大型船舶自动舵系统精准智能航向控制研究

为保持船舶在指定轨迹上航行,目前使用最为广泛的技术是船舶航向自动舵控制系统。基于航行安全和节约成本的考虑,船舶航行对自动舵的精确度提出了越来越高的要求。目前,通常采用船舶操纵运动模型研究船舶自动舵控制系统。通过分析船舶运动及其受到干扰力作用的情况,建立船舶控制系统数学模型。本文结合PID控制、模糊控制和粒子群算法,分析研究船舶航向自动舵控制系统。     

反步法在航向自适应控制中的研究与仿真

为了提高船舶的操纵性能,研究人员对船舶的航向控制投入了大量的精力。由于船舶在航行时会受到气候和水文的影响,运动状态呈现不确定性和非线性,传统的船舶航向控制效果较差。本研究基于反步法,设计一种逐级递推优化的船舶航向自适应控制系统,并系统讲述反步法的理论基础和航向自适应控制系统的工作原理及其仿真。     

基于遗传算法和模糊控制理论的船舶智能航向控制器研究

随着自动化技术的发展,船舶的控制系统的规模也在不断变大,控制对象的复杂性也在不停变化,智能控制是船舶航向控制的一个重要研究内容。本文将遗传算法和模糊控制理论应用于船舶智能航向控制中,介绍航向控制器的结构,阐述控制规则,最后进行船舶PID控制和本文算法控制的对比实验。实验结果表明,本文算法鲁棒性强、稳定性好、系统误差小,具有较强的可行性。     

一种新型船舶航向智能PID控制器优化设计

借鉴免疫系统的免疫响应调节机制,对传统PID控制器进行改进,建立一种非线性自适应免疫PID控制器,并利用粒子群算法对设计的PID控制器进行参数优化.将设计的控制器用于船舶航向控制系统中,实验仿真结果表明:该控制器能很好的根据船舶动态特性的变化,自动地进行适应性免疫调节,具有跟踪速度快、航向控制超调小以及抗扰性强等优点.     

滤波反步法在船舶航向自适应控制中的应用

船舶航向自适应控制是船舶控制领域研究的重点,近年来,随着计算机技术的快速发展,一些典型的控制算法被应用于船舶航向控制系统中。滤波反步法是一种以Lyapunov函数为基础的递归设计算法,能够有效提高自适应控制系统的鲁棒性。本文研究船舶运动方程和船舶航向控制理论,在此基础上,设计基于滤波反步法的船舶航向自适应控制器。     

船舶航向非线性系统的鲁棒自适应控制

考虑船舶航向控制系统模型中存在非线性,并且模型参数是未知的情况下,利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论,提出了一种鲁棒自适应控制新算法。以“育龙”轮为例,进行了鲁棒自适应自动舵设计,并利用 Ｍａｔｌａｂ工具箱进行了仿真研究,结果证明该算法十分有效。     

遗传优化算法在船舶航向混合智能控制中的应用

本文分别研究模糊控制和遗传算法等智能控制算法在船舶航向控制中的应用。基于模糊控制理论,重新设计高效模糊控制器,该控制器具有实时性强、计算量低、节约存储及高效等优点。并且基于遗传算法,设计一种优化航向模糊PID算法,极大提高了自动舵的控制精度。最后通过Matlab中Simulink对控制器及算法进行仿真实验。     

船舶航向及位置的模糊控制方法研究

探讨了将模糊控制应用于船舶航向改变和位置偏移的控制方法。建立了以模糊控制为基础的船舶自适应控制数学模型。结果表明，只要建立了合理的模糊控制规则，在一定的海风、海流作用下可以将船舶改变到按新的航向航行，同时亦可以将船舶迅速操纵至某一新的指定位置。     

小型船舶自动操舵控制系统的研制

设计基于ARM的小型船舶自动操舵控制系统.通过磁罗经检测实际航向,与给定航向比较产生偏航角,由控制器通过PID算法产生偏舵角去控制舵机,形成双闭环控制系统,从而实现对船舶航向的自动控制.     

RBF神经网络在船舶航向保持非线性控制中的应用

船舶航向保持在可控范围内,使得船舶航迹能够在规定精度的阀值内。随着航运业的发展,船舶的动力及体积越来越大,操纵控制系统复杂度也越来越高,在船舶航向控制中的非线性因素越来越多,传统的线性模型已经不能适应船舶控制系统性能要求。RBF神经网络与自适应控制相结合,能够很好匹配非线性系统的求解。本文研究船舶航迹控制模型,给出基于RBF神经网络船舶航向非线性控制系统解决方法,最后进行仿真实验。