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白伟伟: 作品数：24 被引量：12H指数：2; 供职机构：大连海事大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金交通部应用基础研究项目国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术文化科学水利工程更多>>

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考虑输入饱和的船舶减摇鳍控制设计: 大幅度横摇严重影响船舶航行的安全性、适航性、舒适性以及军舰的战斗力，如何更快更精确地控制船舶横摇成为船舶运动控制领域的重点研究对象。　　目前大多数船用减摇鳍系统仍然采用PID控制器。由于船舶横摇运动具有严重的非线性、复杂...; 白伟伟; 关键词：船舶减摇鳍自适应控制神经网络干扰观测器; 文献传递

一种基于改进灰狼算法的北极冰区船舶路径规划方法: 本发明公开了一种基于改进灰狼算法的北极冰区船舶路径规划方法，包括，获取船舶类型、航行区域以及航行区域的海冰数据，对航行区域进行栅格化处理，建立船舶航行的目标函数；构建灰狼算法模型，通过Tent混沌映射对灰狼种群的位置信息...; 章文俊林俣曈周翔宇杨雪孟祥坤白伟伟刘军坡李连博谢海波

基于行消元回代法的水动力分析研究: 边界元法进行水动力分析时所形成的矩阵方程具有非对称、阶数比较高的特点,方程求解计算量较大。本研究基于源—偶分布法建立物体在无界域的边界积分方程,并基于行消元回代法对物体水动力系数进行分析,最终与高斯消元法做了充分数值实验...; 张腾任俊生张钊白伟伟; 关键词：边界元法水动力系数矩阵; 文献传递

时域格林函数的新实用数值计算方法被引量：5: 2018年; 针对求解无限水深时域格林函数时大、小区域划分界限不明确,数值精度无法保证的问题,在大、小时间区域交界处,采用精细时程积分法对满足时域格林函数的四阶常微分方程进行数值计算.完成对时域格林函数节点制表后,提出基于精细积分法求解常微分方程的节点间插值的计算时域格林函数新方法.数值计算结果表明,本文提出的方法可有效提高时域格林函数的数值计算精度,为计算船舶水动力奠定了可靠的基础.; 张腾任俊生李志富白伟伟; 关键词：级数展开精细时程积分法插值

基于执行评论体系强化学习的无人船航向跟踪控制方法: 本发明公开了一种基于执行评论体系强化学习的无人船航向跟踪控制方法，所述方法包括获取考虑航行在海上的无人船舶会受到环境干扰影响的带有不确定干扰项的无人船航向控制数学模型；并将无人船航向控制数学模型转换成二阶状态空间方程，并...; 白伟伟李朋章文俊吕红光张新宇

一种新型离散时间指定性能强化学习无人艇航向跟踪控制方法及系统: 本发明提供一种新型离散时间指定性能强化学习无人艇航向跟踪控制方法及系统。本发明方法包括：构建无人艇离散时间动力学模型；构建无人艇航向跟踪变化系统；根据航向角速度动态误差，将航向角速度动态误差约束在指定范围内，设计离散时间...; 白伟伟章文俊刘强

考虑输入死区的无人船自适应动态规划航向跟踪控制方法: 本发明公开了一种考虑输入死区的无人船自适应动态规划航向跟踪控制方法，将无人船舵机液压系统的死区模型信号进行线性化描述，并结合航向跟踪控制数学模型构建考虑输入死区的航向跟踪控制数学模型，提高了无人船控制器对与死区干扰的鲁棒...; 白伟伟王源豪李朋章文俊杨雪周翔宇孟祥坤

基于自主船舶规范的控制权切换机制: 2023年; 分析各国船级社制定的自主船舶规范,从切换场景、控制权获取优先级、控制权接管方、切换流程四个维度对L2级自主船舶控制权切换机制展开研究。结果表明:切换场景可根据特点分为三种类型,不同类型的场景与控制权接管方存在一定的对应关系;控制权获取优先级的顺序为“在船船员最高,岸基操作员次之,自主系统最低”;不同控制权接管方之间的切换流程存在一定差异,但需要遵循共同的基本原则。研究结论可为相关方建立自主船舶控制权切换机制提供参考。; 章文俊牟聪瑞杨雪周翔宇周翔宇李连博白伟伟

一种基于改进灰狼算法的北极冰区船舶路径规划方法: 本发明公开了一种基于改进灰狼算法的北极冰区船舶路径规划方法，包括，获取船舶类型、航行区域以及航行区域的海冰数据，对航行区域进行栅格化处理，建立船舶航行的目标函数；构建灰狼算法模型，通过Tent混沌映射对灰狼种群的位置信息...; 章文俊林俣曈周翔宇杨雪孟祥坤白伟伟刘军坡李连博谢海波

基于NGO-Bi-GRU的船舶轨迹预测模型: 2025年; 针对传统的神经网络模型因超参数众多,在实验中比对最优参数组合效率低下导致误差较大和反应速度慢的问题。本文提出一种基于北方苍鹰优化(Northern Goshawk Optimization,NGO)算法和双向门控循环单元神经网络(Bidirectional Gated Recurrent Unit, Bi-GRU)的船舶轨迹预测模型NGO-Bi-GRU(Northern Goshawk Optimization Bidirectional Gated Recurrent Unit)。利用NGO对Bi-GRU模型的学习率、隐藏节点和正则化系数进行寻优,然后将寻优得到的网络超参数代入Bi-GRU进行船舶轨迹预测。将该模型与长短时记忆神经网络(Long Short Term Memory, LSTM)和门控循环单元神经网络模型(Gated Recurrent Unit, GRU)以及使用该算法优化的长短期神经网络模型进行实验对比,将均方误差、均方根误差、平均绝对误差作为评价标准。结果表明,NGO-Bi-GRU模型在经度和纬度预测上误差较小、精确度较高且数值波动更加稳定。; 谢海波乔冠洲代程丁润祯白伟伟; 关键词：船舶自动识别系统