非线性滤波器在动力定位船位估计中的应用

针对动力定位船舶在作业过程中因丢失GPS位置测量信号,从而导致动力定位系统不能正常工作,而使船舶偏离作业点的问题,设计了一种非线性滤波器,它可以利用以前保存的历史数据进行船舶位置的实时估计,从而使船舶在一定的时间内可以维持在作业点附近,当重新获得GPS信号后,又可以快速地进入正常工作状态。为了使历史数据能够更准确地反映船舶的实时位置,利用历史数据相对于作业点的平均偏差对历史数据进行了补偿。最后给出了此非线性滤波器在船舶仿真系统中的仿真曲线,分析表明在有滤波器的情况下,船舶真实位置估计的准确度比没有滤波器的情况下有明显的改善。     

基于遗传蝙蝠算法的任务约束船推力分配优化

针对带有任务约束且装配有多个推进器的动力定位船推力分配优化问题,提出一种全新的遗传-蝙蝠优化算法。该算法在遗传算法的基础上将种群分为两部分,一部分为保留的种群精英个体与蝙蝠算法有机结合进行优化;另一部分采用融入自适应策略的遗传算法进行优化。将该算法与所设计的带有任务约束的多维非线性推力分配目标优化函数相结合,通过仿真验证了所提出的算法可有效地解决在任务约束下的动力定位船多推进器的推力分配优化问题,在同一控制器作用下,通过与其他算法对比,该算法可获得更高的动力定位精度与更少的能量消耗,且推进器方位角变化波动小,稳定性强。可见,该算法可以有效解决带有约束的这一类多维非线性规划问题。     

多变量解耦法在舰用锅炉—汽轮机协调控制中的应用与研究

针对舰用蒸汽动力装置的特点，根据热工动态原理，建立锅炉－汽轮机动态数学模型，应用多变量控制理论中的单向解耦法和多变量频域解耦设计法，将多变 量控制系统化解为为量控制系统，进行协调控制方案研究，给出协调控制系统设计的方法，并用参数优化方法获得了协调控制器参数，仿真运行结果表明，协调控制系统优于常规的ＰＩＤ控制系统。     

基于多处理机的船舶动力定位控制系统

该文介绍了船舶动力定位控制的设计方法,研究了动力定位系统的分布式多处理机体系结构,提出了动力定位应用软件的层次化结构设计思想,基于多处理机的系统设计方案合理,并行度高,实时性好,可靠性高,可以很好的完成复杂船舶动力定位系统所要求的实时信息采集,数据处理,控制计算,推力分配,能源管理等任务,具有重要的工程实用价值。     

自主式水下潜器分层递阶控制系统

本文就自主式水下潜器的模型，给出了该潜器分为四层的分层递阶控制系统及分层递阶控制的仿真结果。     

基于虚拟势场理论的AUV局部路径规划方法

针对自治式水下潜器（AUV）局部路径规划问题，基于虚拟势场理论研究，提出了虚拟力概念，并设计了一种改进型虚拟势场局部规划算法，解决了经典虚拟势场能算法中存在的零合力与U型障碍的局部极小问题：当AUV陷入局部极小时通过调用相应的逃避算法来摆脱局部极点。仿真结果验证了该算法对于克服虚拟势场能中存在的局部极点的有效性和可行性。     

船舶动力定位系统级故障诊断技术

针对松散耦合的船舶动力定位系统分布式体系结构，提出了一种基于改进的二值PMC模型约分布式系统级故障诊断算法。采用自诊断与互诊断相结合的方法，给出了分布式诊断算法、图论模型、诊断内容及算法中使用的报文种类、故障向量。基于软件故障注入思想设计了四种故障，并对该算法进行了诊断验证。结果表明：改进的PMC模型适用，所提出约分布式系统故障诊断算法正确，故障诊断与验证应用程序可靠、实用。     

基于模糊PID串级控制的航迹保持方法

提出一种用于动力定位船的直线航迹保持方法,该方法基于参数自整定模糊PID串级控制,利用模糊控制在线调整PID参数,并且把船速作为模糊判决的一个条件,使该控制方法能够适应不同的船速.仿真试验证明该控制方法航迹保持性能良好,能够适应环境和船速的变化,能精确的保持直线航迹.     

大范围环境下自主式水下潜器两种全局路径规划方法的研究

应用遗传算法(GA)和A·算法对自主式水下潜器(简称AUV)在大范围海洋环境中的全局路径规划问题进行了研究.介绍了基于栅格的环境模型及其数据结构,讨论了GA的染色体编码方式、基于知识的初始种群生成方法与适应度函数,基于领域知识设计了五种遗传算子,给出了A·算法的具体实现方法.通过仿真结果可以看出:GA采用可变长编码方式使路径描述简单、清晰,具有收敛速度快、求解实际问题效率高的特点;A*算法可在较短时间内求得相对栅格优化的路径.两种算法均可满足系统实时性要求.     

分布式系统级故障诊断算法在船舶动力定位系统中的应用

为解决船舶动力定位多处理机系统的故障诊断问题，在分析实际系统总体结构的基础上，确定了系统故障测试关系图，提出了一个基于改进型二值PMC测试模型的分布式系统级故障诊断算法（SELF算法），详细介绍了算法中的报文种类、故障向量与算法描述；最后，采用软件故障注入法对诊断算法与模型进行了故障诊断验证。结果表明：模型适用、算法正确，所开发的分布式系统级故障诊断软件包可靠、实用。