模糊切换型船舶运动PID控制器

航向改变时船舶航迹变化过程可以分为瞬态区域和稳态区域。根据不同区域中不同的性能指标,提出了一种把常规PID和TS-PID模糊控制器以模糊切换方式相结合的模糊切换型PID控制方法。该方法集成了常用PID和模糊PID控制方式的优势并弥补了各自的不足,模糊切换方式实现了二种控制器之间的平滑切换。应用钝性定理证明了二阶Nomoto船舶模型的切换型PID控制系统的输入、输出稳定性,并用遗传算法优化控制器参数。与模糊PID控制器的对比仿真实验,表明所提出的方法可以有效提高船舶运动控制的各项性能指标。     

遗传优化算法在船舶航向混合智能控制中的应用

本文分别研究模糊控制和遗传算法等智能控制算法在船舶航向控制中的应用。基于模糊控制理论,重新设计高效模糊控制器,该控制器具有实时性强、计算量低、节约存储及高效等优点。并且基于遗传算法,设计一种优化航向模糊PID算法,极大提高了自动舵的控制精度。最后通过Matlab中Simulink对控制器及算法进行仿真实验。     

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。     

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.     

船舶航行性能优化的模糊遗传算法

模糊遗传算法是一种模糊优化与遗传算法紧密结合的优化方法。它兼有模糊优化的考虑到模糊因素从而更能贴近工程的实际情况和遗传算法的全局寻优能力强的特点。本文中模糊优化采用限界搜索法，它可针对模糊非线性一规划给出一个特定的清晰解。对应特定水平则委托遗传算法进行寻优。为处理等式和不等式混合约束，通过惩罚策略将其吸入遗传算法中染色体的适值。本文采用该方法对船舶航行性能进行优化，以船舶的快速性、操纵性和耐波性三个航行性能综合最优为目标函数，具体做法是取三个性能指标的线性加权和，最后建立的数学模型包括三个等式约束和五个不等式约束。根据以上思想本文用VC＋＋6．0开发了ShipPO优化平台，并在其上进行船舶航行性能优化计算，结果表明，该京城地少，全局寻优能力强，非常符合工程需要。     

基于遗传算法优化模糊控制器的船舶航向控制

针对模糊控制器中的量化因子、比例因子、积分系数、模糊规则之间互相耦合,人工整定困难的问题,提出了一种基于遗传优化的船舶航向模糊PID自动控制算法。仿真对比试验表明,经遗传优化后的船舶航向模糊PID控制性能得到了极大的提高,系统无超调,上升快,工作稳定,具有较强的鲁棒性。     

船舶模糊航向控制器设计与仿真

应用船舶操纵方程中的二阶非线性响应方程，在考虑各种随机干扰的情况下，为船舶设计一种模糊航向控制器，在程序中可以方便地调整船舶的相关参数和隶属度函数。该系统能较好地实现航向保持。通过对具体船型的仿真，结果表明，该航向模糊控制器有很强的环境适应性。     

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。     

船舶航向模糊控制系统的设计

提出了一种改进的船舶航向模糊控制方法,将航向改变模糊控制器和航向保持模糊控制器有机地结合起来,同时在航向保持模糊控制器的输出端叠加了一个积分作用,提高了航向保持过程中的静态精度。仿真结果表明,无论是在静水环境中还是在不同风和流干扰的环境中,这种改进的航向模糊控制器都比常规的模糊控制器具有更好的控制效果,能够满足船舶航向实时控制的要求。     

模糊自适应滑模控制在航向控制器中的应用

船舶的转向控制主要依靠操舵仪,操舵仪通过检测舵角信号与给定航向角的误差,进行航向的灵活调节。为了提高船舶操舵仪的精度,本文对船舶操舵仪的控制器进行研究。结合自适应滑模控制技术和模糊控制技术,建立了一种具有自适应控制的船舶航向控制器。通过数学建模和计算机平台的模型仿真,验证了该船舶航向控制系统的性能。     

AUV fuzzy neural BDI

The typical BDI （belief desire intention） model of agent is not efficiently computable and the strict logic expression is not easily applicable to the AUV （autonomous underwater vehicle） domain with uncertainties. In this paper, an AUV fuzzy neural BDI model is proposed. The model is a fuzzy neural network composed of five layers ： input （ beliefs and desires）, fuzzification, commitment, fuzzy intention, and defuzzification layer. In the model, the fuzzy commitment rules and neural network are combined to form intentions from beliefs and desires. The model is demonstrated by solving PEG （pursuit-evasion game） , and the simulation result is satisfactory.     

直觉模糊集贴近度的有关探讨

首先引入模糊数学贴近度的定义和相关贴近度公式,并引入Atanassov直觉模糊集的基本概念,综合考虑隶属度函数和非隶属度函数两个因素的影响,通过对普通F集贴近度计算公式的扩展给出直觉模糊集贴近度的几种描述方法,并验证这几种贴近度的正确性。     

广告中的语用模糊

语言的模糊性是语言具有弹性的表现,是自然语言的基本属性之一.广告设计中,广告人经常采用语用模糊策略,在有限的时间和空间最大限度地增加广告的注意值、记忆值和说服力.同时,语用模糊策略还能增加广告的灵活性,得体性,压缩信息,产生特有的广告美学效果.     

基于模糊控制的潜器悬停系统

潜器水下悬停是一个非线性过程,随潜器状态及航行环境的不同而有很大变化。简要论述了潜器水下悬停的概念及对潜器的意义,研究分析了潜器水下悬停运动的数学模型及干扰力数学模型,将模糊控制技术引入潜器水下悬停控制过程中,通过仿真与传统的控制方式比较证明模糊控制具有的控制优势。     

模糊控制在减少合流制管道污水溢出中的应用

合流制管道污水溢出问题一直存在于国内外很多大城市中,引起了严重的环境污染,是个亟待解决的问题。合流制管道系统是典型的大规模系统,很难用传统的控制方法来防止污水溢出。该文在分析合流制管道系统实际操作者的操作经验基础上,以典型的三泵站合流制排水系统为例,提出了模糊控制理论应用于合流制排水管道污水溢出最小化的方法,该方法能很好地解决污水溢出问题,并有效降低水泵站能耗。文中既简要概括介绍了模糊控制的基本原理,又详细阐述了模糊控制器的设计过程,为合流制管道系统的实时过程控制从手动向自动转化奠定了基础。     

舰船防共振模糊可靠性分析

由于舰船结构的复杂性,以至于在考虑其防共振可靠性时,必须考虑多阶固有频率的问题。另外,由非共振到共振是一个渐变过程,两者之间并不存在明显的界限,存在着模糊不确定性,因此必须结合模糊数学理论来处理。本文基于模糊共振准则,分别建立了单频激励多自由度无阻尼结构和多频激励多自由度无阻尼结构模糊振动可靠性分析的数学模型。通过算例演示了模型的计算结果,并与相关文献结果做比较,验证了理论的正确性。     

汽车制造企业内部控制模糊评审

汽车制造企业的内部控制评审采用的是目前使用广泛的调查表与流程图相结合的办法,难以准确反映和评价汽车制造企业的内部控制,导致评审结果不够准确,影响评审质量。本文运用模糊评审这种方法,通过建立某汽车制造企业内部控制模糊评审模型,对其内部控制状况作出更客观、更符合实际的定量化综合评审。     

视情维修检测间隔模糊预测研究

文章利用模糊数学的基本原理建立视情维修故障检测间隔模型。在建模的过程中将动态隶属度函数引入模糊预测推理方法,形成动态隶属度矩阵。分别以装备可靠度和维修费用为主要考虑因素,最后得出检测间隔时间的取值计算模型。应用该模型所得出的检测间隔,在保证装备的可靠度前提下,能够最大限度的减少维修工作量和维修经费开支,提高舰船的在航率。经过实践检验,该模型针对性强,有较大的实用价值。     

并联机器人的积分滑模模糊控制

根据并联机器人液压伺服系统的特点,将积分变结构控制理论应用于并联机器人的轨迹跟踪。在滑模控制中引入跟踪误差积分控制项,提高了跟踪精度,且消除了要求被跟踪信号导数已知的假设；同时,基于模糊控制理论,对切换控制量进行模糊化处理,有效地削弱了滑模切换控制所产生的抖动。研究和实践表明：该控制方法对于并联机器人轨迹跟踪具有良好的控制效果。     

模糊聚类算法在船舶图像分割中的应用

传统船舶图像分割方法存在分割误差大,抗噪声干扰能力差、分割效率低等缺陷,为了解决传统船舶图像分割方法存在的不足,设计了基于模糊聚类算法的船舶图像分割方法。首先对当前船舶图像分割研究进展进行分析,指出不同传统船舶图像分割方法存在的局限性,然后对船舶图像进行去噪处理,提高船舶图像质量,改善抗噪声干扰能力,最后引入模糊聚类算法进行船舶图像分割,并采用多幅标准船舶图像与传统船舶图像分割方法进行对比测试。测试结果表明,本文方法可以对船舶图像进行高精度的准确分割,能够保留船舶图像边缘的重要信息,船舶图像分割速度可以满足实际应用的要求,获得了比传统船舶图像分割方法更优的结果,具有更加广泛的应用范围。