变偏置双交叉燃烧控制在船用增压锅炉装置的应用

针对船舶增压锅炉负荷变化频繁且变化幅度大的特点,以及双交叉燃烧控制中固定偏置不能反映负荷变化的大小这一缺点,给出了一种非线性变偏置双交叉限幅燃烧控制策略,讨论了变偏置函数对控制系统的影响,计算机仿真试验给出了变负荷时燃烧系统过渡过程曲线,仿真曲线不但证实了变偏置双交叉限幅燃烧控制理论的正确,并且对比了不同类型偏置函数对系统的影响,变偏置双交叉限幅燃烧控制策略使燃烧系统既具有经济性又有快速性,而且对减少主蒸汽压力的动态偏差效果也十分显著.     

船用锅炉蒸汽压力系统的模糊免疫神经网络PID控制设计

在船用锅炉系统中,蒸汽压力是影响整个燃烧系统的一个重要因素.保持蒸汽压力恒定是船舶锅炉控制系统的一个重要指标.文章有机结合模糊控制、神经网络控制和免疫算法的优点,提出了基于免疫的模糊神经网络控制策略,仿真表明用该方法控制锅炉蒸汽压力的优越性.     

基于FPSO的船舶柴油发电机励磁系统控制

针对大功率船舶柴油发电机工况的复杂性、时变性以及非线性等特性,以及船舶运行负载的变化对发电机励磁系统的影响,借鉴粒子群优化算法能够很好地适应复杂系统参数的寻优的特性以及模糊控制对参数优化的精确性,使用粒子群优化算法对控制器的PID参数进行优化,再使用模糊PID算法以误差和误差变化率作为输入,PID参数的增量作为输出对粒子群优化算法优化出来的PID参数进行修正,构成船舶发电机模糊-粒子群优化(FPSO)励磁控制系统控制器。在Matlab/Simuink环境下进行了额定负载、增加50%额定负载和三相故障等工况的仿真实验。实验表明,端电压经过短暂的波动后能够快速的回归稳定,证明该方法能够很好地适应工况的改变。     

不确定性航线配船数学模型建模方法

提出基于随机、模糊模拟的改进粒子群算法,避免了粒子群算法容易出现的早熟现象,加快了计算速度。实例计算表明该算法有效性。     

船舶动力定位智能PID控制器设计与仿真研究

由于船舶在海上的动力学特性具有非线性、大时滞和强耦合等特点,风、浪等外部干扰具有随机特征,因而船舶动力定位控制系统是一个复杂的非线性系统,一次性整定的PID参数难以取得理想的控制效果。鉴于PID控制器的性能完全取决于其控制参数,结合混沌粒子群算法、云模型控制和PID控制各自的优势,设计一种具有参数实时自整定功能的智能PID控制器。首先引入混沌粒子群算法离线优化PID参数使控制系统处于优化状态,再利用二维云模型控制对其进行在线调节以增强控制器的适应性和鲁棒性。仿真结果证明所设计控制器的可行性和有效性。     

邮轮综合电网负荷分类和分级方法

邮轮综合电网的负载具有连续多变的特性。从数学建模的角度出发,通过建立一系列的准则,使用模糊层次分析法对负荷重要性进行赋值量化分析。同时,针对模糊层次分析法中存在的模糊判断矩阵一致性检验和修正困难、元素权重计算繁琐的问题,引入了粒子群算法,构建了基于粒子群算法的模糊层次分析模型,并分析了模型的合理性。将模糊层次分析法与其他权重计算方法对比,结果显示:模糊层次分析法的计算结果稳定性更好、适应性更强、可靠性更高。该研究对实现邮轮综合电网负荷的有效管理,提高邮轮供电的可靠性和电能质量有显著意义。     

基于粒子群算法的编队防空武器目标分配研究

建立了舰艇编队防空作战的武器目标分配模型,提出了一种基于粒子群的求解算法。该粒子群算法利用粒子群的个体最优和全局最优粒子,采用了编码、交叉、变异和选择相结合的算子操作得到粒子的新个体。通过仿真测试表明了算法的可行性和有效性,尤其是在规模复杂问题中将更能体现算法的优越性。     

一种提高粒子群算法优化性能的方法

针对粒子群优化算法在解决控制领域优化问题时存在的不足,文章在现有粒子群算法的几种改进方法分析的基础上,提出通过控制算法位置和速度的初始化策略,来提高算法的收敛速度、精度和成功率,该方法适用于各种粒子群改进算法。最后,通过两种改进后的粒子群算法,采用初始化策略对典型单峰函数和多峰函数进行实验测试,结果表明,该方法可以有效提高两种改进粒子群算法的搜索成功率、收敛速度和准确性。     

基于多目标混沌云粒子群算法的泊位-岸桥分配研究

为了提高集装箱港口泊位-岸桥分配效果和优化效率,以集卡运距和船舶在港时间最小为优化目标,建立了多目标离散泊位-岸桥分配模型,利用混沌云粒子群算法对泊位-岸桥分配模型进行求解,开发了粒子可行-整数化处理模块,内嵌于混沌云粒子群算法进化中,制定了粒子编码规则,设计了多目标函数的粒子历史极值和全局极值的计算方法,提出了基于混沌云粒子群优化算法求解多目标离散泊位-岸桥分配模型的新方法,数值算例结果证明了该模型和算法的可行性和实用性。     

粒子群优化PID的舰船电动机控制系统

舰船电动机具有强耦合、大时滞等复杂变化特性,当前控制系统无法对舰船电动机进行高精度的控制,控制效果差,为了提高舰船电动机控制精度、加快舰船电动机控制速度,提出基于粒子群优化PID的舰船电动机控制系统。首先分析当前舰船电动机控制系统的国内外研究进展,阐述舰船电动机控制系统的工作原理,然后建立舰船电动机控制系统的数学模型,采用PID方法对其实时控制,根据控制误差,引入粒子群优化算法对PID控制器的比例、积分、微分进行调整,最后与其他舰船电动机控制系统进行对比测试,结果表明,本文系统的舰船电动机控制精度要优于对比舰船电动机控制系统,而且解决了对比系统的舰船电动机控制效果差缺陷,能够更好对舰船电动机进行控制。     

船舶柴油发电机组智能控制及优化

由于传统PID控制在复杂多变系统难以做到精确控制,因此结合PID控制与模糊控制策略应用于发电机组的调速系统与励磁系统,对船舶发电机组实现模糊PID控制。由于模糊控制的控制规则取决于人为主观经验,且模糊控制规则和隶属度函数需要大量实验与经验佐证,采取PSO粒子群算法对模糊PID控制中的隶属度函数进行优化。根据Matlab仿真平台模型搭建及分析,表明PSO粒子群算法优化后的模糊PID控制使得船舶柴油发电机组的调速系统与励磁系统更加优化稳定,具有良好的稳态与动态性能。     

基于PSO-BP神经网络的燃气轮机结垢性能预测

针对传统BP神经网络存在的学习速度慢,容易陷入局部极小的问题,为了提高诊断效率和非线性拟合能力,提出利用粒子群算法、遗传算法和布谷鸟算法优化BP神经网络对燃气轮机积垢性能预测,将各算法所得误差和拟合度进行对比。结果表明:粒子群算法优化BP神经网络的非线性拟合度为0.934 4,优于其他算法,相较于其他算法具有更低的绝对误差平均值,有效避免了局部最优情况。     

基于粒子群算法的欠驱动船舶航向控制研究

欠驱动船舶是指只能通过螺旋桨推进器和船舵进行水平面3个自由度运动的船舶,通常,当船舶某些执行器结构出现故障时,船舶此时具有欠驱动特征。欠驱动船舶的航行控制系统是一个典型的非线性系统,研究欠驱动船舶的运动控制不仅可以提高船舶的自动化水平,还对保障船舶的航行安全有重要意义。本文首先介绍了一种粒子群优化算法,并对该优化算法的原理和流程进行研究,然后基于粒子群优化算法对欠驱动船舶的运动控制进行研究,开发了一种基于粒子群算法的欠驱动船舶运动控制器,并进行仿真试验。     

基于"stretching"技术的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种随机的全局优化搜索方法。本文系统的介绍了粒子群优化算法和"Stretching"技术并提出了基于"stretching"技术的粒子群算法,然后用标准测试函数对新算法进行了实验。实验结果表明新算法在解的收敛性和稳定性等方面优于基本的粒子群优化算法。     

新型云粒子群算法在船舶工程中的应用

船舶工程研究的内容多以工程力学和结构学为主,这些都是比较复杂的问题,尤其是船舶动力,它是造船时需要重点考虑的关键因素之一。在复杂问题的解决中,粒子群算法的效果较好,但由于传统的粒子群算法容易陷入局部最优的情况,所以,需要对算法进行优化。云计算的出现,为粒子群算法的优化提供条件。本文从新型云粒子群算法的实现入手,对该算法在船舶工程中的应用进行论述。结果表明,本文提出的新型云粒子群算法,要优于传统的算法,具有良好的应用价值。     

粒子群优化算法中粒子更新方法研究

粒子群优化算法是根据鸟或鱼群居社会行为而提出的随机优化算法,但标准粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度低等问题.因此模拟生物克隆选择中5%的B细胞自然消亡过程,在粒子群优化算法进化过程中分别基于代间差分、混沌理论、变异原理等方法设计了8种粒子更新算法,并按照模拟退火方法进行更新后粒子的选择.通过数值实验得出基于代间差分和混沌变异的粒子更新算法(即算法8)是一种很好的选择,并且当性能较差的20%左右粒子按照这种算法更新时效果较好.这种算法可以有效克服标准粒子群算法的早熟现象,并能够加快收敛速度.     

负荷扰动下直流蒸汽发生器蒸汽压力控制仿真

对采用直流蒸汽发生器的船用核动力装置,为保证快速大幅度负荷变动时的装置运行安全,采用了一、二回路功率协调控制系统。但由于直流蒸汽发生器物理过程的复杂性和一、二回路功率协调控制系统的不完善,在一般负荷扰动时,仍会出现主蒸汽系统压力较大幅度的波动,影响汽动设备的稳定运行。因此,运行上仍需进一步对主蒸汽系统的压力波动范围进行限制。本文以采用直流蒸汽发生器的核动力商船动力装置为研究对象,研究利用装置的启停蒸汽冷却器参与主蒸汽压力运行控制,并建立运行仿真模型进行仿真试验研究。结果表明,启停蒸汽冷却器参与装置运行后能有效调节主蒸汽压力,降低其压力波动峰值。     

基于改进粒子群算法的散焦舰船图像模糊参数估计

针对散焦舰船图像模糊问题,采用传统参数估计方法受到噪声影响,导致估计误差较大,为了避免该问题,提出改进粒子群算法。分析散焦舰船模糊图像退化模型,得到退化后图像计算公式。根据该公式初始化粒子群,通过跟踪极值来判断最新位置,并对运行速度进行控制。采用改进后的例子算法构建半径为r的圆,并分析圆弧形状和散焦频谱特征,通过计算幅值可得到散焦模糊参数的估计。由实验结果可知,该方法最高估计精准度可达到0.985 2,具有较强抗噪性能。     

大型船舶自动舵系统精准智能航向控制研究

为保持船舶在指定轨迹上航行,目前使用最为广泛的技术是船舶航向自动舵控制系统。基于航行安全和节约成本的考虑,船舶航行对自动舵的精确度提出了越来越高的要求。目前,通常采用船舶操纵运动模型研究船舶自动舵控制系统。通过分析船舶运动及其受到干扰力作用的情况,建立船舶控制系统数学模型。本文结合PID控制、模糊控制和粒子群算法,分析研究船舶航向自动舵控制系统。     

基于量子行为粒子群算法的可测试性设计方法

将量子行为粒子群算法用于复杂电子设备测试点选取问题中.该算法以最少的测试点、测试代价和最大的故障隔离率、检测率为目标定义粒子适应度函数,保证了算法的全局最优性能.仿真结果表明,与其他算法相比,量子行为粒子群算法提高了测试点选取的效率,能较好的保证其算法全局最优性能,为粒子群算法的改进和多目标优化问题提供了新的思路.