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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州錢航船舶修造有限公司;杭州電子科技大學;南京智慧水運科技有限公司申請的專利一種基于WBRB-PSO的船舶舵機模型參數(shù)辨識方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114757099B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210382334.4，技術領域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于WBRB-PSO的船舶舵機模型參數(shù)辨識方法是由沈旭峰;孫松;張雪林;馬楓;徐曉濱;孫杰;陳晨;席敬波;李立芝;沈梅艷設計研發(fā)完成，并于2022-04-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于WBRB-PSO的船舶舵機模型參數(shù)辨識方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于WBRB?PSO的船舶舵機模型參數(shù)辨識方法。該方法首先，給出船舶舵機模型，并采集舵機的指令舵角和實際舵角數(shù)據(jù)。然后，初始化粒子群優(yōu)化算法中各粒子速度、位置、慣性權(quán)重等參數(shù)，并設置待辨識參數(shù)的搜索范圍。其次，引入加權(quán)型置信規(guī)則庫推理結(jié)構(gòu)，通過置信推理得到慣性權(quán)重增量的估計值，并更新慣性權(quán)重。隨后，基于已獲取的各粒子的慣性權(quán)重，并結(jié)合全局最優(yōu)值和粒子的個體最優(yōu)值更新各粒子的速度、位置。最后，結(jié)合采集的數(shù)據(jù)和粒子的最優(yōu)位置，計算粒子的適應度值，并更新全局最優(yōu)值和粒子的個體最優(yōu)值，依次迭代，直到滿足停止條件，實現(xiàn)傳遞函數(shù)模型參數(shù)辨識。本發(fā)明通過有效提高船舶舵機模型參數(shù)的辨識精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于WBRB-PSO的船舶舵機模型參數(shù)辨識方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于WBRB-PSO的船舶舵機模型參數(shù)辨識方法，其特征在于該方法包括以下步驟： 1在不加負載的情況下，船舶舵機模型可表示為傳遞函數(shù)的形式： 式1中，G表示舵機的傳遞函數(shù)，δE為指令舵角，δ為實際舵角，KE和TE分別表示舵機的控制增益和時間常數(shù)； 2通過舵角傳感器實時采集舵機的指令舵角δE和實際舵角δ信號，設定采樣周期T＝0.02s，共計采樣K個樣本，取K≥300，將δEk,δk表示成樣本集合S＝{[δEk,δk]|k＝1,2,…,K}，其中[δEk,δk]為一個樣本向量； 3將步驟2中采集的指令舵角δE和實際舵角δ信號作為辨識模型的輸入，辨識模型的輸出為舵機模型參數(shù)KE,TE，構(gòu)造關于舵機模型參數(shù)KE和TE的WBRB-PSO辨識模型； 3-1以粒子群優(yōu)化算法PSO為基礎，對舵機模型參數(shù)進行辨識，進而將參數(shù)辨識問題轉(zhuǎn)化為參數(shù)優(yōu)化問題； 3-2引入加權(quán)型置信規(guī)則庫WBRB推理模型，通過置信推理來獲取PSO算法中粒子的慣性權(quán)重； 3-3根據(jù)步驟3-1和步驟3-2獲取粒子更新后的位置和速度后，計算粒子的適應度值，并更新其個體最優(yōu)值和全局最優(yōu)值； 3-4重復步驟3-1～步驟3-3，直到達到最大迭代次數(shù)，停止優(yōu)化，最終獲得待辨識參數(shù)KE和TE的最優(yōu)取值。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人杭州錢航船舶修造有限公司;杭州電子科技大學;南京智慧水運科技有限公司，其通訊地址為：313000 浙江省杭州市蕭山區(qū)義橋鎮(zhèn)江濱路7號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。