船舶动力定位智能PID控制器设计与仿真研究

由于船舶在海上的动力学特性具有非线性、大时滞和强耦合等特点,风、浪等外部干扰具有随机特征,因而船舶动力定位控制系统是一个复杂的非线性系统,一次性整定的PID参数难以取得理想的控制效果。鉴于PID控制器的性能完全取决于其控制参数,结合混沌粒子群算法、云模型控制和PID控制各自的优势,设计一种具有参数实时自整定功能的智能PID控制器。首先引入混沌粒子群算法离线优化PID参数使控制系统处于优化状态,再利用二维云模型控制对其进行在线调节以增强控制器的适应性和鲁棒性。仿真结果证明所设计控制器的可行性和有效性。     

海上船舶行驶避碰策略研究

设计合理的船舶行驶避碰策略对于保证船舶安全行驶具有重要的现实意义。本文研究船舶运动参数、船舶碰撞危险度以及适应度函数,最后通过粒子群算法、改进的混沌粒子群算法和免疫粒子群算法进行海上船舶行驶避碰仿真,确定切实可行的海上船舶行驶避碰方案。     

基于FPSO的船舶柴油发电机励磁系统控制

针对大功率船舶柴油发电机工况的复杂性、时变性以及非线性等特性,以及船舶运行负载的变化对发电机励磁系统的影响,借鉴粒子群优化算法能够很好地适应复杂系统参数的寻优的特性以及模糊控制对参数优化的精确性,使用粒子群优化算法对控制器的PID参数进行优化,再使用模糊PID算法以误差和误差变化率作为输入,PID参数的增量作为输出对粒子群优化算法优化出来的PID参数进行修正,构成船舶发电机模糊-粒子群优化(FPSO)励磁控制系统控制器。在Matlab/Simuink环境下进行了额定负载、增加50%额定负载和三相故障等工况的仿真实验。实验表明,端电压经过短暂的波动后能够快速的回归稳定,证明该方法能够很好地适应工况的改变。     

圆形微带天线谐振频率的混沌粒子群神经网络集成建模

谐振频率是微带天线设计过程中最重要的一个参数，直接决定设计的成败．本文提出二进制粒子群优化算法的选择性神经网络集成方法，通过粒子群优化算法合理选择组成神经网络集成的各个神经网络，使个体间保持较大的差异度．为有效保证粒子群优化算法的粒子多样性，在迭代过程中加入混沌变异．基于该混沌粒子群算法的神经网络集成对圆形微带天线的谐振频率进行建模．仿真试验表明，混沌粒子群优化算法是组合优化权值的有效方法，可以有效提高神经网络集成的泛化能力，基于该算法所建立的圆形微带天线的谐振频率模型好于此问题的已有结论．     

群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度研究

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。     

基于多目标混沌云粒子群算法的泊位-岸桥分配研究

为了提高集装箱港口泊位-岸桥分配效果和优化效率,以集卡运距和船舶在港时间最小为优化目标,建立了多目标离散泊位-岸桥分配模型,利用混沌云粒子群算法对泊位-岸桥分配模型进行求解,开发了粒子可行-整数化处理模块,内嵌于混沌云粒子群算法进化中,制定了粒子编码规则,设计了多目标函数的粒子历史极值和全局极值的计算方法,提出了基于混沌云粒子群优化算法求解多目标离散泊位-岸桥分配模型的新方法,数值算例结果证明了该模型和算法的可行性和实用性。     

基于迭代局部搜索和自适应粒子群优化的SVM短期负荷预测

为了能够进一步的提高船舶电力负荷的预测精度,针对SVM模型在负荷预测中存在的参数选取问题,该研究提出了一种新的参数优化算法:基于迭代局部搜索和自适应粒子群优化的组合算法。自适应粒子群算法提高了传统粒子群算法的收敛速度,引入的迭代局部搜索思想,配合新的极值评价标准能够很好的解决粒子群算法容易陷入局部最优的问题。仿真结果表明,利用新的参数优化算法使得SVM预测模型的精度得到了很大的提高。     

基于粒子群优化算法的船舶电力系统脆性分析

为了提高船舶电力系统稳定性,提出基于粒子群优化算法的船舶电力系统脆性分析方法,构建船舶电力系统的稳定性控制约束参量模型,以电机模型参数为控制对象,通过船舶电力系统电机的转速信息和电磁转矩信息进行船舶电力系统脆性特征分析,采用PI控制算法进行船舶电力系统的输出稳定性控制,建立船舶电力系统的反馈动态补偿稳定性控制模型,结合粒子群优化算法进行船舶电力系统稳定性控制的参量自适应调节,实现船舶电力系统脆性预测和稳定性控制。仿真结果表明,采用该方法进行船舶电力系统脆性分析的准确性较好,控制稳定性较强,提高了船舶电力系统的输出鲁棒性。     

船舶工程中智能优化算法的应用研究

在对船舶进行工程设计时,往往需要重点考虑电气管道和通信网络的布局,同时还要兼顾各个舱室的功能都要得到充分发挥,不会互相产生干扰。本文重点研究船舶的机舱布局特点,并利用粒子群优化算法实现智能布局优化,对机舱系统中的动力传输模型和负载电机控制进行建模与仿真。仿真结果表明,此优化算法能够有效实现对船舶机舱的控制,降低其在船舶工程实现上的难度,提高动力传送的效率。     

模型参数辨识在运动控制仿真系统的应用

船舶运动控制仿真系统是船舶开发过程中的辅助系统,能够模拟船舶在多种激励下的运动状态,有助于提高船舶运动控制系统的设计水平。本文研究的重点是一种模型参数辨识技术在船舶运动控制仿真系统的应用,本文首先建立了船舶运动仿真力学模型,利用基于粒子群算法等数学算法,针对船舶运动控制仿真系统的参数辨识等进行了优化与仿真试验。     

Hull-form optimization using parametric modification functions and particle swarm optimization

The focus of this paper is on devising designer-friendly hull-form variations coupled with optimization algorithms. Hull-form variations are carried out through parametric modification functions. Two kinds of representative optimization algorithms are considered here. One is the well-known sequential quadratic programming which is the derivative based. The other is particle swarm optimization which is the derivative free. The results applying these two algorithms to typical hull-form optimization problems are discussed in the paper. The technique using the parametric modification functions has been developed for modifying the ship’s geometry according to the widely recognized naval architect’s design practice. An original geometry can be easily deformed through the change of the variables of the modification functions; and useful information about the effect of the parameters is immediately obtained. Moreover, the variables of the modification functions can be considered as the design variables in the formulation of the optimization problem. For the performance prediction of the hull form, WAVIS version 1.3 is used for the potential-flow and RANS solver. Computational results for both single- and multi-objective problems are presented.     

全局优化算法在船舶结构优化设计中的应用

为了提高船舶龙骨结构在受力过程中应力分布的均匀性和提高材料的利用率,本文采用Hypermesh软件建立了龙骨结构有限元模型,并结合其MORPH功能定义筋板形状变量,建立形状优化模型。随后,将全局优化算法与形状优化模型相结合,对船舶龙骨结构进行优化设计。结果表明,在筋板交错位置增加筋板高度能够有效提升龙骨结构整体刚度,其余位置可以采用较小的筋板高度。本文研究可为船舶龙骨结构改进设计提供参考。     

基于形貌优化的舰载电子机柜高刚度优化

由于舰船在运动或者作战时,舰载电子设备会因为振动出现故障,最终导致舰载武器无法工作等问题。通过对舰载电子机柜进行模态分析,基于形貌优化而对舰载电子机柜的刚度进行优化。该优化设计以节点位移为变量,选择第一阶的固有频率为形貌优化的目标函数,对舰载电子机柜做高刚度优化。结果表明:舰载电子机柜在用该方法进行形貌优化之后,舰载电子机柜的刚度明显增强,抗振性能得到显著提高,因而舰载武器系统也能更加可靠。     

基于粒子群算法的船舶定位系统故障优化

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。     

基于序列近似优化方法的水下航行器水动力外形优化设计

为了解决复杂工程优化问题中计算效率与代理模型精度之间的矛盾,本文基于最大最小距离准则和最小化代理模型预测准则提出一种多点加点准则,构建改进序列近似优化方法的算法流程.以二维Rosenbrock函数和Golinski减速器优化问题为例,与传统方法相比,改进方法得到的全局最优解精度更高,所需构造样本更小.将该方法应用到某型...     

基于粒子群算法的船舶发电系统电路优化

船舶发电系统电路受到传感电机电磁耦合的影响,容易产生串扰,导致输出功率因素不高,需要进行电路优化设计。提出基于粒子群算法的船舶发电系统电路优化方法,构建船舶发电系统电路优化的控制约束参量模型,采用粒子群进化方法进行电路优化参数的自适应寻优,以粒子种群的适应度方差最小为约束条件,得到电路控制参数的最优解。以此为指导进行船舶发电系统电路的优化设计,并进行电路测试和仿真分析,得出采用该方法进行船舶发电系统电路优化能提高关联约束参量的寻优能力,发电系统控制的稳定性较好,发电系统的输出功率增益得到提升。     

基于多学科设计优化的UUV总体组合优化方法

无人水下航行器(UUV)是多学科交叉的复杂耦合系统,采用多学科设计优化(MDO)可以大大缩短UUV研发周期,提升UUV总体性能。针对UUV的总体设计,开展模块化学科划分,建立各学科分析模型。由于UUV总体系统属于多变量高维空间,单一的优化方法并不能得到全局范围的最优解,采用序列二次规划法结合自适应模拟退火法以及序列二次规划法结合多岛遗传算法的组合优化设计方法,基于协同优化策略,开展以UUV总重量为主优化目标的多学科设计优化,并利用仿真分析对优化后的UUV结构强度与稳定性进行校验。由优化设计的结果可以看出,UUV满足各个子系统约束的前提下,有效地减小了UUV总重量。     

集装箱班轮航线优化

面对国际经贸形势、市场环境、竞争对手等因素的变化，航运企业必须及时调整和优化集装箱班轮航线，以适应市场变化，保持竞争力。     

风驱动优化算法

风驱动优化(wind driven optimization,WDO)算法是一种新兴的基于群体的迭代启发式全局优化算法.该算法是对物理学中大气运动的简单模拟,其概念清晰,高效易实现,且可调参数较少,鲁棒性强,寻优效率高,全局搜索能力较强,适用于解决多维和多模态问题,可以处理连续和离散优化问题.文中首先介绍了该算法的物理学基础,以及基本原理,并给出一些应用实例,最后对内容做出总结,并对该算法未来的研究提出了一些建议.     

基于改进粒子群算法的舰船电力系统无功优化

依据舰船电力系统的特点,构建适用于舰船电力系统的优化模型。率先采用自适应粒子群算法对舰船电力系统进行无功优化。与标准粒子群算法相比,新算法有效克服了标准粒子群算法在优化过程中前期易陷入局部最优和后期收敛速度慢的缺点。优化后,舰船电力系统的有功网损降低明显,电压分布也更加合理,保证了舰船电力系统安全稳定的运行。