黄金分割法在船舶航行控制中的应用研究

将舵角变化很小的船舶航行系统看成是一阶Nomoto线性模型,在此基础上通过最小方差控制理论得到了黄金分割自适应控制系数;然后利用雅各布理论说明对于时变离散线性二阶闭环系统,黄金分割法在船舶控制中的鲁棒性;最后通过仿真实验以及PID控制来说明本文所采用的黄金分割法的有效性。本算法能够降低环境参数对船舶航行的干扰,保证船舶的安全行驶。     

海浪载荷干扰下船舶发动机故障检测数学模型研究

针对传统船舶发动机故障检测数学模型故障检测速率较低的问题,提出一种海浪载荷干扰下船舶发动机故障检测数学模型,在海浪载荷干扰下对船舶发动机进行振动测量,提取船舶发动机的时域故障特征,通过测量获取船舶发动机转子系统的3阶、2阶、1阶临界转速以及轴向转子的固有频率,对船舶发动机的频域故障特征进行提取,利用获取的时域故障特征数据与频域故障特征数据建立船舶发动机的故障检测数学模型,实现船舶发动机的故障检测。为了验证建立的数学模型的故障检测速率较高,将该模型与基于线性分段方法的船舶发动机故障检测数学模型、基于异常检测算法的船舶发动机故障检测数学模型、基于异常子序列的船舶发动机故障检测数学模型进行对比实验,实验结果证明该模型的故障检测速率最高,说明该模型更适用于船舶发动机的故障检测。     

船舶航向实时控制算法优化

针对原有船舶航向实时控制算法存在保航性能较差的问题,提出一种优化船舶航向实时控制算法。首先构建船舶数学运动模型,包括系统推进模型、系统舵机模型、纵移模型、横移模型以及运动首向模型。完成船舶数学运动模型的构建后,需要对模型的环境干扰量进行描述,包括海流、海浪等,在NED坐标系中分别建立海浪模型与海流模型等环境干扰量模型对环境干扰量进行描述。将支持向量机当做船舶航向实时控制的最优控制律,在最优控制律中引入参考状态,获取其约束条件与最优控制目标,实现船舶航向实时控制。为了证明优化船舶航向实时控制算法的保航性能较好,将原有船舶航向实时控制算法与优化船舶航向实时控制算法进行对比实验,结果证明优化船舶航向实时控制算法的保航性能优于原有算法。     

基于分数阶PIλDμ的船舶航向控制

船舶在海上航行时受到海风、海浪和海流等环境扰动作用,这造成在不同航速下船舶动力学模型的参数不确定性,本文对船舶本体运动和风浪流干扰进行建模,提出一种基于分数阶PIλDμ的抑制风浪干扰的的航向控制算法,并与传统 PID算法进行对比,针对某型船舶动力学模型在6级海风和5级海浪海况下进行对比数字仿真。仿真结果表明,该算法在不同航速下具有较好的控制品质和鲁棒性,对风浪干扰具有良好的适应性,可应用于船舶的航向控制,易于工程实现。     

基于分数阶PI~λD~μ的船舶航向控制

船舶在海上航行时受到海风、海浪和海流等环境扰动作用,这造成在不同航速下船舶动力学模型的参数不确定性,本文对船舶本体运动和风浪流干扰进行建模,提出一种基于分数阶PI~λD~μ的抑制风浪干扰的的航向控制算法,并与传统PID算法进行对比,针对某型船舶动力学模型在6级海风和5级海浪海况下进行对比数字仿真。仿真结果表明,该算法在不同航速下具有较好的控制品质和鲁棒性,对风浪干扰具有良好的适应性,可应用于船舶的航向控制,易于工程实现。     

基于Bech模型的船舶航向自抗扰控制器设计与仿真

基于船舶非线性Bech模型提出了一种新型船舶航向控制器——高阶自抗抗控制器(ADRC),该控制器主要由三阶TD、四阶ESO和非线性状态误差反馈(NLSEF)三部分组成.设计扩张状态观测器时,采用二阶TD的滤波功能对系统输出进行噪声滤波,并用其滤波值来建立扩张状态观测器.通过航向改变、参数摄动、外界干扰的仿真试验表明,自抗扰控制器控制效果良好,具有较强的鲁棒性.     

一种FLC-PID混合控制自动舵研究

提出将FLC与PID控制算法结合起来构成FLC—PID混合控制器,设计出一种船舶航向FLC—PID混合控制自动舵系统。以野本模型（Nomoto）作为船舶运动控制系统的受控对象,分别讨论了确定模型和在外界干扰下的不确定模型,根据大连海事大学实习船“育龙”号的资料建立了船舶运动模型,仿真试验结果表明FLC-PID混合控制自动舵比单一PID型自动舵具有超调小、响应快的动静态性,并针对船舶模型的摄动具有一定的鲁棒性。     

基于二阶自适应Volterra级数的船舶运动极短期预报研究

针对随机海浪作用下船舶运动的非平稳、非线性特性,文章提出了基于卡尔曼(Kalman)滤波原理的非线性二阶Volterra级数自适应预报模型.通过把Volterra级数核向量作为状态向量,利用随机游动模型建立系统的状态方程,一步Volterra级数预报模型作为系统的观测方程,从而进一步提高了Volterra级数模型的核估计的收敛速度.同时验证了利用AIC准则对Volterra级数预报模型定阶的可行性,通过迭代法实现了自适应多步预报.仿真结果表明文中提出的基于Kalman滤波算法的自适应预报模型应用于船舶运动极短期预报是可行的,该方法在理论和工程应用方面具有重要的意义.     

结合状态观测与遗传算法的船舶路径预测控制

为实现具有速度不易测﹑模型不确定﹑受外界因素干扰﹑输入需约束及优化等特点的欠驱动船舶的路径跟踪，提出带状态观测的模型预测控制（MPC）。在限制条件下利用MPC求解性能指标函数，处理舵角优化﹑舵幅与舵速约束问题。设计扩张状态观测器（ESO）对环境干扰和模型不确定项进行估计，提高MPC的性能。通过预测未来估计误差，利用遗传算法在线调节ESO参数，提高估计性能。基于指数函数建立速度观测器，避免速度不易测。稳定性分析和仿真试验结果表明，采用该结合状态观测的MPC船舶路径控制方案，当速度和干扰均未知时，船舶仍能跟踪上参考路径，舵角平滑且始终在约束值内，MPC控制精度和ESO估计精度均得到提高。研究结果说明该方案是可行的、有效的。     

基于自抗扰控制技术的船舶航向自动舵控制方法研究

本文基于线性Nomoto船舶运动模型,以传统PID控制器为基础,考虑到船舶自身状态和外界未知干扰对船舶航向系统的影响,对船舶航向自动舵控制系统引入自抗扰技术,建立以自抗扰控制方法为基础的船舶航向控制系统。最后利用Simulink仿真软件搭建系统的仿真模块,对改进的船舶航向控制系统的性能进行仿真验证。结果表明该方法具有较强鲁棒性、抗干扰性,解决了超调性与快速性之间的矛盾。在应对海上复杂的环境时有良好的动态性能和稳态性能。     

非线性模糊算法在船舶控制系统中的应用

受到海风、海浪等干扰作用力的影响,大型船舶的航向控制和稳定性控制难度较高,一直是船舶领域的研究重点。由于船舶的运动具有非线性、随机性的特点,传统的自动舵等控制技术难以满足控制精度和稳定性需求,本文介绍一种先进的算法—非线性模糊算法,基于该算法,开发了一种船舶的自动控制系统,并在Matlab软件平台中建立了船舶的运动模型和干扰作用力模型,并进行船舶运动控制精度的仿真实验。仿真实验表明,基于非线性模糊算法的船舶运动控制具有较高的精度。     

基于升摇效果分析新型船舶舵减摇潜力

为探究某新型船舶的舵减摇潜力,将该船舶的实际船体参数引入到船舶运动模型中,通过建立的Matlab仿真平台进行模拟仿真,观察船舶在不考虑海浪等环境干扰情况下,不同摆舵幅度和操舵频率对船舶横摇角的影响。根据横摇角的变化特点设计实验方案,探究该新型船舶在舵速限制下能产生的最大横摇角,分析船舶具备的舵减摇潜力。根据实验可知,通过合理的操舵策略,该船舶能够产生较大的横摇角,具备较好的舵减摇潜力。     

舰船组合导航系统的顺序滤波融合算法

舰船组合导航系统Kalman滤波的集中式融合与分布式融合方法存在滤波精度与计算性能、容错性不可兼顾的缺点.且船舶运动受海洋环境等的影响,其噪声基于白噪声建模过于理想化.针对上述问题,提出了舰船组合导航系统的顺序滤波融合算法.该算法的基本思想是采用一阶Markov过程建立舰船运动的噪声模型,并用状态扩维方法将状态方程转化为符合标准Kalman滤波的基本方程,然后每一时刻检查各导航子系统的有效性,对有效的导航子系统引入顺序滤波融合思想实现导航定位.与传统的顺序滤波融合算法相比,新算法在保留与集中式融合同样高的滤波精度、计算性能好的优点的基础上,新增了实用性强、容错性好的优点.理论分析和舰船SINS/GPS组合导航仿真结果表明了新算法的有效性和优越性.     

一种具有鲁棒性的海浪干扰滤波器

海浪干扰对船舶的航向输出具有很大的影响,而运用海浪滤波器可以有效地消除海浪干扰,提高船舶的控制品质.本文系统地研究了H∞滤波技术及其在海浪干扰处理中的应用,设计出了具有较强鲁棒性的海浪干扰滤波器,并通过MATLAB软件中的仿真工具Simulink对该滤波器进行了仿真研究.通过分析仿真结果可知,H∞滤波器的滤波效果比较稳定,估计精度较高,能够有效地减小打舵的幅值和次数,达到节能的目的.总的来说,设计的H∞海浪滤波器能够有效地消除海浪干扰,并具有较强的鲁棒性.     

海上航行船舶操纵的非线性鲁棒控制器设计

提出了一种运用自抗扰控制理论设计的非线性鲁棒控制器。波浪干扰的影响通过一种简单的方法计算出来。同时从被有色噪声污染的航向测量中估计出了低频运动成分,这是应用海浪滤波技术做到的。在文中,一种扩张状态观测器被用作海浪滤波器。恶劣海况下的仿真结果表明该控制器对环境干扰和模型扰动具有很强的鲁棒性,同时避免了高频操舵。     

船舶非线性响应的鲁棒神经网络控制研究

随着船舶向着大型化、高速化方向发展,海上交通变得更加拥挤,船舶的航向控制技术引起了研究人员的广泛关注。自动舵是船舶航向控制的关键设备,近代以来出现了PID自动舵、自适应自动舵和智能自动舵等多种形式,实现了船舶运动的精确、灵活控制。本文针对船舶航向控制的非线性响应问题,在传统自动舵系统的基础上,提出了一种基于鲁棒神经网络的船舶运动控制器,建立了海风、海浪等非线性响应的函数模型,并进行了该船舶运动控制器的控制响应仿真。     

采用Kalman滤波器船舶机舱电机控制及应用

在船舶机舱中,由于存在众多的电气化控制设备,不可避免存在干扰,而这些干扰会严重影响到设备的正常工作状态,因此一般在电机控制过程中,必须采取措施以滤出噪声的干扰。本文主要介绍Kalman滤波算法在船舶机舱电机控制中的应用,通过Kalman滤波算法构建合理的机电控制模型,能够有效提取出机舱存在的各种噪声波形,并根据这种噪声模型建立了Kalman滤波处理算法,将噪声干扰降到最低。     

一种基于扩展状态观测器的智能船舶Nomoto模型参数辨识方法北大核心CSCD

[目的]为了支持制导、导航、控制等船舶智能化技术的测试验证平台的搭建,利用系统辨识技术得到高精度的智能船舶野本(Nomoto)运动模型参数。[方法]充分结合扩展状态观测器(ESO)以及鲁棒加权最小二乘支持向量回归(RW-LSSVR)算法的优势,提出一种高效低成本的混合参数辨识方法。为解决模型参数辨识中无法直接有效获取某些状态量的问题,构建了基于ESO的状态估计方法。基于估计方法与直接测量的船舶运动状态量,采用具有较强抗异常值干扰的RW-LSSVR对智能船舶二阶线性Nomoto运动模型参数进行辨识。以已知模型的两艘船舶为测验对象,对所提参数估计与辨识方法进行综合测验。[结果]在利用较少传感器的情况下,通过ESO可较精确地估计出非直接测量的船舶运动状态量,并且利用RW-LSSVR辨识得到的参数值十分接近标准值。[结论]利用所提方法获得的估计状态可用于参数辨识,并且辨识模型具有较好的泛化性。     

基于FDLQR的喷流舵船舶航向横摇控制研究

本文探讨了目标船在随机海浪干扰下的喷流舵减摇控制问题。首先,介绍喷流舵流体动力特性,并通过内插值获取理想线性控制输入。将水面船舶4自由度非线性耦合模型简化为3自由度直航线性模型,并针对单舵舵减摇控制问题,提出基于线性模型的分频线性二次型最优控制方法,构建了航向/横摇综合控制仿真数学模型。最后,在不同工况进行喷流舵控制对比仿真研究。结果表明,喷流舵在航向/横摇控制性能上可以获取更优的效果。设计的分频线性二次型最优控制器具有较强的性能跟踪能力,并兼顾到控制成本。基于该控制方法的喷流舵控制对实际船舶航向横摇控制,尤其在低航速航行时的控制具有重要的参考价值。     

利用卡尔曼滤波预测船舶航行轨迹异常行为

随着计算机控制技术的飞速发展,在船舶的航行预测和控制领域,人们相继开发出了各种智能化的预测算法,从而保证了船舶航行的安全。在船舶的行为预测和控制中,需要大量的传感器对船舶的姿态信息、设备状态信息和通信导航设备信号进行采集,因此本文着重研究了信号的滤波算法。本文提出了基于卡尔曼滤波算法的船舶航迹跟踪技术,并针对船舶的航行特点,建立了适当的运动模型和状态方程,最后通过仿真实验,对扩展卡尔曼算法的目标跟踪性能进行验证。