船舶航向模糊控制系统研究

首先论述模糊控制技术的原理,指出模糊控制器是船舶航向模糊控制系统的核心;然后从模糊参数设置、模糊规则制定、隶属度函数确定从方面进行模糊控制的设计;最后仿真实验结果表明,本文设计的航向模糊控制系统上升速度快,稳态误差小,控制效果好。     

遗传算法整定在船舶减摇鳍电伺服系统设计中的应用

降低船舶在风浪流等环境中的横摇能减少船舶航行的事故。通过船舶减摇鳍电伺服系统能够提高系统的过载保护、提高输出转矩。本文将遗传算法应用于PID控制参数的整定过程中,通过仿真实验说明本文算法在船舶减摇过程中稳定性好、鲁棒性强,更适合于船舶减摇鳍电伺服系统的设计。     

基于模糊理论的船舶复合碰撞危险度计算

基于船舶领域和动界的概念,在船舶碰撞几何原理的基础上,利用模糊规则和模糊综合评价方法,本文提出一种船舶复合碰撞危险度的计算方法.确定最近会遇距离(DCPA)、最近会遇时间(TCPA)、两船距离、相对方位、船速比5个主要因素的隶属度函数,并考虑航行区域状况、能见度情况和船舶的操纵性能等对船舶碰撞危险度的隶属度函数修正.用原始数据对3种不同会遇态势进行仿真和对3种不同碰撞危险度计算结果分析比较,结果表明该方法的有效性.     

基于二型模糊数据挖掘的船用气象数据网络应用

海上气象灾害是影响船舶航行最危险的环境因素,如何通过船用气象传感网络采集的数据进行气象灾害预测及决策是现代海上决策系统研究的重点。随着计算科学的发展,数据挖掘在大数据处理中得到广泛应用,根据船用气象数据的噪声及边界模糊特性,本文选择基于二型模糊数据挖掘的船用气象数据决策模型,对气象数据采用密度因子进行分布调节,同时将多维气象数据进行降维处理,设计高效的海上气象灾害决策系统,最后进行实验。     

基于仿人智能控制的无人船自动驾驶系统的研究

无人驾驶技术是现代智能自动化领域的研究热点,信息化及智能化是海上军事领域的发展方向,无人驾驶技术成为海上军事领域研究热点。海上船舶及水下舰艇的运行环境较为复杂,各种作用力(如海风、海浪、推进力等)综合施加于船体,形成了一个非线性时变系统。本文设计基于仿人智能控制的无人船自动驾驶系统,其重点是利用仿人智能控制器来实现对驾驶船舶目标轨迹的精确跟踪,最后进行仿真并与传统的PID控制器进行对比分析。     

改进粒子群算法在USV航向稳定性控制中的研究

水面无人艇(USV)在军事侦查、海洋环境探测和执行特殊作战任务等方面有重要应用,近年来引起了世界各国的普遍重视。水面无人舰艇是一个不确定性系统,在实际工况下易受海浪、海流等外部环境因素的干扰,因此,USV的航向稳定性控制一直以来是研究的重点和难点。本文基于改进粒子群控制算法,同时结合PID自适应控制技术,设计和开发了USV的航向稳定性控制系统。     

半主动浮筏隔振系统的模糊PID控制

对带有电流变液智能阻尼器的半主动双层浮筏隔振系统设计了一种模糊PID控制器.将半主动浮筏隔振系统中间质量的位移及其导数作为模糊控制器的输入,PID控制器的三个增益参数作为其输出,利用电流变液智能阻尼器的阻尼力可随电压变化的特性来降低中间质量的振动.仿真分析了多种激励下浮筏隔振系统的输出力响应.仿真结果表明:与最优被动阻尼和电流变液阻尼器最大阻尼系统相比,模糊PID控制下的半主动浮筏隔振系统的减振效果最好.     

船舶航向在线自学习模糊神经网络智能控制方法研究

船舶航向控制是航行控制系统中非常重要的一个环节,在航线自动跟随系统中,航向控制系统的自学习能力会直接决定船舶的航行效果。本文重点对船舶航向在线学习系统进行升级,能够自我学习、自我判断航线的跟随准确度,通过采用先进的模糊神经网络算法,有效改善控制系统的参数,通过不断的自我学习、自我修正,能够使船舶的航行线路始终保持在一定的范围内。本文提出的智能化控制方法能够有效提升航行的稳定性,一定程度上降低事故的发生率。     

基于参数自适应的深潜救生艇姿态控制研究

针对深潜救生艇姿态控制系统中存在不确定扰动、模型参数摄动和建模误差等问题,设计了基于参数自适应的PID控制器,增强了控制器的鲁棒性,提高了控制精度,解决了深潜救生艇姿态控制的难题。该控制器以PID控制器为基础,参考滑膜理论,设计了补偿单元,对不确定项进行有效抑制。其中PID控制器的控制参数变化率及补偿单元的自适应估计均通过李雅普诺夫稳定性理论推导得出。仿真和水池试验证明了该控制器的有效性、鲁棒性,且控制器表现良好。     

基于模糊评价的公路工程造价风险研究

公路工程造价管理中存在诸多影响因素,并具有高度的不确定性,即风险。对此,通过构建模糊综合评价模型,对公路工程造价过程中存在的风险进行评估,从而评估不同风险对工程的影响程度,以此为工程造价管理提供参考。该模型的构建对公路工程造价管理和控制具有很好的指导和应用价值。