基于GA-FCMAC算法的船舶运动智能控制器

在研究模糊小脑模型神经网络控制器（FCMAC）的基础上，本文提出了基于遗传算法学习的模糊小脑模神经网络控制（GA－FCMAC）算法并应用于船舶运动。仿真结果表明该算法具有良好的控制性能。     

混合智能控制技术在船舶电站励磁控制中的应用

将混合智能控制技术应用于船舶电站同步发电机励磁控制，通过一种结合自组织学习和BP学习的混合学习算法，学习并调整控制器参数和结构，该算法比通常的BP算法收敛性好，速度快。仿真结果表明，该算法能很好地稳定机端电压。     

基于区间约束GPC的船舶SCR脱硝系统多工况控制

不同工况下的船舶柴油机脱硝系统具有很强的非线性和时变性，常用的单一控制器难以准确控制，因此对船舶选择性催化还原（SCR）脱硝系统进行自适应控制研究尤为重要。从SCR的反应微分方程入手，建立船舶柴油机SCR脱硝系统的机理模型，并通过模型仿真的离线数据辨识建立不同工况下该系统的ARMAX模型；设计基于该模型的广义预测控制器以实现多工况的自适应控制。考虑到执行机构的使用寿命，加入区间约束算法，提出并设计带区间约束算法的广义预测控制（GPC）控制器。研究结果表明：与传统的GPC和模型预测控制（MPC）控制器相比，带区间约束的GPC控制器不仅能在变工况时保持较高的脱硝率，而且能显著减少执行器的动作次数，从而提高船舶柴油机SCR脱硝系统的使用寿命。     

基于LMI的舰船电力系统鲁棒H∞建模方法研究

基于鲁棒H∞控制的方法,提出并建立了3台发电机并联运行工况下舰船电力系统的数学模型.介绍了鲁棒控制的线性矩阵不等式LMI(Linear Matrix Inequality)算法,利用该算法设计了状态反馈控制器,并对含有该控制器的系统进行了仿真研究.     

一种无人艇路径跟踪控制器的设计与验证

针对无人艇的路径跟踪控制问题,基于内模控制和L1制导算法设计并实现无人艇路径跟踪控制器。通过对状态空间型船舶线性数学模型进行在线参数辨识,实现对无人艇操纵响应模型参数的在线估计;基于内模控制和无人艇操纵响应模型,设计并实现无人艇的艏摇角速度控制器;采用L1制导算法设计并实现无人艇的路径跟踪控制器。实船试验结果表明,该路径跟踪控制器能较好地实现无人艇对参考路径的跟踪。     

水下自主机器人航向控制算法应用研究

为了提高AUV航向控制系统的控制品质,研究基于模糊理论的参数自调整PID算法。该算法在AUV原控制器的基础上对控制器参数进行在线调整,使控制器具有了一定的自适应特性。分析模糊控制规则对控制效果的影响,提出一种基于非线性函数的尺度变换方法对模糊控制器输入数据进行处理,简化了模糊控制器输入数据的量化过程。通过湖上试验,验证了模糊PID控制算法的有效性。对比试验结果显示,改进后的算法在AUV航向控制中能够获得更好的控制效果。在大角度转向中,该控制算法的优越性明显,系统响应快,超调小,航向误差均方差小。     

同步电动机单参数模糊PID励磁控制器的研究

针对同步电动机,本文提出了一种简单、实用的单参数模糊PID控制的励磁调节算法.与传统的模糊PID控制器相比,该算法具有调节参数少、算法简单且易实现的优点.为证明其优越性,文中对此算法进行了仿真分析,仿真结果表明该控制方案无论在响应时间上还是在超调量的大小上都明显优于传统的PID控制器.     

模糊控制在船舶智能控制中的应用研究

为解决船舶航行过程中的横向运动控制问题,本文提出一种基于闭环增益成形算法和T-S模糊算法的新方法。其中T-S模糊优化算法用来计算滚转和偏航的加权系数,并结合闭环增益成形算法,设计了鲁棒PID控制器对横摆和偏航进行控制,并将其组合成横向控制器。仿真结果表明,该控制器具有较强的鲁棒性和自适应能力,对船舶横向运动控制以及转向器的损失可以通过一个合理的加权系数来降低。本文提出的方法对船舶横向运动控制提供了一种新的理论,为实际工程中的应用提供了理论基础。     

船舶航向保持中的混沌控制研究

大型船舶的航向控制是一个多变量、时滞性较大和非线性的动态过程,在海浪、海风等因素干扰下会呈现一种典型的混沌运动。本文系统介绍混沌控制理论和算法,结合船舶航向控制数学模型和Diffing方程,设计一种船舶航向的控制器,并利用Maltlab对该非线性控制器进行仿真。仿真结果表明,该船舶航向控制器具有良好的航向保持能力和鲁棒性。     

广义预测算法在综合减摇系统控制器设计中的应用

在综合减摇系统中,由于变量间耦合因素的存在,往往会导致系统达不到最佳控制状态。基于广义预测算法具有自适应、鲁棒性强等优点,将其应用到综合减摇系统控制器设计中,不仅可降低系统内在耦合作用,还能消除因外界随机干扰产生的不利影响。为验证该算法的有效性,对嵌入广义预测算法的控制模型进行跟踪特性分析,并对系统横摇角进行仿真,结果表明基于广义预测算法的控制器具有良好的控制效果。     

一种半潜式支持平台靠泊路径跟踪控制方法

针对PSO算法在应用到路径跟踪时，容易陷入局部最优的缺陷和惯性权重调节机制的局限性，提出基于粒子进化率的改进IM-PSO优化算法。该算法一方面利用粒子的进化率及时调整粒子的惯性权重，提高算法的搜索速度；另一方面利用免疫系统的免疫机制增加粒子的多样性，提高PSO算法摆脱局部最优的能力。选取北海型半潜式支持平台作为工程案例，在北海真实海况下进行靠泊路径跟踪控制的仿真分析，对PID路径跟踪控制器参数进行优化。仿真结果表明，与标准PSO优化方法相比，该方法优化的靠泊路径跟踪控制器的稳定性更高，提高了运算效率，收敛精度更高。     

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。     

基于改进的混沌优化的翼滑艇推进系统仿真

通过Matlab平台建立翼滑艇推进系统的数学仿真模型,将翼滑艇的快速性指标和经济性指标的加权形式作为推进系统优化目标,并以Simulink进行实时仿真分析。首先,运用改进的混沌优化算法对模糊控制系统进行优化,求解最小控制目标值,然后对转速控制和螺距控制的控制器参数进行优化,并通过模糊控制器对不同工况下主机转速和可调桨螺距进行控制。最后,对比分析了常规模糊控制器与混沌算法优化后的模糊控制器之间的差别。结果表明,优化后的推进系统在进行航速控制时不仅超调量小,而且稳定性好,该优化方法有效可行。     

柴油机双机并车控制系统的设计

本文介绍了一种柴油机双机并车控制系统的设计方案，通信部分用CAN总线实现。详细介绍了CAN节点的电路设计。并车控制方案采用单调速器法，控制器使用模糊－PI算法。阐述了模糊－PI算法在柴油机控制系统中的意义。     

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。     

基于输入状态线性化的船舶航迹系统鲁棒控制及仿真

本文将Hoo环增益成形鲁棒控制与输入状态精确反馈线性化结合,针对船舶航迹控制系统的非线性数学模型,采用Nomoto船舶模型,给出了一种鲁棒控制器的设计方法。这种算法是对船舶航迹非线性系统进行输入一状态线性化的基础上,然后与闭环增益成形算法相结合而设计出来的控制律。以某船为对象,利用Matlab／Simulink工具箱对新的控制器进行数值仿真,结果表明该控制规律有比较理想的控制效果,在加入扰动后,该控制器能使船舶行驶在预设航迹上,对外界风浪干扰有较强的鲁棒性。     

遗传学算法在船舶航线自适应控制器中的应用

为了提高大型海上运输船在复杂海上交通条件的航行能力和运载能力,研究船舶航线自适应控制器具有重要意义。随着船舶结构和功能的复杂化,船舶航线控制的准确度和可靠性的难度越来越大。本文系统介绍遗传学算法,并利用该算法的自适应搜索能力和参数优化技术,设计和优化船舶航线自适应控制器,提高其控制精度和鲁棒性。     

一种基于神经—模糊的船舶航向控制器研究

文中针对船舶航向这种非线性、时变、滞后控制对象，提出了一种基于人工精神网络的模糊控制器。利用人工精神网络的学习能力，将抽象的模糊控制规则转化为神经网络的学习样本，通过ＢＰ学习算法记忆这些规则样本，并以“联想记忆”的形式来使用非样本规则。仿真结果表明该控制器具有很好的控制精度，动态特性和鲁棒性。     

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PSO的船舶动力定位自适应反步控制器

在船舶动力定位实际的作业过程中,由于海洋环境是缓慢变化的,建立的对象模型总存在一定的不确定性。针对上述问题,本文提出利用自适应反步控制器对船舶进行控制,并利用粒子群算法对控制器参数进行寻优,最后通过计算机仿真对本文方法进行了验证,仿真结果表明该方法有效。