基于虚拟现实的船舶操纵运动仿真系统研究

利用MMG操纵运动数学模型计算船舶的操纵运动，应用OpenGL和3Dmax技术，开发了船舶操纵运动的三维可视化仿真系统，通过输入船舶主尺度，实现了具有真实感的、随时间变化的船舶操纵运动实时动态仿真，取得了良好的效果。     

船舶航向模糊控制及仿真研究

根据船舶操纵控制过程,存在非线性、慢时变,复杂干扰的特点,设计了一个带模糊积分的船舶航向模糊控制器,使船舶在干扰变化情况下,模糊控制不仅能较好地实现航向保持,而且能获得较好的操纵性能;仿真结果表明,带模糊积分的船舶航向模糊控制器的控制比常规ＰＩＤ控制具有更强的环境适用性。     

Matlab在Fuzzy-PID控制器用于船舶操纵仿真中的应用

以模糊控制理论为基础,结合Fuzzy-PID混合控制系统的研究,设计了一种可以实时地进行模糊运算和模糊推理的模糊控制器,实现了船舶操纵控制器的Fuzzy-PID控制．并应用Matlab(Simulink)语言对该控制器进行仿真．试验表明,该控制器的动态响应性能和稳态控制精度均十分理想,从而改善了操纵性能和提高了控制器的鲁棒性．     

船舶航向模糊控制及仿真研究

根据船舶操纵控制过程中,存在非线性、慢时变、复杂干扰的特点,设计了一个带模糊积分的船舶航向模糊控制器,使船舶在干扰变化情况下,模糊控制不仅能较好地实现航向保持,而且能获得较好的操纵性能;仿真结果表明,带模糊积分的船舶航向模糊控制器的控制比常规PID控制具有更强的环境适应性.     

基于模糊理论的船舶航向控制器

结合船舶操纵特点,将模糊逻辑引入到船舶航向控制器的设计中,设计了一种基于模糊理论的船舶航向控制器。运用计算机仿真手段,将所设计的模糊控制器和传统PID控制器进行对比,仿真表明船舶航向模糊控制器的动态性能优于传统的PID控制。     

基于神经——模糊控制的船舶操纵系统研究

本文针对船舶操纵这种非线性、时变参数控制对象，提出了一种采用神经—模糊控制的方案，给出了神经—模糊控制器的基本设计方法。仿真结果表明，这种控制器与一般自适应模糊控制器相比，船舶操纵系统的性能有明显提高。     

基于RBF网络和遗传优化的船舶操纵模糊控制器

设计了一种基于RBF网络和遗传优化的船舶操纵模糊控制器。首先讨论了传统模糊控制器应用于船舶操纵控制的不足，然后根据模糊系统在特定情况下与RBF网络具有等价关系的特点，采用具有加权平均输出的RBF网络构造了一个船舶操纵模糊控制器，有效地消除了小偏差范围的舵角抖动现象。在此基础上，根据船舶操纵的特点提出了一种尺度变换因子的自整定方法，并采用遗传算法对自整定过程中的可变参数进行优化，以使控制器能够适应实时控制过程中的时变性和不确定性，保持良好的控制性能。最后针对某大型船舶的非线性模型，采用Matlab 6．1的Simulink工具进行了转艏操纵仿真试验，获得了满意结果。     

船舶操纵的FARMA模型模糊控制器研究

船舶操纵是一个非线性过程,传统控制方式的操纵性能不能令人满意。本文提出了一种不依靠任何系统模型的模糊控制器设计方法。仿真结果表明了它在船舶操纵应用中切实可行,在一定程度上改善了操纵性能。     

基于细菌觅食算法的船舶舵减横摇PID控制器设计

为解决传统舵减横摇PID控制器在外界环境变化时,控制参数不能实时调节,导致减摇效率降低的问题,将细菌觅食算法(BFO)与传统的PID控制结合,设计基于细菌觅食算法的船舶舵减横摇PID控制器(BFO-PID控制器),将船舶的实际船体参数引入到船舶横摇运动控制系统中,通过仿真实验对比船舶在加入BFO-PID控制器前后船舶横摇角的变化,分析改进后的控制器对该型船舶舵减横摇的适用性,实验表明,运用改进后的舵减摇控制器,船舶在不同遭遇角下均具有较好的舵减摇效率,证明控制器改进的有效性,细菌觅食算法提高了舵减摇控制器的鲁棒性。     

自组织模糊控制自动操舵系统

本文利用模糊控制理论设计一种自动舵用于船舶的航向保持控制。这种设计是将人工控制的操纵行为翻译成一个模糊数学模型。由于船舶是一个非线，高阶的时间滞后系统，而且船舶装载和海况经常变化，使一些情况下普通模糊控制的性能是不能令人满意的，所以应用了自组织模糊控制器。控制器的规则能够根据性能指标自动地调整，从而改善控制性能使航向精度达到预定水平。控制器进行了计算机仿真研究。     

复合式推进操纵控制器

复合式推进操纵控制器是一种新颖的船舶动力装置自动化设备，适于成为全船微机网络监控系统的一部分，文章介绍了复合式推进操纵控制器的原理、结构、性能指标和特点。     

流速流向测量仪在超大型船舶引航中的应用

正0引言在船舶超大型化的今天,自然因素尤其是潮流对船舶港内操纵的影响越来越大,船舶操纵者必须精准掌握流的变化规律和实时流速流向。伴随着信息技术的迅猛发展,船舶操纵者尤其是引航员,应有能力将船舶操纵从纯经验技术领域推向信息科技与实践技术相融合的新高度。实时流速流向测量仪的应用就是一个有效探索。     

神经网络用于船舶操纵动态特性学习的研究

本文针对BP网络存在的一些问题，提出一种单层神经网络结构，通过大量的仿真试验，对两种网络在学习、预报和适应参数变化等方面的特性进行了对比。结果表明单层神经网络用于学习船舶操纵动态特性，具有收敛速度极快、预测误差较小、能快速跟踪参数变化等优点，可用于船舶操纵特性的实时学习。     

单片机在船舶冗余主机遥控系统的应用和仿真研究

随着造船工业向着高速化、大型化方向发展,船舶的自动化操纵、维护和故障诊断技术引起了研究人员的广泛关注。船舶主机遥控系统是船舶上重要的自动化设备,可以实现对船舶主机的自动调速等功能,显著提高船舶的操纵性能。为了进一步优化传统的船舶主机遥控系统,本文结合单片机控制技术和冗余控制器,设计一种新型的船舶冗余主机遥控系统。     

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。     

一种有效的船舶混沌运动自适应控制方法

针对船舶航行中的混沌运动控制问题,对部分参数不确定的船舶操纵运动非线性模型,提出一种有效的自适应控制方法。基于Lyapunov稳定性理论,证明在本文所提控制器作用下,系统的平衡状态渐进稳定。仿真实验表明,采用本文所提方法能够对船舶转首操纵运动中出现的混沌状态进行有效控制,具有计算量小、方法有效、易于实现等优点。该方法不受系统不确定参数变化的影响,具有良好的应用价值。     

新型模糊PID控制在UUV操纵上的研究

水下航行器的操纵控制是较难控制的系统,其非线性强,惯性大,模型不确定.传统PID控制已经不能适应这种复杂对象的控制.模糊控制引入了人的思维及专家的经验,能够很好的弥补PID控制的不足.本文研究的Fuzzy PI＋ Fuzzy ID型控制器结合了PID控制与模糊控制的优点,它根据误差的变化实时调整PID的参数,以达到良好的控制效果.仿真试验表明,Fuzzy PI ＋Fuzzy ID型控制器反应速度快,超调量小,过渡时间短,鲁棒性好,可以适用于水下航行器的操纵控制.     

船舶操纵模拟器计算机实时仿真系统设计

本文根据船舶操纵模拟器的国内外研究现状，结合当前计算机软硬件发展的新特点．提出了船舶操纵模拟器计算机实时仿真系统设计。该文描述了系统构成、软件流程与技术参数，以及船舶动力模型──MMG模型。侧重阐述了实时视觉成像系统中的数据结构设计、分数维的实际应用和图形显示加速卡的底层软件设计。     

船舶神经网络运动模型研究

根据船舶海上航行的实际情况,针对船舶运动的特点,研究了基于神经网络建立船舶操纵运动模型的方法,提出了一种线性神经网络结构,并给出了相应的训练和学习方法。大量的仿真试验表明:线性神经网络用于船舶运动模型的研究,具有收敛速度快、预测误差较小、能快速跟踪参数变化等优点,可用于船舶运动实时辨识。     

船舶神经网络运动模型的研究

根据船舶海上航行的实际情况,针对船舶运动的特点,研究了基于神经网络建立船舶操纵运动模型的方法,提出了一种线性神经网络结构,并给出了相应的训练和学习方法。大量的仿真试验表明：线性神经网络用于船舶运动模型的研究,具有收敛速度快、预测误差较小、能快速跟踪参数变化等优点,可用于船舶运动实时辨识。