船舶动力定位系统的数学建模和定位控制器仿真研究

传统船舶动力定位系统控制器,更注重定位的鲁棒性,忽略了外界因素对船舶动力系统定位的干扰,导致船舶定位控制器抗干扰能力弱,因此针对这一问题,提出船舶动力定位系统的数学建模和定位控制器仿真研究。考虑船舶运动状态及其运动过程中受到的影响因素,建立船舶动力定位系统数学模型;采用内部扰动处理,设置定位控制器控制算法,在Matlab仿真平台,完成船舶动力定位系统控制器仿真。实验结果表明,与传统船舶动力定位系统控制器相比,本文船舶动力定位系统控制器,在较大的环境干扰下,依然具有很强的抗扰能力。     

船舶动力定位系统中的非线性滤波器设计研究

船舶动力定位系统主要作用是维持船舶在航行过程中的位置和方向,保证航行的安全。为了克服海面水流和风力对船舶航行造成的影响,需要动力系统中的滤波系统对船舶的综合位置信号进行分离,以消除干扰,从而能够精确控制船舶姿态。本文在研究船舶定位系统的基础上,建立理想状态下的动力定位模型,并利用卡尔曼滤波算法和贝叶斯估计模型获得精确的样本,最后与非线性滤波控制系统联合仿真,以此得到精确的仿真模型。仿真结果表明,此滤波算法具有良好的适应性,能够满足动力定位系统的需求。     

多传感信息融合的船舶动力定位控制系统设计与仿真

为提高动力定位测量装置的准确性和精度,本文基于多传感信息融合技术进行船舶动力定位控制系统设计与仿真研究。在地球中心固定坐标系与北东地坐标系中,建立船舶动力定位系统传感测量模型,利用半实物仿真系统的试验数据,对建立的多传感信息船舶动力控制系统进行仿真分析。仿真结果表明,上述动力定位系统模型和控制系统结构能够满足船舶半实物仿真实验系统的电罗经测量数据的融合要求,且本文设计的船舶多传感信息融合方法的融合性能优于测量数据滤波后加权融合。本文研究结果可为船舶动力定位控制系统的设计与仿真提供理论指导和试验依据。     

非线性Backstepping算法在舰船动力定位系统控制的应用

船舶动力定位系统是一种闭环控制系统,通过检测船舶的位置、状态信号,控制船舶推进器产生相应的动力,抵消干扰作用力,使船舶能够相对稳定的定位。本文的研究内容是船舶定位系统的控制算法,通过建立船舶动力定位系统的函数模型,结合Backstepping算法,设计一种新型的船舶动力定位控制系统,通过仿真实验证明了该船舶动力定位控制系统的有效性。     

一种具有鲁棒性的海浪干扰滤波器

海浪干扰对船舶的航向输出具有很大的影响,而运用海浪滤波器可以有效地消除海浪干扰,提高船舶的控制品质.本文系统地研究了H∞滤波技术及其在海浪干扰处理中的应用,设计出了具有较强鲁棒性的海浪干扰滤波器,并通过MATLAB软件中的仿真工具Simulink对该滤波器进行了仿真研究.通过分析仿真结果可知,H∞滤波器的滤波效果比较稳定,估计精度较高,能够有效地减小打舵的幅值和次数,达到节能的目的.总的来说,设计的H∞海浪滤波器能够有效地消除海浪干扰,并具有较强的鲁棒性.     

船舶动力定位关键技术研究综述

船舶动力定位系统能够有效解决海洋环境复杂多变导致船舶难以安全进行海上定点作业的问题,使海上定位操作船舶具有不受水深限制、快速投入或撤离作业点的优势,提高船舶的机动性和精确性。本文首先介绍船舶动力定位系统的结构组成和工作原理;而后总结归纳国内外关于船舶动力定位系统所涉及的几个关键技术研究现状,包括控制系统控制器设计、推力系统推力分配算法、测量系统滤波与数据融合技术;最后,讨论船舶动力定位几个关键技术的发展趋势。     

Kalman滤波器在船舶动力定位系统中的应用

近年来,世界各国对海洋资源的探索不断深入,为了开发海洋丰富的化石燃料等自然资源,世界上的发达国家建设了大量的海洋工程,同时,对海上作业平台和舰船的定位精度和稳定性的要求越来越高。动力定位系统随时受到海上环境的干扰作用力,是一个非线性运动系统,借助自身推进力抵消环境中的干扰作用力,干扰作用力可以分为低频和高频干扰,因此,干扰作用力的滤波在船舶动力定位系统具有重要意义。本文重点介绍一种Kalman滤波算法,基于船舶动力系统的运动模型,研究了动力定位系统的干扰作用力滤波流程。     

广义预测理论在动力定位系统中的应用

在船舶动力定位系统中,利用预测理论可以对船舶动力进行合理的控制,使船舶在海浪、海风等干扰作用下具有更高的响应速度,保障船舶定位系统的抗干扰水平和精度。本文首先对船舶动力系统的控制原理进行介绍,通过建立船舶的干扰力模型,结合广义预测理论,设计船舶动力定位控制系统。仿真结果表明,该船舶动力定位控制系统具有良好的控制效果。     

非线性Backstepping算法在船舶动力定位系统控制的应用

船舶的动力定位是指船舶在某些特定工况下,利用推进器和螺旋桨等产生推力和力矩,抵消海风、海浪等因素的干扰作用力和力矩,从而使船舶在海面某一区域保持相对静止。由于海上气象条件和海水深度的影响,传统的锚式系泊定位已经难以满足需求,而船舶动力定位系统的灵活性高、定位精度高、抗干扰能力强,因此应用越来越广泛。本文建立了船舶动力定位系统和干扰因素的数学模型,结合Backstepping非线性控制理论,设计了一种新型船舶动力定位系统的控制策略,并对该动力定位系统的位移控制响应进行了基于Matlab的仿真分析。     

基于T-S模糊理论的船舶动力定位系统控制器设计

传统船舶和远洋作业平台采用锚泊的定位方式,这种定位方式的稳定性和精度都比较差,难以进行远洋和深海的精确作业。船舶的动力定位技术是利用船舶的推进器和船舶动力控制器等设备,产生具有一定方向和大小的推进作用力和力矩,抵消来自海风、海浪等干扰因素的作用力和力矩,使船舶能够稳定的定位于需要的位置。本文的主要对象是船舶动力定位系统的控制器,系统介绍了T-S模糊控制理论,并基于该控制理论对船舶动力定位系统的控制器进行了优化设计。     

数据融合技术在舰船动力定位系统信息采集的应用研究

为了提高舰船在海上定位的精度,同时减少因传统的船舶抛锚系泊方式带来的成本高、稳定性差等缺点,船舶工业领域对舰船动力定位系统的研究投入了大量的精力。动力定位系统利用舰船的推进器抵抗海浪干扰,使船舶保持在某一水域的动态平衡。本文针对舰船动力定位系统的信息采集问题,充分利用数据融合技术和传感器技术,提高了动力定位系统的信息采集时效性、可靠性和准确度。     

自抗扰控制在船舶动力定位中的仿真研究

控制技术是动力定位系统的核心技术,控制器的算法设计会影响动力定位的精度。本文在建立船舶低频运动动力定位系统模型的基础上,分别将PI控制器和自抗扰控制器应用于动力定位系统。给出自抗扰控制器算法,并对船舶无干扰状况下的横向位置、纵向位置和首向角进行建模仿真。仿真结果证明,自抗扰控制比传统的PID控制具有更好的动态性能,无超调,对船舶动力定位系统的实际定位能力有一定的指导意义。     

自抗扰控制算法船舶动力定位仿真分析

在远洋和深海海域,船舶如果采用传统的锚泊方式定位一方面存在灵活性差的问题,另一方面锚链长度造成的角度偏移会导致船体的定位精度差。因此,船舶的动力定位系统成为一项船舶重要的功能系统。在船舶的动力定位过程中,风浪等扰动作用会干扰动力定位的精度。针对这一问题,本文提出一种自抗扰控制算法。该算法利用跟踪微分器、状态观测器、误差反馈模块等关键环节,实现船舶动力定位推进器的精确控制,提高船舶动力定位的精度。此外,结合Simulink仿真平台,进行动力定位系统自抗扰控制技术的仿真分析。     

舰船动力定位系统推进器的过载保护和功率管理研究

传统的船舶动力定位系统采用柴油机作为推进动力,并配合推进吊舱,实现船舶的动态定位。随着电力技术的不断发展,电力推进技术在船舶动力定位中有了更广泛的应用,电力推进技术具有调速方便,可靠性高等优点。本文首先研究了船舶动力定位的电力推进系统原理,建立了船舶动力定位推进电机的数学模型,然后设计了船舶的功率检测电路和过载保护控制器,并基于Visual C++6. 0平台进行了舰船动力定位推进器的功率管理和保护仿真实验。     

广义卡尔曼算法在船舶动力定位系统辨识中的应用

进入21世纪,人们在海洋开发方面给予了高度重视,使得海洋开发范围逐渐拓展。其中,动力定位系统具体指的就是海上漂浮物依靠自身动力,接受控制系统指令对外界干扰加以抵抗并确保船舶亦或是海洋平台始终以同一姿态停留于空间某定点位置。将动力定位系统应用于海底勘探、海底矿物质采集与海洋石油开发等海洋工程活动中,可以提供多元化的服务。自动力定位技术成功研发并应用于动力定位系统后,船舶动力定位系统在辨识方面的需求不断提高,本文将广义卡尔曼算法应用其中,不仅可以有效改善系统功能,同样可以充分发挥船舶动力定位系统作用。     

基于反馈粒子滤波的船舶模型参数辨识

[目的]近年来,随着船舶朝着大型化、高速化、智能化的方向发展,船舶动力定位技术显得尤为重要。为了在动力定位系统中建立运动数学模型,需要确定模型中各参数的值。[方法]首先,以一艘挖泥船为研究对象,建立船舶运动数学模型,并分离出纵荡运动模型以及横荡与艏摇运动模型;然后,基于系统辨识理论和反馈粒子滤波算法辨识模型中的未知参数,包括2个主推进器和1个侧推进器的推力系数;最后,进行仿真实验,求得待辨识的参数值。[结果]通过与扩展卡尔曼算法的比较,显示反馈粒子滤波算法对参数辨识的效果更好,验证了反馈粒子滤波算法的可靠性。[结论]该方法在船舶动力定位系统中具有良好的应用前景。     

基于云模型的舰船动力定位控制系统设计

船舶动力定位控制是保证船舶平稳运行的关键。本文首先研究了云模型理论,对云模型控制进行深入分析,在船舶动力定位系统数学模型和云模型的基础上,建立了动力定位云模型控制器,并且利用基于遗传算法的粒子群算法进行控制因子的优化,最后进行控制系统仿真,实验结果表明,本文算法能够对船舶动力定位起到很好的控制作用。     

船舶动力定位系统非线性无源观测器的仿真

船舶动力定位系统是维持动力定位船舶在航行过程中的位置和方向,保证船舶姿态。为了克服环境干扰对船舶航行造成的影响,文章采用非线性无源观测器对船舶的综合位置信号进行分离,滤除船舶高频运动成分,估计出船舶低频位置和运动速度。利用控制器对低频运动进行补偿,从而较精确控制船舶姿态。仿真结果表明该非线性无源观测器的状态估计性能和滤波效果良好,船舶运动最终能稳定于目标位置,验证了该非线性无源观测器的有效性。     

多模型自适应观测器在船舶动力定位系统的应用

多模型自适应观测器是一种基于模型预测的控制器,在船舶动力定位过程中,由于自然因素产生的干扰较多,舰船同时产生低频运动和高频运动,具有参数不定性特征。因此,为了提高舰船动力系统控制系统的性能,本文采用多模型自适应观测器技术,改善了船舶动力定位系统控制器,并结合Matlab软件进行了动力定位过程的仿真。     

船舶动力定位系统的一增广非线性观测器设计

滤波和状态估计在动力定位系统中起着非常重要的作用。本文在文献[1]的基础上，为船舶动力定位系统设计了一增广非线性状态观测器，其稳定性通过李亚普诺夫方法得到了证明。该非线性观测器的性能通过对一动力定位船舶模型的仿真得到了验证。