对船舶主机遥控的逻辑控制及转速的遗传算法PID控制应用

基于面向对象的方法设计船舶主机的逻辑控制,包括启动、换向、制动等逻辑控制。针对主机的转速系统进行研究,提出一种运用遗传算法来进行PID参数寻优的方法。并且通过Matlab仿真,证实遗传算法在PID参数整定上具有不可替代的优越性。     

PID控制器在船舶减摇水舱控制器设计与优化的应用

减摇水舱控制系统中的摇摆台控制一般采用PID控制系统,借助PID控制系统的算法优势,传输摇摆角度信号,有效控制减摇。PID系统采用免疫遗传算法,该算法能够建立起数学模型,推理运算出目标函数值,向电液伺服阀输出动作指令,控制船舶横摇。本文分析了PID控制器在船舶减摇水舱控制器设计中的应用,提出优化PID控制器的设计方法,经过仿真实验证实,改进优化的变参数PID控制器能够有效控制船舶横摇角、鳍角速率,提高减摇效率。     

蚁群算法在PID参数优化中的应用研究

本文介绍了蚁群算法的基本原理,将蚁群算法应用到了PID控制的参数优化问题中,并详细给出了基于蚁群算法的PID控制参数优化算法的实现步骤。为了验证本文算法的可行性,我们对文献[1]中的例子进行了仿真,并将仿真结果与文献[1]给出的基于遗传算法的PID控制参数优化结果进行了比较,发现:基于蚁群算法的PID参数优化算法无论是在最优解的质量方面还是在算法的执行效率方面都要优于基于遗传算法的PID参数优化算法。     

船舶航速智能控制系统仿真

利用MATLAB建立了船舶推进系统的数学模型,采用传统的PID算法,并利用遗传算法整定PID参数,对某船航速控制系统进行了仿真分析.为反映真实情况,文章分别仿真了船舶在无干扰、5%、10%及20%干扰情况下航速及螺旋桨转速等参数的变化,仿真结果显示遗传算法整定PID参数用在船舶航速控制系统上是可行的.     

基于遗传算法的船舶柴油机转速控制系统仿真研究

以12E390V柴油机为对象,建立了柴油机简化传递函数和执行器模型.控制方法采用PID控制,并利用遗传算法优化控制器参数,对柴油机动态调速过程进行了仿真分析,并分别和Z-N(Ziegler-Nichols)法、ISTE最优设定法[1]这2种参数整定方法做了比较.结果表明遗传算法的性能远优于其它2种参数整定法.     

基于遗传算法整定控制的柴油机调速系统研究

遗传算法是新型的、类似于模拟自然界中生物进化衍变过程的优化计算方法。其迭加算法准确, 在很多等领域得到广泛应用。本文以某型船用柴油机为对象,建立了柴油机控制系统的简化传递函数和执行器模型。采用PID控制,并利用遗传算法优化控制器参数,对柴油机动态调速过程进行仿真分析,和基于 Z-N（Ziegler-Nichols）法的参数整定方法做了比较,结果表明遗传算法的性能远优于传统的参数整定法, 对柴油机控制调速系统的性能有很大提高。     

基于遗传算法的执行器受限PID控制

针对PID控制中输入受限问题,论文设计了基于遗传算法的VPID控制,利用遗传算法获得性能最优的参数,同时确保了闭环系统的动态特性。仿真结果表明该方法的有效性。     

基于遗传算法和分数阶技术的水下机器人航向控制

[目的]自主式水下机器人(AUV)在海洋资源勘探、水下设备检修、水下搜救等领域发挥着重要作用,是探索海洋、开发海洋资源的重要工具。AUV的航向控制是其完成水下作业任务的基础。目前国内工程上多使用常规整数阶PID(比例、积分、微分)控制器进行航向控制,但该方法存在鲁棒性较差和参数整定复杂的问题。[方法]针对以上常规航向控制方法的不足,提出一种基于分数阶PID技术的航向控制器,并结合遗传算法完成控制参数自动整定,以提高控制器的实用性。分别对试凑法整定整数阶PID参数、基于遗传算法整定整数阶和分数阶PID参数的3种航向控制器进行算法仿真对比。[结果]结果表明:基于遗传算法整定分数阶PID参数的航向控制器相较于其他2个控制器,在上升时间与稳态误差基本相当的情况下超调量显著减小。[结论]说明基于遗传算法整定参数的分数阶水下机器人航向控制算法有效并具有优越性。     

基于遗传算法的船舶柴油机转速控制系统仿真研究

以12E390V柴油机为对象，建立了柴油机简化传递函数和执行器模型。控制方法采用PID控制，并利用遗传算法优化控制器参数，对柴油机动态调速过程进行了仿真分析，并分别和Z-N(Ziegler Nichols)法、ISTE最优设定法这2种参数整定方法做了比较。结果表明遗传算法的性能远优于其它2种参数整定法。     

基于改进遗传算法的柴油机调速控制研究

以6135柴油机为对象,建立了柴油机简化传递函数和执行机构模型.针对传统PID调速稳定时间长,控制效果不理想,论文提出一种改进遗传算法的PID调速控制策略.改进的遗传算法从加快收敛速度、抑制早熟和提高寻优能力出发,提出了改进的选择算子、自适应交叉算子和自适应变异算子,采用MATLAB软件分别对传统PID和基于改进遗传算法PID的调速控制系统进行了仿真研究.仿真结果表明,改进遗传算法PID控制器具有良好的动态品质和稳定性,其控制效果优于传统的PID控制器.     

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。     

模糊切换型船舶运动PID控制器

航向改变时船舶航迹变化过程可以分为瞬态区域和稳态区域。根据不同区域中不同的性能指标,提出了一种把常规PID和TS-PID模糊控制器以模糊切换方式相结合的模糊切换型PID控制方法。该方法集成了常用PID和模糊PID控制方式的优势并弥补了各自的不足,模糊切换方式实现了二种控制器之间的平滑切换。应用钝性定理证明了二阶Nomoto船舶模型的切换型PID控制系统的输入、输出稳定性,并用遗传算法优化控制器参数。与模糊PID控制器的对比仿真实验,表明所提出的方法可以有效提高船舶运动控制的各项性能指标。     

基于分离模糊PID控制的柴油机调速器仿真研究

针对PID控制器在柴油机调速系统中存在的不足,文章利用Matlab Fuzzy Logic工具箱及仿真平台,建立柴油机电子调速器的数学模型,并设计了一种分离模糊PID控制器.通过和传统PID控制的仿真比较,体现了分离模糊PID控制的优越性,仿真结果表明,分离模糊PID控制器使柴油机的控制效果显著提高,能够很好地满足柴油机运行指标的要求.研究结果对电子调速器的研制具有一定的理论指导意义.     

生物发酵过程温度PID控制器设计

设计并分析生物发酵过程温度控制器的性能，讨论了控制品质调节的可行方案，利用人工神经网络解决了实时控制过程中的参数调节等复杂计算问题。其实现方法简单易行，对其它工程应用也有一定的参考价值。     

基于粒子群优化算法的船舶粮食库温湿度PID控制

为了保证远洋船舶粮食长期储存的安全,需有效控制粮食库温度和水分。本文应用粒子群优化算法对粮食库温度、湿度PID控制器参数开展了寻优研究,建立了相应的优化目标函数,利用寻优得到的参数构成温湿度PID控制器,对粮食库空气处理的温湿度进行优化控制。并在Matlab环境下开展了基于粒子群PID控制的粮食库温湿度控制仿真实验,验证了利用这种算法获得的良好控制效果。     

基于BP神经网络整定的蒸汽发生器水位PID控制及仿真研究

将神经网络与PID控制结合起来,提出了基于BP神经网络整定的蒸汽发生器水位PID控制方法,采用BP学习算法调整控制器神经网络的连接权值,通过对系统性能的学习实现了控制器参数的在线整定,仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的控制性能。     

模糊神经网络控制在调速系统中的应用研究

针对无刷直流电机(BLDCM)调速系统的特点,在分析BLDCM(Brushless DC Motor)的数学模型的基础上建立了控制系统的仿真模型,设计了一种新的模糊神经网络控制器FNNC(Fuzzy Neural Network Controller),并运用遗传算法优化模糊神经网络结构和改进在线学习算法,将其应用到直流电机调速系统中。仿真试验表明,该方法较传统PID控制有更好的控制效果。     

SWATH船纵向运动的分数阶PIλDμ控制

针对小水线面双体船(SWATH)的纵向运动稳定性问题,对某SWATH船设计了一种分数阶PI^λD^μ控制器。首先,在控制器设计过程中,引入ITAE准则获得分数阶PID控制器的优化参数,并以类似方式得到优化参数的最优PID控制器。然后,以SWATH船为研究对象,分别采用分数阶PI^λD^μ控制器和最优PID控制器对其等效Nomoto模型和考虑风浪干扰后的模型进行仿真研究。最后,对它们的控制性能及控制能量消耗进行比对分析。通过分析发现,本文所提出的分数阶PI^λD^μ控制器的控制效果明显优于最优PID控制器,且分数阶PI^λD^μ控制器更为节能。     

基于对线控位策略的UUV回收运动控制研究

研究了水下坞舱回收UUV (Unmanned Underwater Vehicle) 过程中的运动控制问题,详细介绍了坞舱搭载回收UUV的原理,建立了UUV回收中的数学模型。提出了一种基于对线控位策略的回收方法,通过一个双参考点的定位控制来实现UUV的回收。设计了UUV回收的位置和姿态的灰色预测PID控制器,以减小UUV回收控制中的超调量和调整时间。仿真验证结果表明了对线控位策略对于坞舱回收UUV是可行的,所设计的灰色预测PID控制器可以实现UUV回收的精确控制。     

基于多目标遗传算法和多属性决策的船舶PID控制器参数整定

提出了一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用多目标遗传算法(MOGA)求出Pareto最优解.由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序.计算了一个二阶船舶控制的数值算例,结果表明本文提出的联合方法通用性好,设计的PID性能优异,适合工程实际应用.