同步电动机单参数模糊PID励磁控制器的研究

针对同步电动机,本文提出了一种简单、实用的单参数模糊PID控制的励磁调节算法.与传统的模糊PID控制器相比,该算法具有调节参数少、算法简单且易实现的优点.为证明其优越性,文中对此算法进行了仿真分析,仿真结果表明该控制方案无论在响应时间上还是在超调量的大小上都明显优于传统的PID控制器.     

基于LMI的舰船电力系统鲁棒H∞建模方法研究

基于鲁棒H∞控制的方法，提出并建立了3台发电机并联运行工况下舰船电力系统的数学模型。介绍了鲁捧控制的线性矩阵不等式LMI(Linear Matrix Inequality)算法，利用该算法没计了状态反馈控制器，并对含有该控制器的系统进行了仿真研究。     

船舶航向计算动词PID自动舵设计

研究一种新的智能控制算法——计算动词PID控制算法在船舶航向控制器设计中应用.以非线性船舶运动模型为对象,详细地设计了一种计算动词PID控制器,并应用MATLAB软件进行仿真试验.仿真结果表明该智能控制器能够快速准确地跟踪设定航向,同时表明当模型参数摄动时,具有强鲁棒性.     

一种新型船舶航向智能PID控制器优化设计

借鉴免疫系统的免疫响应调节机制,对传统PID控制器进行改进,建立一种非线性自适应免疫PID控制器,并利用粒子群算法对设计的PID控制器进行参数优化.将设计的控制器用于船舶航向控制系统中,实验仿真结果表明:该控制器能很好的根据船舶动态特性的变化,自动地进行适应性免疫调节,具有跟踪速度快、航向控制超调小以及抗扰性强等优点.     

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的方法应用到单神经元的自适应 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.     

遇限削弱积分PID控制算法在船用柴油机调速系统中的应用

针对船用柴油机,设计了一个基于遇限削弱积分PID控制算法的调速控制器,给出了该控制器的总体硬件结构框图,提出该算法的设计思想及其实现方法。仿真及试验结果证明该算法解决了普通PID算法中超调过大、响应较慢等问题,提高了系统的响应速度。     

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.     

模糊控制在船舶智能控制中的应用研究

为解决船舶航行过程中的横向运动控制问题,本文提出一种基于闭环增益成形算法和T-S模糊算法的新方法。其中T-S模糊优化算法用来计算滚转和偏航的加权系数,并结合闭环增益成形算法,设计了鲁棒PID控制器对横摆和偏航进行控制,并将其组合成横向控制器。仿真结果表明,该控制器具有较强的鲁棒性和自适应能力,对船舶横向运动控制以及转向器的损失可以通过一个合理的加权系数来降低。本文提出的方法对船舶横向运动控制提供了一种新的理论,为实际工程中的应用提供了理论基础。     

基于DSP实现变PID倒立摆控制系统

针对传统PID(Proportional-Integral-Derivative,比例-积分-微分)控制倒立摆的算法,进行了改进,实现变比例PID控制.并介绍了基于DSP(Digital Signal Processor,数字信号处理器)控制器的直线型倒立摆控制系统的总体结构和工作原理.实物验证,算法可行,系统稳定,且DSP作为控制器有利于系统的小型化.     

基于DNA的进化算法及其在设计TS模糊控制器中的应用

基于生物DNA的结构和遗传机制,提出一种新颖的基于DNA编码方法的进化算法(DNA-EA),给出了DNA染色体的编码结构,讨论了遗传操作算子.为验证DNA-EA的有效性,将其应用于TS模糊控制器的优化设计.仿真结果表明该算法具有较好的自学习能力.     

基于积分逆推-非线性阻尼算法的船舶航向控制器设计

针对含有匹配不确定项的Norrbin非线性船舶数学模型,将逆推(Backstepping)算法和非线性阻尼(Nonlinear Damping)相结合设计船舶航向控制器,成功消除了由风、浪、流外界干扰引起的系统不确定项,并保证了闭环系统所有状态最终一致有界.同时在设计过程中引入了积分项,更好的改善了系统的性能.仿真结果表明,该算法是完全有效的.     

基于FPGA的船舶电站控制器直流采样算法研究

传统算法采用傅里叶算法无法消除船舶电站控制器直流分量,导致采样效果较差。为了解决该问题,提出了基于FPGA的船舶电站控制器直流采样算法研究。根据直流采样原理,集中数据序列中的连续数据,形成一个样本数据库,从样本数据库中提取部分数据,使用加窗插值方法,在时域与窗函数相乘时,减小基波与频谱间干扰。使用余弦窗截短后,可通过对待测试信号的频域进行检测,并对加窗后的数据进行排序,方便直流采样。通过加窗插值方法可正确计算出码相位,依据采样方案设计流程,实现船舶电站控制器直流采样。通过实验对比结果可知,该算法最高采样效率可达到93%,为电站控制器电流高质量输出奠定基础。     

一种无人艇路径跟踪控制器的设计与验证

针对无人艇的路径跟踪控制问题,基于内模控制和L1制导算法设计并实现无人艇路径跟踪控制器。通过对状态空间型船舶线性数学模型进行在线参数辨识,实现对无人艇操纵响应模型参数的在线估计;基于内模控制和无人艇操纵响应模型,设计并实现无人艇的艏摇角速度控制器;采用L1制导算法设计并实现无人艇的路径跟踪控制器。实船试验结果表明,该路径跟踪控制器能较好地实现无人艇对参考路径的跟踪。     

遗传优化算法在船舶航向混合智能控制中的应用

本文分别研究模糊控制和遗传算法等智能控制算法在船舶航向控制中的应用。基于模糊控制理论,重新设计高效模糊控制器,该控制器具有实时性强、计算量低、节约存储及高效等优点。并且基于遗传算法,设计一种优化航向模糊PID算法,极大提高了自动舵的控制精度。最后通过Matlab中Simulink对控制器及算法进行仿真实验。     

船舶航向非线性系统的自适应动态面控制

针对船舶航向控制非线性系统模型中存在的不确定性和外界干扰的影响,采用动态面控制算法设计了一种鲁棒自适应控制器.由于在反步法设计过程中加入了一阶低通滤波器使得该方法无需对模型非线性多次微分,因而设计方法简单.所设计的鲁棒自适应控制器不仅能保证闭环系统的半全局渐近稳定,使得输出渐近跟踪期望轨迹;而且,跟踪误差可以通过控制器的设计参数加以调整,同时该算法还能克服可能存在的控制器奇异值问题.数字仿真结果表明,控制系统对给定航向的跟踪具有良好的动态特性,对系统的不确定性,具有较强的鲁棒性.     

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。     

混合智能控制技术在船舶电站励磁控制中的应用

将混合智能控制技术应用于船舶电站同步发电机励磁控制，通过一种结合自组织学习和BP学习的混合学习算法，学习并调整控制器参数和结构，该算法比通常的BP算法收敛性好，速度快。仿真结果表明，该算法能很好地稳定机端电压。     

规则纵浪中船舶参数激励横摇运动的鲁棒控制

为有效控制船舶在参数横摇运动中的失稳状态,根据规则纵浪中船舶参数横摇系统的非线性数学模型,设计了一种具有鲁棒性的非线性控制器.采用精确反馈线性化方法将纵浪中船舶参数横摇系统的非线性模型线性化,然后用闭环增益成形算法设计出非线性鲁棒控制器.在考虑不同的干扰和模型摄动情况后进行了仿真试验.仿真结果表明该控制策略对于船舶参数横摇系统十分有效,且鲁棒性能令人满意.算法的设计过程简单,物理意义明显.     

磁悬浮隔振器的自寻优前馈控制

以船舶的振动主动控制为背景,基于自行研制的磁悬浮隔振器,提出了前馈控制的主动隔振方案,设计了对控制器参数在线自寻优的算法.该算法能够用于具有非线性特性的磁悬浮隔振器,并且不需要建立主动力到控制目标点的通道模型.在磁悬浮隔振系统上的实验结果表明,该控制算法取得了良好的减振效果,并且当系统受到扰动后,能够实现寻优过程的自动启动.     

基于GA-FCMAC算法的船舶运动智能控制器

在研究模糊小脑模型神经网络控制器（FCMAC）的基础上，本文提出了基于遗传算法学习的模糊小脑模神经网络控制（GA－FCMAC）算法并应用于船舶运动。仿真结果表明该算法具有良好的控制性能。