船舶动力定位系统非线性观测器设计

针对动力定位水面船舶,基于Luenberger观测器构造原理及Lyapunov稳定性理论,构造一个船舶动力定位系统的非线性状态观测器。所设计观测器较卡尔曼滤波器的主要优越性在于不需要对船舶的运动方程进行线性化处理,且具有全局的指数稳定性。最后,用一艘供给船对所设计观测器进行数值仿真研究,仿真结果表明所设计非线性观测器具有良好的滤波及状态估计性能,船舶运动状态估计值指数收敛于其实际值,验证了所设计船舶动力定位系统非线性观测器的有效性。     

动力定位系统下船舶运动姿态自适应调整研究

设计船舶动力定位系统控制算法,使动力定位系统在船舶低速航行时通过对船首的调整实现对船舶运动姿态控制,从而实现船舶运动姿态的自适应调整。     

船舶动力定位系统总体设计研究

船舶动力定位系统,主要实现船舶在要求的作业活动中保持设定的经纬度或者相对于海床的固定位置,或者期望的运动方向,即在风、流、浪产生的力作用在船舶的情况下,动力定位系统能够通过各推进器控制船舶,并使船舶按照操作者的指令移动、保持位置或航向,同时,符合相应规范要求。本文主要介绍船舶动力定位系统的总体设计,包括硬件框架设计和软件框架设计。最后,给出了基于这种总体设计的动力定位系统实船试验结果。     

Alpha-beta滤波在船舶动力定位状态估计中的应用

船舶动力定位系统已广泛应用于海洋工程中,状态估计是动力定位系统的重要组成部分。在工程应用中,状态估计方法主要采用基于卡尔曼滤波的算法,但是这些算法对于船舶首向的滤波效果并不理想。alphabeta滤波是一种不基于模型的稳定常增益滤波器,其结构与卡尔曼滤波类似。本文设计了一种混合滤波器,采用alpha-beta滤波对船舶首向进行滤波,扩展卡尔曼滤波对船舶横向和纵向进行滤波,以改善船舶首向的滤波效果。通过将混合滤波器的滤波效果与扩展卡尔曼滤波器进行对比,验证了alpha-beta滤波用于船舶首向滤波的可行性和有效性。     

船舶动力定位系统的非线性输出反馈控制

动力系统是保持船舶运行轨迹的最重要设备,设备运转过程中的推进力需要综合考虑海风、海浪及水深的影响。从实际分析可知,船舶运动由推进力引起的低频运动及海风海浪等引起的高频运动具有不可预测性,是一个非线性运动过程。本文对船舶动力系统进行建模,分析海上复杂环境的力学特性,设计自反馈滤波器对海上复杂环境引起的低频非线性运动进行过滤。最后对系统进行仿真,结果表明自反馈滤波器对动力定位系统起到很好的过滤作用。     

船舶动力定位系统非线性估计滤波器的设计

随着航运业发展,海上航行船舶的密度及体积越来越大,如何控制船舶航线的误差精度是保障航行安全的关键。船舶动力定位系统分析船舶受到的海风、海浪等综合外力,利用推进器产生的作用力平衡各种外力,使船舶按照既定航向及速度航行;同时,采集的综合外力信号混有测量噪声、低频运动等各种非线性因素。本文建立了船舶动力定位系统受力模型,针对船舶航行中的各种外力干扰因素设计了非线性估计滤波器,对干扰动力进行滤除,最后进行仿真。     

基于渐消记忆自适应滤波的船舶动力定位算法仿真

由于船舶在海上运动的复杂性和非线性,精确的船舶动力定位系统数学模型难以建立.为了实现有效的动力定位控制,需要应用一定的状态估计滤波算法得到所需的船舶运动低频信号.采用常规的Kalman滤波,状态变量的新测量值对预测值的修正作用下降,旧测量值的影响随着计算步数的累积而相对提高,这是引起滤波发散的主要原因之一.文章针对船舶动力定位系统中使用常规的Kalman滤波而存在的模型不精确、 不能准确表达系统噪声和测量噪声等问题,采用渐消记忆自适应滤波估算低频运动信息,在状态估计算法中引入渐消记忆因子,减小旧测量值对状态估计值的影响权重,从而增大新测量值的作用;并根据滤波发散判断准则,选择适当的渐消记忆因子值来抑制滤波器的发散,使控制器输出较为平稳,从而降低推力系统不必要的能耗.仿真实验表明,所设计的自适应滤波器的收敛性、跟踪性优于常规的Kalman滤波,有效地提高了系统的定位精度和稳定性.     

基于渐消记忆自适应滤波的船舶动力定位算法仿真（英文）

由于船舶在海上运动的复杂性和非线性,精确的船舶动力定位系统数学模型难以建立。为了实现有效的动力定位控制,需要应用一定的状态估计滤波算法得到所需的船舶运动低频信号。采用常规的Kalman滤波,状态变量的新测量值对预测值的修正作用下降,旧测量值的影响随着计算步数的累积而相对提高,这是引起滤波发散的主要原因之一。文章针对船舶动力定位系统中使用常规的Kalman滤波而存在的模型不精确、不能准确表达系统噪声和测量噪声等问题,采用渐消记忆自适应滤波估算低频运动信息,在状态估计算法中引入渐消记忆因子,减小旧测量值对状态估计值的影响权重,从而增大新测量值的作用;并根据滤波发散判断准则,选择适当的渐消记忆因子值来抑制滤波器的发散,使控制器输出较为平稳,从而降低推力系统不必要的能耗。仿真实验表明,所设计的自适应滤波器的收敛性、跟踪性优于常规的Kalman滤波,有效地提高了系统的定位精度和稳定性。     

船舶动力定位系统滤波器设计及仿真

针对船舶动力定位系统中单一滤波器的滤波性和稳定性差的问题,设计了基于Sage-Husa自适应滤波算法和强跟踪卡尔曼滤波算法相结合的自适应滤波算法,建立了动力定位船舶的数学模型,并根据此船舶设计了滤波器以及相应的算法,通过和实船测试数据的比较,两者的结论几乎一致,而且在工程上是可行的。     

船舶动力定位系统设计及试验研究

本文把自适应卡尔曼滤波器理论和最优控制理论应用于典型的船舶动力定位系统。它是基于线性化的船舶运动方程,通过自适应卡尔曼滤波器对船舶在风、浪、流的作用下的高频运动和低频漂移分别进行估计,以保证定位控制仅仅对船的低频漂移进行补偿。本系统中的自适应滤波能自动适应海况的变化,以保证估计参数的精确。该系统设计已在中国船舶科学研究中心耐波性水池通过模型试验进行了验证。     

耙吸挖泥船动力定位的Kalman滤波器设计

根据运动特性建立耙吸挖泥船的数学模型,将Kalman滤波技术应用于耙吸挖泥船动力定位系统,并进行Matlab仿真。仿真结果表明,Kalman滤波器具有很好的滤波效果,在环境力的影响下,能够得到理想的船位和艏向,是动力定位的有效方法。     

UKF和PF融合算法在动力定位船舶状态估计中的应用研究

针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法.该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态.Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定.     

船舶动力定位系统最优控制器的仿真设计

根据动力定位船舶运动模型进行仿真建模，给出一种基于Kalman滤波的LQG控制器的仿真设计，并进行系统仿真实验。结果表明滤波器和控制器性能良好，仿真设计切实可行。     

非线性滤波器在动力定位船位估计中的应用

针对动力定位船舶在作业过程中因丢失GPS位置测量信号,从而导致动力定位系统不能正常工作,而使船舶偏离作业点的问题,设计了一种非线性滤波器,它可以利用以前保存的历史数据进行船舶位置的实时估计,从而使船舶在一定的时间内可以维持在作业点附近,当重新获得GPS信号后,又可以快速地进入正常工作状态。为了使历史数据能够更准确地反映船舶的实时位置,利用历史数据相对于作业点的平均偏差对历史数据进行了补偿。最后给出了此非线性滤波器在船舶仿真系统中的仿真曲线,分析表明在有滤波器的情况下,船舶真实位置估计的准确度比没有滤波器的情况下有明显的改善。     

潜器母船动力定位自动控制系统

该文介绍了我国第一搜遥控潜器（ROV）母船动力定位自动控制系统组成、工作方式、性能及动力定位试验结果。该系统根据ROV的作业要求实现工作母船定向航行、动力定位及自动跟踪ROV，可直观、形象地显示工作母船和ROV运动信息、人机界面友好。     

模糊控制器在船舶动力定位系统中的应用及改进

本文研究了船舶动力定位中模糊控制的应用问题,探讨了模糊控制中隶属函数和模糊规则的具体制定,并应用可变论域的思想对模糊控制器进行改进.对船舶的纵向运动进行了控制与仿真,并且做了比较与分析.仿真结果表明,改进的模糊控制器能对船舶的动力定位实施更有效的控制.     

耙吸挖泥船动力定位系统模型试验研究

为了评估耙吸挖泥船动力定位系统的定位能力,验证所设计的控制器、滤波器和推力分配算法的有效性,设计了耙吸挖泥船动力定位模型试验系统。文章介绍了耙吸挖泥船动力定位模型试验系统的结构、环境载荷模拟、控制系统和试验步骤,在不同的风、浪、流和作业工况下进行了模型试验。分析试验结果表明,所设计的模型试验控制系统具有较好的效果,为实船工程应用奠定了基础。