基于非线性Backstepping的船舶动力定位控制算法研究

船舶动力的定位控制属于是闭环控制系统,因风浪等一些环境产生的干扰,使船舶动力的定位控制存在不确定性的干扰控制问题。当前算法对船舶的动力进行定位控制时没有对船舶的动力进行定位,导致船舶动力定位控制不准确的问题。提出一种基于非线性Backstepping的船舶动力定位控制的算法。对船舶动力定位控制的数学模型进行构建,利用非线性Backstepping反步积分的控制原理为基础,通过对Lyapunov函数递推进行2步船舶控制律进行构造,有效地提高了定位的精确度,由此完成对非线性Backstepping的船舶动力定位控制算法的研究。实验结果证明,利用该算法使船舶动力定位控制的精确度较高。     

SOA构架下的海上船舶状态实时监测算法设计

针对当前海上船舶状态实时监测算法存在的检测准确度低,无法对船舶状态进行准确分析问题,提出一种基于多层神经网络的SOA构架下的海上船舶状态实时监测算法,根据算法的需求建立SOA构架下的海上船舶状态实时监测数学模型,利用中值滤波器通过Haar小波变换通过采样、分解、信号处理以及重构过程对采集的信号进行去噪,保证海上船舶状态监测的准确性。在此基础上,为保证海上船舶状态监控的实时性,利用多层神经网络算法建立权值矩阵,确定监测数据的采样规则,从而完成SOA构架下的海上船舶状态实时监测算法。实验结果表明,所提算法能够及时对海上船舶状态数据进行采集,且检测的准确度较高。