精确反馈线性化在船舶航向保持器上的应用

现有的船舶航向保持器的设计大都采用Nomoto线性模型，而忽略了船舶操纵运动的非线性因素，因此航向控制的精度比较低。选择状态反馈精确线性化方法，将响应型船舶运动的非线性数学模型进行线性化，再利用基于闭环增益成形算法的鲁棒控制器进行控制，然后在Maflab的Simulink下进行系统仿真，仿真结果表明，所设计的基于闭环增益成形算法的控制器比基于LQR的控制器具有更好的控制能力。     

基于遗传学习算法的船舶航向智能控制方法

针对现有船舶航向控制方面采用的传统控制算法,在对船舶航向数据计算过程中存在数据迭代分析准度失常,无法适应性逻辑推导航向数据量的问题。本文提出基于遗传学习算法的船舶航向智能控制方法,利用遗传算法作为理论算法,对船舶航向数据进行遗传数据的建模,从而得到迭代航向控制量计算因子;接着,引入基于遗传算法的NRD蚁群学习算法,对得到的迭代航向控制量计算因子进行最优控制因子的蚁群化计算,得到船舶航向控制的最优适应控制参量;最后,引入适应性控制算法将最优适应控制参量导入算法,使其生成航向适应性计算逻辑策略,最终实现船舶航向的智能化控制。实验数据表明,提出的方法在航向数据迭代分析计算准确性上,准确度较高,满足可行性与有效性测试要求。     

基于EM算法的船舶大转向航向路径跟踪控制方法

目前研究的船舶大转向航向路径跟踪控制方法在解决航向环境变化下船舶大转向航向路径跟踪控制问题时,解决能力较弱,抗干扰能力较差。为解决上述问题,基于EM算法研究了一种新的船舶大转向航向路径跟踪控制方法,通过构建基于EM算法的船舶大转向特征模型获取完整的船舶信息并对其进行在线参数估计,为航向路径跟踪控制奠定基础,结合GPS定位系统对船舶的大转向航向路径进行实时跟踪和路径描绘,以EM算法对其大转向航向路径进行控制。实验结果表明,基于EM算法的船舶大转向航向路径跟踪控制方法跟踪准确、控制有效,适用于为了船舶领域的进一步发展。     

基于IGA-BP算法的船舶航向智能自适应控制系统设计

在深入研究基于BP学习算法的前向神经网络以及模糊神经网络控制器的基础上,针对模糊神经网络控制器难以设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足,结合免疫遗传算法的全局收敛特性以及BP学习算法局部收敛的快速性,提出了一种基于混合计算智能方法的IGA-BP算法的神经网络参数的优化设计方法.将设计的控制器用于建立船舶航向控制系统模型,仿真结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,基于IGA-BP算法设计的船舶航向控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,比BP学习算法的控制效果更理想.     

基于指数函数非线性反馈的船舶航向保持控制

为研究船舶航向保持控制问题,本文以“育鹏”轮为研究对象,建立了其非线性Nomoto船舶模型,设计了基于闭环增益成形算法的指数函数非线性反馈控制器,并以“育鹏”轮的非线性模型为被控制对象,用Matlab的Simulink工具箱进行系统仿真研究。系统仿真结果表明,建立的非线性Nomoto数学模型精度良好,设计的控制器进行船舶航向保持控制时效果优异,并且更节能。使用这种方法设计的控制器,可以很好地进行船舶航向保持控制,对今后的船舶运动仿真和控制器的设计具有重要意义。     

考虑转向运动特征的船舶新航向距离计算模型

为提升船舶转向时船位预测和精准控制效率,提出一种基于船舶转向运动特征的新航向距离计算模型。分析在船舶转向运动中基于K、T指数的新航向距离的计算方法及其局限性,分析船舶转向运动中船舶运动特征及其相互之间的关系,依据航道转弯半径相关的设计规范,并考虑船舶驾驶位置的影响,建立基于船舶转向运动特征的新航向距离计算模型。实船应用显示：基于船舶转向运动特征的新航向距离与船舶转向运动实际情况相吻合。多船验证表明该模型具有广泛的适用性。该研究结果可为船舶智能驾驶中转向控制提供一种新的参考。     

船舶航向保持的鲁棒神经网络控制

设计一个N5-5-5-5-5-5-1前向神经网络,经训练得到一个开环的船舶航向保持控制器,使其能够较好地保持典型输入信号作用下的船舶航向;然后应用闭环增益成形算法,形成闭环控制系统.这种基于神经网络的航向保持方案,将神经网络的适应能力、非线性函数映射能力和闭环增益成形算法的鲁棒性结合起来,改善了系统的鲁棒性能.这种方法设计过程简单,物理意义明显.     

基于启发式搜索算法的船舶航向自动控制研究

船舶在航行过程中会受到各种非线性因素干扰,采用传统控制方法缺少对控制规则和有关参数设定与调整,导致航向、航角控制效果较差。针对该问题,提出基于启发式搜索算法的船舶航向自动控制研究。依据启发式搜索原理,确定寻优参数和控制规则,采用惯性坐标系统建立船舶运动数学模型,并分析船舶在海洋内运动之间的耦合关系,实现船舶航向自动控制。由实验结果可知,该控制方法自动舵响应曲线与实际舵响应曲线一致,且对船舶航向和航角控制效果较好,为船舶稳定运行奠定基础。     

利用克隆选择进行船舶航向自适应控制优化

随着海洋航运业的不断发展,船舶的设计和制造越来越复杂,船舶航向控制在航行安全方面发挥着重要作用。克隆选择算法是以生物学中的克隆选择机制为基础提出的进化算法,逐渐成为控制领域的研究热点。本文对克隆选择算法的原理进行研究,提出基于克隆选择的船舶航向控制优化算法。     

物联网下嵌入式船舶航向控制系统设计

随着航运业的发展,对船舶操纵性能的要求日益提高,需要对船舶航向控制问题进行进一步研究。提出基于物联网的嵌入式船舶航向控制系统的设计方法。所设计系统由两部分组成,分别为硬件部分和软件部分。硬件主要由芯片、无线通信模块、电源模块、显示模块、温度采集电路、信扫描电路、复位电路、声光报警电路和负载控制电路构成,重点阐述了对各个硬件部分的设计电路。根据控制信号判断的方法对软件部分进行设计,完成物联网下嵌入式船舶航向控制系统的设计。为了验证所提设计方法的有效性,进行仿真实验,根据实验结果可以得出该系统能够对船舶航向进行实时控制,抗干扰能力强,效果令人满意。     

喷水推进船转弯过程中柴油机负荷变化规律的研究

建立了喷水推进船转弯过程推进系统的数学模型,研究了转弯过程中柴油机负荷的变化规律.这些规律包括:从直航过程到转弯过程柴油机负荷的变化;直航过程到转弯过程柴油机负荷的增幅随初始航速的变化规律;转弯过程中内侧泵、外侧泵对应的柴油机负荷变化的比较;分别用回转轨迹内侧泵和外侧泵转弯时柴油机负荷变化的比较.研究表明,喷水推进船转弯过程中柴油机的负荷变化幅度不大,一般不会超负荷;在选择转弯操纵策略时应把重点放在防止喷泵进入空泡穴蚀区的研究上.     

一种具有负荷限制功能的调距桨最佳启动算法

本文对调距桨系统的快速启动过程建模分析,研究出一种具有负荷限制功能的调距桨最佳启动算法。通过计算机编程仿真,结果表明在一定的条件下,该算法可以得到较优的启动路径。采用该启动路径,主机能合理控制转速与螺距,在不超负荷状态下快速平稳地提高输出功率,很好地增强船舶启动过程中的机动性与灵活性。该算法对实际的船舶航行控制启动过程有重要的参考价值。     

船舶航向模糊自整定操舵控制器的研究

船舶航向操舵控制是个典型的非线性系统,而工程上经常使用的常规PID(Proportional Integral Differential)控制器则为线性控制,至于模糊控制虽为非线性控制,但稳态精度不高。将常规PID控制与模糊控制相结合,基于Norrbin非线性系统模型和模糊自整定PID控制器的设计步骤,提出一种新的船舶航向控制算法,即船舶航向模糊自整定操舵控制器,并针对5 446标准箱的集装箱船舶,用Matlab进行了仿真计算。仿真结果表明,该控制算法可以使船舶航向控制从动态和稳态上都具有较好的精度,跟踪响应迅速,超调量小。     

基于混合遗传算法的无人船自动航向控制方法

本文针对无人船航向控制提出了基于模糊及遗传算法的控制策略。考虑无人船航向控制，以及无人船航向控制具有强非线性和不确定性，本文将智能策略和常规策略作为无人船航向的舵角控制作为主要控制框架。通过导引律计算期望的角度，并根据自主船的无人船航向控制动态模型进行分析。该模型考虑了舵和船舶推进系统的物理阈值，提出了一种适用于不同无人船航向控制的自适应控制算法，借助增益调度方法(GS)，利用PID控制器和遗传算法(GA)对不同的操作点进行全流程的(GS-PID-GA)混合优化。通过真实数据比例缩小进行模型实验并与传统控制方法进行比较，验证了所提出的控制方法的有效性。     

考虑横向漂移的船舶路径跟踪自抗扰控制

针对船舶运动系统中内部动态不确定和外部干扰等问题,进行了欠驱动船舶路径跟踪的自抗扰方法研究。利用Backstepping设计参考航向角,并通过线性扩张状态观测器对流干扰和横向运动引起的横向漂移进行估计。其次,根据自抗扰算法对航向进行控制,采用线性扩张状态观测器对外界干扰及内部不确定项进行估计。最后仿真结果表明,在风流干扰下所设计的控制器仍能使船准确地跟踪上参考路径,验证了所提控制方案的有效性。     

基于变形测量的舰船航向标校方法

为了解决目前航向标校中的船体变形无法克服和采样时间不同步的问题,根据单摄像机三维姿态测量原理,通过若干台摄像机经过多层甲板的传递测量,最后综合各级接力站测量的结果可以得到安装在甲板层艏艉线上的参考物相对于安装在导航平台上的摄像机系统的姿态角,从而减小船体变形对航向标校的影响。并利用软件定时器进行同步录取解决读数时间不同步问题。通过理论分析表明,该方法可有效的提高测量精度,并可拓展使用到所有基座不通视的被试武器系统和测量设备之间的三维姿态测量。     

OceanInfo平台中舰船操纵运动控制研究

针对 OceanInfo平台中的舰船运动控制,研究舰船在航向保持中的混沌运动及其控制问题。基于 PID控制方法的简单性和有效性,应用 PID控制进行平台中的舰船混沌运动的有效控制和航向保持,对其控制参数难以确定的问题,提出改进的动态混沌粒子群优化（PSO）算法进行控制器参数整定并进行仿真实验。实验结果表明：本文提出的改进优化算法能够实现 PID参数的优化整定,其结果能够更为有效地进行舰船航向保持及混沌运动控制,且方法简单、容易编程实现。     

基于Bech模型的船舶航向离散变结构控制

采用带不确定项的Bech模型可以更好地反映船舶运动的非线性特性以及不确定因素对船舶运动的影响。在Bech模型中增加不确定项，采用离散变结构控制理论设计船舶航向控制器。针对传统设计方法稳态抖振的缺点，提出一种新型的离散趋近律，可以消除传统趋近律自身参数导致的抖振。设计扰动估计器，能够自适应估计不确定因素对系统的影响，只要不确定因素的变化率有界，即可保证闭环系统的鲁棒稳定性，特别是对于幔变不确定性，具有很高的估计精度。仿真结果表明，所设计的离散变结构控制器可以快速准确地跟踪设定航向，并对参数摄动和外部干扰具有很强的鲁棒性。