OceanInfo平台中舰船操纵运动控制研究

针对 OceanInfo平台中的舰船运动控制,研究舰船在航向保持中的混沌运动及其控制问题。基于 PID控制方法的简单性和有效性,应用 PID控制进行平台中的舰船混沌运动的有效控制和航向保持,对其控制参数难以确定的问题,提出改进的动态混沌粒子群优化（PSO）算法进行控制器参数整定并进行仿真实验。实验结果表明：本文提出的改进优化算法能够实现 PID参数的优化整定,其结果能够更为有效地进行舰船航向保持及混沌运动控制,且方法简单、容易编程实现。     

人工智能技术在舰船航向混合自动控制中的应用

现有航向控制主要使用PID控制器,其主要应用于线性控制问题,而航向控制具备一定的随机性,导致常规航向控制方法稳定性较差,威胁舰船航行安全性,引入人工智能技术提出舰船航向混合自动控制方法研究。设置假设条件构建舰船运动模型,以此为基础,对运动参量进行无因次化处理,避免量纲不同对模型产生不利影响,引入人工智能技术——神经网络算法与PID控制理论进行混合应用,制定神经网络PID控制程序,执行程序即可实现舰船航向的混合自动控制。实验数据显示:在常数大于2条件下,应用人工智能技术后获得的航向控制稳定性指标大于平均水平,说明人工智能技术应用性能较好。     

非线性回波在舰船航向控制系统中的研究

针对海上舰船航向控制问题进行研究。对非线性回波特征分析在舰船航行控制上的应用进行探讨。首先对舰船航行进行数学建模分析,再对航向控制进行建模,并对雷达回波的特性进行详细分析。通过分析捕获到的雷达回波信号相位,得到相位误差信息,进而实现运动补偿,保持舰船航向。最后,以1艘大型舰船为例进行实验仿真,仿真结果证明算法的可行性。     

模拟退火算法在船舶航向PID控制器参数优化中的研究

基于PID控制器的航向参数控制是控制船舶按照既定航向运行的主要方法。传统的PID控制器虽然结构简单,但是航行参数调节精确度不高,在全局进行搜索,收敛性能较差,已经越来越不能适应现代船舶航行参数控制系统的要求。模拟退火算法是一种局部最优搜索方法,能够结合航向操纵航角最小的原则对航向参数进行最优控制。本文在研究了船舶航行参数控制结构的基础上,提出了基于模拟退火算法在船舶航向PID控制器参数的优化算法,最后进行仿真。     

舰船航向非线性控制的数学模型设计

发达国家已有舰船航向控制模型研究成果,无法适应中国舰船实际航向控制需求,存在着航向控制效果差的问题,因此提出舰船航向非线性控制的数学模型设计研究。详细分析舰船运动干扰信号,构建非线性舰船运动数学模型,选取并探究实际航向控制问题的性能指标,以构建模型与选取性能指标为基础,将舰船运动模型转换为状态方程形式,制定航向非线性控制流程,执行制定流程即可实现舰船航向的非线性控制。实验结果表明,应用构建模型后,在较短时间内实际航向可以调控到设定航向,控制舵角也能回正,充分证实了构建模型的有效性与可行性。     

基于云计算的舰船航向自抗扰技术

针对传统的舰船航向自抗扰技术中存在的控制航向调节时间长、超调现象频发的问题,提出基于云计算的舰船航向自抗扰技术研究。依据舰船运动数学模型计算控制律,设计航向自抗扰控制器,利用云计算技术整定控制器各部分参数,设计功率模块和人机界面模块,将其作为辅助实现舰船航向自抗扰。实验结果表明,与传统的自抗扰技术相比,设计的基于云计算的舰船航向自抗扰技术在控制航向改变时,调节时间短,且没有出现超调现象,说明基于云计算的舰船航向自抗扰技术适合应用在实际工程中。     

最小二乘支持向量机的舰船航向保持非线性控制

现有的舰船航向保持非线性控制在建模过程中最多只能包含3个自由度,导致舰船航向控制不精准。为此设计一种最小二乘支持向量机的舰船航向保持非线性控制方法。首先使用局部最小二乘支持向量机对航行中的舰船进行建模,能够描述出舰船实际航行中的6个自由度,并使用等式约束代替不等式约束,引入反馈校正环节,弥补缺陷,完成模型的构建。在控制算法的设计中,使用模型训练误差均平方值代替松弛变量,且训练过程只需要求解一个线性方程组,简化了运算,使用动态抗饱和补偿器得到最优参数,实现舰船航向保持的非线性控制。通过仿真实验结果表明,使用本文控制方法控制船只的航向角和舵角,控制精度更高,效果更好。     

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。     

模糊算法的舰船控制器自动优化研究

常规舰船控制器的控制机理为"事后调节",这样会使舰船在定位过程中出现超调,导致波动较大,控制效果不好。因此设计一种基于模糊算法的舰船控制器自动优化方法,首先建立舰船运动模型,分析舰船运动自由度,分别在固定坐标系和舰船坐标系中表示出舰船的运动方式,为舰船的运动控制提供理论基础;随后基于模糊算法对舰船控制器进行优化,分别设计舰船控制器在模糊控制中的规则、模糊隶属度函数和控制过程中输入输出值,完成模糊算法的舰船控制器自动优化研究。在仿真实验中,分别使用常规控制器与经过优化后的控制器进行实验,实验结果表明,经过优化后的舰船控制器在首摇、纵向、横向三方面对舰船有很好的控制作用,与传统的控制器相比,几乎不存在波动和超调,能够稳定保持在期望的舰船位置上。     

人工智能算法的舰船航向混合自动控制

为了减少舰船航向混合自动控制偏差,设计一个人工智能算法的舰船航向混合自动控制方法。首先提出舰船航向混合自动控制结构,然后确定寻优参数和控制规则,并对航迹偏差计算,最后采用遗传算法实现最后的舰船航向混合自动控制。实验结果表明。此次研究的人工智能算法的舰船航向混合自动控制方法有效减少了控制偏差,并减少了控制时间,实际应用效果较好。