模糊自适应PID控制算法在自航模运动控制中的应用

当前船舶制造和海洋航行迅速发展,对船舶的操纵性提出更高要求。为了模拟船舶在实际航行中的操纵性,通常建立自航模模型模拟船舶的横向运动和轴向运动。本文主要针对当前已有的自航模运动控制模型,引入模糊自适应PID控制算法模拟船舶的航行控制。通过建立自航模模型并对PID控制器和模糊自适应PID控制器进行仿真并比较,可以得知模糊自适应PID控制算法可以显著提高自航模的横向运动和轴向运动的响应速度及稳定性。     

船舶航行自适应滑模控制器的PID优化研究

传统船舶航行自适应滑模控制器的PID优化研究对于自适应滑模控制器的数据管理能力较差,研究成本较高,无法达到系统自主优化效果。针对以上问题,提出一种新式船舶航行自适应滑模控制器的PID优化研究,利用模型规则与数据分析系统进行模型构建与数据解析。在此基础上完善优化操作系统,利用相应的系统算法进行模型数据运算,实现对控制器优化数据的分析,完成对滑模控制器的PID优化研究。为验证优化研究方法的优化效果,与传统优化研究方法进行实验研究。结果表明,船舶航行自适应滑模控制器的PID优化研究具有良好的数据掌控性,复合实验操作要求。     

模拟退火算法在船舶航向PID控制器参数优化中的研究

基于PID控制器的航向参数控制是控制船舶按照既定航向运行的主要方法。传统的PID控制器虽然结构简单,但是航行参数调节精确度不高,在全局进行搜索,收敛性能较差,已经越来越不能适应现代船舶航行参数控制系统的要求。模拟退火算法是一种局部最优搜索方法,能够结合航向操纵航角最小的原则对航向参数进行最优控制。本文在研究了船舶航行参数控制结构的基础上,提出了基于模拟退火算法在船舶航向PID控制器参数的优化算法,最后进行仿真。     

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。     

一种参数自整定PID在变频冷却水系统的仿真研究

由于船舶在航行过程中海水温度、主机运行情况等参数变化会导致常规的PID控制效果不理想,所以需要对船舶变频冷却水系统的控制器进行改进。文章建立了船舶中央冷却水系统的数学模型,并在Matlab/Simulink环境下建立了仿真模型。利用BP神经网络的特性实现PID参数的自整定,并用BP神经网络PID控制器与传统PID控制器分别对系统进行控制,比较其控制效果。仿真结果表明,BP神经网络PID控制器的控制精度和鲁棒性优于传统PID控制器。     

基于史密斯预估控制理论的船舶航向控制器研究

为了提高海上交通的安全性,包括风浪天气的快速避难、港口等交通密集水域的航行,国内外研究人员针对船舶的航向控制问题做了大量研究。传统的船舶航行控制器包括PID控制器、模糊控制器等,本文结合史密斯预估控制理论,在船舶航行的运动模型和受力模型的基础上,设计了一种新型的船舶航向控制器,并对该控制器的原理进行了系统研究。后期的试验表明,该航行控制器的控制精度高,响应速度快,具有广泛应用的潜力。     

非线性船舶航向自抗扰控制器的仿真研究

良好的航向操控对于应对船舶航行环境和突发情况具有现实意义。本文首先分析非线性船舶航向控制模型,在此基础上设计自抗扰控制器,并对其参数进行调整。最后与传统的PID控制器进行仿真对比,实验结果表明二阶自抗扰控制器能准确跟踪船舶,并且航向保持控制精度高。     

基于非线性反馈的航向保持控制器优化设计

随着航海技术的不断发展,海上运输贸易越来越多,在追求货运量的同时,船舶航行"清洁、安全、高效"问题越来越受到关注。为了使船舶海上航行时更加节能,本文利用非线性反馈技术对船舶航向保持控制器进行优化。船舶运动数学模型采用Norrbin简化的模型,基准航向保持控制器采用模糊自适应PID控制器,仿真实验环境为七级海浪,实验表明利用非线性反馈优化的控制器可以使船舶航行更节能,鲁棒性优良。非线性反馈技术设计简单,在船舶航向保持、航迹保持、轨迹跟踪等船舶控制领域都具有良好的应用效果。     

基于神经网络的自适应PID船舶运动控制器研究

船舶在海上的运动不仅受到动力系统的推进作用,还受到来自海浪、洋流等干扰作用力的影响,为了提高船舶航行的安全性与稳定性,必须要采取恰当的船舶运动控制机制。传统船舶采用PID自适应控制器进行船舶的运动控制,该控制方式结构简单,但控制精度相对较低,本文系统研究了神经网络控制算法,并基于神经网络对船舶PID控制器进行改进,主要目的是改善船舶运动控制的效率与准确度。     

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。