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相似文献
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1.
针对船舶主机缸套冷却水温度控制系统的大惯性、纯滞后和时变性特点,提出了将等维新息灰色预测控制与模糊自调节PID控制相结合的新型控制策略,这种控制器可根据系统预测误差和变化率自动调整控制器参数,使控制器对系统响应具有适应性.仿真结果表明:灰色预测模糊PID控制比常规的PID控制与模糊PID控制有更多的优越性,自适应能力强...  相似文献   

2.
针对USV运动航向控制问题,利用基于Lyapunov稳定性理论的滑模控制方法设计USV航向控制律.考虑到USV运动系统具有不确定性,利用具有万能逼近性能的模糊系统对USV运动模型中不确定项及外界干扰项进行模糊逼近.为了进一步提高模糊系统的逼近性能,采用具有学习能力快的RBF神经网络对模糊系统进行在线学习,优化模糊规则.仿真结果表明基于RBF网络优化的模糊控制该算法能够实现USV航向连续稳定跟踪.  相似文献   

3.
设计了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的船舶智能自动舵.针对船舶航向控制过程中的非线性和不确定性,将RBF网络直接逼近船舶模型内部不确定项和外界扰动,借助李雅普诺夫理论推演控制系统渐进稳定.利用遗传算法对径向基神经网络进行优化提高逼近性能.对比仿真结果显示,同等条件下,上述控制器较一般自适应控制和模糊PID控制系统稳定时间普遍快40%,平均超调量缩小100%,控制输入舵角进一步平滑稳定,且船舶航向对船舶内外部干扰不敏感.  相似文献   

4.
针对船舶主机缸套冷却水温度控制系统的大惯性、纯滞后和时变性特点,提出了将等维新息灰色预测控制与模糊自调节PID控制相结合的新型控制策略,这种控制器可根据系统预测误差和变化率自动调整控制器参数,使控制器对系统响应具有适应性。仿真结果表明:灰色预测模糊PID控制比常规的PID控制与模糊PID控制有更多的优越性,自适应能力强,超调适中,具有更好的动、静态特性。  相似文献   

5.
船舶操纵运动的模糊自适应控制系统   总被引:1,自引:1,他引:0  
船舶操纵运动控制过程中,由于转向角度可任意设置,系统的航向偏差和偏差变化率有时可能会很大。本文在进行船舶操纵运动模糊控制设计中,为使系统工作平稳,研究了一种根据系统工作过程中的偏差和偏差变化率自动校正比例因子的算法,以实现船舶航向自适应控制。同时为满足系统的稳态性能,该系统中不宜采用模糊了PI控制器。仿真结果显示了该系统设计的合理性。  相似文献   

6.
针对汽车稳定性控制系统,根据滑模控制原理并利用模糊系统的逼近能力,提出一种自适应模糊滑模控制方案。设计基于模糊逻辑的模糊控制器,通过隶属函数将滑模面切换函数模糊化,根据滑模到达条件对切换增益进行有效的估计和调整,再采用积分法求解模糊控制器的输出。仿真结果表明,模糊滑模变结构控制方法既能缩短响应时间,也能抑制系统颤振。  相似文献   

7.
针对一种模型跟随自适应算法(DS-AMFC),利用线性神经网络预测系统输出与模型输出之差为控制信号的计算提供较准确的偏差值,用该估计的偏差量进行控制。同时,把控制的误差引入控制信号,在输入信号频率较高时仍具有跟随模型的能力,鲁棒性大大提高。  相似文献   

8.
船舶航向自适应鲁棒PID自动舵设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用野本模型作为船舶航向控制系统的模型,在给出船舶航向自动舵传统PID型控制律设计方法的基础上,考虑到船舶航向控制系统模型中存在参数不确定性和外界干扰不确定性,建立含有不确定性项的船舶航向误差控制系统的状态方程,提出了船舶航向自适应鲁棒PID控制律算法,利用Lyapunov理论证明了所提出算法的稳定性,并且Matlab Simulink工具箱进行仿真研究。  相似文献   

9.
不完全驱动船舶非线性控制   总被引:11,自引:2,他引:9  
介绍了不完全驱动系统及其意义,建立了船舶港内自动靠离泊模型和海上航运控制模型。以船舶在大洋航行或长距离转向点间航行中经常发生的直线轨迹跟踪为例,运用输入-输出线性化设计方法,给出了一个具有渐近跟踪能力的控制律。将该控制律应用于一个实例,并用Matlab语言进行了计算机仿真,结果表明该控制器可以解决船舶的不完全控制问题。  相似文献   

10.
水下航行体在高速运动时,其表面大部分被空泡包裹.航行体尾部与空泡壁的相互作用力的存在使航行体模型具有较强的非线性.文中将基于反馈线性化的非线性鲁棒控制策略应用于水下超高速航行体纵向运动控制.反馈线性化可以实现航行体动力学模型的非线性解耦,得到系统精确线性化模型.针对线性化模型设计系统鲁棒控制器,解决由于模型不准确、参数摄动等引起的鲁棒性问题,仿真结果表明,所设计的鲁棒控制器是有效的.  相似文献   

11.
船舶航向非线性系统的输出反馈鲁棒控制   总被引:2,自引:1,他引:1  
考虑船舶航向控制系统模型中存在非线性,假设模型参数和外界干扰有界的情况下,首先利用Lyapunov稳定性模型,提出了一种状态反馈鲁棒控制新算法的自动舵设计,进而考虑到实际船舶上,在进行航向控制时,并不是所有船舶运动状态都是可测的,仅有航向是可测的,采用一种高增益状态观测器对状态进行重构,提出了输出反馈鲁棒控制自动舵设计,以大连海事大学远洋实习船“育龙轮”为例,进行了输出反馈鲁棒控制自动舵设计,并利用Matlab工具箱进行了仿真研究,结果证明该算法是十分有效的。  相似文献   

12.
船舶航向非线性系统的模糊神经网络智能控制器设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
船舶航向控制系统具有典型的非线性和不确定性特性,并受自动舵执行能力的约束,这使得作为船舶智能化基础的航向控制极具挑战性。首先分析了船舶航向运动特性,给出带有舵约束的航向运动非线性数学模型;然后以模糊神经网络为控制器结构,在噪声加入和参考轨迹设置算法的支持下使用遗传算法对控制器参数进行自动搜索和优化,设计一种船舶航向智能控制器;最后对航向控制进行仿真。结果表明,所设计的航向智能控制器对船舶参数摄动和扰动具有良好的鲁棒性能。  相似文献   

13.
船舶自动识别系统(Automatic Identify System,AIS)数据可以实时体现船舶当前时刻的具体动态,采用传统BP(Back Propagation)神经网络模型的船舶轨迹分析预测方法,在计算中直接将航艏向数据纳入模型,没有考虑船舶航艏向在零度附近变动时带来的实际方向变动幅度与数据变化幅度存在较大偏差问题。为解决该问题,在BP神经网络基础上,引入双三角函数变换,同时将正弦值与余弦值纳入模型,将两者相结合,从两维度体现航艏向情况;在拟合预测后进行反三角函数变换和平均处理,构建一种基于改进神经网络算法的船舶AIS轨迹预测模型。选取实例数据进行模型验证,实例结果表明,该模型预测结果比不考虑差异方法的误差均方差更小,大幅降低误差幅度,可更精确地预测船舶轨迹。  相似文献   

14.
建立了拖拉机自动驾驶横向控制的力学模型,提出了一种用于拖拉机自动驾驶的基于神经元学习的复合模糊控制方法,设计了模糊控制规则以及神经元学习整定PID(比例积分微分)的算法。用simulink对基于神经元学习的复合模糊控制方法进行了仿真验证,结果表明,所提出的方法和规则用于拖拉机自动驾驶是可行的。  相似文献   

15.
针对传统模型预测算法在智能车辆轨迹跟踪的局限性,引入随道路曲率变化的速度自适应调节算法,设计轨迹跟踪控制器。设计目标函数及添加约束条件,通过Matlab/Simulink软件,在不同车速下与传统算法进行比较,仿真结果表明:不同的纵向车速对传统算法的轨迹跟踪有一定的影响,而对改进后的算法影响较小。尤其当车速较高时,改进后的算法轨迹误差更小,能保证车辆安全、稳定地行驶。  相似文献   

16.
介绍自动操舵模拟器的构成及功能 ,采用模块化教学对提高船员的操舵技能和船舶的基本操纵能力有良好的效果  相似文献   

17.
为了解决船舶轨迹数据的压缩问题, 提出了一种船舶轨迹在线压缩算法; 使用多次滑动推算船位判断方法清洗船舶轨迹, 使用在线有向无环图在干净轨迹上建立压缩路径树并输出采样点; 为了提高轨迹队列和路径树在内存中的查询速度, 使用哈希表对其进行管理; 为了验证提出算法的效果, 比较了真实船舶自动识别系统数据与方向保留算法、道格拉斯-普克算法的压缩时间和误差, 采用可视化方法分析了原始轨迹、清洗轨迹和压缩轨迹。试验结果表明: 在压缩时间方面, 方向保留算法和道格拉斯-普克算法的压缩时间分别约为提出算法的1.1、1.3倍, 说明提出的算法比其他2种算法的处理时间更短; 提出的算法在压缩过程中保留了时间信息, 平均同步欧氏距离误差在任何压缩率下都能保持在10 m以下, 最大同步欧氏距离误差在压缩率为1%时仅有127 m, 而其他2种算法的平均同步欧氏距离误差和最大同步欧氏距离误差不受控制, 会随机变化; 在垂直距离误差方面, 提出的算法与道格拉斯-普克算法在压缩率不小于5%的条件下, 都能保证垂直距离误差小于20 m, 而方向保留算法的垂直距离误差会随机变化; 在显示效果方面, 提出的算法能有效清除轨迹噪声点, 压缩轨迹能够较好地代表原始轨迹的宏观交通流情况。可见, 提出的算法能更高效地保留原始轨迹的形状和时间信息。   相似文献   

18.
As the traditional control algorithm is over-dependent on accurate vehicle model in intelligent vehicle steering control, a human-simulated intelligent control method is proposed based on experienced driver steering characteristics. Intelligent vehicle unmanned steering system dynamics model and the driver model are set up. Through experienced drivers’ trial run experiment, the analysis is mainly conducted on the double lanes condition. After the transformation of coordinates on global positioning system (GPS) derivative, the path information of local coordinates is accessed. The ideal driver steering path is obtained through fuzzy C-means clustering algorithm. The human-simulated intelligent controller is designed. Characteristic model is established according to the ideal and practical steering angle deviation and the deviation rate. Besides, the corresponding control rules and control modality set are designed. The joint simulation under CarSim joint/Simulink environment shows that the humanoid steering controller designed in this paper has better tracking performance than the model predictive control.  相似文献   

19.
针对电控助力转向EPS电机电流的跟随性以及震颤问题,建立汽车转向系模型,提出模糊滑模结构控制算法。考虑到横向运动学信息对驾驶员操纵特性的影响,运用反馈和模糊滑模控制思想,设计了权系数模糊,自动调整横向运动学综合反馈的EPS模糊滑模控制器。仿真结果显示:横向运动学综合反馈模糊滑模控制的EPS电机电流具有良好的跟随性、快速性,且电流的震颤现象基本消失,系统具有良好的鲁棒特性,同时汽车的横摆角速度以及侧偏角的峰值明显下降,提高了汽车的操纵稳定性。  相似文献   

20.
采用魔术公式表达的轮胎模型,建立线控转向系统非线性三自由度整车动力学模型,该模型在整个轮胎侧偏角范围内有效,反映轮胎侧偏角超过5°后轮胎侧偏力与轮胎侧偏角的非线性特性,并采用BP神经网络训练模型。转向传动比采用模糊控制。结果表明:采用BP神经网络训练模型较好的映射了输入与输出的非线性关系,采用转向传动比模糊控制算法得到转向传动比随车速的变化规律,可较好的实现低速转向灵敏和高速转向稳定的控制目标。  相似文献   

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