PID控制器在船舶减摇水舱控制器设计与优化的应用

减摇水舱控制系统中的摇摆台控制一般采用PID控制系统,借助PID控制系统的算法优势,传输摇摆角度信号,有效控制减摇。PID系统采用免疫遗传算法,该算法能够建立起数学模型,推理运算出目标函数值,向电液伺服阀输出动作指令,控制船舶横摇。本文分析了PID控制器在船舶减摇水舱控制器设计中的应用,提出优化PID控制器的设计方法,经过仿真实验证实,改进优化的变参数PID控制器能够有效控制船舶横摇角、鳍角速率,提高减摇效率。     

基于升摇效果分析新型船舶舵减摇潜力

为探究某新型船舶的舵减摇潜力,将该船舶的实际船体参数引入到船舶运动模型中,通过建立的Matlab仿真平台进行模拟仿真,观察船舶在不考虑海浪等环境干扰情况下,不同摆舵幅度和操舵频率对船舶横摇角的影响。根据横摇角的变化特点设计实验方案,探究该新型船舶在舵速限制下能产生的最大横摇角,分析船舶具备的舵减摇潜力。根据实验可知,通过合理的操舵策略,该船舶能够产生较大的横摇角,具备较好的舵减摇潜力。     

混合遗传算法的舰船减横摇控制方法

在舰船减横摇控制中,尤其当遇到海浪干扰后,控制参数的优化时间较长,导致控制的实时性达不到要求,使舰船无法达到最佳控制状态。基于此,采用混合遗传算法,设计一种舰船减横摇控制方法。采用自适应调节策略,优化遗传算法,设计PID控制器,利用设计的PID控制器,通过优化控制器参数,对舰船减横摇实施控制。通过对比实验,与2种传统方法作比较。实验结果表明,提出的舰船减横摇控制方法能够在较短的时间内将舰船横摇角控制至最小,所需时间比传统方法 1缩短600 s,比传统方法 2缩短550 s,且控制后的舰船横摇角最小。     

船舶矢量舵减横摇控制系统

针对未加装减摇装置系统的船舶的横摇运动问题,本文提出由舵和翼舵构成2个相对独立的矢量控制面减横摇稳定控制系统,建立了矢量舵控制力矩和扭矩与舵角、翼舵角的m阶回归模型,给出了拟合精度。设计了系统μ-鲁棒控制器,本系统能量最小指标下设计了基于改进遗传算法的舵角/翼舵角智能协调决策器。仿真结果表明,在保证航向控制精度同时,矢量舵减横摇μ-鲁棒控制系统能有效减小横摇,降低系统能耗,且增强了抗系统参数摄动的鲁棒性。     

大型船舶横向非线性减摇自适应控制系统

传统船舶横向非线性减摇控制系统使用PID模糊控制器,在随机复杂海浪情况下横摇角恢复慢,减摇控制效果差,因此设计一种大型船舶横向非线性减摇自适应控制系统。系统硬件设计中设计了整体硬件架构,并针对减摇鳍的构造与船舶行驶特征设计工作流程,调整角度实现减摇;软件设计中,利用改进的无模型自适应控制方法嵌入到系统中,引入混沌遗传优化算法增强自适应能力,增强控制效果。为验证设计系统的控制效果,设计实验,设计系统的减摇率为24.67%,与传统系统相比提高了7.34%,说明设计系统减摇控制性能更优越。     

一种基于实时预测算法的船舶姿态控制器设计

在船舶研发和改进过程中,研究减摇设备是重要课题之一。传统减摇设备的滞后性导致其不能有效避免波浪引起的船舶侧翻等灾害,故本文设计一种基于实时预测算法的船舶姿态控制器。将不规则波分解为大量规则波叠加建立波面模型,分析波倾角并建立船舶的传递模型。基于卡尔曼滤波算法设计船舶的横摇预测系统,再以减摇鳍为核心设计姿态控制器,最后进行模拟仿真。结果表明,预测系统预测结果准确,预测值误差较小,姿态控制器减摇效果良好,浪向角120°下横摇角被控制在5°以内。     

船舶减横摇系统FC-PID并联控制研究

基于船舶横摇运动非线性模型,设计了一种船舶减横摇FC-PID并联控制器.该控制器由Fuzzy Control和PID并联组成,其结构简单,易于工程实现.通过合理的设计模糊隶属度函数和PID输出限幅环节,实现自动无级切换控制,使船舶减横摇系统的鲁棒性能和控制精度均得到有效改善.仿真结果表明,在高海情下,基于FC-PID并联控制的船舶减横摇系统具有良好的减摇效果,并且鳍角饱和率和鳍伺服系统的功耗也得到显著降低.     

基于模糊神经网络的舵鳍联合减摇控制

船舶是典型的复杂非线性、不确定性系统,受自身结构、所装货物质量、航速及风浪流等因素的影响,难以建立其精确的数学模型。由此,针对目前舵鳍联合减摇控制设计依赖于船舶模型参数的缺点,在充分考虑舵角、舵速等约束条件的基础上,基于模糊神经网络设计分离型舵鳍联合减摇控制器,并在不同海况和模型参数存在摄动的情况下进行MATLAB仿真研究。仿真结果表明:所设计的模糊神经网络控制器不仅能使船舶保持航向,而且其减摇效果优于传统PID控制,同时体现出了极强的鲁棒性。     

基于变结构控制理论的船舶非线性控制仿真研究

为了提高船舶的航行安全性以及航行中的舒适性,设计了舵鳍联合减摇控制器.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,设计了分散变结构控制器,最后针对这类控制器进行了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,并能尽可能大的减小横荡.     

减摇鳍变参数最优控制器及其设计

为了减小船舶横摇运动参数、船舶航向和海浪扰动的变化对减摇鳍性能的影响,减摇鳍PID控制器的参数k_1、k_2和k_3应随之变化。文章提出了变参数PID控制器的原理,在此基础上提出了一种变参数最优PID控制器的设计方案,并对此设计方案进行了计算机仿真。仿真结果表明了当船舶自然横摇周期和无因次横摇衰减系数变化时,在各种浪向下,具有变参数最优PID控制器的减摇鳍都有很好的减摇效果。     

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。     

基于变结构控制理论的船舶非线性控制仿真研究

为厂提高船舶的航行安全性以及航行中的舒适性．设计了舵鳍联合减摇控制器。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，设计了分散变结构控制器，最后针对这类控制器进行了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，并能尽可能大的减小横荡。     

基于硬件在环的舵鳍联合减摇实验系统设计

针对在实验室条件下如何验证船舶舵鳍联合减摇控制器性能和效果的问题,设计并构建基于Matlab/Simulink环境下的硬件在环仿真实验系统。该系统采用实际装备中的控制器,并在控制器中编写船舶航迹保持控制算法及舵鳍联合减摇的最优控制算法,利用实际的物理信号进行实时通信,完成半实物仿真实验,结果表明,该实验系统能够实现舵鳍联合减摇的模拟仿真,舵鳍联合减摇控制算法有效可行。     

模糊控制在船舶减摇技术上的应用

首先阐述模糊控制原理,从模糊控制系统架构的4个方面进行说明如何设计模糊控制器。以此为基础设计船舶减摇控制器,并根据船舶运动受外界影响变化非线性、非稳态的特点,加入积分过程,形成模糊积分控制。最后通过仿真实验说明,本文所采用的算法比PID控制更能有效控制船舶运动,减轻横摇。     

舵减横摇技术研究

本文介绍舵减横摇的基本原理，控制器的设计方法以及船帮实船的舵减横摇控试验结果，试验结果表明，在舵机速度为１０／ｓ在在情况下，舵减横摇的减摇效率可达５０％以上。     

舵减横摇技术研究

本文介绍舵减横摇的基本原理，控制器的设计方法以及船模和实船的舵减横摇试验结果。试验结果表明：在舵机速率为１０°／ｓ左右情况下。舵减横摇的减摇效率可达５０％以上。     

模糊PID控制器在船舶试验台横摇位置系统中的应用

减摇水舱是一种减小船舶横摇的重要装置,建立船舶试验台是对其进行研究的主要手段.文章针对两自由度船舶试验台横摇位置系统建模中忽略的参数不确定及非线性环节等因素,设计了一种基于模糊逻辑的PID控制器.该控制器能够实现PID控制参数的实时调节,实验研究表明其在实际系统中具有优于常规PID控制器的性能.     

减摇鳍PID控制器参数的修正

为了克服现有减摇鳍系统PID控制器参数选择难的问题,提出了用实际海试结果修正减摇鳍系统PID控制器参数的方法;通过对某船实际海试结果的分析和仿真,修正了设计阶段得到的PID控制器参数,从而极大地改善了系统的减摇效果;在减摇鳍PID控制器设计中,船舶固有横摇周期T对参数选定影响大,而无因次横摇阻尼ξ的影响较小,因此控制器参数调节应以船舶固有横摇周期的变化为主.     

一种采用模糊控制的舵减摇系统的仿真研究

本文将模糊控制理论应用于船舶操纵及横摇运动控制，建立了舵用于操纵及减横摇的数学模型，开发了舵减摇模糊控制计算机仿真系统。仿真结果表明，在定常风或海流作用下，利用舵来保持船舶的船向，位置及减小船舶横摇都是非常有效的。     

船舶舵减摇控制方法综述

介绍船舶舵减摇系统的基本概念、减摇原理以及国内外舵减摇技术的发展状况,综述不同的控制方法,如PID控制、自适应控制、鲁棒控制、智能控制(遗传算法、模糊逻辑算法、神经网络算法)等在舵减摇系统中的应用,以及不同控制方法的优点和使用的局限性,指出目前舵减摇系统研究所遇到的难题,并对有价值的研究方向作一些展望.