海底布放阵形位置的精确测量方法

采用辅助声源法进行海底阵形估计,当远场条件不能很好满足时,采用平面波模型计算阵元位置误差较大.为此,提出一种可以有效地克服此类误差、明显提高测量精度的新方法.仿真和海底试验数据分析表明:该方法较传统的辅助声源法有较大改进,是一种工程上很实用的估计方法.     

基于时延估计的分裂阵时域波束形成技术

大孔径拖曳线列阵受舰艇横向机动、洋流影响和水动力影响时会产生一定的阵形畸变,阵形畸变使得波束形成时阵列流型失配,进而降低了波束分辨率和信号的增益。在无法进行阵形估计时,基于时延估计的分裂阵时域波束形成技术将大孔径拖曳线阵分为左右双子阵分别做波束形成,通过最大似然时延估计算法估算对应波束的时延差,再依据估算时延差对左右波束进行延时求和得到最终的波束信号。仿真和海试数据证明,相对于全阵直接做波束形成的方法,基于时延估计的分裂阵的时域波束形成技术有效提高了波束分辨率和信号的增益。     

基于声矢量传感器阵的相干源高分辨方位估计

声矢量传感器能同时共点获得声场中声压、振速信息及更多的信息量,具有很好的应用前景.研究了声矢量传感器阵方位估计的多重信号分类(MUSIC)算法,并在此基础上推导了基于空间前向平滑算法的声矢量传感器阵相干源方位估计的方法.采用该方法可以有效地对相干源进行方位估计,同时综合利用声压、振速信息可以实现信号源方位360°无模糊估计,计算机仿真表明该方法具有较好的方位估计性能.     

基于巨磁阻传感器的无线船舶航向自动测量系统研究

针对船用航向自动测量设备的特点,从理论上分析了巨磁阻传感器的特征,并建立了航向自动测量系统数学模型.采用磁电阻百倍于普通磁阻的传感器作为航向自动测量系统的地磁测量单元,与加速度传感器、陀螺传感器、温度传感器、微处理器等,构成了系统的基本组成,并对航向自动测量流程、磁场测量单元温度补偿等方面进行了研究.     

基于粒子群算法的水下多元线阵阵形有源校正方法

针对存在阵元位置误差的水下多元线阵,提出一种基于粒子群优化算法的远场有源阵形校正方法。该方法选用2个辅助源分时工作方式,利用无条件最大似然方位估计算法构建目标函数,并通过粒子群算法对阵元位置进行寻优。利用该方法对均匀线阵进行性能仿真实验。结果表明:该方法稳健性好、校正精度高,具有一定的应用前景。     

基于粒子群算法的水下多元线阵阵形有源校正方法

针对存在阵元位置误差的水下多元线阵,提出一种基于粒子群优化算法的远场有源阵形校正方法.该方法选用2个辅助源分时工作方式,利用无条件最大似然方位估计算法构建目标函数,并通过粒子群算法对阵元位置进行寻优.利用该方法对均匀线阵进行性能仿真实验.结果表明:该方法稳健性好、校正精度高,具有一定的应用前景.     

基于DSC方法的船舶航向反馈控制

船舶控制系统一般都是非线性,因此在非线性系统中常常会存在不稳定的问题,为了有效提高船舶航向控制系统的输入信号和输出信号闭环系统的稳定性。本文采用DSC(动态面控制)算法来进一步提高非线性闭环系统中控制的稳定性,首先对船舶的航向控制系统进行状态建模,然后设计具有反馈控制回路的DSC控制器,从而解决控制信号的瞬态不稳定的问题。     

基于虚拟现实技术的船舶航向自动跟踪控制方法

为解决传统船舶航向自动跟踪控制方法受外界因素影响大、控制效果差的问题,设计基于虚拟现实技术的船舶航向自动跟踪控制方法。为避免外界因素产生的影响、减小跟踪控制误差,考虑采用PID控制器,依据其控制原理引入早期修正信号;在此基础上,使用虚拟现实技术对航向节点集合进行预估,并剔除其中的不相干节点;通过虚拟现实规则中的加权因子寻找最优航向参数,结合PID控制器保证船舶实际航向与期望值一致,根据控制流程实现对船舶航向的自动跟踪控制。由实验结果可知,尽管存在外界因素的影响,但所提自动跟踪方法的控制控制精确度始终较高,能够有效为保障船舶稳定运行提供数据支持。     

矢量阵被动合成孔径算法

随着减震降噪技术的发展,水下辐射噪声水平不断降低,使得采用常规波束形成技术进行声源定位难度加大。基于此原因,本文重点研究矢量阵被动合成孔径技术,该方法将合成孔径应用于矢量线列阵中,通过理论及仿真表明,该方法要优于常规声压阵列,它可以通过较少水听器阵元数目的阵列,得到可以覆盖多个倍频程信号的大孔径的虚拟阵列,具有更高的目标定位精度,而且可以获得长阵具有的阵增益和方位分辨力,降低工程实施难度,适合低噪声目标的辐射噪声测量,具有良好的工程应用价值。     

互联网环境下船舶航向数据交互式智能控制方法

互联网环境下,对船舶航向数据的控制要求高,而传统方法调节速度慢、适应性差,导致最终的航向控制效果不理想,为此提出并设计了船舶航向数据交互式智能控制方法。使用线性特征反馈航向数据中的不确切控制对象,通过整合模糊参数,确定航向数据的控制规则,再融合交互式控制算法,简化计算步骤,完成船舶航向数据的交互式智能控制方法设计。仿真实验结果表明,交互式智能控制方法具有较快的调节速度和良好的适应性能,较传统方法的调节速率高21.5%,具备极高的有效性。     

基于TMS320VC5509A的声呐阵流噪声数据采集系统

针对拖曳声呐阵的特点,为了能测试到对其性能影响最大的流噪声,采用DSP芯片TMS320VC5509A设计了一种高精度数据采集系统,克服了因采用"主处理器+SD卡控制器+USB控制器"方式,分别处理和传输数据造成的系统复杂、传输延时、稳定性差等缺点,且使用了CPLD芯片,解决了采集在水下声呐阵中不易控制的问题,这样使得整个系统占用资源少,易于日后扩展.该系统主要功能是采集由多路水听器检测到的线列阵流噪声信号,并将其存储于SD卡中,而后通过USB与上位机通信实现数据的离线分析.     

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。     

基于动态神经网络的AUV航向自适应控制

海洋环境的复杂性以及自身模型的不确定性,给自主潜航器(AUV)航向控制带来很大困难.针对AUV的特点和控制方面所存在的问题,采用了带衡量因子的动态BP神经网络控制器控制AUV的航向.理论分析和仿真结果表明,与传统的PID控制器相比,在扰动存在的情况下,神经网络控制器具有更好的自适应性和鲁棒性.     

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.     

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GD-FNN和参考模型的无人艇航向鲁棒自适应控制

为使无人艇在复杂环境干扰下能按希望要求改变航向,本文设计了一种基于广义动态模糊神经网络和参考模型的鲁棒自适应控制器.首先针对因环境干扰产生的不确定干扰项基于广义动态模糊神经网络建立了无人艇运动控制的逆动态模型,设计了模糊神经网络的自适应率以进一步调整神经网络权值,并结合无人艇运动控制模型的参考模型设计了无人艇航向鲁棒自适应控制器,然后通过Lyapunov稳定性理论,证明了基于该控制器的无人艇航向控制系统的稳定性,最后采用半物理仿真实验验证了该控制方法的有效性和准确性.