基于遗传学习算法的船舶航向智能控制方法

针对现有船舶航向控制方面采用的传统控制算法,在对船舶航向数据计算过程中存在数据迭代分析准度失常,无法适应性逻辑推导航向数据量的问题。本文提出基于遗传学习算法的船舶航向智能控制方法,利用遗传算法作为理论算法,对船舶航向数据进行遗传数据的建模,从而得到迭代航向控制量计算因子;接着,引入基于遗传算法的NRD蚁群学习算法,对得到的迭代航向控制量计算因子进行最优控制因子的蚁群化计算,得到船舶航向控制的最优适应控制参量;最后,引入适应性控制算法将最优适应控制参量导入算法,使其生成航向适应性计算逻辑策略,最终实现船舶航向的智能化控制。实验数据表明,提出的方法在航向数据迭代分析计算准确性上,准确度较高,满足可行性与有效性测试要求。     

船舶航向非线性控制的数学模型与分析

传统的船舶航向控制模型存在着航向控制精确度的缺陷,为此提出船舶航向非线性控制数学模型研究与分析。建立船舶航向分析坐标系对船舶航向参数进行确定,根据确定的参数建立船舶航向非线性运动数学模型,以上述模型为基础采用粒子群算法对船舶航向非线性控制程序进行编写与执行,实现了船舶航向非线性控制数学模型的建立。通过实验得到,建立的船舶航向非线性控制数学模型航向控制精确度比传统模型高出30.8%,说明建立的船舶航向非线性控制数学模型具备极高的有效性。     

船舶航向在线自学习模糊神经网络智能控制方法研究

船舶航向控制是航行控制系统中非常重要的一个环节,在航线自动跟随系统中,航向控制系统的自学习能力会直接决定船舶的航行效果。本文重点对船舶航向在线学习系统进行升级,能够自我学习、自我判断航线的跟随准确度,通过采用先进的模糊神经网络算法,有效改善控制系统的参数,通过不断的自我学习、自我修正,能够使船舶的航行线路始终保持在一定的范围内。本文提出的智能化控制方法能够有效提升航行的稳定性,一定程度上降低事故的发生率。     

船舶航向保持中的混沌控制研究

大型船舶的航向控制是一个多变量、时滞性较大和非线性的动态过程,在海浪、海风等因素干扰下会呈现一种典型的混沌运动。本文系统介绍混沌控制理论和算法,结合船舶航向控制数学模型和Diffing方程,设计一种船舶航向的控制器,并利用Maltlab对该非线性控制器进行仿真。仿真结果表明,该船舶航向控制器具有良好的航向保持能力和鲁棒性。     

基于闭环增益成型算法和改进粒子群算法的舰船航向控制

如今,海上航线的船舶密度不断提高,且船舶的动力性能更强,速度更快,在航线拥挤的地方往往会发生船舶碰撞事故。为了提高船舶的航行安全性,有必要针对船舶的航向控制技术进行优化。本文首先研究闭环增益成形算法和改进粒子群算法的原理,建立舰船航向控制过程的动力学模型,基于这2种优化算法对舰船的航向控制系统进行研究,有助于改进舰船航向控制水平。     

利用克隆选择进行船舶航向自适应控制优化

随着海洋航运业的不断发展,船舶的设计和制造越来越复杂,船舶航向控制在航行安全方面发挥着重要作用。克隆选择算法是以生物学中的克隆选择机制为基础提出的进化算法,逐渐成为控制领域的研究热点。本文对克隆选择算法的原理进行研究,提出基于克隆选择的船舶航向控制优化算法。     

船舶工程中的云粒子群算法研究

船舶在航行过程中的航向控制对于船舶航行安全是非常重要的。本文首先阐述传统的云粒子群算法,然后针对其陷入局部最优等缺点进行改进,利用云变异的云自适应粒子群优化算法进行船舶航向PID控制,并进行仿真实验。实验结果表明,本文算法具有较强的鲁棒性和稳定性。     

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.     

基于指数函数非线性反馈的船舶航向保持控制

为研究船舶航向保持控制问题,本文以“育鹏”轮为研究对象,建立了其非线性Nomoto船舶模型,设计了基于闭环增益成形算法的指数函数非线性反馈控制器,并以“育鹏”轮的非线性模型为被控制对象,用Matlab的Simulink工具箱进行系统仿真研究。系统仿真结果表明,建立的非线性Nomoto数学模型精度良好,设计的控制器进行船舶航向保持控制时效果优异,并且更节能。使用这种方法设计的控制器,可以很好地进行船舶航向保持控制,对今后的船舶运动仿真和控制器的设计具有重要意义。     

基于遗传算法优化模糊控制器的船舶航向控制

针对模糊控制器中的量化因子、比例因子、积分系数、模糊规则之间互相耦合，人工整定困难的问题，提出了一种基于遗传优化的船舶航向模糊PID自动控制算法。仿真对比试验表明，经遗传优化后的船舶航向模糊PID控制性能得到了极大的提高，系统无超调，上升快，工作稳定，具有较强的鲁棒性。