基于遗传优化的水面无人船艇神经网络智能控制

利用GA智能优化算法和RBF神经网络逼近算法设计了一种USV运动滑模理想跟踪控制方法.首先利用改进的遗传算法对RBF网络参数进行在线寻优以进而提高其逼近性能.其次,将学习速度较快的局部RBF神经网络对滑模控制设计中存在的船舶运动系统函数不确定项进行逼近,使得由于滑模面的不间断切换引起的控制输入抖振问题得到有效地解决.对比实验说明了在同等条件下,上述智能控制系统稳定时间更快,超调量更小,以及输入舵角更平滑.     

两自由度并联机器人的RBF神经网络辨识自适应控制

针对平面两自由度五杆并联机器人的轨迹跟踪问题,提出了一种基于RBF神经网络的自适应PID控制方法.该控制方案利用RBF神经网络自适应学习辨识并联机器人系统的未知非线性动态,可以在线调整PID控制参数以实现高精度控制.仿真结果显示该控制策略可以精确实现对于并联五杆机器人的轨迹跟踪控制,该方法的自适应性和跟踪性能均优于传统的PID控制.     

船舶航向非线性系统自适应神经网络控制

提出了一种基于最小参数RBF(径向基)神经网络的船舶航向滑模控制算法.针对船舶运动控制中系统函数非线性不确定性和外界干扰项未知问题,利用RBF神经网络进行逼近.考虑到RBF神经网络权值难以快速调整,采用神经网络最小参数学习法设计设计单个参数的估计代替神经网络权值的调整;最后,借助李雅普诺夫稳定性理论设计出船舶航向RBF神经网络直接跟踪控制律.通过与神经网络控制算法和普通自适应控制算法的仿真比较可知,上述控制算法加快了自适应律的求解速度,控制器结构简单,控制参数少,易于工程设计与实现.     

吊舱推进电机的无模型自适应滑模矢量控制

为解决半潜船吊舱推进电机控制系统中负载扰动造成的转速跟踪性能差的问题, 提出一种基于数据驱动的吊舱推进电机转速矢量控制方法; 对包含未知负载扰动的推进电机转速方程进行离散化处理, 给出关于输出转速与输入电流离散后的非线性转速系统; 由于非线性转速系统方程中变量较多且负载扰动模型未知, 设计了基于数据驱动的无模型自适应控制器, 并给出了伪偏导数估计算法; 采用滑模观测器观测螺旋桨负载扰动, 同时给出了滑模控制器; 结合无模型自适应控制和滑模控制给出了负载扰动下的无模型自适应滑模(MFASM)控制方案; 构建了吊舱推进电机无模型自适应滑模矢量控制调速系统, 并在MATLAB/Simulink环境下给出了仿真结果。研究结果表明: 在船舶正常作业恒定转速下, 在0.3~0.5 s时间区域内, 采用MFASM矢量控制方案和PI矢量控制方案的吊舱推进电机的转速误差分别为2、6 r·min-1; 在0.8~1.0 s时间区域内, 采用无模型自适应滑模矢量控制方案和PI矢量控制方案的吊舱推进电机的转速误差分别1、3 r·min-1; 对于船舶操车作业的可变转速情形, 采用MFASM矢量控制方案的推进电机转速和转矩达到稳态的时间比PI矢量控制方案少0.01~0.03 s。可以看出, 采用MFASM矢量控制方案可改善吊舱推进电机转速跟踪性能, 是一种有效的抑制负载扰动的数据驱动控制方法。      

船舶运动路径跟踪迭代滑模控制设计

针对欠驱动船舶带有的内部不确定、外界干扰下路径跟踪控制问题,提出基于差分进化算法的自适应迭代滑模跟踪控制方法,以提高控制系统性能.以分离型船舶非线性模型为基础,利用绝对有界的双曲正切函数进行迭代滑模面设计.计算机仿真验证了该方法的可行性.     

船舶航向自适应舵的一种设计方法

根据ＰＩＤ自动舵和自适应操舵仪的控制优点，提出了船舶航向自适应舵的一种设计方法。给出了系统的结构，自适应ＰＩＤ操舵律的算法及船舶航向控制、舵令与舵角的编制方法。     

基于分段式双幂次趋近律的迭代滑模航向控制

应用滑模变结构控制方法设计了一种简单高效的船舶航向控制器.为解决滑模变结构控制器方法中的收敛速率慢和抖振强的难题,提出一种分段式双幂次趋近律.数学验证表明提出的趋近律的收敛速率更快.同时,在未知海况干扰下为使控制器时刻保持在最佳状态,引入RBF神经网络对控制器参数实施在线估计,增强自适应性.仿真结果表明:分段式双幂次趋近律削弱抖振效果明显,基本无抖振;依此方法设计的控制器对外界风浪干扰有更强的鲁棒性.     

基于遗传优化径向基神经网络的船舶航向控制

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.     

基于模型扰动抑制的直线伺服电机滑模鲁棒控制

针对直接驱动的交流永磁直线电机直接驱动伺服系统,提出一种将模型扰动抑制方法和滑模控制相结合构成的鲁棒跟踪控制策略.滑模控制器保证了系统对给定的快速跟踪性能;而模型扰动抑制补偿器在很大程度上抑制了速度闭环系统内的各种扰动（包括负载及直线电机的端部效应力等）,从而削弱滑模控制的抖振对系统稳态性能的影响.仿真结果表明该方案在保证伺服系统的快速性同时,对系统参数变化和阻力扰动具有很强的鲁棒性.     

基于模型扰动抑制的直线伺服电机滑模鲁棒控制

针对直接驱动的交流永磁直线电机直接驱动伺服系统,提出一种将模型扰动抑制方法和滑模控制相结合构成的鲁棒跟踪控制策略.滑模控制器保证了系统对给定的快速跟踪性能;而模型扰动抑制补偿器在很大程度上抑制了速度闭环系统内的各种扰动(包括负载及直线电机的端部效应力等),从而削弱滑模控制的抖振对系统稳态性能的影响.仿真结果表明该方案在保证伺服系统的快速性同时,对系统参数变化和阻力扰动具有很强的鲁棒性.     

基于滑模MRAS的无直流母线电压传感器PMSM模型预测电流控制

为了提升三相永磁同步电机(PMSM)控制系统的性能,针对PMSM控制系统中直流母线电压传感器故障的问题,基于自适应技术与滑模变结构理论,提出了一种无直流母线电压传感器的PMSM模型预测电流控制(MPCC)策略.采用自适应技术与滑模变结构方法相结合构造直流母线电压滑模变结构模型参考自适应(MRAS)观测器,以实现对直流母线电压值的准确实时估计;利用模型预测电流控制策略,以达到减小电流和转矩脉动的目的.用滑模控制技术,在滑模面中引入速度误差积分项,并同时采用非线性指数函数和指数趋近律,设计转速控制器,以提高系统鲁棒性.仿真结果表明:所设计基于滑模MRAS观测器的无直流母线电压传感器MPCC控制策略不仅能够快速准确的估计直流母线电压值,而且能够保证PMSM系统在直流母线电压传感器故障时稳定运行,进一步提高了系统的可靠性.     

基于逆推算法的无人艇神经网络滑模控制

设计一种基于逆推算法的无人艇神经网络滑模控制器,实现了无人艇在大幅度改向操纵运动中航向准确稳定快速跟踪.借助滑模变结构控制技术,设计系统带有积分器的滑模面,引入径向基神经网络逼近系统非线性函数和不确定参数,同时结合非线性阻尼定律克服外界有界干扰,最后利用逆推算法设计出系统控制律.仿真实验结果表明,径向基神经网络能精确逼近船舶非线性函数和不确定参数,控制器输出平滑无抖震,航向输出对船舶参数摄动及外界干扰不敏感,具有较强的鲁棒性.     

船舶航迹迭代非线性滑模增量反馈控制算法

分析了带有状态变量及控制输入约束条件的欠驱动船舶航迹控制问题,结合增量反馈技术,对控制系统输出进行动态非线性滑动模态分解迭代设计,提出了一种基于分解迭代非线性滑模的船舶航迹增量反馈控制方法,以避免定常干扰引起的稳态误差及变结构控制的抖振问题,无需对不确定风、流干扰以及模型参数进行估计,能够同时稳定船舶的航向和航迹。应用“育龙”轮的系统模型进行了仿真,结果表明,控制器对系统参数摄动及外界干扰不敏感,具有强的鲁棒性,且其设计参数物理意义明显,易于调节。     

基于自适应非奇异终端滑模的悬浮控制策略

针对采用传统线性滑模控制的电磁悬浮系统存在响应速度慢以及抗干扰能力差的问题，提出了一种基于自适应非奇异终端滑模的悬浮控制方法，该方法将自适应控制引入到终端滑模控制，结合滑模控制对扰动不敏感的优点，利用自适应控制对滑模趋近律系数进行在线自适应调节，改善悬浮系统的动态性能. 首先，建立了电磁悬浮系统数学模型；然后，利用李雅普诺夫稳定理论证明了所设计控制器的稳定性；最后，进行了仿真和实验验证. 实验结果表明:自适应非奇异终端滑模对信号跟踪具有更快的响应速度和更小的稳态误差，对峰峰值为2 N的正弦或锯齿干扰力气隙波动可限定在0.2 mm以内，进行0.1 kg加减载实验时气隙波动为0.6 mm，各项性能均优于终端滑模和线性滑模.      

基于模糊神经网络的滑模变结构控制方法的研究与实现

针对交流传动不确定非线性复杂系统,结合滑模变结构和模糊神经网的优点,提出了一种模糊神经网络滑模变结构的跟踪控制方法.采用等值控制型切换超平面设计滑模变结构控制系统,使用模糊神经网络系统自适应调节切换增益,得到模糊神经网络滑模变结构模型跟踪控制器.仿真结果表明,所设计的控制器不但能使被控对象较好地跟踪参考模型,而且对系统的不确定性具有不变性,保证了被控系统在整个控制阶段都具有较强的鲁棒性.     

基于线性矩阵不等式的船舶动力定位滑模控制

为了解决具有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统的控制问题, 提出了一种基于线性矩阵不等式的滑模控制算法; 将跟踪误差设计为滑模函数, 设计线性矩阵不等式, 求解状态反馈增益; 基于二次型Lyapunov函数证明了闭环系统的稳定性; 设计切换函数, 使系统对不确定性和外加干扰具有较强的鲁棒性, 避免出现抖振现象; 对基于线性矩阵不等式的滑模控制器进行仿真, 计算出动力定位船舶在无扰动的匀速运动和有外界环境扰动的变速运动2种不同情况下的前进速度、横荡速度、艏向角速度、前进加速度、横荡加速度、艏向角加速度、前进控制力、横荡控制力和艏向控制力矩等; 分析了状态反馈增益线性矩阵、边界层、切换项增益等参数对控制性能的影响。研究结果表明: 采用基本滑模控制使前进速度达到期望值所需的上升时间为29s, 而新算法为15s, 节约了48.28%;采用基本滑模控制使横荡速度达到期望值所需的上升时间为24s, 而新算法为14s, 节约了41.67%;采用基本滑模控制使艏向角速度达到期望值所需的上升时间为13s, 而新算法为10s, 节约了23.08%。可见, 设计的控制器对有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统都具有较强的鲁棒性, 具有控制输入连续、控制抖振小、不存在过高增益等特点。      

Serret-Frenet框架下的神经滑模船舶路径跟踪控制

针对欠驱动船舶在恒定速度航行下的路径跟踪问题,提出了一种在Serret-Frenet框架下,基于输入输出线性化的神经滑模控制算法.该算法利用Serret-Frenet框架下船舶运动方程的推导形式,将其转换为类似于直线航迹控制的问题,采用神经网络对基于趋近律的滑模控制进行优化,解决了趋近律滑模控制对系统模型的依赖性,提高了控制器的鲁棒性,并设计了状态观测器对控制对象状态进行重构,以解决系统状态量测量误差对控制效果的影响.在无干扰和存在干扰及参数摄动的条件下分别进行了仿真,结果表明该控制律具有良好的跟踪性能.     

欠驱动船舶非线性滑模靠泊控制器

为了准确控制典型靠泊操纵,分析了带有加速度非完整约束的欠驱动水面船舶的自动靠泊问题,设计了动态输出反馈控制器。利用递归分解迭代设计方法,在扩展状态空间定义了非线性滑模,将控制系统的轨迹设计与跟踪问题转化为标量零阶系统的镇定控制问题,结合增量反馈技术,无需对不确定模型参数以及风、流干扰进行估计,完成典型靠泊操纵的自动控制。仿真结果表明:控制器对干扰变化不敏感,具有强的鲁棒性,且船舶平面运动轨迹设计过程简单,可以仅通过一个参数进行轨迹调节。     

1500 t江海直达货船轴系扭振计算与分析

对1 500t江海直达货船的轴系扭振进行了计算,计算结果表明,转速为1 092.7r/min时,曲轴扭振应力超过许用值,需要设置转速禁区,方能满足规范要求。通过对计算结果进行分析,总结了小型高速柴油机作主机的推进轴系扭振特点,提出了轴系设计的改进意见,用以指导该船舶安全运行以及后续该型船舶轴系的设计。     

船舶航向非线性系统的模糊神经网络智能控制器设计

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。