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申请/专利权人：哈船通航(三亚)技术服务合伙企业(有限合伙);苏州世航智能科技有限公司

摘要：本发明涉及无人船控制技术领域，具体涉及基于人工智能的无人船主动自扶正系统调控方法，该方法包括：采集无人船所处位置的波浪高度数据、平衡电机控制信号强度；获得波浪频谱图；基于波浪频谱图预测下一段时间内的波浪频谱变化情况，构建波浪频谱强度变化倾向；对当前波浪频谱图所有频率采样位置的能量与其余波浪频谱图的能量分布特征进行分析，构建预测波浪频移强度比；根据波浪参数和平衡电控推进器控制信号的波形差构建波浪电机相位嵌合强度；构建控制信号参数向量；获取自适应度函数；采用遗传算法获取各时刻无人船最佳控制信号参数向量，从而保证无人船在复杂水况下快速响应，实现自动扶正，保证航行的稳定性。

主权项：1.基于人工智能的无人船主动自扶正系统调控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取各时刻无人船所处位置的波浪高度数据；获取各时刻平衡电机控制信号的强度；对连续时刻内的波浪高度数据进行快速傅里叶变换处理获得各波浪频谱图；预设波浪频谱图的各频率采样位置；根据相邻波浪频谱图同一频率采样位置的能量变化获取各频率采样位置的能量变化预测比例；根据当前波浪频谱图所有频率采样位置的能量结合能量变化预测比例，获取当前波浪频谱图的波浪频谱强度变化倾向；根据当前波浪频谱图各频率采样位置的能量分布以及对应的频率分布，获取当前波浪频谱图的频率分布中心；根据当前波浪频谱图的频率分布中心结合波浪频谱强度变化倾向获取下一个波浪频谱图的预测波浪频率移动强度；将下一个波浪频谱图的预测波浪频率移动强度与当前波浪频谱图的频率分布中心的比值作为下一个波浪频谱图的预测波浪频移强度比；根据下一个波浪频谱图的预测波浪频移强度比结合当前频谱图的波浪数据与平衡电机控制信号的强度的差异程度，获取当前频谱图对应时间段内波浪电机相位嵌合强度；将各时刻的控制信号的频率、占空比、峰值电压、相位调整比例组成各时刻的控制信号参数向量，结合各时刻对应的波浪频谱强度变化倾向、预测波浪频移强度比、波浪电机相位嵌合强度，获取自适应度函数；根据自适应度函数采用遗传算法获取各时刻无人船最佳控制信号参数向量，完成无人船的主动自扶正；所述获取自适应度函数，具体为：获取第一部分自适应度函数、第二部分自适应度函数；将第一部分自适应度函数与第二部分自适应度函数的差值作为自适应度函数；所述第一部分自适应度函数，具体为：分别计算当前时刻与前一时刻的峰值电压的差值、均值；将所述差值与所述均值的比值作为当前时刻的峰值电压变化量；针对频率数据，采用与峰值电压变化量同样的计算方法获取当前时刻的频率变化量；对于任一控制信号参数向量，计算当前时刻的峰值电压变化量与占空比的乘积；将所述乘积与波浪频谱强度变化倾向的差值作为当前时刻任一控制信号参数向量的电机波浪波强差异比；将当前时刻的频率变化量与预测波浪频移强度比的差值作为当前时刻任一控制信号参数向量的电机波浪波频差异比；将当前时刻的相位调整比例与波浪电机相位嵌合强度的差值作为当前时刻任一控制信号参数向量的电机波浪相位差异比；获取当前频谱图对应时间内各时刻无人船的方向倾角；第一部分自适应函数表达式为： 式中，是t时刻的第一部分自适应度函数，、分别是t时刻任意个体、t-1时刻最佳个体的电机波浪波强差异比，、分别是t时刻任意个体、t-1时刻最佳个体的电机波浪波频差异比，、分别是t时刻任意个体、t-1时刻最佳个体的电机波浪相位差异比，是a时刻的无人船的方向倾角，B是波浪频谱图对应瞬时波浪向量的窗口长度；其中，所述个体为控制信号参数向量；所述最佳个体为使得自适应度函数值最大的控制信号参数向量；所述第二部分自适应度函数，包括：分别计算当前时刻与上一时刻的占空比、相位调整比例的差值绝对值，分别记为第一差值绝对值、第二差值绝对值；将所述第一差值绝对值、所述第二差值绝对值以及所述频率变化量的和值作为第二部分自适应度函数。

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