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龍圖騰網(wǎng)恭喜廈門致睿智控地信科技股份有限公司申請的專利一種集成多種通信鏈路以及接口的無人船控制系統(tǒng)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：CN119536104B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04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：202510100128.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B19/042；該發(fā)明授權(quán)一種集成多種通信鏈路以及接口的無人船控制系統(tǒng)是由王志超;姚忠彬;王光耀設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種集成多種通信鏈路以及接口的無人船控制系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及無人船控制技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種集成多種通信鏈路以及接口的無人船控制系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集無人船在航行過程中的環(huán)境參數(shù)、控制參數(shù)和狀態(tài)參數(shù)，并將其通過第一特征序列表示；預(yù)處理和特征提取模塊，用于對第一特征序列進行處理，得到第二特征序列；無人船狀態(tài)預(yù)測模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的無人船狀態(tài)預(yù)測模型預(yù)測第二預(yù)設(shè)時間段的無人船的位置、橫搖角、縱傾角和功率；控制參數(shù)優(yōu)化模塊，用于根據(jù)改進的遺傳算法對無人船的控制參數(shù)進行優(yōu)化，得到最優(yōu)的控制參數(shù)。本發(fā)明實現(xiàn)了對航速、航向角和功率分配等控制參數(shù)的動態(tài)優(yōu)化，且能夠?qū)崟r適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境。

本發(fā)明授權(quán)一種集成多種通信鏈路以及接口的無人船控制系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種集成多種通信鏈路以及接口的無人船控制系統(tǒng)，其特征在于，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于按照第一預(yù)設(shè)時間間隔在第一預(yù)設(shè)時間段內(nèi)采集無人船在航行過程中的環(huán)境參數(shù)、控制參數(shù)和狀態(tài)參數(shù)，并將其通過第一特征序列表示；環(huán)境參數(shù)包括：水流速度、水流方向、浪高、浪高傳播方向、風速和風向；控制參數(shù)包括：航速、航向角、功率分配；狀態(tài)參數(shù)包括：位置、橫搖角、縱傾角和功率；預(yù)處理和特征提取模塊，用于對第一特征序列進行處理，得到第二特征序列，其中，第二特征序列的第n個序列單元表示第n個預(yù)處理后的環(huán)境參數(shù)、控制參數(shù)和狀態(tài)參數(shù)；無人船狀態(tài)預(yù)測模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的無人船狀態(tài)預(yù)測模型預(yù)測第二預(yù)設(shè)時間段的無人船的位置、橫搖角、縱傾角和功率，無人船狀態(tài)預(yù)測模型的輸入為第二特征序列，輸出為第二預(yù)設(shè)時間段的無人船的位置、橫搖角、縱傾角和功率；其中，使用帕累托法則對長短期記憶網(wǎng)絡(luò)進行改進，并基于改進后的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建無人船狀態(tài)預(yù)測模型，無人船狀態(tài)預(yù)測模型包括：輸入特征篩選層，分組特征處理層、特征融合層和輸出層；輸入特征篩選層用于根據(jù)帕累托法則將第二特征序列中的序列單元的特征劃分為關(guān)鍵特征和次要特征，分別得到關(guān)鍵特征序列和次要特征序列，具體步驟包括：步驟301，計算第二特征序列中的序列單元的每個特征與狀態(tài)參數(shù)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)評分；步驟302，對步驟301的計算結(jié)果進行降序排列；步驟303，選擇步驟302中排序后的前K個特征作為關(guān)鍵特征，其余特征為次要特征，最終得到關(guān)鍵特征序列和次要特征序列；分組特征處理層用于分別對關(guān)鍵特征序列和次要特征序列進行處理；特征融合層用于將關(guān)鍵特征序列和次要特征序列的處理結(jié)果進行拼接，得到全局特征；輸出層用于將全局特征分別輸入到第一分類器、第二分類器、第三分類器和第四分類器中，第一分類器、第二分類器、第三分類器和第四分類器的分類空間分別表示位置、橫搖角、縱傾角和功率；控制參數(shù)優(yōu)化模塊，用于根據(jù)改進的遺傳算法對無人船的控制參數(shù)進行優(yōu)化，得到最優(yōu)的控制參數(shù)。

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