遗传算法在大型工程船舶运动控制的应用

大型工程船舶主要包括挖泥船、大型起重船、打桩船等,在海上作业等方面有非常重要的应用。由于大型工程船舶的吨位与体积很大,在海水中受到的作用力也相对较大,因此,研究大型工程船舶的运动控制问题具有重要的意义。本文通过建立大型工程船舶的运动模型与船舶干扰力模型,结合遗传算法和模糊算法,设计一种新型的运动控制系统,具有较高的运动控制精度和较快的控制响应。     

动态神经模糊模型的船舶欠驱动水面运动控制

欠驱动水面运动控制系统是现代大型船舶动力控制系统的主要组成部分,控制船舶水平、垂直及航向3个方面。控制系统的精度、时效性直接影响到整个动力装置的性能。同时,由于海上环境的多变性,欠驱动水面运动控制系统具有控制滞后、惯性力矩较大等非线性因素。本文结合海上实际环境,提出一种动态神经模糊网络的船舶欠驱动水面运动控制算法,描述船舶动力系统的受力特性,较为精确模拟了非线性系统控制模型,最后进行了仿真。     

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。     

Kalman滤波器在船舶动力定位系统中的应用

近年来,世界各国对海洋资源的探索不断深入,为了开发海洋丰富的化石燃料等自然资源,世界上的发达国家建设了大量的海洋工程,同时,对海上作业平台和舰船的定位精度和稳定性的要求越来越高。动力定位系统随时受到海上环境的干扰作用力,是一个非线性运动系统,借助自身推进力抵消环境中的干扰作用力,干扰作用力可以分为低频和高频干扰,因此,干扰作用力的滤波在船舶动力定位系统具有重要意义。本文重点介绍一种Kalman滤波算法,基于船舶动力系统的运动模型,研究了动力定位系统的干扰作用力滤波流程。     

船舶执行机构的运动控制技术研究

船舶运动的执行机构包括螺旋桨、自动舵等,执行机构是一个典型的非线性控制系统。随着现代船舶向着高速化、集成化方向发展,提高船舶执行机构的运动控制灵活性、准确性,采用新型的控制理论、控制方法势在必行。传统的船舶执行机构运动控制采用机械式或者PID控制,该控制方法具有结构简单、成本低等优点,但同时存在控制精度差、时效性差、可靠性低等不足。本研究针对船舶执行机构的运动控制技术,在传统运动控制器的基础上,充分结合神经网络算法和非线性鲁棒控制技术,设计一种新型的船舶执行机构运动控制系统,显著提高船舶执行机构运动控制的精度和效率。     

小波算法在船舶运动控制系统中的应用

随着计算机自动控制技术的发展,船舶运动控制系统中融合了更多的智能化控制技术。为能够真实系统地反映出船舶运动系统的动态变化过程,本文设计基于小波算法的自动化运动控制系统,系统充分发挥了小波神经算法具有的自主学习、自适应和时频聚焦等特点。在保证系统运动姿态识别精度的同时,提出改进型的时滞小波神经网络预测算法。通过仿真实验证明,此算法能够良好适应船舶海上运动的大惯性和时变非线性等特性,在船舶自动化运动控制领域的应用前景广阔。     

不依靠模型自适应控制的船舶自动舵

船舶运动控制具有较强的非线性、不确定性、大惯性,大滞后和慢时变特性,加上在航行过程中存在的干扰和噪声,使得航迹控制变得非常复杂,运用常规的PID算法难以达到期望的控制效果,不可能根据船舶动态特性和海况变化实现其参数的自动整定,总是偏离其最佳工作状态.文章首次在船舶运动控制中使用自适应神经网络MFA控制器,减少航迹波动幅度和次数,减小船舶航行时附加阻力.仿真结果表明MFA自动舵具有快速性、鲁棒性和稳定性的优点.     

抗随机干扰的船舶动力系统混合控制方法

在随机干扰下,船舶航行的动力稳定性控制系统是一个多变量的非线性系统,通过船舶动力系统混合控制优化设计,提高船舶航行动力输出的稳定性。提出一种基于模糊PI双控制的船舶动力系统混合控制方法。构建船舶动力输出控制的约束参量模型,采用稳态误差修正方法进行船舶动力输出的误差反馈控制,结合模糊PI控制方法进行船舶动力输出的自适应调节,实现船舶动力双环自镇定反演控制。仿真结果表明,采用该方法进行船舶动力系统混合控制和输出稳定性调节,控制过程的稳定性较好,动力输出的鲁棒性较高,抗随机干扰性较强。     

船舶航向非线性反演自适应滑模控制

为实现船舶在大幅度改向操纵运动中航向准确快速跟踪控制,采用Bech船舶操纵运动数学模型精确描述船舶运动性能。考虑到船舶运动中固有的非线性、模型不确定性和风、浪、流等干扰影响,设计一种船舶航向非线性自适应滑模控制器。利用反演法将滑模控制技术与自适应控制技术相结合设计航向改变控制算法,借助Lyapunov稳定性定理证明控制系统渐近稳定,并进行船舶航向控制仿真。仿真结果表明,本文所设计的船舶航向改变控制器性能优良,控制舵角合理,控制输出航向对本船参数摄动及外界干扰不敏感,具有较强的鲁棒性。     

基于神经网络的自适应PID船舶运动控制器研究

船舶在海上的运动不仅受到动力系统的推进作用,还受到来自海浪、洋流等干扰作用力的影响,为了提高船舶航行的安全性与稳定性,必须要采取恰当的船舶运动控制机制。传统船舶采用PID自适应控制器进行船舶的运动控制,该控制方式结构简单,但控制精度相对较低,本文系统研究了神经网络控制算法,并基于神经网络对船舶PID控制器进行改进,主要目的是改善船舶运动控制的效率与准确度。