括供能单元、储能单元、用能单元和能源优化管控系统，其方法步骤为：将AUV集群中的每个AUV视为智能体，通过分层强化学习并行训练得到各智能体子策略；通过AUV集群聚类避碰进行能源优化，生成集群协同运行策略；设计神经网络模型和智能体模型，得到每个AUV的最优动作，最优动作为能源消耗最少的动作。本发明使AUV集群能够根据实时的避碰条件约束和任务需求，自主调整能量调度，实现经济高效的能源运行。引入强化学习优化方法，从能源特征出发，实现对AUV集群的全局能源优化管控，以确保其在有限的能源条件下能够完成作业任务。
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公开(公告)号：CN118643275B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411087372.2
申请日：2024-08-09
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F17/16 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种潜射无人机实时风险评估系统及方法，属于潜射无人机领域，该系统包括潜射无人机机载风险评估系统和潜艇舰载风险评估系统；基于分布式多传感器网络获取潜射无人机相关系统实时运行状态、无人机运行状态、运行环境数据。引入时移多尺度注意熵对传感器采集到的时间序列进行分割。采用格拉姆角场将一维时序信号转为二维图像。同时采用双通道并行CNN网络模型进行训练。采用斑马优化算法对PCNN模型中难以确定的学习率、卷积核大小等参数进行寻优，优化模型结构，从而提高风险评估的准确性。本发明可持续实时输出潜射无人机风险评估结果和评估报告，为潜射无人机全任务阶段的正常运行提供信息化支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117759608B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410194962.9
申请日：2024-02-22
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
Abstract: 本发明公开了一种潜器液压故障监测方法及系统，属于智能运维技术领域，系统包括硬件系统，硬件系统包括传感器、液压系统、水声通讯系统、应急切断系统、浮标、舰载故障监测子系统、基站、岸端故障监测子系统和总控制器；监测方法通过使用双通道融合CNN，在液压和流量数据处理中实现了更丰富的特征提取，将小波包分解、双通道融合CNN和SVM结合运用，形成了一套完整的故障监测方法。不仅能够有效提取多层次的特征信息，还通过SVM分类器实现了可靠的故障诊断模型建立，使得在复杂工况下的液压系统故障监测更加准确和可靠。
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公开(公告)号：CN117744540B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410182751.3
申请日：2024-02-19
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F30/15 , G06F30/23 , G06T17/20 , G06F18/2132 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/08 , G06N5/01 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，具体公开一种水下无人航行器的水下作业水动力特性趋势预测方法。用于水下无人航行器的水动力特性趋势预测，有效解决当前没有满足实际应用的水动力特性趋势预测方法的问题。本发明通过传感器和测量设备，采集与水动力特性相关的数据，通过线性判别分析对数据进行预处理，建立水下无人航行器的水动力特性的计算流体动力学物理模型。再根据计算出的历史数据构建机器学习模型，从而预测水下无人航行器在不同工作条件下的水动力特性趋势。将建立的预测模型和算法应用到水动力趋势预测系统中。通过实时数据交互，实时预测水下无人航行器的水动力特性趋势，并提供给控制系统进行优化控制和决策。
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公开(公告)号：CN117670068B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410147358.0
申请日：2024-02-02
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06F17/00 , G06Q10/0635 , G06Q10/20 , G06N7/01 , G06N5/046
Abstract: 本发明提供了一种AUV实时风险评估系统及方法，属于自主水下潜器技术领域，系统包括：AUV部件、AUV机载信息监测系统、AUV机载风险评估系统、岸基风险评估系统和母船舰载风险评估系统；AUV机载信息监测系统采集AUV部件的运行数据，并将数据上传到AUV机载风险评估系统、岸基风险评估系统和母船舰载风险评估系统，进行风险评估。本发明的技术方案克服现有技术中不能进行AUV实时风险评估的问题。
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公开(公告)号：CN117739953A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410171893.X
申请日：2024-02-07
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
Abstract: 本发明提供了一种AUV无动力故障后轨迹示踪系统及方法，涉及自主航行器技术领域，系统包括：依次通信连接的故障检测模块、主控制计算机、自主探测示踪单元、数据发送模块、通信链路检测模块和标志物释放系统；还包括：交会平台，交会平台接收通信链路检测模块的信息后，手动触发标志物释放系统。自主探测示踪单元包括：依次连接的数据采集模块、数据处理模块和数据输出模块；数据发送模块包括：相互通信连接的通信子系统和地面站；标志物释放系统包括：依次连接的控制单元、存储单元、执行机构和状态监控单元。本发明的技术方案克服现有技术中对于失效AUV的定位精度较低、可靠性不高的问题。
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公开(公告)号：CN117697764A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410161327.0
申请日：2024-02-05
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
Abstract: 本发明属于潜器作业用柔性机械臂技术领域，具体公开一种潜器作业用柔性机械臂的故障诊断系统及方法。有效解决深海作业环境给当前潜器作业用柔性机械臂系统带来的技术问题。用于潜器作业用柔性机械臂的故障诊断。所述故障诊断系统包括硬件系统和软件系统，硬件系统包括柔性机械臂、传感器、舰载故障监测子系统、岸端故障诊断子系统等。软件系统包括数据管理软件、故障诊断软件、安全管理软件等。所述故障诊断系统利用反向传播神经网络，通过对柔性机械臂关节运动数据的特征融合，建立精确的故障诊断模型。本发明可广泛应用于工业柔性机械臂的维护和监控，能够准确、实时地诊断关节故障，提高生产效率和降低维修成本。
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