無錫九方科技有限公司李昇獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉無錫九方科技有限公司申請的專利一種基于深度學習的船舶搖擺分析系統及方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120397203B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510905015.0,技術領域涉及:B63B79/30;該發明授權一種基于深度學習的船舶搖擺分析系統及方法是由李昇;丁旻昱;徐曉;周崢;王明清設計研發完成,并于2025-07-02向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于深度學習的船舶搖擺分析系統及方法在說明書摘要公布了:本申請涉及船用設備領域,提供一種基于深度學習的船舶搖擺分析系統及方法,該系統包括:數據獲取模塊,用于獲取時序數據,所述時序數據包括:船舶行駛時序數據、船舶搖擺時序數據及氣象時序數據;數據劃分模塊,用于將所述時序數據劃分為歷史時序數據和待預測時序數據,并根據所述待預測時序數據確定所述歷史時序數據對應的數據標簽,所述數據標簽包括:橫搖角標簽、縱搖角標簽;模型訓練模塊,用于根據所述歷史時序數據和所述數據標簽對預設模型進行訓練,得到能夠用于根據歷史時序數據確定待預測時序數據的橫搖角預測模型及縱搖角預測模型;搖擺分析模塊,用于基于所述橫搖角預測模型及縱搖角預測模型對船舶的有效橫搖角和有效橫搖角進行預測。
本發明授權一種基于深度學習的船舶搖擺分析系統及方法在權利要求書中公布了:1.一種基于深度學習的船舶搖擺分析系統,其特征在于,所述系統包括: 數據獲取模塊,用于獲取時序數據,所述時序數據包括:船舶行駛時序數據、船舶搖擺時序數據及氣象時序數據; 數據劃分模塊,用于將所述時序數據劃分為歷史時序數據和待預測時序數據,并根據所述待預測時序數據確定所述歷史時序數據對應的數據標簽,所述數據標簽包括:橫搖角標簽、縱搖角標簽; 模型訓練模塊,用于根據所述歷史時序數據和所述數據標簽對預設模型進行訓練,得到能夠用于根據歷史時序數據確定待預測時序數據的橫搖角預測模型及縱搖角預測模型; 搖擺分析模塊,用于基于所述橫搖角預測模型及所述縱搖角預測模型對船舶的有效橫搖角和有效橫搖角進行預測; 數據校正模塊,用于基于下列公式計算船舶的運動響應振幅: ; 其中,H為波高數據,為船舶固有頻率,表示船舶與海浪的遭遇頻率; 并根據所述運動響應振幅對船舶搖擺數據進行校正; 其中,所述數據獲取模塊在用于獲取時序數據,所述時序數據包括:船舶行駛時序數據、船舶搖擺時序數據及氣象時序數據的過程中,用于: 根據船舶控制系統采樣得到的船舶行駛數據及所述船舶行駛數據對應的時間戳,確定所述船舶行駛時序數據,其中,所述船舶行駛數據包括:航速數據、航向數據、航向差數據; 根據船載傳感器采樣得到的船舶搖擺數據及所述船舶搖擺數據對應的時間戳,確定所述船舶搖擺時序數據,其中,所述船舶搖擺數據包括:橫搖角數據、縱搖角數據; 獲取氣象數據及所述氣象數據對應的時間戳,確定所述氣象時序數據,其中,所述氣象數據包括:風場數據、流場數據、海浪數據。
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