小波算法在船舶运动控制系统中的应用

随着计算机自动控制技术的发展,船舶运动控制系统中融合了更多的智能化控制技术。为能够真实系统地反映出船舶运动系统的动态变化过程,本文设计基于小波算法的自动化运动控制系统,系统充分发挥了小波神经算法具有的自主学习、自适应和时频聚焦等特点。在保证系统运动姿态识别精度的同时,提出改进型的时滞小波神经网络预测算法。通过仿真实验证明,此算法能够良好适应船舶海上运动的大惯性和时变非线性等特性,在船舶自动化运动控制领域的应用前景广阔。     

基于神经网络的自适应PID船舶运动控制器研究

船舶在海上的运动不仅受到动力系统的推进作用,还受到来自海浪、洋流等干扰作用力的影响,为了提高船舶航行的安全性与稳定性,必须要采取恰当的船舶运动控制机制。传统船舶采用PID自适应控制器进行船舶的运动控制,该控制方式结构简单,但控制精度相对较低,本文系统研究了神经网络控制算法,并基于神经网络对船舶PID控制器进行改进,主要目的是改善船舶运动控制的效率与准确度。     

非线性模糊算法在船舶控制系统中的应用

受到海风、海浪等干扰作用力的影响,大型船舶的航向控制和稳定性控制难度较高,一直是船舶领域的研究重点。由于船舶的运动具有非线性、随机性的特点,传统的自动舵等控制技术难以满足控制精度和稳定性需求,本文介绍一种先进的算法—非线性模糊算法,基于该算法,开发了一种船舶的自动控制系统,并在Matlab软件平台中建立了船舶的运动模型和干扰作用力模型,并进行船舶运动控制精度的仿真实验。仿真实验表明,基于非线性模糊算法的船舶运动控制具有较高的精度。     

船舶非线性响应的鲁棒神经网络控制研究

随着船舶向着大型化、高速化方向发展,海上交通变得更加拥挤,船舶的航向控制技术引起了研究人员的广泛关注。自动舵是船舶航向控制的关键设备,近代以来出现了PID自动舵、自适应自动舵和智能自动舵等多种形式,实现了船舶运动的精确、灵活控制。本文针对船舶航向控制的非线性响应问题,在传统自动舵系统的基础上,提出了一种基于鲁棒神经网络的船舶运动控制器,建立了海风、海浪等非线性响应的函数模型,并进行了该船舶运动控制器的控制响应仿真。     

模型参数辨识在运动控制仿真系统的应用

船舶运动控制仿真系统是船舶开发过程中的辅助系统,能够模拟船舶在多种激励下的运动状态,有助于提高船舶运动控制系统的设计水平。本文研究的重点是一种模型参数辨识技术在船舶运动控制仿真系统的应用,本文首先建立了船舶运动仿真力学模型,利用基于粒子群算法等数学算法,针对船舶运动控制仿真系统的参数辨识等进行了优化与仿真试验。     

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。     

基于粒子群算法的欠驱动船舶航向控制研究

欠驱动船舶是指只能通过螺旋桨推进器和船舵进行水平面3个自由度运动的船舶,通常,当船舶某些执行器结构出现故障时,船舶此时具有欠驱动特征。欠驱动船舶的航行控制系统是一个典型的非线性系统,研究欠驱动船舶的运动控制不仅可以提高船舶的自动化水平,还对保障船舶的航行安全有重要意义。本文首先介绍了一种粒子群优化算法,并对该优化算法的原理和流程进行研究,然后基于粒子群优化算法对欠驱动船舶的运动控制进行研究,开发了一种基于粒子群算法的欠驱动船舶运动控制器,并进行仿真试验。     

基于GA-FCMAC算法的船舶运动智能控制器

在研究模糊小脑模型神经网络控制器（FCMAC）的基础上，本文提出了基于遗传算法学习的模糊小脑模神经网络控制（GA－FCMAC）算法并应用于船舶运动。仿真结果表明该算法具有良好的控制性能。     

船舶执行机构的运动控制技术研究

船舶运动的执行机构包括螺旋桨、自动舵等,执行机构是一个典型的非线性控制系统。随着现代船舶向着高速化、集成化方向发展,提高船舶执行机构的运动控制灵活性、准确性,采用新型的控制理论、控制方法势在必行。传统的船舶执行机构运动控制采用机械式或者PID控制,该控制方法具有结构简单、成本低等优点,但同时存在控制精度差、时效性差、可靠性低等不足。本研究针对船舶执行机构的运动控制技术,在传统运动控制器的基础上,充分结合神经网络算法和非线性鲁棒控制技术,设计一种新型的船舶执行机构运动控制系统,显著提高船舶执行机构运动控制的精度和效率。     

基于POD推进器的运动仿真分析

POD推进器是一种新型的电力推进器,近年来在船舶领域获得了广泛的重视。POD推进器相对于传统的柴油动力系统推进器,具有方向控制灵活、水动力特性好、空间利用率高等优点。本文研究的主要内容是POD推进器船舶的运动控制仿真,通过分析POD推进器船舶的动力特性,建立运动控制系统,并在Matlab中进行了运动控制仿真。     

船舶航向的混合智能控制技术研究

考虑船舶运动时的非线性及其操纵特性与航速、复杂多变的环境干扰等带来的不确定因素,将传统的模糊控制的基本结构嵌入到多层神经网络的控制器中,构成了混合智能系统.采用了模糊自适应学习控制网络,应用于船舶航向控制,对控制器的参数和结构进行了在线学习与调整,并进行了仿真,可以在一定程度上克服船舶运动中的不确定性问题.     

复杂海域船舶自适应障碍规避算法研究

目前,船舶的航行海域越来越广阔,各种航道的环境也复杂多变,这对船舶的航行造成了很大的安全隐患。为了最大限度防止船舶之间发生碰撞,人们开发出了各种避碰设备。本文在船舶基本运动模型的基础上,采取模糊神经网络规避算法,并结合PID控制理论,对避碰策略展开研究,详细分析船舶的多种避碰运动模式。仿真结果表明,此算法的性能达到实际应用的基本要求,值得深入研究。     

模糊自适应PID控制算法在自航模运动控制中的应用

当前船舶制造和海洋航行迅速发展,对船舶的操纵性提出更高要求。为了模拟船舶在实际航行中的操纵性,通常建立自航模模型模拟船舶的横向运动和轴向运动。本文主要针对当前已有的自航模运动控制模型,引入模糊自适应PID控制算法模拟船舶的航行控制。通过建立自航模模型并对PID控制器和模糊自适应PID控制器进行仿真并比较,可以得知模糊自适应PID控制算法可以显著提高自航模的横向运动和轴向运动的响应速度及稳定性。     

神经网络应用于船舶航迹追踪

在远洋航海中,风、浪、流等环境因素对船舶会造成很大的影响,控制船舶的航迹,使得船舶按照预设的路线行进是非常重要。本文通过将神经网络控制应用船舶航迹控制设计中,研究船舶舵角、航向等误差因素影响,最后利用前进、横荡和首摇3个自由度的运动进行实验仿真,实验结果表明,利用神经网络算法能够迅速、准确进行船舶航迹跟踪。     

动态神经模糊模型的船舶欠驱动水面运动控制

欠驱动水面运动控制系统是现代大型船舶动力控制系统的主要组成部分,控制船舶水平、垂直及航向3个方面。控制系统的精度、时效性直接影响到整个动力装置的性能。同时,由于海上环境的多变性,欠驱动水面运动控制系统具有控制滞后、惯性力矩较大等非线性因素。本文结合海上实际环境,提出一种动态神经模糊网络的船舶欠驱动水面运动控制算法,描述船舶动力系统的受力特性,较为精确模拟了非线性系统控制模型,最后进行了仿真。     

内河航运航迹数学模型分析与导航方法研究

内河航运是一种重要的船舶运输方式,船舶作为内河航运的载体,其运动控制直接影响着内河航运的效率。本文对某型内河航运船舶的运动与导航进行相关研究,以提高其航行稳定性。首先根据该型船舶的结构特点以及内河航运条件,建立其运动数学模型,并根据船舶航迹数学模型,进行船舶导航方法的研究。最后在Matlab环境下对航迹模型以及导航方法进行仿真计算。仿真结果表明,本文方法能够提升船舶的航行稳定性与安全性。     

遗传神经网络的船舶运动受扰力预测模型

船舶运动受扰力预测,是实现对船舶摇摆控制的关键步骤。为达到有效控制船舶摇摆的目的,基于遗传神经网络,完成船舶运动受扰建模预报和预测方法选择。模拟船舶航行状态,设计仿真对比实验结果表明,基于遗传神经网络的船舶受扰力预测模型,有效提升横向与纵向运动受扰力预测准确性,完成有效控制船舶摇摆的目的。     

基于模糊神经网络控制的水面无人艇建模与仿真

水面无人艇(USV)的控制是智能控制与船舶控制的一个重要研究方向.由于船舶运动的复杂性,自动航向控制是水面无人艇研究中的一个关键问题,传统控制方法很难取得好的控制效果.本文对模糊逻辑和神经网络智能控制方法及其在船舶航向控制的运用进行了研究.选取滑行艇作为无人艇艇体,采用喷水推进装置,利用模糊神经网络对艇体的航向进行控制,利用Matlab软件对水面无人艇进行建模,对3种海况干扰无人艇的情况进行实时仿真,仿真结果基本令人满意.     

自适应控制技术在船舶编队中的应用与实现

在海洋上航行的船舶越来越多,尤其在狭小航道中,船舶的有序编队航行尤为重要。为应对这种发展要求,需要解决船舶编队航行中遇到的通讯控制难题。本文探讨船舶编队航行的特点,并建立相应的船舶动态航行模型。利用神经网络算法,建立具有自适应控制能力的船舶编队控制模型。通过对动态非线性航行的仿真和分析,本文提出的自适应控制技术能够满足船舶编队航行的运动控制要求,在船舶跟随和扰动响应上性能优越,具有良好的市场应用价值。     

船舶操控系统中的运动时间序列模糊推理及预报研究

在船舶的自动化操控系统中,采用智能化的运动时间管理能够极大限度提高船舶航行的安全性,同时也能够降低船员的工作强度。本文主要针对船舶运动的预测技术进行研究,采用先进的模糊推理控制算法,重点解决船舶运动的误差问题。文中对船舶运动的时间序列进行建模分析,并主要从非平稳时间序列的角度分析船舶运动控制中遇到的难题,最后对运动预测进行误差分析与仿真。