船舶航向的混合智能控制技术研究

考虑船舶运动时的非线性及其操纵特性与航速、复杂多变的环境干扰等带来的不确定因素,将传统的模糊控制的基本结构嵌入到多层神经网络的控制器中,构成了混合智能系统.采用了模糊自适应学习控制网络,应用于船舶航向控制,对控制器的参数和结构进行了在线学习与调整,并进行了仿真,可以在一定程度上克服船舶运动中的不确定性问题.     

基于扰动补偿的永磁同步电机自抗扰内模控制

针对传统永磁同步电机PI控制存在的鲁棒性差问题,提出考虑参数摄动的永磁同步电机自抗扰内模控制方法.控制系统转速外环采用自抗扰控制器对外部负载扰动进行补偿,实现对给定转速的跟踪控制.电流内环设计考虑参数摄动的内模控制器,通过自适应观测器对电机参数摄动量进行实时估计和在线调整,增强电流预测控制的鲁棒性.实验对比传统PI控制与新型控制方法,其结果验证了新型控制方法在抗外部负载扰动和内部参数摄动方面的有效性和实用性.     

风帆助航船舶直线航迹跟踪的自适应非线性迭代滑模控制

针对风帆助航船舶易受风、浪等因素的影响产生航线偏离的特点,提出一种自适应非线性迭代滑模直线航迹跟踪控制方法。该方法利用双曲正切函数设计系统状态的非线性迭代滑动模态,采用模糊系统对滑模控制参数进行优化,增强控制器的自适应能力。通过定义一种控制量抖振测量变量和自适应启发评价函数,对模糊系统的结构参数进行在线调整,很好地抑制控制量的抖振。将该控制器应用到风帆助航船舶直线航迹控制领域中,结果表明,该控制器能有效地处理风、浪等外界扰动,跟踪控制性能良好,具有较强的鲁棒性。     

基于单神经元自适应PID的矢量控制系统研究

转子磁场定向矢量控制中,转速PI调节器在控制对象参数变化时其鲁棒性能较差,而单神经元具有自学习、自适应能力,为了进一步改善矢量控制系统的性能,文章提出了用单神经元自适应PID控制器代替传统PI调节器。为了提高单神经元PID控制器的学习能力,将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,实现单神经元控制器的参数优化与在线自调。仿真结果表明,该系统不仅具有很好的静、动态性能,而且还具有很强的自适应性和鲁棒性。     

简化的鲁棒自适应自动舵控制算法设计

为研究船舶航向非线性系统的自适应跟踪控制问题,在考虑舵机伺服系统特性的情况下,提出一种简化的鲁棒自适应神经网络动态面控制算法.采用RBF神经网络逼近模型不确定性,简化自适应参数调整方法,解决了动态面控制自适应参数过多的问题.该算法设计的控制器复杂性低且只有1个在线调整自适应参数,易于工程实现.该算法可以保证闭环信号的渐近稳定,使航向跟踪误差任意小.仿真结果验证了控制器的有效性.     

自抗扰技术在水下航行体横滚姿态

在某些极端工况下,PID横滚姿态控制器性能变差,难以满足使用要求。对此,提出采用经自适应差分算法优化以及引进新型非线性函数的ADRC作为其控制方法。给出了ADRC横滚控制器的具体形式,在典型干扰下进行了仿真研究。对比PID控制器,改进后的ADRC在模型参数大摄动、外界强干扰等情况下,具有更好的环境适应能力。     

船舶航向的自适应自调节PID跟踪控制

[目的]针对遭受时变环境扰动且存在参数不确定性的船舶航向非线性控制系统,为满足其航向控制的实时性要求,[方法]结合自适应技术,提出不依赖于模型参数与未知输入的自适应自调节的船舶航向跟踪控制方案,并利用Lyapunov直接方法验证该控制律的有界性。[结结果]仿真结果表明,该控制器可以自适应自调节PID的控制增益,不仅继承了传统PID控制器的优点,还对未知时变扰动具有良好的鲁棒性。[结论]研究成果可为船舶航向的跟踪控制设计提供参考。     

自适应控制在有源电力滤波器中的应用

自适应控制在工程和科技领域得到了越来越多的应用,当系统存在参数、结构以及环境的不确定因素时,自适应控制提供相应的自适应调节机制,通过调整控制器参数来获得期望的系统特性。本文在总结自适应控制的主要内容的基础上,以有源电力滤波器为例,分析自适应控制原理、设计方法和应用机理。     

深弹舵机电动加载系统的滑模模糊自适应控制研究

针对某型深弹舵机电动加载控制系统存在跟踪精度、参数不确定性和干扰问题,将滑模变结构与模糊自适应控制相结合,设计了一种滑模自适应控制方案。在滑模控制中引入自适应参数调节律和模糊控制规则,采用自适应律实时调节控制器,采用模糊控制消除抖颤。仿真结果表明,滑模模糊自适应控制方法不仅改善了舵机电动加载系统的跟踪精度,而且还有效地消除外界干扰、抑制抖振,具有很强的鲁棒性。     

基于RBF神经网络的永磁同步电机矢量控制系统

永磁同步电机(PMSM)数学模型是非线性、强耦合、多变量的。传统的矢量控制采用双闭环控制,转速环和电流环都是采用的传统的PID控制器。针对PID控制方法的不足,提出一种基于径向基函数神经网络的在线辨识的单神经元PID模型参考自适应控制方法,利用神经网络对信息数据的自学习和自适应能力,提高系统对环境改变的稳定性,仿真实验表明,系统很好的实现了给定速度参考模型的自适应跟踪,结构简单,能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。     

基于PSO的船舶动力定位自适应反步控制器

在船舶动力定位实际的作业过程中,由于海洋环境是缓慢变化的,建立的对象模型总存在一定的不确定性。针对上述问题,本文提出利用自适应反步控制器对船舶进行控制,并利用粒子群算法对控制器参数进行寻优,最后通过计算机仿真对本文方法进行了验证,仿真结果表明该方法有效。     

一种简化的减摇鳍自适应神经网络控制

基于Lyapunov稳定性定理和动态面控制技术,针对船舶减摇鳍系统提出了一种自适应神经网络控制设计方法。本文采用动态面控制技术,以消除传统Backstepping方法中存在的“计算爆炸”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及补偿。此外,采用最少学习参数技术,以减少控制器的计算负担,使所设计的控制器更贴近工程应用。本文所设计的控制器保证了船舶减摇鳍系统信号一致最终有界,使系统输出收敛到一个较小区间。最后通过数值仿真验证了所提算法的有效性。     

模糊自适应PID控制器及Simulink仿真实现

常规PID控制对非线性、时变系统的控制效果不是很理想,文章提出将模糊技术与PID控制相结合的控制方式,即模糊自适应PID控制器,并结合实例在Simulink环境中实现了该模糊自适应PID控制器的仿真。仿真结果表明,该模糊自适应PID控制具有控制灵活、响应快和适应性能强的优点。     

船用锅炉水位控制系统的补偿模糊神经网络仿真研究

针对船用锅炉这种具有非线性、参数不稳定、难以建立精确的数学模型的特性,结合模糊控制理论和人工神经元网络理论,提出用补偿模糊神经网络构造自适应控制器实现对锅炉的水位控制。通过补偿模糊推理和快速学习算法的引入,使其在性能上优于一般的模糊神经网络,并且利用MATLAB仿真工具对这种自适应控制器的性能作初步研究。     

基于参数自适应方法的同步发电机双模糊逻辑励磁控制

为了克服常规PI和PI+PSS控制器在时变系统中的缺点,设计了一种新型的同步发电机参数自适应的双模糊逻辑励磁控制器,即基于同步发电机每个瞬间的速度偏差及加速度偏差,电压偏差及电压偏差的微分,按照相平面上的标准模糊隶属度函数构建双模糊逻辑控制器.运用Simulink分别对基于参数自适应的双模糊逻辑控制器和常规PI、PI+PSS控制器在同步发电机励磁系统中进行仿真,结果表明,基于参数自适应方法的双模糊逻辑控制策略在励磁系统中具有较好的控制性能.     

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。     

柴油机双层隔振的自适应模糊控制方法及模拟试验的研究

该文针对船舶柴油机振动特点,提出了一种自适应模糊控制方法,构造了自适应模糊控制器,并可在线自适应调整模糊控制器的有关参数,由柴油机双层隔振系统模拟台架试验的结果表明,该模糊控制方法对柴油机的振动具有良好的控制效果。     

船舶直线航迹控制的滑模自适应反步控制

对船舶在直线航迹运行过程中的控制方法进行研究。针对普通的控制方法没有涉及环境干扰和船舶的模型摄动等方面的影响,提出改进型的积分型船舶反步自适应滑模控制方法并将改进后的控制方法运用在船舶控制系统中。软件仿真结果表明,改进后的船舶控制器可改善系统的全局稳定性,同时也解决了船舶滑模控制器的"抖振"问题。     

船舶航向自适应控制系统研究

本文设计并模拟船舶航向自适应控制器,用于解决传统航向控制非线性系统在复杂环境下控制效果差的问题.控制器的系数可由Matlab LMI工具箱计算得出,针对航向控制非线性系统,采用自适应控制方法设计控制器,该方法可以保证船舶航向控制系统的全局有界性.最后针对实船验证,仿真结果表明该控制器性能良好,控制方法有效.     

水下自主机器人航向控制算法应用研究

为了提高AUV航向控制系统的控制品质,研究基于模糊理论的参数自调整PID算法。该算法在AUV原控制器的基础上对控制器参数进行在线调整,使控制器具有了一定的自适应特性。分析模糊控制规则对控制效果的影响,提出一种基于非线性函数的尺度变换方法对模糊控制器输入数据进行处理,简化了模糊控制器输入数据的量化过程。通过湖上试验,验证了模糊PID控制算法的有效性。对比试验结果显示,改进后的算法在AUV航向控制中能够获得更好的控制效果。在大角度转向中,该控制算法的优越性明显,系统响应快,超调小,航向误差均方差小。