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基于云粒子群算法的船舶纵摇运动参数辨识 总被引:1,自引:1,他引:0
《舰船科学技术》2014,(7):37-40
提出一种基于云粒子群优化算法的船舶纵摇运动参数辨识方法。该方法利用正态云发生器自适应调整粒子群算法的惯性权重,并在算法进化过程中对粒子位置进行基于云模型的变异操作,可以很好地解决算法早熟收敛的缺点,能够提高算法的收敛精度和收敛速度。应用该算法对船舶纵摇有关运动参数进行辨识,辨识结果在可以接受的范围之内。 相似文献
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船舶的锚泊方式只适合在浅水区进行定位,随着人类探测和航运活动逐渐向着深海拓展,适用于深海的船舶动力定位方式被开发和应用起来。本文研究的主要内容是船舶定位系统的故障诊断和优化,本文首先介绍了一种新型寻优算法-粒子群优化算法的原理和基本流程,然后针对船舶动力系统的结构及常见的故障类型,建立了动力定位系统的故障优化模型,并开发了基于粒子群算法的船舶定位系统故障优化策略,对改善船舶动力系统的故障诊断与优化有重要的价值。 相似文献
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船舶机舱布置的优化设计是现代船舶设计的重要研究领域,一个合理的机舱布置不仅能满足整体的空间需求,同时还能提升船舶动力系统性能。船舶机舱布置的优化是一个多条件约束问题,随着现代船舶结构复杂度增加,传统CAD交互式设计方法已经不能满足现代机舱布置优化性能要求。粒子群优化算法是一种基于遗传算法的智能优化算法,能够对多边界条件进行模拟,算法复杂度较低。本文设计了基于粒子群优化算法的船舶机舱布置的优化系统,并进行仿真。 相似文献
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云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化实用化成为云模型理论的研究重点。针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,而云模型具有兼顾模糊性和随机性的特质,尝试将云模型应用于船舶动力定位的控制过程。为解决云模型控制器参数难以整定的问题,提出基于自适应粒子群优化算法的云模型控制器设计方法。仿真试验证明了云模型控制和粒子群优化的可行性和有效性。 相似文献
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遗传粒子群优化算法在船舶动力定位控制中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对船舶动力定位系统精确定点控制的问题,结合遗传算法(GA)独特的选择交叉变异功能和粒子群优化算法(PSO)较好的记忆功能等优点,提出了遗传粒子群(GAPSO)算法,并应用到最优控制性能指标加权矩阵的权重系数选择中。通过1艘海工多用途动力定位船舶定点控制仿真实验,使船舶纵荡和横荡的位置及艏摇角都逐渐保持在期望值,且所有输出值都收敛有界,结果与传统最优控制相比,遗传粒子群算法在最优控制中更具有效性及较好的寻优性能,有益于船舶工程的应用。 相似文献
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欠驱动船舶是指只能通过螺旋桨推进器和船舵进行水平面3个自由度运动的船舶,通常,当船舶某些执行器结构出现故障时,船舶此时具有欠驱动特征。欠驱动船舶的航行控制系统是一个典型的非线性系统,研究欠驱动船舶的运动控制不仅可以提高船舶的自动化水平,还对保障船舶的航行安全有重要意义。本文首先介绍了一种粒子群优化算法,并对该优化算法的原理和流程进行研究,然后基于粒子群优化算法对欠驱动船舶的运动控制进行研究,开发了一种基于粒子群算法的欠驱动船舶运动控制器,并进行仿真试验。 相似文献
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针对传统的船舶信息管理任务调度模型的调度平均等待时间长的问题,研究群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度模型。根据群智能优化算法理论,将调度过程中的船舶看作粒子,根据实际调度需求设定调度模型的参数。为缩短船舶调度平均等待时间,规划船舶调度的目标函数以及约束条件。计算粒子适应度,将粒子与任务分配一一映射,根据船舶可信度计算得到局部粒子最优解,更新粒子位置直至出现最优调度解,完成船舶信息管理任务批量流水调度模型的构建。通过与传统调度模型的对比仿真实验,验证构建的基于群智能优化算法的船舶调度模型能够缩短传统调度模型2/3的平均调度等待时间,提高了调度效率。 相似文献
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《舰船科学技术》2017,(22)
随着现代船舶工业的需要,船载用电设备的数量越来越多,船舶电力系统的容量也越来越大。船载用电设备在提高船舶自动化水平的同时,也对船舶电力系统的稳定性、安全性、节能性等提出更高要求。其中,船舶电力系统网络的无功损耗问题一直是相关领域的研究重点。电力系统的无功优化是指当系统的结构参数、负载等保持不变的情况下,通过改善船舶电力系统电源的电压等参数,调节电网的潮流计算,无功优化对提高船舶电力系统的供电效率,降低事故发生率等有重要的作用。本文系统的介绍了自适应粒子群算法,并将该粒子群寻优算法应用到船舶电力系统的无功优化过程中,对于改善电力系统的无功优化过程有重要的意义。 相似文献