基于遗传蝙蝠算法的任务约束船推力分配优化

针对带有任务约束且装配有多个推进器的动力定位船推力分配优化问题,提出一种全新的遗传-蝙蝠优化算法。该算法在遗传算法的基础上将种群分为两部分,一部分为保留的种群精英个体与蝙蝠算法有机结合进行优化;另一部分采用融入自适应策略的遗传算法进行优化。将该算法与所设计的带有任务约束的多维非线性推力分配目标优化函数相结合,通过仿真验证了所提出的算法可有效地解决在任务约束下的动力定位船多推进器的推力分配优化问题,在同一控制器作用下,通过与其他算法对比,该算法可获得更高的动力定位精度与更少的能量消耗,且推进器方位角变化波动小,稳定性强。可见,该算法可以有效解决带有约束的这一类多维非线性规划问题。     

基于改进和声算法的推力优化分配

推力优化分配的本质是一个带约束的非线性优化问题。采用常规的迭代算法求解推力分配问题时,一般需要将目标函数简化成二次形式以及对约束条件进行线性化处理,从而导致计算得到的最优解存在误差。针对此问题,引入了改进的和声搜索算法来求解推力分配问题,并以能耗最低和推力误差最小为目标建立优化函数,同时兼顾推进器的物理限制而设置动态约束条件。仿真结果验证了该算法的有效性。     

动力定位系统舵桨组合推力分配研究

针对船舶动力定位系统推力分配中舵桨组合的推力建模及优化分配问题,将舵桨组合的非凸推力区域转化成4个凸区域,采用切换控制理论把非线性最优化问题转换为线性最优化问题。将舵、桨组合起来进行推力建模,以最小推力、舵角变化和推力误差为优化目标,对推进器的推力变化率、舵角变化率、推力误差范围和推力大小作了约束,采用多边形的方法把推力范围约束转化为线性不等式约束,基于总功率与总推力误差在不同推力区域设计了切换逻辑,实现了在不同的推力分配器中的切换。实船试验结果表明舵桨组合推力模型及推力分配策略是切实可行的,满足了推力分配的要求,在配备舵的动力定位船上具有良好的应用前景。     

基于遗传混沌粒子群混合算法的船舶动力定位推力分配研究

针对船舶动力定位系统中一类非线性有约束的推力分配问题,提出了一种以粒子群算法为基础,并引入混沌理论和遗传算法中交叉及变异策略的混合算法。建立以推进系统能耗最小为目标,包括推进器功率消耗、磨损、推力误差等;以推进器推力、方位角的工作范围和变化速率等为约束条件的多变量非线性有约束优化问题。通过仿真表明,该算法能够解决该优化问题,而且能够兼顾船舶推进系统的能耗和操纵性能,有效地提高了船舶动力定位系统的相关性能。     

基于严格等式约束的推力分配算法研究

为提高动力定位系统的定位精度,本文提出了一种满足严格等式约束的改进遗传算法对推力分配进行优化.该方法通过分析目标函数中不同项之间的影响,确定了推力角的权值系数,并从二个方面对遗传算法进行改进,提高了优化速度及精度:一是继承上一时刻的精英个体来生成等距初始种群;二是结合自适应算法加强局部搜索能力.针对推进器之间的水动力干涉问题,基于推力损失模型对推进器进行分组,并通过错位安置以及采用在推力禁区内设置推力减额系数的方法来降低推力损失,最后利用改进的遗传算法对半潜式平台动力定位系统的推力分配进行了仿真模拟.仿真结果表明,提出的方法在满足等式严格约束的基础上,降低了推进器推力的水动力损失,进而提高了系统的定位精度以及运行的经济性.     

基于粒子群算法的动力定位推力分配决策变量优选

针对群智能算法解决动力定位推力分配问题易遭遇局部最优、计算时间长等瓶颈,基于粒子群算法探索不同粒子决策变量对推力分配结果的影响。考虑推力分配目标力和力矩、推力限制、禁止角等约束条件,以推进器功率最优、磨损最小为优化目标建立了推力分配数学模型,构建了基于3种不同粒子决策变量的粒子群推力分配算法,以算法结果的适应度值、计算消耗时间的均值和方差量化算法的收敛性和实时性。对上述3种方法进行仿真分析,结果对比表明,基于文章提出的粒子决策变量搜索在收敛性和实时性上均达到最优,对粒子群算法解决推力分配问题有一定的参考价值。     

基于粒子群算法的动力定位推力分配决策变量优选

针对群智能算法解决动力定位推力分配问题易陷入局部最优、计算时间长等不足,基于粒子群算法探索不同粒子决策变量对推力分配结果的影响。首先考虑推力分配目标力和力矩、推力限制、禁止角等约束条件,以推进器功率最优、磨损最小为优化目标建立了推力分配数学模型,构建了基于三种不同粒子决策变量的粒子群推力分配算法;其次以算法结果的适应度值、计算消耗时间的均值和方差量化算法的收敛性和实时性,对上述三种方法进行了仿真分析,仿真结果对比表明,基于本文提出的粒子决策变量搜索在收敛性和实时性上均达到最优,对粒子群算法解决推力分配问题有一定的参考价值。     

推进器功率推力关系对动力定位能力的影响

动力定位推力分配一般以能量损耗最小为目标进行优化求解。本文旨在讨论推进器功率推力关系对动力定位能力的影响。针对三个不同的推进器功率推力关系,建立性能指标数学模型。基于不同指标函数形式,采用遗传算法、模拟退火算法以及二次规划方法进行优化求解。算例分析结果表明,不同的推进器功率推力关系形式对动力定位能力的影响甚微。同时,遗传算法、模拟退火算法收敛速度慢,计算效率远低于二次规划算法。因此,在处理推力分配优化实际问题时可认为推进器功率正比于推力的平方,推荐采用二次规划算法求解。此外,计算结果还表明动力定位系统在功率受限制时会降低系统的定位能力。     

推力分配优化算法在船舶动态控制中的应用研究

动力定位系统是通过自身的动力推进器来平衡外力作用,使船舶的航行方向及速率按照预设有序进行。其中推力分配优化是动力定位的重要组成部分,在此根据实际的船舶运行环境确定各种外力变换,进一步给出动力定位系统中推力分配优化问题的目标函数及约束条件,从而可以利用各类多目标算法进行求解。本文首先研究海上航行船舶受到的外力及运动模型,在此基础上设计基于遗传算法的船舶动态控制中的推力分配优化算法,最后进行仿真。     

无人艇的双桨双舵推力优化分配仿真

针对无人艇的欠驱动模型特点,建立无人艇双桨双舵系统数学模型,将舵、桨组合起来进行推力建模,以最小能耗为优化目标,对推进器系统中的舵角大小、舵角变化率和螺旋桨推力大小、推力变化率作了约束,建立非线性等式和不等式约束。采用约束条件的非线性优化命令计算方法,对无人艇系统推力分配进行仿真计算。分析结果表明,在实际无人艇航行中,该方法是可靠有效的,具有较高的实时应用能力。     

基于能量最优的组合偏置推力分配算法研究

推力分配是动力定位控制系统的关键技术之一,其任务是将控制器输出的合力分配给各推进器。本文针对推力分配中存在的问题,提出组合偏置思想并设计了自适应组合偏置策略,建立了组合偏置推力分配算法。该算法基于能量最优方法,能够自适应地调整偏置量,兼顾船舶的能量消耗和操纵性。仿真结果表明该算法能有效地提高船舶的动态性能。     

船舶动力定位模拟器自动定位功能研究与实现

为了自主研发功能完备、扩展性好的船舶动力定位模拟器,分析船舶动力定位模拟器中各个模块的功能,对现有航海模拟器的系统架构进行改进,提出适用于多单元协同仿真的船舶动力定位模拟器系统架构。根据动力定位系统自动定位模式的原理,设计动力定位控制器和推力分配算法,提出使用 Direct2D图形技术来设计动力定位人机交互界面。最后在所设计的动力定位模拟器系统架构下,以1艘动力定位供给船为仿真对象实现在不同海况条件下的自动定位功能和系统信息显示,并验证算法的有效性。     

粒子群优化算法在舰船维修费用分配中的应用

将舰船维修费用按照维修计划结构进行分解，通过回归分析方法，建立舰船维修总体效益与各项费用比例之间的分配优化模型，利用粒子群优化算法对模型最优化求解，计算实例具有较好的效果。     

动力定位船控位能力计算软件平台构建研究

围绕环境载荷计算和推进器推力分配两大关键问题,对控位能力计算软件平台功能实现进行设计。通过对环境载荷计算、推进器配置、推力分配、动力定位能力图绘制等功能进行集成,完成界面友好的控位能力计算软件平台。最后通过实例验证了自研软件的稳定性与输出结果的可靠性。     

基于动态规划的多目标的TBD算法

在弱目标检测领域中，动态规划法是一种有效的能量积累方法。文章针对低信噪比下的多目标检测问题，提出了一种基于动态规划的多目标检测前跟踪算法。该算法能够较有效地估计搜索空间中的目标个数，也能分离出每个目标的航迹。     

现代船舶动力定位系统设计

围绕现代动力定位系统的设计问题,讨论系统的构建、数学建模、控制器设计和推力器的推力分配,重点给出了基于扩展Kalman滤波的动力定位LQG控制器设计算法。     

基于PSO的船舶动力定位自适应反步控制器

在船舶动力定位实际的作业过程中,由于海洋环境是缓慢变化的,建立的对象模型总存在一定的不确定性。针对上述问题,本文提出利用自适应反步控制器对船舶进行控制,并利用粒子群算法对控制器参数进行寻优,最后通过计算机仿真对本文方法进行了验证,仿真结果表明该方法有效。     

Market based framework for multiple AUVs cooperation

A“Market” based framework for multiple AUVs team is introduced in this paper. It is a distributed meta-level task allocation framwork. The formulation and the basic concepts of the “Market” such as “goods” and “price” are discussed first, then the basic algorithm of the “auction”. The loosely coupled v-MDTSP tasks are considered as an example of the task allocation mission. A multiple AUV team controller and a detailed algorithm are developed for such applications. The simulation results show that the controller has the advantages such as robustness and low complexity and it can achieve better optimization results than the classical central controller （ such as GA） in some tasks. And the comparison of two different local solvers also implies that we should get the reasonable task allocation even not using the high quality algorithm, which can considerably decrease the cooperation computation.     

基于粒子群优化反步法的船舶航向控制器设计

考虑到反步法在随机干扰下具有较优的控制效果,利用反步法设计基于Nomoto模型的船舶航向控制器;设计一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)反步法的航向控制器,其能通过优化不确定增益参数来消除部分冗余控制。通过仿真试验比较不同航向控制器的性能。仿真结果表明:粒子群优化反步法航向控制器具有更高的控制精度和更强的鲁棒性。     

船舶动力定位系统控制器的设计

提出了完整的基于船舶运动数学模型的动力定位系统，并且提供了定点控制和跟踪控制两种控制方法，在跟踪控制中引入船舶运动的参考轨迹模型。应用基于卡尔曼滤波的状态观测器得到控制所需的船舶低频信号，控制器的设计采用了考虑积分作用环节的改进LQG算法，同时引入前馈以补偿风力作用以及参考轨迹模型带来的影响。最后控制器的性能通过系统的仿真得到验证。