潜艇深度PD-模糊控制仿真研究

针对单一控制方法对潜艇深度控制效果不佳的问题,开展了PD控制与模糊控制有机结合的潜艇深度复合控制方法研究。以潜艇垂直面运动为例,设计了潜艇深度PD-模糊控制器以及纵倾模糊控制器。利用Matlab/Simulink的Aerospace工具箱建立了潜艇三自由度仿真模型,并分别开展了PID控制器和复合控制器在不同工况下的仿真试验。仿真结果表明,与常规PID控制器相比,该复合控制器具有响应速度快、抗干扰能力强、鲁棒性好等特点。     

基于新型趋近律的潜艇垂直面滑模控制仿真

针对潜艇垂直面运动强非线性、耦合性和参数不确定的特点,为更好地实现对潜艇垂直面运动的控制,在Matlab环境下,基于垂直面线性操纵运动模型,考虑舵的动态响应,用首舵控制深度,尾舵控制纵倾角,采用新型趋近律设计滑模控制器并设计了基本的全维状态观测器;同时设计了常规的PID控制器并选取了最佳的PID控制参数,分别在3种情况下对2种控制器控制下的潜艇垂直面运动进行对比仿真。仿真结果表明,滑模控制器比PID控制器具有更好的控制性能和较强的鲁棒性,对实际潜艇的垂直面运动控制有一定的指导意义。     

潜艇定深运动仿人智能综合自动控制

针对潜艇定深运动过程中存在非线性、时变参数、复杂干扰的特点,在潜艇深度垂直面运动方程的基础上运用仿人智能(HSIC)、PID综合控制潜艇深度,建立深度控制的相关数学模型。仿真结果表明,HSIC-PID控制器不仅能较好的实现深度保持,对舵机的损耗也比传统的PID控制小,并且比PID控制具有更好的稳态精度。     

非线性PID控制器在潜艇深度控制中的应用

基于潜艇垂直面非线性运动模型,模拟波浪干扰力和瞬间干扰力情况下潜艇的操纵运动;利用非线性PID控制技术、状态扩张技术(ESO),对潜艇深度变换进行控制,仿真表明,无论深度差异多大,控制器都能使得潜艇实现快速且零超调的深度变换控制。     

基于灰色预测的潜艇垂直面运动控制

由于潜艇运动具有大惯性、大时延和非线性等特点,在外界干扰下,传统的PID控制器不能及时进行参数调整,将出现无效操舵、操舵幅度过大等现象。本文根据潜艇垂直面运动特点,设计一种基于灰色预测模型的潜艇垂直面运动控制器,采用灰色模型对潜艇深度和纵倾偏差进行实时预测,并将预测值应用于改进的PID控制器。仿真结果表明,该控制器比传统的PID控制器具有更好的动态特性,并能有效地减少无效操舵和操舵幅度过大等现象。     

基于VSS的潜艇升降舵自动控制设计与实现

为了提高潜艇升降舵自动控制的效率,针对PID控制的品质和能耗问题,在潜艇六自由度模型的基础上,结合VSS控制策略对潜艇升降舵控制模型进行了分析推导.采用控制量同时启动的固定顺序递进算法,对潜艇升降舵进行自动控制设计.通过仿真与常规的PID控制方式比较,证明VSS控制具有抗干扰能力强、响应速度快、精度高等优点.     

潜艇操纵控制系统仿真平台设计与实现

从潜艇操纵控制仿真系统的实际功能需求出发,构建了潜艇操纵控制系统仿真平台。合理简化潜艇运动六自由度模型,将自抗扰控制技术引入潜艇航向及深度控制系统中,用分平面法设计了潜艇航向和深度自抗扰控制舵。采用面向对象的编程技术,设计开发了仿真平台的控制系统实时界面、完成了对潜艇运动控制方程的解算,并在仿真平台上分别进行了系统软件模拟操纵、潜艇垂直面运动控制、狭窄水道航行训练视景仿真等实验,仿真结果表明仿真平台软硬件设计合理、自动控制舵的控制性能良好,实现了操作人员和虚拟环境的交互。     

潜艇在海洋密度锋中受绕运动建模与仿真研究

根据分析潜艇通过海洋密度锋区的受力特点,建立潜艇在海洋密度锋中的受力和垂直面运动模型。通过潜艇垂直面运动仿真,分析自由运动、PID操舵控制、操舵加均衡控制和综合运用增速、操舵加均衡控制等情形下海洋密度锋对潜艇纵倾角、潜浮角和升沉运动的影响,结果表明综合运用操舵、增速和均衡进行控制可以更为有效地控制潜艇在海洋锋区航行深度和运动姿态。     

自抗扰控制器在潜艇近水面航行深度控制中的应用

基于潜艇垂直面非线性运动模型,模拟近水面情况下潜艇的操纵运动;利用自抗扰控制技术(ADRC),对潜艇深度变换进行控制.仿真表明,相对于现有潜艇的操纵控制,在潜艇深度控制上,自抗扰控制器可以获得较高的控制品质和较理想的控制效果,并且可以实现控制上的零超调.     

带有死区补偿的欠驱动AUV深度控制

由于舵桨联合操控的水下机器人舵机传动系统死区非线性的存在,严重影响了某水下机器人的深度控制效果。文章以该水下机器人为研究对象,同时考虑了其欠驱动的运动特性及外界有界干扰和模型参数摄动,设计了具有自适应补偿功能的PID控制器,利用Lyapunov稳定性理论,证明在该控制器作用下,该控制系统是全局稳定的。最后进行了仿真实验。实验结果表明该控制器具有很好的控制效果,是行之有效的。     

基于模糊积分预测控制的船舶动力定位系统设计

提出一种基于模糊积分预测控制器的船舶动力定位系统控制方法,通过引入积分控制器消除了稳态误差,采用模糊控制算法实现了对不确定系统的控制,利用预测控制解决了船舶动力定位中的约束问题,有效地减少了船舶动力定位系统能量的消耗。仿真结果证明,提出的模糊积分预测控制器在满足动力定位要求的同时,大大提高了推力系统的效率,减少了推力消耗。     

积分变结构控制原理在AUV航向控制中的应用仿真

文章研究了积分变结构控制在自主水下机器人(AUV)航向控制系统中的应用,建立了AUV水平面的非线性模型,并在特定的工作点对模型进行了线性化处理,得到了AUV的控制设计线性模型.根据变结构控制理论设计了积分变结构控制器,并给出了消除抖振的方法.仿真试验验证了该设计方法的有效性.     

船舶航向线性自抗扰积分滑模控制

针对能更加精确地描述船舶动态性能的Bech模型航向控制问题，构造三阶跟踪微分器，对期望航向及其微分进行精确提取，提出了一种基于线性自抗扰的积分滑模航向控制器。该控制器采用线性扩张观测器对实际航向与内外界总扰动进行在线估计与补偿；引入积分滑模面函数，设计非线性误差反馈控制律，加快系统的收敛速度。采用Hurwitz多项式，简化控制器，实现控制器参数化。由仿真结果得出，控制器能快速准确地跟踪到期望航向，对参数摄动与外界干扰具有较强的鲁棒性。该控制器设计结构简单，线性自抗扰与变结构积分滑模面相结合的控制器设计提升了控制品质。     

船舶航向模糊控制系统的设计

提出了一种改进的船舶航向模糊控制方法,将航向改变模糊控制器和航向保持模糊控制器有机地结合起来,同时在航向保持模糊控制器的输出端叠加了一个积分作用,提高了航向保持过程中的静态精度。仿真结果表明,无论是在静水环境中还是在不同风和流干扰的环境中,这种改进的航向模糊控制器都比常规的模糊控制器具有更好的控制效果,能够满足船舶航向实时控制的要求。     

基于参数扰动模型的遥控潜水器滑模控制方法

[目的]遥控潜水器(ROV)的运动控制易受到环境和模型参数不确定性因素的影响,难以达到预期控制效果,针对此情况,提出一种基于参数扰动模型的ROV滑模控制方法。[方法]以标准ROV模型为基础,将环境干扰与模型自身参数的不确定性作为模型扰动参数,建立带参数扰动的ROV模型,并对模型进行解耦得到深度方向的控制模型,基于带参数扰动的模型完成定深运动滑模控制器设计,开展仿真试验验证。[结果]结果表明,基于参数扰动ROV模型的滑模控制器能够对ROV进行稳定、高效的定深控制,并且该控制方法可以改善外干扰和模型参数不确定性带来的影响。[结论]该控制器设计方法可为解决ROV控制过程中受到的环境与模型不确定性问题提供一种解决方案。     

水下潜器运动控制与仿真研究

水下潜器是一种非常重要的海洋开发装置,具有强耦合、非线性等特点。主要讨论水下无人潜器的自主定深和定位控制技术。文中根据潜器的6自由度运动方程,在充分考虑了水动力因素的基础上,使用Quasi-Lagrange方程建立潜器的数学模型,并将其分解为一系列相互关联的子系统。采用滑模控制方法用于潜器的定深控制,并对其他方向运动进行定位控制。滑模因控制算法简单、鲁棒性好、可靠性高,并且不需要系统整体模型,被广泛应用于运动控制和非线性系统的控制中。通过计算机仿真,验证了该控制算法对水下潜器的运动控制效果良好、准确。     

潜艇深度终端滑模控制技术

潜艇垂直面运动因其强非线性、强耦合性,易干扰等因素的影响,对控制设计要求非常高.基于潜艇垂直面非线性模型,考虑舵的动态响应,用首舵控制深度,尾舵控制纵倾角,分别设计了终端滑模面,采用终端趋近律设计控制器并进行仿真研究.仿真结果表明,该系统具有良好的控制性能和很强的鲁棒性.由于采用连续的控制器,解决了系统的抖振问题.     

基于自适应算法的柴油机调速系统研制

摘要：在柴油机调速过程中,针对柴油机PID控制器参数一经确定不能在线调整的问题,以6135型柴油机为控制对象,以MATLAB／Simulink作为软件平台,深入研究了自适应控制的基础理论,设计了一种模型参考自适应控制器,建立了柴油机电子调速系统仿真模型,进行了控制系统仿真研究。结果表明,新设计的智能型自适应控制器能在线自动整定最佳控制参数,优于传统的PID控制,具有良好的自适应性和智能性。     

Expert S-surface control for autonomous underwater vehicles

S-surface control has proven to be an effective means for motion control of underwater autonomous vehicles （AUV）. However there are still problems maintaining steady precision of course due to the constant need to adjust parameters, especially where there are disturbing currents. Thus an intelligent integral was introduced to improve precision. An expert S-surface control was developed to tune the parameters on-line, based on the expert system, it provides S-surface control according to practical experience and control knowledge. To prevent control output over-compensation, a fuzzy neural network was included to adjust the production rules to the knowledge base. Experiments were conducted on an AUV simulation platform, and the results show that the expert S-surface controller performs better than an S-surface controller in environments with currents, producing good steady precision of course in a robust way.     

船舶航向PID型模糊控制器研究

航速变化及由此引起的干扰使得船舶航向控制较为困难。基于常规max-min型Mamdani模糊控制器(fuzzy controller,FC),再增加积分项,将PD型模糊控制器与PI型模糊控制器相并联,构造了一种新的船舶航向PID型模糊控制器。该模糊控制器充分利用了常规PID控制器的设计经验来调节参数。不同航速下的5 446TEU集装箱船及"育龙"号实习船模型仿真结果表明,与常规PID控制器和模糊控制器的效果相比,不但航向设定值跟踪控制性能得到了保证,还具有更好的鲁棒性和抗干扰能力。