基于模糊理论的船舶减摇鳍控制系统研究

以船舶减摇鳍控制系统作为研究对象,应用模糊控制理论提出一种基于Fuzzy推理的模糊控制器并完成模糊控制器的理论实现。基于船舶横摇运动的线性方程对不同浪向下的船舶横摇运动进行了系统仿真。仿真结果表明,与常规PID控制相比,基于Fuzzy推理的模糊控制器具有更好的控制效果和更强的鲁棒性。     

船舶航向的自适应神经模糊控制系统

针对模糊控制器中的量化因子、模糊规则等难以人工整定的困难,文中提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的船舶航向控制算法,利用船舶航向模糊控制器两端获取的数据来训练ANFIS控制器,并将其控制效果和船舶航向模糊控制器的控制效果进行了比较,仿真结果表明,在不同风速和流速干扰作用下,基于ANFIS的航向控制器无论在超调量、响应时间和稳态误差方面都具有更好的控制品质,在干扰下仍然能够满足船舶航向实时控制的要求.     

船舶航向PID型模糊控制器研究

航速变化及由此引起的干扰使得船舶航向控制较为困难。基于常规max-min型Mamdani模糊控制器(fuzzy controller,FC),再增加积分项,将PD型模糊控制器与PI型模糊控制器相并联,构造了一种新的船舶航向PID型模糊控制器。该模糊控制器充分利用了常规PID控制器的设计经验来调节参数。不同航速下的5 446TEU集装箱船及"育龙"号实习船模型仿真结果表明,与常规PID控制器和模糊控制器的效果相比,不但航向设定值跟踪控制性能得到了保证,还具有更好的鲁棒性和抗干扰能力。     

船舶航向模糊自整定操舵控制器的研究

船舶航向操舵控制是个典型的非线性系统,而工程上经常使用的常规PID(Proportional Integral Differential)控制器则为线性控制,至于模糊控制虽为非线性控制,但稳态精度不高。将常规PID控制与模糊控制相结合,基于Norrbin非线性系统模型和模糊自整定PID控制器的设计步骤,提出一种新的船舶航向控制算法,即船舶航向模糊自整定操舵控制器,并针对5 446标准箱的集装箱船舶,用Matlab进行了仿真计算。仿真结果表明,该控制算法可以使船舶航向控制从动态和稳态上都具有较好的精度,跟踪响应迅速,超调量小。     

模糊切换型船舶运动PID控制器

航向改变时船舶航迹变化过程可以分为瞬态区域和稳态区域。根据不同区域中不同的性能指标,提出了一种把常规PID和TS-PID模糊控制器以模糊切换方式相结合的模糊切换型PID控制方法。该方法集成了常用PID和模糊PID控制方式的优势并弥补了各自的不足,模糊切换方式实现了二种控制器之间的平滑切换。应用钝性定理证明了二阶Nomoto船舶模型的切换型PID控制系统的输入、输出稳定性,并用遗传算法优化控制器参数。与模糊PID控制器的对比仿真实验,表明所提出的方法可以有效提高船舶运动控制的各项性能指标。     

船舶航向模糊自适应云模型控制

为了解决船舶航向云模型控制器驱动参数的自适应问题,将模糊自整定方法引入到云模型控制器设计中,设计了模糊自适应云模型控制器,并进行了仿真对比试验。结果表明,该控制器可以使船舶航向控制在动态和稳态上都具有较好的精度,超调量小、控制效果良好。     

基于RBF网络和遗传优化的船舶操纵模糊控制器

设计了一种基于RBF网络和遗传优化的船舶操纵模糊控制器。首先讨论了传统模糊控制器应用于船舶操纵控制的不足，然后根据模糊系统在特定情况下与RBF网络具有等价关系的特点，采用具有加权平均输出的RBF网络构造了一个船舶操纵模糊控制器，有效地消除了小偏差范围的舵角抖动现象。在此基础上，根据船舶操纵的特点提出了一种尺度变换因子的自整定方法，并采用遗传算法对自整定过程中的可变参数进行优化，以使控制器能够适应实时控制过程中的时变性和不确定性，保持良好的控制性能。最后针对某大型船舶的非线性模型，采用Matlab 6．1的Simulink工具进行了转艏操纵仿真试验，获得了满意结果。     

基于模糊理论的船舶航向控制器

结合船舶操纵特点，将模糊逻辑引入到船舶航向控制器的设计中，设计了一种基于模糊理论的船舶航向控制器。运用计算机仿真手段，将所设计的模糊控制器和传统PID控制器进行对比，仿真表明船舶航向模糊控制器的动态性能优于传统的PID控制。     

船舶航向模糊控制系统的设计

提出了一种改进的船舶航向模糊控制方法,将航向改变模糊控制器和航向保持模糊控制器有机地结合起来,同时在航向保持模糊控制器的输出端叠加了一个积分作用,提高了航向保持过程中的静态精度。仿真结果表明,无论是在静水环境中还是在不同风和流干扰的环境中,这种改进的航向模糊控制器都比常规的模糊控制器具有更好的控制效果,能够满足船舶航向实时控制的要求。     

船舶舵鳍联合减摇模糊变结构控制研究

分析了船舶运动的非线性模型,根据实际情况进行假设,得到了船舶舵鳍联合减摇控制系统的状态方程,把非线性船舶舵鳍联合控制模型转化为可控正则型;将船舶运动模型看作是由横摇、艏摇、横荡3个子系统构成的大系统,进行了舵鳍联合控制,设计了舵鳍联合控制器和分散非线性变结构控制器,为了改善控制的品质,又进一步提出了模糊趋近律变结构控制的方法,最后针对减摇控制器进行了MATLAB仿真研究。仿真结果表明:舵鳍联合控制器能够很好的抑制船舶的横摇和艏摇,并能尽可能的减小横荡。     

基于线性插值方法的模糊型船舶自动驾驶仪的研究

本文基于对常规船舶自动驾驶仪存在缺陷的分析,提出了一种基于线性插值模糊控制和Bang-Bang控制相结合的控制系统,使模糊控制输出连续变化,提高了模糊控制系统的精度.通过常规模糊型船舶自动驾驶仪与改进后的模糊型船舶自动驾驶仪性能的比较,表明本文所提出的方法是行之有效的.     

船舶航向非线性系统的模型参考模糊自适应控制

考虑船舶航向控制系统模型中存在不确定非线性函数，并假设该函数是连续的，在以模糊系统对该函数进行逼近的基础上，利用Lyapunov理论，提出了一种新的模型参考模糊自适应控制算法。其特点是，无论取多少条模糊系统规则，自适应学习的参数只有一个，便于工程实现，而且还确保闭环系统渐近稳定，并使系统的模型跟踪误差为零。最后以远洋实习船“育龙轮”为倒，进行了船舶航向模型参考模糊自适应自动舵设计，并利用Matlab工具箱进行了仿真研究，结果证明该算法十分有效。     

基于遗传算法的模糊控制型船舶自动驾驶仪研究

该文分析了常规船舶自动驾驶仪存在的缺陷,针对船舶操作这种非线性、时变参数的控制对象,提出了一种基于遗传算法的模糊控制型和Bang—Bang控制相结合的控制系统,提高了模糊控制系统的精度;最后,通过仿真将模糊型船舶自动驾驶仪与基于遗传算法的模糊控制型船舶自动驾驶仪的性能作了比较,结果表明该文所提出的方法控制性能良好。     

船舶力控减摇鳍模糊控制器设计及稳定性分析

建立了船舶力控减摇鳍控制系统的T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型.根据输入采用标准模糊分划的模糊控制系统的定义和性质,通过构建分段光滑的Lyapunov函数提出了一个新的判定闭环T-S模糊控制系统稳定性的充分条件.该方法只需在各最大交叠规则组内分别寻找公共的正定矩阵,减小了以往稳定性判定方法的保守性和难度.在此基础上利用并行分布补偿(PDC)原理,进一步探讨了T-S模糊控制器的系统化设计方法,并具体设计了一种船舶力控减摇鳍的模糊控制器.计算机仿真结果验证了本文模糊控制器设计方法的有效性.     

混合动力电动船舶模糊逻辑控制策略

混合动力电动船舶对于纯电动船舶具有较好的续航能力,适用于航线较长且具有随机性的船舶工况,同时对于工程作业船舶工况其可以降低柴油发电机为动力的工程作业船舶柴油机功率,减少燃油消耗与排放。本文分析了上述两种不同船舶工况特点,并针对该工况采用串联式混合动力结构作为船舶动力系统结构并根据工况需求设计了相应的模糊逻辑控制策略。运用MATLAB/Simulink搭建了系统仿真模型,仿真结果表明,所设计串联式混合动力系统及其模糊逻辑控制策略能够在上述两种船舶工况下实现控制要求。     

模糊控制器在船舶动力定位系统中的应用及改进

本文研究了船舶动力定位中模糊控制的应用问题,探讨了模糊控制中隶属函数和模糊规则的具体制定,并应用可变论域的思想对模糊控制器进行改进.对船舶的纵向运动进行了控制与仿真,并且做了比较与分析.仿真结果表明,改进的模糊控制器能对船舶的动力定位实施更有效的控制.     

模型参考模糊自适应控制在船舶航向控制中的应用

将模型参考模糊自适应控制运用于船舶航向系统,仿真对象采用船舶操纵的非线性数学模型,并与模糊控制相比较,仿真结果表明了模型参考模糊自适应控制算法的正确性。