小波神经网络算法在船舶动力控制系统中的应用研究

随着航海技术的发展,人类对海洋的探索也越来越频繁,在不断研究的过程中,人们不仅对船舶的位置有升级的要求,对于其内部动力控制系统的研究范围也在不断的拓宽。本文主要研究船舶动力定位系统的构成原理,并结合神经网络算法对船舶动力定位关键技术进行数学建模。最后在Matlab仿真系统中建立船舶动力控制系统在海洋环境中的实际干扰模型,并从静态角度对小波神经算法的性能进行分析与仿真,仿真结果表明此算法的控制效果良好。     

遗传算法在大型工程船舶运动控制的应用

大型工程船舶主要包括挖泥船、大型起重船、打桩船等,在海上作业等方面有非常重要的应用。由于大型工程船舶的吨位与体积很大,在海水中受到的作用力也相对较大,因此,研究大型工程船舶的运动控制问题具有重要的意义。本文通过建立大型工程船舶的运动模型与船舶干扰力模型,结合遗传算法和模糊算法,设计一种新型的运动控制系统,具有较高的运动控制精度和较快的控制响应。     

船舶运动控制中的非线性混沌及PID控制方法

本文从船舶运动控制的机理模型分析了系统可能出现混沌的条件，并介绍了种在恶劣海况下下出现混沌的有效的PID控制方法，仿真结果表明，该方法比只能稳定到混沌的不稳定轨道的方法有更实用的价值。     

新型船舶运动控制平台及海上试验

研制出一艘以水动力学相似准则缩尺的无人驾驶遥控模型船，模型船装有PC／104为主控计算机的船舶控制器，模型船由岸上主PC机遥控，用Honeywell公司的HMR3000碰罗经测量航导，用差分GPS系统定位，自主控制和推进，该遥控篡自治船舶运动控制已经进行了两次海上试验并取得成功，本文介绍该平台的系统设计，控制系统硬件和软件和海上试验经。     

小波分析在船舶导航传感器中的应用

论述小波变换的数学理论和方法。根据小波变换的多分辨率分析方法，重点分析小波变换在导航系统中的作用；利用Daubechies小波函数，采用阈值去噪法，可在低信噪比的情况下较准确地估计导航传感器的原始信号；分别针对多普勒系统和北斗双星定位系统，借助小波变换对其接收信号进行了离线仿真研究。仿真分析表明，应用小波变换的分层技术抽取特征参数效果明显，去噪效果亦较为理想。     

基于VV＆A过程的船舶运动控制系统仿真的研究

针对当前船舶运动控制领域,仿真算法测试可信度较低的问题,将系统建模与仿真的VV&A技术引入到船舶运动控制系统仿真中,基于一种简单的VV&A过程,结合船舶运动控制系统仿真自身的特点,提出了船舶运动控制系统仿真的VV&A过程,并建立了一套船舶运动控制系统仿真实验平台,用以帮助科研工作者更加快速有效的实现VV&A过程,建立仿真可信度高的仿真系统,对于加速先进控制理论在船舶运动控制领域中的应用有着一定的实际意义.     

人工免疫算法在水下机器人运动控制策略中的应用

我国社会经济快速发展,各种智能化的机器人被应用在工业生产领域。水下机器人的主控系统一般采用电机作为主要的推进动力,对螺旋桨的控制直接决定水下机器人的工作性能。文中首先对螺旋桨的数学模型进行研究,然后结合螺旋桨的设计理论和相关特性,采用人工免疫算法对机器人的运动控制策略进行优化,最后采用Matlab仿真平台,对此算法的运动控制性能进行多方面的验证。     

基于小波网的船舶运动极短期建模预报

本文结合小波分析和神经网络的优点，建立了应用于船舶运动极限期模预报的小波神经网络的结构及算法，给出了该算法的一步及多步预报模型，并进行了仿真，仿真结果说明该算法是可行的。     

内模控制及逆系统算法在船舶运动控制中的仿真研究

针对船舶运动中多变量耦合、非线性、滞后、限幅、绿色控制等控制问题,提出运用基于逆系统方法的内模控制方法。该方法采用逆系统方法原理将船舶的非线性模型变换成伪线性模型,对伪线性模型进行内模控制。同时提出内模控制与其他控制策略相结合例如PID控制相结合的控制方法以期提升内模控制的控制效果。仿真结果表明,内模控制具有良好的控制效果,而且精度高,鲁棒性好,同时参数调节简单方便。     

闭环增益成型算法在运动控制器中的应用

我国内河众多,海上疆域广大,蕴含着丰富的石油、天然气、可燃冰、有色金属等资源,因此,对海洋资源的开发以及海上航运业的发展成为国家的战略规划重点。舰船与海上作业平台作为主要的开发工具,其设计与制造质量具有重要意义,尤其对于高速化、大型化船舶的运动控制。船舶在海上受到的干扰力较多,本文针对船舶的运动过程建立模型,并结合闭环增益成型算法设计一种船舶运动控制器,并基于Matlab进行了船舶运动控制器的仿真试验。     

采用小波SAR算法的船舶监测系统设计

根据小波变换和Teagar算子的优良特性,设计出一种基于SAR图像的船舶检测算法,并且基于该算法设计出了一套监测系统。该系统能够准确、高品质的实时对船舶进行跟踪监控。此监控系统的核心是这一套新的算法,该算法对SAR图像进行小波变换,然后针对小波变换的低频分量采用Teagar算子进行增强和去噪处理,再将低频分量和高频分量利用逆小波变换获得高品质的SAR图像。并通过实验验证本系统的适用性和优越性。     

小水线面双体船纵向运动控制系统研究

该文在小水线面双体船纵向运动切片法基础上给出了SW ATH纵向运动控制系统状态空间数学模型,并引入了LQR二次最优控制理论对本系统进行优化设计与仿真,找到了该系统动态响应与权矩阵Q和R之间的基本规律,同时,仿真结果也验证了该控制系统设计的准确性。     

舰船控制系统中复合误差控制算法

针对舰船中多因素交互的电力推进控制系统误差特性,选取电机系统为研究对象,通过对误差控制算法和控制模型的研究,设计一种基于滑模控制和模糊神经网络控制相结合的电机转速误差复合控制系统,克服了电机单一控制的不利,消除了系统中电流输出的抖动现象,保证了控制系统输出的稳定性和平稳性。     

遗传算法在船舶转向控制系统中的应用与优化

在海事领域中,船舶海上安全航行始终是人们关注的重点。海上交通安全为经济增长和国际商品贸易发展、人员运输往来提供了必要前提。然而,伴随海运贸易运输量的逐渐增加,海上交通事故的发生几率明显增加,造成了严重的事故影响且后果不堪设想,不仅经济损失、人员伤亡惨重,同样也污染了海洋环境。为此,船舶海上航行的安全性逐渐突显出来。其中,船舶转向控制系统在行驶安全中发挥重要作用,能够有效控制船舶转向,准确规避障碍物。在设计船舶转向控制系统中,将遗传算法引入其中,可以进一步优化系统性能,经济价值巨大。     

自适应模糊控制在船舶操纵中的应用

随着世界范围内远洋航运和内河航运业的迅猛发展,航线变得更加复杂,货物运输量也越来越大,这些对船舶的操作性能提出了更高的要求。本文主要针对远洋运输船舶的操纵性能,系统介绍自适应模糊控制算法和神经网络控制算法,建立船舶运动的数学模型,并利用控制算法和数学模型对船舶的操纵系统进行设计和优化。     

非线性Backstepping算法在船舶动力定位系统控制的应用

船舶的动力定位是指船舶在某些特定工况下,利用推进器和螺旋桨等产生推力和力矩,抵消海风、海浪等因素的干扰作用力和力矩,从而使船舶在海面某一区域保持相对静止。由于海上气象条件和海水深度的影响,传统的锚式系泊定位已经难以满足需求,而船舶动力定位系统的灵活性高、定位精度高、抗干扰能力强,因此应用越来越广泛。本文建立了船舶动力定位系统和干扰因素的数学模型,结合Backstepping非线性控制理论,设计了一种新型船舶动力定位系统的控制策略,并对该动力定位系统的位移控制响应进行了基于Matlab的仿真分析。     

船舶动态预测算法研究与仿真

针对预测船舶在波浪中的运动情况这一问题进行研究。首先,研究大型船舶在波浪中的运动特点,描述了船舶在水中的运动坐标系,并分析船舶在2种坐标系下的多种运动;然后,在此基础上对船舶运动的数学模型进行研究;对于船舶的动态预测,研究基于卡尔曼滤波理论进行预测的算法。最后,针对给定的某型船只的具体参数,在给定海情下进行船舶动态预测仿真,并对仿真结果进行分析。通过预测仿真实现,能够更好地预知船舶在波浪中的动态,及时调整船舶姿态,有效保证船舶安全运行。     

云模型自适应算法在船舶航向控制系统中的应用

我国航运发达,船舶在航行的过程中会受到风浪流等不确定因素的影响,人们在提高航行安全性和可靠性方面进行了大量的研究。本文利用云模型对传统的粒子群算法进行优化,在优化过程中主要采用的是正态云粒子发生器,对种群中不同区间中的粒子,通过自适应的方式获取惯性权重值,并详细地阐述了算法的实现过程。最后利用Matlab进行系统仿真,在仿真的过程中增加了白噪声干扰,实验结果表明本文算法较PID控制鲁棒性强、调节速度快、能耗少。