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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七〇四研究所申请的专利基于船舶运动预测电驱动深海绞车主动波浪补偿控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119717503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411714481.2，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于船舶运动预测电驱动深海绞车主动波浪补偿控制方法是由田艳丽;毛立峰;赵艺林;王晨星;何宇华设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于船舶运动预测电驱动深海绞车主动波浪补偿控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于船舶运动预测电驱动深海绞车主动波浪补偿控制方法，包括：数据采集，运动预测模型的优化和训练，船舶运动预测，预测控制器信号生成，反馈控制器信号生成，控制信号综合和控制执行。该控制方法通过采用基于LSTM模型和PSO优化的运动预测控制方法，提升了绞车系统在复杂海况下的主动波浪补偿能力。通过高精度预测布放吊点的未来运动状态，提供了更为准确的控制基础，并通过PSO优化算法调整LSTM的超参数，使预测模型在不同海况下保持最佳性能。系统利用预测控制结合反馈控制，确保了在复杂海况变化中的快速响应和精准控制，有效减少了响应滞后和振荡问题，提升了深海作业中绞车系统主动波浪补偿的快速性和可靠性。

本发明授权基于船舶运动预测电驱动深海绞车主动波浪补偿控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于船舶运动预测电驱动深海绞车主动波浪补偿控制方法，其特征在于：包括以下步骤： 第一步，数据采集：利用MRU检测深海绞车安装位置在母船上的运动数据，根据相对关系解算得到布放吊点的升沉位移、速度、加速度的时序数据，并对数据进行预处理； 第二步，运动预测模型的优化和训练：用粒子群优化算法PSO对长短期记忆神经网络LSTM的超参数进行寻优，包括第一层，第二层的隐藏层的节点数，最大迭代次数，以及学习率，通过迭代搜索获得最优的超参数配置后，对LSTM模型进行训练，构建能准确预测船舶运动趋势的预测模型； 第三步，船舶运动预测：将实时采集的运动数据输入优化后的LSTM模型，输出预测的布放吊点运动趋势数据，这些数据用于预测控制信号的生成，为绞车系统提供主动波浪补偿的控制依据； 第四步，预测控制器信号生成：根据运动预测模型的预测结果，设计预测控制策略，将预测的运动数据转化为用于绞车系统主动波浪补偿的控制信号ufft，提前调整绞车的运动状态以应对即将到来的波浪干扰； 第五步，反馈控制器信号生成：利用位移传感器实时检测负载实际升沉位移，并通过反馈控制器进行负反馈调节，输出反馈控制信号ufbt； 第六步，控制信号综合和控制执行：将预测控制信号ufft与反馈控制信号ufbt综合，形成最终的绞车控制指令ut，即 ut＝ufft+ufbt 将综合生成的控制信号输入到绞车驱动系统，带动绞车卷筒收、放缆绳，保证负载工作位置固定。

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