恶劣天气条件下船舶开航安全性评估方法

从安全系统工程角度，利用层次分析法(AHP)，研究了船舶在恶劣天气条件下开航安全性影响因素，建立了安全性评估指标体系和评估模型，确定了各评价指标对船舶开航安全的影响程度，运用模糊数学的综合评判方法，对恶劣天气条件下船舶开航安全性进行了评估。结果表明该评估方法能给出清晰的安全定量指标，是可行的。     

基于上下文自编码的船舶行为语义表征

考虑船舶行为的时序相关性，提出了一种基于上下文自编码的船舶行为语义表征(SRCAE)模型；提取船舶经度、纬度、航速、航向等行为特征参量，建立了行为特征序列；借助连续词袋模型将行为特征序列划分为中心船舶行为和上下文船舶行为，利用深度自编码网络构建了船舶上下文行为的语义表征模型，将得到的中心船舶行为编码作为表征向量输出，通过聚类算法构建船舶行为词典；选取长江口南槽交汇水域作为研究对象，利用船舶自动识别系统产生的数据对提出的模型和方法进行了验证。分析结果表明:所提出的SRCAE模型能有效表征船舶行为之间的上下文联系，与传统自编码器和长短期记忆网络自编码器等模型相比SRCAE模型具有更低的表征误差；分别采用k均值(k-Means)、高斯混合模型(GMM)与核k均值(Kernel k-Means)3种聚类算法提取船舶行为词典，与原始数据相比SRCAE模型产生的表征向量更易于区分不同船舶行为模式，其中k-Means效果最优，轮廓系数、卡林斯基-哈拉巴斯指数和戴维森堡丁指数指标分别达到了0.384、18.308、0.531，共产生转向加速、转向减速、直行加速、直行减速等30种复合行为，有效提取了不同行为模式下船舶行为词组合关系。      

不确定条件下基于神经网络的船舶航向滑模鲁棒控制

设计了一种不确定条件下基于神经网络的船舶航向滑模鲁棒控制算法.该算法能够有效决解模型不确定及外界扰动情况下的船舶运动控制问题.从船舶的非线性响应型运动数学模型出发,采用RBF神经网络对船舶系统函数及外部扰动进行有效逼近,再利用Lyapunov稳定性理论和Backstepping方法设计船舶航向控制器.仿真结果表明该控制算法能够很好地跟踪设定信号,并具有很好的鲁棒性.     

内河水域船舶领域三维模型的研究

通过引入船舶领域的概念，以及借鉴船舶领域(二维)模型的思想，在结合内河船舶操纵与避碰以及航道特点的基础上，首次提出了狭窄水域船舶领域三维模型的思想．综合实船操纵性试验的结果，并通过实例计算，给出了一些特定船舶的桥区避碰的三维领域模型的尺度．     

基于MMG模型的船舶动态扇形自动搜寻模式

为提高海上搜救效率,提出一种基于船舶操纵运动数学模型研究小组(Ship Manoeuvring Mathematical Model Group,MMG)模型的船舶动态扇形自动搜寻模式。在充分考虑风、流等外界扰动影响的基础上,不需要额外进行风、流等漂流模型的推算,以Matlab软件中Simulink模块为工具进行仿真。仿真结果表明:在不依赖GPS船位的前提下,船舶的航向、舵角、航速均符合航海实践要求。该搜寻模式可提高应对海上突发事故的搜救能力,从而减少突发事故中的人员伤亡和财产损失。     

船舶航向自适应鲁棒PID自动舵设计

利用野本模型作为船舶航向控制系统的模型,在给出船舶航向自动舵传统ＰＩＤ型控制律设计方法的基础上,考虑到船舶航向控制系统模型中存在参数不确定性和外界干扰不确定性,建立含有不确定性项的船舶航向误差控制系统的状态方程,提出了船舶航向自适应鲁棒ＰＩＤ控制律算法,利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ理论证明了所提出算法的稳定性,并且Ｍａｔｌａｂ Ｓｉｍｕｌｉｎｋ工具箱进行仿真研究。     

船舶航向非线性系统的输出反馈鲁棒控制

考虑船舶航向控制系统模型中存在非线性，假设模型参数和外界干扰有界的情况下，首先利用Lyapunov稳定性模型，提出了一种状态反馈鲁棒控制新算法的自动舵设计，进而考虑到实际船舶上，在进行航向控制时，并不是所有船舶运动状态都是可测的，仅有航向是可测的，采用一种高增益状态观测器对状态进行重构，提出了输出反馈鲁棒控制自动舵设计，以大连海事大学远洋实习船“育龙轮”为例，进行了输出反馈鲁棒控制自动舵设计，并利用Matlab工具箱进行了仿真研究，结果证明该算法是十分有效的。     

考虑航速优化的多港口泊位协同调度

集装箱运输在全球贸易体系中发挥着重要作用，同时也面临着全球化带来的各种挑战和机遇. 将经典的单港泊位调度问题(BAP)拓展到航运网络中的多个港口进行优化研究. 考虑航速直接影响船舶到港时间和能耗，将船舶航速作为决策变量，以所有船舶总的在港成本最小为目标，建立泊位协同调度模型. 依据模型特点，设计改进的遗传算法对模型求解. 通过数值实验验证模型的性能，结果表明：对不同规模的调度问题进行航速优化，有利于降低船舶总的在港成本；依据燃油价格的变化，适时采用不同的航速策略，能够获得更好的经济和环境效益.     

考虑航速优化的多港口泊位协同调度

集装箱运输在全球贸易体系中发挥着重要作用，同时也面临着全球化带来的各种挑战和机遇. 将经典的单港泊位调度问题(BAP)拓展到航运网络中的多个港口进行优化研究. 考虑航速直接影响船舶到港时间和能耗，将船舶航速作为决策变量，以所有船舶总的在港成本最小为目标，建立泊位协同调度模型. 依据模型特点，设计改进的遗传算法对模型求解. 通过数值实验验证模型的性能，结果表明：对不同规模的调度问题进行航速优化，有利于降低船舶总的在港成本；依据燃油价格的变化，适时采用不同的航速策略，能够获得更好的经济和环境效益.     

基于单目视觉的水面船舶多目标定位方法

针对水面船舶的多目标实时定位,提出了一种定位和运动参数求解算法,采用固定位置和视角的单目摄像机采集船舶图像,对采集的图像进行高斯滤波和图像畸变校正,提出了基于船舶颜色、尺寸与运动学特征同时识别多个船舶目标(每个船舶目标独立识别)的方法,构建了图像坐标与真实环境坐标的转换模型与实时航速、航向和轨迹的计算模型,在水池环境下搭建了实时定位系统,开发了实时定位程序,并验证了定位方法的定位精度和轨迹跟踪性能。验证结果表明:在存在外界干扰的情况下,定位算法能实现对2艘船舶的精确识别;修正前坐标点横、纵坐标平均误差分别为0.058、0.209m,修正后分别为0.038、0.124m;摄像机定位数据更新频率为8 Hz,满足船舶控制需要;算法能实现对船舶位置、航速和航向的准确、实时计算,轨迹平滑且未出现异常点。