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题名历史航行数据挖掘下船舶路径低延时规划研究
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作者
李宗锋
罗汉江
齐林
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机构
青岛黄海学院大数据学院
山东科技大学计算机科学与工程学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2025年第16期163-167,共5页
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基金
山东省自然科学基金面上项目(ZR2024MF024)。
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文摘
船舶航行的轨迹数据因时间序列稀疏性导致经验路径集中出现分形维度突变,使得路径规划过度关注局部而增加整体耗时。为此,提出基于历史数据挖掘的低延时船舶路径规划方法。分析船舶历史航行数据时间序列,计算路径平均运行速度,构建历史航行经验路径集;针对历史航行经验路径集路径耗散的分形维度,生成初始避碰路径,构建初始避碰路径的目标函数,综合考虑风浪和水流对速度的影响,平滑处理路径耗散分形维度,平衡局部与全局优化,实现船舶最佳低延时航行路径的求解。实验证明,所提方法能够实现船舶路径低延时规划,路径平滑度高,耗时少。
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关键词
历史航行数据
经验路径集挖掘
低延时规划
代价函数
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Keywords
historical navigation data
experience path set mining
low latency planning
cost function
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分类号
U697.1
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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题名应对非预期情况的船舶混合能源系统能量管理
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作者
司玉鹏
王荣杰
王亦春
林安辉
刘亚杰
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机构
国防科技大学系统工程学院
集美大学轮机工程学院
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出处
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025年第10期2021-2031,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(22309205,62473372)
湖南省科技创新计划(2023RC1002)
湖南省研究生科研创新项目(CX20240004).
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文摘
为应对船舶混合能源系统在设备故障或突发扰动等非预期工况下面临的能量管理挑战,本文提出一种基于优先级采样的深度确定性策略梯度算法的弹性增强控制策略。基于动作-评价网络框架,构建了适用于船舶混合能源系统协同运行的马尔可夫决策模型,该模型具有连续的状态空间和动作空间。利用历史航行数据对该算法进行训练,从而生成高效的最优能量管理策略。该策略旨在实现船舶混合能源系统在正常运行条件下的经济性优化调度,以及非预期工况下的弹性安全控制。不同场景的模拟船舶航行试验结果表明:该策略能够充分利用各类型设备的运行特性,稳态工况下能以经济性为导向实现合理的能量分配,非预期工况下则以可靠性为导向最大限度地保证系统安全运行。
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关键词
新能源船舶
非预期工况
弹性增强控制
马尔可夫决策过程
优先级采样
深度确定性策略梯度算法
历史航行数据
能量管理
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Keywords
new energy ships
unanticipated conditions
elastic enhanced control
Markov decision process
priority sampling
deep deterministic policy gradient algorithm
historical navigation data
energy management
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分类号
TM734
[电气工程—电力系统及自动化]
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