基于无模型的船舶航向跟踪控制

针对非线性船舶航向运动数学模型中存在的显著不确定性问题及其控制器输入饱和限制问题,提出一种基于Backstepping的直接自适应神经网络控制方法。采用Backstepping方法对船舶航向控制系统进行递归式设计并借助一种饱和内补偿辅助系统处理系统中的输入饱和限制问题;同时,从实际应用的角度出发,充分考虑系统中存在的显著不确定性并运用径向基神经网络对不确定性进行估计和补偿,使所设计的控制器更贴近工程应用。仿真计算结果验证了所提控制方法在船舶航向控制系统中的有效性,可实现高精度的航向保持控制。     

反步法在航向自适应控制中的研究与仿真

为了提高船舶的操纵性能,研究人员对船舶的航向控制投入了大量的精力。由于船舶在航行时会受到气候和水文的影响,运动状态呈现不确定性和非线性,传统的船舶航向控制效果较差。本研究基于反步法,设计一种逐级递推优化的船舶航向自适应控制系统,并系统讲述反步法的理论基础和航向自适应控制系统的工作原理及其仿真。     

船舶航向的自适应神经模糊控制系统

针对模糊控制器中的量化因子、模糊规则等难以人工整定的困难,文中提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的船舶航向控制算法,利用船舶航向模糊控制器两端获取的数据来训练ANFIS控制器,并将其控制效果和船舶航向模糊控制器的控制效果进行了比较,仿真结果表明,在不同风速和流速干扰作用下,基于ANFIS的航向控制器无论在超调量、响应时间和稳态误差方面都具有更好的控制品质,在干扰下仍然能够满足船舶航向实时控制的要求.     

船舶航向非线性反演自适应滑模控制

为实现船舶在大幅度改向操纵运动中航向准确快速跟踪控制,采用Bech船舶操纵运动数学模型精确描述船舶运动性能。考虑到船舶运动中固有的非线性、模型不确定性和风、浪、流等干扰影响,设计一种船舶航向非线性自适应滑模控制器。利用反演法将滑模控制技术与自适应控制技术相结合设计航向改变控制算法,借助Lyapunov稳定性定理证明控制系统渐近稳定,并进行船舶航向控制仿真。仿真结果表明,本文所设计的船舶航向改变控制器性能优良,控制舵角合理,控制输出航向对本船参数摄动及外界干扰不敏感,具有较强的鲁棒性。     

RBF神经网络在船舶航向保持非线性控制中的应用

船舶航向保持在可控范围内,使得船舶航迹能够在规定精度的阀值内。随着航运业的发展,船舶的动力及体积越来越大,操纵控制系统复杂度也越来越高,在船舶航向控制中的非线性因素越来越多,传统的线性模型已经不能适应船舶控制系统性能要求。RBF神经网络与自适应控制相结合,能够很好匹配非线性系统的求解。本文研究船舶航迹控制模型,给出基于RBF神经网络船舶航向非线性控制系统解决方法,最后进行仿真实验。     

基于指数函数非线性反馈的船舶航向保持控制

为研究船舶航向保持控制问题,本文以“育鹏”轮为研究对象,建立了其非线性Nomoto船舶模型,设计了基于闭环增益成形算法的指数函数非线性反馈控制器,并以“育鹏”轮的非线性模型为被控制对象,用Matlab的Simulink工具箱进行系统仿真研究。系统仿真结果表明,建立的非线性Nomoto数学模型精度良好,设计的控制器进行船舶航向保持控制时效果优异,并且更节能。使用这种方法设计的控制器,可以很好地进行船舶航向保持控制,对今后的船舶运动仿真和控制器的设计具有重要意义。     

基于反馈线性化的船舶航向自适应模糊滑模控制与仿真

针对非线性船舶航向控制中船舶参数不确定性以及外界干扰随机性的特点,基于反馈线性化方法和模糊系统的逼近能力,提出了一种新的基于反馈线性化的自适应模糊滑模控制器的设计方法,并在李雅普诺夫稳定性理论的基础上导出了自适应律。以某船为例,并利用Matlab进行仿真研究,仿真结果表明所设计的控制器是有效的。     

一种基于PD与模糊复合控制的船舶航向变结构控制器

对一种PD控制器和模糊控制器有机结合的船舶航向复合控制方法进行了研究。该方法利用PD控制器的快速性和模糊控制器的鲁棒性进行船舶航向控制，以解决PID控制器在高频干扰下难以保持航向以及普通模糊控制器不能同时兼顾大角度转向控制和小角度航向保持性能要求这两个问题。文中论述了系统结构和控制方法，仿真试验证明了该方法的合理性和有效性。     

船舶航向自适应神经网络鲁棒跟踪控制

针对存在不确定性和带有完全未知时变环境扰动的船舶航向非线性控制系统,将指令滤波技术和反步法相结合,设计了一种船舶航向自适应神经网络鲁棒跟踪控制器,该控制器的提出不依赖于外部扰动任何的先验信息。首先,利用神经网络补偿船舶航向非线性控制系统中的非线性项;设计自适应律在线更新神经网络权重向量和估计时变环境扰动的未知界。为了避免传统反步法中对虚拟控制律的反复求导,引入指令滤波技术,使得所设计的航向自适应神经网络跟踪控制器具有结构简单、易于工程实现的特点。理论分析表明,所设计的控制器能使船舶实际输出航向以任意期望的精度跟踪给定的参考航向,保证船舶航向闭环控制系统中所有信号一致最终有界。最后,以大连海事大学远洋实习船“育龙”轮为例进行仿真,仿真结果验证了所提控制器的有效性和鲁棒性。     

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。     

Robust adaptive course-keeping control of under-actuated ships with the rudder failure北大核心CSCD

[目的]针对舵机故障、控制增益未知和海洋环境干扰情况下的欠驱动船舶航向保持问题,设计一种考虑舵机故障的船舶鲁棒自适应航向保持控制算法。[方法]通过结合鲁棒神经阻尼技术和自适应方法,对繁重的神经网络权值进行横向压缩,仅需设计2个自适应学习参数对未知增益和舵机故障参数在线补偿,以确保船舶在舵机故障的情况下能够有效执行航向保持任务。通过李雅普诺夫理论,证明所提出的控制器半全局最终一致稳定有界(semi-global uniform and ultimately bounded,SGUUB)。最后以“育鲲”轮为仿真对象,建立非线性Nomoto数学模型,在海洋干扰下进行对比仿真试验验证。[结果]结果表明,在此策略下,“育鲲”轮在舵机故障情况下平均舵角输出比仿真试验中所对比的传统方法降低了51%,可改善航向保持控制效果。[结论]研究结果可为欠驱动船舶的航向保持控制问题提供借鉴。     

基于鲁棒模糊控制的船舶转向及航向保持

为更好的满足船舶转向和航向保持对自动舵系统的不同要求,首先基于一阶闭环增益成形算法对船舶转 向过程分三段进行控制器设计,在自适应模糊推理系统(ANFIS)离线模型辨识正确的前提下得到每个控制器的模糊隶属度函数,然后对三个控制器的输出进行T-S模糊综合.以实习船"育龙"轮的非线性响应模型为控制对象,考虑不同的干扰和模型摄...     

船用锅炉水位控制系统的补偿模糊神经网络仿真研究

针对船用锅炉这种具有非线性、参数不稳定、难以建立精确的数学模型的特性,结合模糊控制理论和人工神经元网络理论,提出用补偿模糊神经网络构造自适应控制器实现对锅炉的水位控制。通过补偿模糊推理和快速学习算法的引入,使其在性能上优于一般的模糊神经网络,并且利用MATLAB仿真工具对这种自适应控制器的性能作初步研究。     

船舶航向模糊自适应云模型控制

为了解决船舶航向云模型控制器驱动参数的自适应问题,将模糊自整定方法引入到云模型控制器设计中,设计了模糊自适应云模型控制器,并进行了仿真对比试验。结果表明,该控制器可以使船舶航向控制在动态和稳态上都具有较好的精度,超调量小、控制效果良好。     

Course-keeping control of underactuated hovercraft

The course-keeping control of underactuated hovercraft with two aft propellers was considered. The control of the heading error and cross-track error was accomplished by the yaw torque merely in this case. The hovercraft dynamic model is nonlinear and underactuated. At first the Controllability of course-keeping control for hovercraft was proved, then a course-keeping control law was derived that keeps hovercraft heading constant as well as minimizes the lateral movement of hovercraft. The proposed law guarantees heading error and sway error all converge to zero exponentially. Simulation tests were carried out to illustrate the effectiveness of the proposed control law. For further research, the disturbance influence would be considered in the dynamic equations.     

基于模糊推理的潜艇舱室温度控制研究

针对复杂的具有不确定数学模型的潜艇舱室温度环境，利用模糊推理的设计思想，提出了一种参数自调整双层模糊控制器，用于舱室温度控制，并通过采用确定性模糊调整规则，简化了模糊控制器的设计，具有较强的适应性和鲁棒性。仿真结果表明，该控制器明显地改善了控制系统的性能。     

减摇鳍/水舱联合减摇系统模糊自适应滑模控制

针对减摇鳍和被动式减摇水舱设备在不同航速下的减摇特点,建立了船舶减摇鳍/水舱联合减摇系统的横摇数学模型。结合模糊自适应控制良好的逼近特性和滑模控制算法对扰动和模型参数变化的不灵敏性,设计了减摇鳍/水舱联合减摇系统的模糊自适应滑模控制器。采用实船参数的仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的自适应性和鲁棒性,减摇鳍/水舱联合减摇控制系统在不同海况和不同航速下均具有良好的减摇效果。     

A study on improving the course-keeping ability of a pure car carrier in windy conditions

The course-keeping ability of a pure car carrier (PCC) in windy conditions is discussed in this article. Numerical simulations of two PCCs were carried out to compare their course-keeping abilities in wind. The two PCCs had the same hull form but different types of rudder. One PCC was fitted with a semispade rudder (hereinafter, the normal rudder), whereas the other was fitted with a spade-type Schilling rudder (hereinafter, the Schilling rudder). Both PCCs were designed to a new concept for the accommodation structure and hull form above the load water line. In this new design concept, there are no sharp corners in the superstructure so as to reduce wind resistance and improve steering performance. The limits of course keeping for the two PCCs were investigated through simulations. The course-keeping abilities of the two PCCs, each with two different types of autopilot system, were also investigated in wind. To develop the numerical simulation, the hydrodynamic coefficients of the two PCCs were predicted based on the data published for a third PCC having similar principal particulars. The numerical model of the two PCCs was validated by comparing its behavior with the respective full-scale trial results. Wind resistance coefficients were predicted by combining the results of wind tunnel experiments of the object PCCs and a regression model. Numerical simulations under steady wind conditions were also carried out and the results compared with some full-scale experiments to validate the mathematical model of the PCC.     

基于参数自适应PID的船用阀门爆破片寿命试验机压力测试方法

文章设计的爆破片寿命试验机采用基于上下位机控制的气液增压技术实现爆破片测试压力的伺服控制。为满足气液增压爆破片压力控制这一非线性系统的控制精度要求,文章建立气液增压控制系统的数学模型,设计并应用一种基于模糊逻辑控制器以实现参数自适应调整的PID控制器。试验测试结果表明：爆破片寿命试验机不仅达到了设计要求,同时符合国家标准对阀门爆破片性能测试的相关规定,所建立的气液增压伺服系统数学模型对同类工程研究具有一定的指导意义。     

无模型自适应控制算法在ROV定深控制中的仿真

将无模型自适应控制方法应用于ROV(Remote Operated Vehicle)定深控制当中。该控制方案的设计仅利用ROV的垂向推力输入数据和深度输出数据，用动态线性化时变模型替代ROV非线性系统模型，算法中不包含ROV模型及水动力参数信息。因此，解决了ROV因系统复杂，水动力参数难以确定所导致的控制器设计复杂度高，控制效果不理想的问题。为了便于仿真，本文建立含有补偿参数的ROV简化模型，模型仅用于产生系统的I/O数据，不参与控制器的设计。仿真结果表明，在ROV定深控制当中，无模型自适应控制(Model-free adaptive control，MFAC)比PID控制具有更强的抗扰能力。此外，在欠阻尼ROV系统中，基于偏格式动态线性化的无模型自适应控制(partial form dynamic linearization based Model-free adaptive control，PFDL-MFAC)方案相比于基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制(compact form dynamic linearization based Model-free adaptive control，CFDL-MFAC)方案具有更好的控制效果。