基于云计算技术的船舶航向智能控制技术研究

船舶航行的环境十分复杂,环境信息具有比较强的动态性,导致船舶航向变化的频率相当高,当前船舶航向控制技术存在控制精度低、控制速度慢等问题,无法适应船舶高速航行的要求,为了提高船舶航向控制的准确性,改善船舶航向控制效率,设计了基于云计算技术的船舶航向智能控制技术。首先分析当前国内外船舶航向控制技术的研究进展,找到引起船舶航向控制不足的因素,然后建立船舶航向控制的数学模型,并采用改进卡尔曼滤波算法对船舶航向进行估计,从而实现船舶航向智能控制,最后采用云计算技术搭建船舶航向智能控制平台,并进行了船舶航向智能控制仿真实验,结果表明,本文技术可以对船舶航向进行高精度跟踪与控制,船舶航向智能控制误差小于当前其它船舶航向控制技术,且船舶航向智能控制速度更高,具有十分广泛的应用范围。     

基于遗传学习算法的船舶航向智能控制方法

针对现有船舶航向控制方面采用的传统控制算法,在对船舶航向数据计算过程中存在数据迭代分析准度失常,无法适应性逻辑推导航向数据量的问题。本文提出基于遗传学习算法的船舶航向智能控制方法,利用遗传算法作为理论算法,对船舶航向数据进行遗传数据的建模,从而得到迭代航向控制量计算因子;接着,引入基于遗传算法的NRD蚁群学习算法,对得到的迭代航向控制量计算因子进行最优控制因子的蚁群化计算,得到船舶航向控制的最优适应控制参量;最后,引入适应性控制算法将最优适应控制参量导入算法,使其生成航向适应性计算逻辑策略,最终实现船舶航向的智能化控制。实验数据表明,提出的方法在航向数据迭代分析计算准确性上,准确度较高,满足可行性与有效性测试要求。     

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。     

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。     

基于模糊神经网络控制的水面无人艇建模与仿真

水面无人艇(USV)的控制是智能控制与船舶控制的一个重要研究方向.由于船舶运动的复杂性,自动航向控制是水面无人艇研究中的一个关键问题,传统控制方法很难取得好的控制效果.本文对模糊逻辑和神经网络智能控制方法及其在船舶航向控制的运用进行了研究.选取滑行艇作为无人艇艇体,采用喷水推进装置,利用模糊神经网络对艇体的航向进行控制,利用Matlab软件对水面无人艇进行建模,对3种海况干扰无人艇的情况进行实时仿真,仿真结果基本令人满意.     

嵌入式船舶导航系统航行轨迹智能控制方法

传统船舶航行轨迹智能控制方法存在控制精准度低的缺点,为此提出嵌入式船舶导航系统航行轨迹智能控制方法。采用双坐标系对船舶航行轨迹模型进行建立,以建立的船舶航行轨迹模型为依据,利用传感器对船舶航行轨迹数据进行采集与处理,通过采集的数据计算船舶航行轨迹偏差,采用船舶航行轨迹控制算法对航行轨迹偏差进行调整,实现了嵌入式船舶导航系统航行轨迹的控制。通过实验可得,提出的嵌入式导航系统航行轨迹智能控制方法控制精准度比传统方法高28%,说明提出的嵌入式导航系统航行轨迹智能控制方法具备极高的有效性。     

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.     

基于模糊理论的船舶航向控制器

结合船舶操纵特点,将模糊逻辑引入到船舶航向控制器的设计中,设计了一种基于模糊理论的船舶航向控制器。运用计算机仿真手段,将所设计的模糊控制器和传统PID控制器进行对比,仿真表明船舶航向模糊控制器的动态性能优于传统的PID控制。     

图像处理技术的船舶航向控制测试平台设计

传统船舶航向控制测试平台采用的判定机制为量化数据对比判定机制,在机制中通过两组判定参数的比较,根据误差值大小判定控制精准度。虽然能够快速得到控制结果,但是得到的结果稳定性较差,极易出现加大误差。为了解决此类问题,设计平台引入图像处理技术,将量化数据转换为图像数据,总结出一套图像处理技术的船舶航向控制测试平台。首先,创建航向控制测试图像采集硬件,然后在硬件数据处理层分别采用航向控制图像判定策略定义,测试信号回波补偿算法以及误差阈值闭环增益优化,通过图像化数据参量优化,实现提升航向控制测试参量更新,提升控制准确率的效果。通过对比测试证明,提出设计平台能够满足上述设计预期标准。     

船舶航向内模控制方法

针对无人船传统航向控制方法中参数多,调参困难繁琐,且船舶在偏舵负载干扰下,航向稳定后存在稳态误差的问题,在二自由度控制方法的基础上,结合内模控制器,提出一种改进的二自由度内模直接控制方法,消除传统内模控制方法中的不稳定极点引起的静态误差,实现低精度模型的无静差航向控制,该方法不但减少控制器的可调参数,且整定容易。该控制结构将期望航向的跟踪性能与抗负载扰动性能解耦,单独设计调节。通过仿真,在有偏舵干扰时,与传统PID算法、传统内模控制器对比,该控制器在消除静态误差的基础上,具有超调量小,系统稳定更快的特点。