模拟退火算法在船舶航向PID控制器参数优化中的研究

基于PID控制器的航向参数控制是控制船舶按照既定航向运行的主要方法。传统的PID控制器虽然结构简单,但是航行参数调节精确度不高,在全局进行搜索,收敛性能较差,已经越来越不能适应现代船舶航行参数控制系统的要求。模拟退火算法是一种局部最优搜索方法,能够结合航向操纵航角最小的原则对航向参数进行最优控制。本文在研究了船舶航行参数控制结构的基础上,提出了基于模拟退火算法在船舶航向PID控制器参数的优化算法,最后进行仿真。     

基于遗传学习算法的船舶航向智能控制方法

针对现有船舶航向控制方面采用的传统控制算法,在对船舶航向数据计算过程中存在数据迭代分析准度失常,无法适应性逻辑推导航向数据量的问题。本文提出基于遗传学习算法的船舶航向智能控制方法,利用遗传算法作为理论算法,对船舶航向数据进行遗传数据的建模,从而得到迭代航向控制量计算因子;接着,引入基于遗传算法的NRD蚁群学习算法,对得到的迭代航向控制量计算因子进行最优控制因子的蚁群化计算,得到船舶航向控制的最优适应控制参量;最后,引入适应性控制算法将最优适应控制参量导入算法,使其生成航向适应性计算逻辑策略,最终实现船舶航向的智能化控制。实验数据表明,提出的方法在航向数据迭代分析计算准确性上,准确度较高,满足可行性与有效性测试要求。     

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。     

船舶航向实时控制算法优化

针对原有船舶航向实时控制算法存在保航性能较差的问题,提出一种优化船舶航向实时控制算法。首先构建船舶数学运动模型,包括系统推进模型、系统舵机模型、纵移模型、横移模型以及运动首向模型。完成船舶数学运动模型的构建后,需要对模型的环境干扰量进行描述,包括海流、海浪等,在NED坐标系中分别建立海浪模型与海流模型等环境干扰量模型对环境干扰量进行描述。将支持向量机当做船舶航向实时控制的最优控制律,在最优控制律中引入参考状态,获取其约束条件与最优控制目标,实现船舶航向实时控制。为了证明优化船舶航向实时控制算法的保航性能较好,将原有船舶航向实时控制算法与优化船舶航向实时控制算法进行对比实验,结果证明优化船舶航向实时控制算法的保航性能优于原有算法。     

基于指数函数非线性反馈的船舶航向保持控制

为研究船舶航向保持控制问题,本文以“育鹏”轮为研究对象,建立了其非线性Nomoto船舶模型,设计了基于闭环增益成形算法的指数函数非线性反馈控制器,并以“育鹏”轮的非线性模型为被控制对象,用Matlab的Simulink工具箱进行系统仿真研究。系统仿真结果表明,建立的非线性Nomoto数学模型精度良好,设计的控制器进行船舶航向保持控制时效果优异,并且更节能。使用这种方法设计的控制器,可以很好地进行船舶航向保持控制,对今后的船舶运动仿真和控制器的设计具有重要意义。     

基于Lyapunov函数的船舶航向保持非线性控制器设计

船舶航向保持控制器是船舶动力系统的重要组成部件,其目的是使大型船舶航行轨迹与预设轨迹误差在阀值范围内。传统的船舶航向控制器利用PID控制器计算各种干扰综合作用力,并控制推进器平衡外界干扰力,随着船舶动力系统复杂度增加,PID的控制精度及时效性已不能满足现代船舶航向保持的要求。Lyapunov函数是一种微分跟踪控制过程,对于复杂非线性系统具有很好的鲁棒性。本文研究船舶航向保持控制的数学模型,在此基础上提出基于Lyapunov函数的船舶航向保持非线性控制器。     

Nomote数学模型在船舶航向鲁棒性控制器的设计应用

船舶航向控制器是控制系统的关键装置,该装置的性能将直接影响船舶航行的安全性和稳定性。传统的船舶航向控制器模型已经无法满足船舶航行的要求,船舶航向鲁棒性控制器逐渐成为船舶制造行业研究的重点。本文对船舶航行控制系统进行研究,在Nomote数字模型的基础上提出了船舶航向鲁棒性控制器的设计方案。     

基于IGA-BP算法的船舶航向智能自适应控制系统设计

在深入研究基于BP学习算法的前向神经网络以及模糊神经网络控制器的基础上,针对模糊神经网络控制器难以设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足,结合免疫遗传算法的全局收敛特性以及BP学习算法局部收敛的快速性,提出了一种基于混合计算智能方法的IGA-BP算法的神经网络参数的优化设计方法.将设计的控制器用于建立船舶航向控制系统模型,仿真结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,基于IGA-BP算法设计的船舶航向控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,比BP学习算法的控制效果更理想.     

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。     

船舶航向非线性控制系统仿真研究

基于Bech模型并充分考虑舵机特性提出了一种结构简单的船舶航向控制器--TC控制器.介绍了船舶非线性模型的选取,描述了船舶舵机特性,在此基础上设计了TC控制器.通过参数整定实验确定了TC控制器各参数的取值,并进行了航向改变、航向保持及参数摄动仿真实验.仿真结果证明所设计的船舶航向控制器效果良好,具有较强的鲁棒性.