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。     

基于自适应反步控制的船舶航向控制器

本文在非线性船舶运动模型的基础上,设计基于自适应反步控制的船舶航向控制器,并通过设置控制参数对控制器进行仿真。在仿真过程中,通过无积分器情况下的船舶航行情况,以及有外界环境时船舶的航行变化,说明本文所设计的控制器鲁棒性强。     

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。     

基于模糊理论的船舶航向控制仿真研究

船舶航行过程中的航向控制是其重要的性能指标之一。船舶航向控制具有非线性、参数时变、大惯性和干扰复杂等特点,传统PID控制对于这种复杂的被控对象往往不能达到良好的效果。本文结合模糊理论,将模糊PID控制用于船舶航向控制。仿真结果表明,该控制器具有响应速度快,过渡时间短,抗干扰能力强等优点,与传统PID控制相比能达到较好的控制效果。     

基于遗传算法和模糊控制理论的船舶智能航向控制器研究

随着自动化技术的发展,船舶的控制系统的规模也在不断变大,控制对象的复杂性也在不停变化,智能控制是船舶航向控制的一个重要研究内容。本文将遗传算法和模糊控制理论应用于船舶智能航向控制中,介绍航向控制器的结构,阐述控制规则,最后进行船舶PID控制和本文算法控制的对比实验。实验结果表明,本文算法鲁棒性强、稳定性好、系统误差小,具有较强的可行性。     

基于最优控制算法的船舶航向控制器设计

船舶的航向控制器是关系到船舶安全的重要设备。本文基于最优控制算法,研究了船舶航向控制器的设计。本文研究了船舶航向控制技术的发展及现状;分析了船舶航向控制器的原理及性能指标;探讨船舶运动的数学模型;讨论了船舶航向的最优控制算法;给出了基于最优算法的船舶航向控制器整体结构。本文研究对于促进我国船舶航向控制器有着积极的指导作用。     

基于改进遗传算法的船舶航向PID控制器

为提高遗传算法对船舶航向PID控制器控制参数整定的效果,提出一种改进的遗传算法,设计自适应交叉算子和变异算子,动态调整交叉概率和变异概率。同时,针对船舶操舵转艏模型,设计恰当的目标函数和超调惩罚机制。仿真试验结果表明,该航向控制器具有收敛速度快、没有超调等优点。     

船舶航向PID型模糊控制器研究

航速变化及由此引起的干扰使得船舶航向控制较为困难。基于常规max-min型Mamdani模糊控制器(fuzzy controller,FC),再增加积分项,将PD型模糊控制器与PI型模糊控制器相并联,构造了一种新的船舶航向PID型模糊控制器。该模糊控制器充分利用了常规PID控制器的设计经验来调节参数。不同航速下的5 446TEU集装箱船及"育龙"号实习船模型仿真结果表明,与常规PID控制器和模糊控制器的效果相比,不但航向设定值跟踪控制性能得到了保证,还具有更好的鲁棒性和抗干扰能力。     

基于数学模型的双桨船舶航向控制研究

目前在我国的港口贸易中,为了满足众多类型船舶的航行要求,需要设计一种高性能的航向控制器,来保证船舶的航向安全。一般情况下,可以采用双桨控制的方式,使得船舶在恶劣海况条件下依然拥有卓越的操控性能。本文主要通过建立数学模型,来模拟双桨船舶在水面上航向时的状态,并通过对航向控制器各项参数的优化,综合提升船舶的性能。通过仿真优化,可以发现双桨船舶的航向控制器能够始终提供稳定的动力,各项性能指标优秀。     

基于自适应模糊控制的船舶航向控制研究

为了提高船舶在复杂海域和密集线路航行的经济性、安全性和稳定性,性能优异的航向自动化控制系统引起了研究人员的普遍关注。传统的船舶航向自动控制系统(自动舵)在灵活性和可操作性上无法满足现代大型船舶和密集航线的需求。本文利用自适应神经模糊控制算法,对传统的船舶航向控制系统进行优化,并设计基于模糊控制算法的船舶自适应航向控制系统。     

船舶航向控制器半实物仿真

为了满足驾驶专业船舶操纵的教学、训练和评估,研制了基于PC和PLC的船舶航向控制器半实物仿真系统。建立了船舶运动数学模型、舵机系统模型,实现了船舶在不同船型、不同状态和海况下的多种操作性能的半实物仿真。     

基于Backstepping的船舶航向跟踪控制

针对线性船舶运动模型航向改变过程中，往往引起快速大的舵动，产生严重的水动力非线性的问题，设计基于backstepping的非线性船舶航向跟踪控制器。它是将Lyapunov函数的选取与控制器的设计相结合的一种回归设计方法，通过从系统的最低阶次微分方程开始，引入虚拟控制的概念，一步一步设计满足要求的虚拟控制，最终设计出真正的控制律，保证了闭环系统是全局渐近稳定的。在计算机仿真研究中，以大连海事大学“育龙”号实习船为设计实例，验证所提出的控制器的有效性。     

基于一种非线性PID控制器的船舶航向控制系统研究

本文对应用一种非线性PID控制器的船舶航向控制方法进行了研究.利用非线性PID控制器在线整定参数的功能和具有良好鲁棒性的特点,应用于船舶航向控制.仿真结果证明了该方法的合理性和有效性.     

混合模糊自适应控制器在船舶航向控制上的应用研究

模糊控制虽是一种先进的智能控制方法．但其存在控制的弊端。针对模糊控制的局限，本文提出一种双模糊混合自适应控制的方法，可有效实现对航向即时准确的控制．仿真结果表明了这种改进方法的有效性。     

一种基于神经—模糊的船舶航向控制器研究

文中针对船舶航向这种非线性、时变、滞后控制对象,提出了一种基于人工精神网络的模糊控制器。利用人工精神网络的学习能力,将抽象的模糊控制规则转化为神经网络的学习样本,通过ＢＰ学习算法记忆这些规则样本,并以“联想记忆”的形式来使用非样本规则。仿真结果表明该控制器具有很好的控制精度,动态特性和鲁棒性。     

船舶航向控制中的一种模糊滑模控制器设计

本文将模糊逻辑引入到了变结构控制器的设计中,设计了一种基于指数趋近律的模糊滑模控制器.运用计算机仿真手段验证了所设计控制器的优越性.同时,将这种模糊滑模控制器引入到了船舶航向的控制之中,通过仿真证明了设计的有效性.     

基于无模型的船舶航向跟踪控制

船舶航向运动系统具有典型的大惯性、大时滞、非线性等特点,并受到自动舵执行能力的约束以及船舶运动中风、浪、流等外界干扰的影响,使得航向控制器的设计非常困难。针对这种情况,本文试采用自抗扰控制技术解决船舶航向控制的鲁棒性问题。自抗扰控制技术是一种新型的非线性控制方法,用扩展状态观测器估计系统所受实时总和干扰,包含内部动态和不确定外部干扰,然后用非线性误差状态反馈完成一类模型不确定对象的控制。仿真结果表明该控制器在船舶航向的跟踪和保持上具有良好的鲁棒性、自适应性和跟踪性能。     

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。     

基于神经网络的船舶航向自适应PID控制

详细分析基于单神经元的自适应ＰＩＤ控制算法,并推导了为改进其应用上的不足,将自适应ＰＳＤ控制器中递推计算增益Ｋ的以单神经元的自适应ＰＩＤ控制,构成具有自动调整增益Ｋ值的单神经元自适应ＰＩＤ控制器的学习算法。将控制算法应用到船舶航向控制系统,仿真结果显示了该方法的有效性。     

基于Lyapunov函数的船舶航向保持非线性控制器设计

船舶航向保持控制器是船舶动力系统的重要组成部件,其目的是使大型船舶航行轨迹与预设轨迹误差在阀值范围内。传统的船舶航向控制器利用PID控制器计算各种干扰综合作用力,并控制推进器平衡外界干扰力,随着船舶动力系统复杂度增加,PID的控制精度及时效性已不能满足现代船舶航向保持的要求。Lyapunov函数是一种微分跟踪控制过程,对于复杂非线性系统具有很好的鲁棒性。本文研究船舶航向保持控制的数学模型,在此基础上提出基于Lyapunov函数的船舶航向保持非线性控制器。