船舶航速的动态矩阵控制

用SIMULINK建立了船舶航速的数学模型，并采用动态矩阵控制算法对某一船舶的航控制进行了计算机仿真。仿真结果表明，动态矩阵控制能够适应船舶在不同载荷下的航速控制要求，并有较强的抗干扰能力。     

随机风浪下船舶航速自适应控制

船舶在航行过程中受到参数扰动及海浪因素等影响,导致航速控制的稳定性不好,提出基于自适应反演误差补偿的随机风浪下船舶航速控制方法。构建随机风浪下船舶航速控制约束参量模型,采用船舶姿态信息的实时调节方法进行误差补偿,结合船舶的航速参量进行位姿修正,提高船舶航行的稳定性。采用Kalman滤波算法进行船舶航速参量的融合处理,实现自适应优化控制。仿真试验结果表明,采用该方法进行船舶航速自适应控制的稳定性较好,输出航速参量的自适应调节能力较强,提高船舶抗随机风浪能力。     

船舶航行速度高精度控制的数学模型研究

现有模型无法适应不同荷载的航速需求,存在着控制精度低、控制时延长的缺陷。为此,提出船舶航行速度高精度控制的数学模型研究。分析船舶航行速度影响因素,构建船桨系统、柴油机以及附加阻力数学模型,以此为基础,基于PID技术设计航行速度控制器,制定船舶航行速度控制规则,通过执行控制规则,应用PID控制器实现了船舶航行速度的高精度控制。设置干扰环境,准备实验对象相关数据,进行船舶航行速度控制仿真实验。实验结果表明,与现有模型相比,本文构建模型航速控制精度较高,航速控制时延较短,表明构建模型航速控制效果更佳。     

基于时标分离的喷水推进船舶航向/航速控制

针对喷水推进船舶机动过程中的航向控制和航速损失的问题,提出一种基于时标分离的航向航速控制系统结构,将航向和航速之间的耦合归结为系统之间的干扰,利用反步法在不匹配不确定系统设计中的优点,以及滑模控制对系统干扰的抑制能力和动态逆对反步设计中逆求解精确性的提高能力,分别设计航向反步滑模控制器和航速反步动态逆控制器,解决船舶机动过程中航向和航速的稳定控制问题.     

基于不同场景的船舶航速优化模型与影响因素研究

航速优化是实现船舶智能能效管理以及降低能耗的有效途径,能产生良好的经济效益和环境效益。论文介绍了船舶航速下的各种定义,并开展了航速优化分类研究。从环境、市场以及约束条件等3个方面阐述了船舶航速优化的影响因素。针对不同运输类型船舶,根据其营运特点,分别建立了以最小油耗和最大收益为目标的航速优化模型,并进行了优化算法的对比分析。开展了长江船舶案例研究,结果表明航速优化可为船舶提供动态航速建议,优化后的航速可以实现全航次节油5 871 kg。     

基于AMESim-Simulink的船舶液压推进系统仿真研究

为理清油液体积弹性模量、管路长度和补油压力等参数对船舶液压推进系统动态特性的影响,运用AMESim软件建立了液压推进仿真模型,利用Simulink软件建立了螺旋桨负载模型,二者联合进行仿真分析。结果表明,相比于补油压力,油液体积弹性模量和管路长度对航速动态响应影响较大,但三者对航速的最终稳定值影响较小。因此,对于实际的船舶液压推进系统应尽量缩短管路长度,适当提高补油压力,并保证油液冷却良好。     

特种减摇装置的升力模型优化

减摇鳍是一种特种减摇装置,它在船舶减摇装置中占有重要地位,本文首先对低航速减摇鳍在水中运动所受的作用力进行分析。其次,利用计算流体力学仿真软件Fluent对减摇鳍在低航速状况下进行仿真分析,并利用Matlab拟合出低航速减摇鳍的动态升力模型。最后,对拟合出的动态升力公式进行验证。结果分析表明:拟合出的动态升力公式可以很好的反应减摇鳍在低航速海况下进行主动拍击过程所产生的升力,可以为舰船在低航速海况下设计减摇控制系统提供一定的参考。     

船舶航速智能控制系统仿真

利用MATLAB建立了船舶推进系统的数学模型,采用传统的PID算法,并利用遗传算法整定PID参数,对某船航速控制系统进行了仿真分析.为反映真实情况,文章分别仿真了船舶在无干扰、5%、10%及20%干扰情况下航速及螺旋桨转速等参数的变化,仿真结果显示遗传算法整定PID参数用在船舶航速控制系统上是可行的.     

加强航速与燃油消耗管理问题的思考

从船舶不同航速、主机燃油消耗与航速的关系、船舶航速的选择以及控制燃油消耗的注意事项等几方面进行介绍,旨在为船舶经营者提供一种思路,即根据不同的经营需求,通过选择不同的船舶航速并加强燃油相关操作的管理,有效控制燃油成本的支出,以实现船舶综合经营效益的最大化。     

基于分数阶PI~λD~μ的船舶航向控制

船舶在海上航行时受到海风、海浪和海流等环境扰动作用,这造成在不同航速下船舶动力学模型的参数不确定性,本文对船舶本体运动和风浪流干扰进行建模,提出一种基于分数阶PI~λD~μ的抑制风浪干扰的的航向控制算法,并与传统PID算法进行对比,针对某型船舶动力学模型在6级海风和5级海浪海况下进行对比数字仿真。仿真结果表明,该算法在不同航速下具有较好的控制品质和鲁棒性,对风浪干扰具有良好的适应性,可应用于船舶的航向控制,易于工程实现。