船舶航向自适应神经网络鲁棒跟踪控制

针对存在不确定性和带有完全未知时变环境扰动的船舶航向非线性控制系统,将指令滤波技术和反步法相结合,设计了一种船舶航向自适应神经网络鲁棒跟踪控制器,该控制器的提出不依赖于外部扰动任何的先验信息。首先,利用神经网络补偿船舶航向非线性控制系统中的非线性项;设计自适应律在线更新神经网络权重向量和估计时变环境扰动的未知界。为了避免传统反步法中对虚拟控制律的反复求导,引入指令滤波技术,使得所设计的航向自适应神经网络跟踪控制器具有结构简单、易于工程实现的特点。理论分析表明,所设计的控制器能使船舶实际输出航向以任意期望的精度跟踪给定的参考航向,保证船舶航向闭环控制系统中所有信号一致最终有界。最后,以大连海事大学远洋实习船“育龙”轮为例进行仿真,仿真结果验证了所提控制器的有效性和鲁棒性。     

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。     

基于神经网络的船舶航向自适应PID控制

详细分析基于单神经元的自适应PID控制算法,并推导了为改进其应用上的不足,将自适应PSD控制器中递推计算增益K的方法应用到单神经元的自适应 PID控制,构成具有自动调整增益K值的单神经元自适应PID控制器的学习算法.将控制算法应用到船舶航向控制系统,仿真结果显示了该方法的有效性.     

基于节能省时航行的新型航向控制系统设计

为设计出既能缩短航程又能降低能耗的新型船舶航向控制系统,本文系统分析了船舶运动的非线性数学模型和常规的航向比例-微分-积分(PID)控制算法;在此基础上运用遗传算法(GA)在线自动优化整定常规的PID控制参数,从而实现反馈控制和保证系统的稳定性,运用小脑模型(CMAC)神经网络进行前馈非线性控制、进而抑制源自船舶内外部的非线性干扰,最终确保系统的控制精度和响应速度;在船舶操纵模拟器上对所设计的新型航向控制系统作了仿真试验,试验结果表明:该系统性能优越可靠且具有较强的鲁棒性。     

船舶航向的自适应自调节PID跟踪控制

[目的]针对遭受时变环境扰动且存在参数不确定性的船舶航向非线性控制系统,为满足其航向控制的实时性要求,[方法]结合自适应技术,提出不依赖于模型参数与未知输入的自适应自调节的船舶航向跟踪控制方案,并利用Lyapunov直接方法验证该控制律的有界性。[结结果]仿真结果表明,该控制器可以自适应自调节PID的控制增益,不仅继承了传统PID控制器的优点,还对未知时变扰动具有良好的鲁棒性。[结论]研究成果可为船舶航向的跟踪控制设计提供参考。     

船舶非线性响应的鲁棒神经网络控制研究

随着船舶向着大型化、高速化方向发展,海上交通变得更加拥挤,船舶的航向控制技术引起了研究人员的广泛关注。自动舵是船舶航向控制的关键设备,近代以来出现了PID自动舵、自适应自动舵和智能自动舵等多种形式,实现了船舶运动的精确、灵活控制。本文针对船舶航向控制的非线性响应问题,在传统自动舵系统的基础上,提出了一种基于鲁棒神经网络的船舶运动控制器,建立了海风、海浪等非线性响应的函数模型,并进行了该船舶运动控制器的控制响应仿真。     

自适应智能航向控制方法研究

船舶是一种运行环境相对恶劣的重要的运输工具,海洋上风浪较大,天气情况也比较恶劣,船舶在航行过程中,会不可避免的受到风浪和海流的冲击,船舶产生晃动,影响正常的航行方向。因此为保障船舶的行进方向,必须对船舶的航向进行严格的控制,船舶的航向控制系统设计成为关键。传统的PID航向控制系统具有明显的不足之处,本文在传统PID控制方法的基础上,采用自适应的控制方法设计船舶航向控制系统。该系统可以适应船舶模型参数变化,同时适应天气、海况等的环境条件的不断变化,在线更新控制器的参数,使航行控制系统工作在最优状态。     

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.     

动态模糊神经网络在船舶航向控制器上的应用

当船舶在海湾、海峡等狭窄海域行驶时,对于船舶航向控制器的可靠性和灵活性均有较高的要求,由于船舶模型的参数受到航速和载重量的影响,因而无法保证航向控制的精确性。本文提出一种船舶模型控制与动态神经网络相结合的方法,提高船舶航向控制器的控制精度和可靠性。设计一种零稳态误差控制器对船舶航向进行控制,同时利用模糊神经网络确定闭环控制系统的极点,并用仿真证明本文提出的方法具有较高的精确性和可靠性。     

基于BP神经网络的PID船舶自动舵

船舶操纵的模型具有非线性,慢时变特性,传统船舶自动舵的性能不能令人满意。基于传统PID自动舵的基础上,把传统PID与BP神经网络结合起来,利用BP神经网络的自学习能力实现PID控制参数的在线整定,构成一种新型的船舶航向自动舵。分无干扰和在风,流,浪干扰两种情况进行MATLAB仿真,来说明这种船舶航向控制自动舵的优越性。     

疏浚管系作业全自动控制系统

针对耙吸挖泥船提高施工效率、减少人工成本和燃油消耗问题,进行疏浚管系作业全自动控制系统的研究。在挖泥船疏浚作业时,由于环境和操作流程复杂,传统的半自动疏浚集成控制系统,在多人操作时,会出现泥浆堵住疏浚管路的问题。设计了疏浚管系闸阀控制器(ADSS)、低浓度排放控制器(ALMO)、自动泥门控制器(ABMC)和高压冲水泵控制器(AJC),来实现疏浚挖泥管系全自动控制系统,提高泥浆流速、降低泥浆浓度,防止泥浆堵管,同时减少人工成本,降低燃油消耗,使耙吸挖泥船挖泥施工效率得到很大的提高。     

基于质量控制的舰船建造精度管理探讨

本概述了舰船质量控制体系、保证舰船质量的新技术及其应用前景。     

网络控制系统的输出反馈保性能控制

研究了一类具有不确定时延的网络控制系统输出反馈保性能控制问题.将时延的不确定性建模为系统状态方程系数矩阵的不确定性,在输出反馈条件下,用状态观测器重构系统状态,将保性能控制问题转化为不确定离散系统的输出反馈鲁棒保性能控制问题.利用Lyapunov理论和矩阵不等式方法,得出了输出反馈保性能控制律的设计方法.仿真算例说明了设计方法的有效性.     

基于模糊控制的机器人运动控制研究

提出了一种在未知场景下足球机器人运动路径的模糊控制算法,并对此算法进行了推导与仿真。仿真结果表明,计算量小,运算速度快,使足球机器人的运动表现出很好的连续性和稳定性。     

模糊控制与神经网络组合控制系统研究

采用模糊控制与神经网络组合控制系统控制带有大滞后环节的非线性对象。该方法综合了模糊控制与神经网络,为带有大滞后环节的非线性系统的控制提供了一种思路。     

高层建筑施工控制要点及安全管理

目前,随着我国城市建设的迅猛发展,高层建筑正在日益成为城市建设的主体。由于高层建筑投入大,周期长,且对其质量的要求更为严格,因此在工程质量控制与其安全等方面有它的特殊性,本文试从加强施工质量和安全的角度,结合在实践中的一些体会,谈谈个人的一些看法。     

基于动态面控制方法的船舶动力定位控制

随着经济全球化的发展,人们对海洋资源的开采和利用逐年加深,在开采过程中需要在船舶上进行数据采集,保证船舶的稳定性对研究海洋资源具有深远的意义。本文通过引入动态面控制算法,利用动态面控制技术为动力定位船舶设计控制系统,每一步使用一阶积分滤波器来评估虚拟控制输入的导数,仿真结果显示与传统的backstepping方法相比减低了计算的复杂度,增强了鲁棒性。     

船舶直线航迹控制的滑模自适应反步控制

对船舶在直线航迹运行过程中的控制方法进行研究。针对普通的控制方法没有涉及环境干扰和船舶的模型摄动等方面的影响,提出改进型的积分型船舶反步自适应滑模控制方法并将改进后的控制方法运用在船舶控制系统中。软件仿真结果表明,改进后的船舶控制器可改善系统的全局稳定性,同时也解决了船舶滑模控制器的"抖振"问题。     

基于模糊控制的舰船桅杆振动半主动控制研究

针对舰船桅杆在外载荷作用下产生的基础激励对其雷达等设备造成转角振动的问题,设计一种复合式的半主动的桅杆振动控制系统。根据航行中舰船的桅杆振动特性,采用基于磁流(MR)变阻尼器和并联机构的复合式半主动减振控制装置。针对复合控制器具有较高的非线性的特性,采用模糊控制的非线性映射功能,建立半主动控制系统。同时,基于Ansys平台,使用APDL对设计的复合式半主动控制系统进行仿真计算。选取某型舰船桅杆振动为研究对象,仿真结果表明本文所提方法能够有效的降低桅杆振动。     

基于一种非线性PID控制器的船舶航向控制系统研究

本文对应用一种非线性PID控制器的船舶航向控制方法进行了研究.利用非线性PID控制器在线整定参数的功能和具有良好鲁棒性的特点,应用于船舶航向控制.仿真结果证明了该方法的合理性和有效性.