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《舰船科学技术》2021,43(12)
传统舰船控制在理论基础中以舰船水上运动的二自由度作为参数进行计算,忽略舵机伺服系统中的航向偏差,导致对航行要素的分析出现误差,因此设计一种针对舰船水上纵向运动的控制模型。首先对舰船水上运动过程中的各自由度在舰船运动坐标系中进行分析,并以向量形式的数学方程来描述纵向运动非线性舰船的状态,在驱动力上叠加一个非线性变推力,通过控制航速的方式控制舰船纵摇的幅值,设计变推力开环施加流程,经过相位改变得到相位差,精准跟踪纵摇变化纠正舵机伺服系统航向偏差。仿真实验中,分别使用传统控制模型与设计的非线性数学控制模型进行实验。结果表明,设计模型仿真结果对于各航行要素的分析误差平均控制在5%以内,具有一定有效性。 相似文献
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为了解决当前船舶水上纵向运动预测精度的问题,设计了一种船舶水上纵向运动的非线性数学模型构建方法。首先分析了当前船舶水上纵向运动的线性数学模型的缺陷,然后引入非线性建模方法—神经网络对船舶水上纵向运动变化特点进行拟合,建立船舶水上纵向运动的非线性预测模型,最后与线性船舶水上纵向运动建模方法进行仿真对比实验。结果表明,本文方法的船舶水上纵向运动预测精度高,船舶水上纵向运动预测误差要小于线性船舶水上纵向运动建模方法,验证了本文非线性船舶水上纵向运动建模方法的有效性以及优越性。 相似文献
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单一模型难以准确对舰船装备维修费用进行建模与预测,为了提高舰船装备维修费的预测精度,设计了一种组合优化理论的舰船装备维修费预测模型。首先分别采用灰色模型和神经网络对舰船装备维修费进行预测,然后确定2种模型的舰船装备维修费预测权值,加权得到最终的舰船装备维修费预测结果,最后采用VC++6.0实现了舰船装备维修费预测仿真测试,仿真结果表明本文模型获得了较高的舰船装备维修费预测精度,相对于单一模型,本文模型的舰船装备维修费预测结果具有比较显著的优势。 相似文献
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现有的舰船航向保持非线性控制在建模过程中最多只能包含3个自由度,导致舰船航向控制不精准。为此设计一种最小二乘支持向量机的舰船航向保持非线性控制方法。首先使用局部最小二乘支持向量机对航行中的舰船进行建模,能够描述出舰船实际航行中的6个自由度,并使用等式约束代替不等式约束,引入反馈校正环节,弥补缺陷,完成模型的构建。在控制算法的设计中,使用模型训练误差均平方值代替松弛变量,且训练过程只需要求解一个线性方程组,简化了运算,使用动态抗饱和补偿器得到最优参数,实现舰船航向保持的非线性控制。通过仿真实验结果表明,使用本文控制方法控制船只的航向角和舵角,控制精度更高,效果更好。 相似文献
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