基于粒子群算法的欠驱动船舶航向控制研究

欠驱动船舶是指只能通过螺旋桨推进器和船舵进行水平面3个自由度运动的船舶,通常,当船舶某些执行器结构出现故障时,船舶此时具有欠驱动特征。欠驱动船舶的航行控制系统是一个典型的非线性系统,研究欠驱动船舶的运动控制不仅可以提高船舶的自动化水平,还对保障船舶的航行安全有重要意义。本文首先介绍了一种粒子群优化算法,并对该优化算法的原理和流程进行研究,然后基于粒子群优化算法对欠驱动船舶的运动控制进行研究,开发了一种基于粒子群算法的欠驱动船舶运动控制器,并进行仿真试验。     

基于粒子群优化反步法的船舶航向控制器设计

考虑到反步法在随机干扰下具有较优的控制效果,利用反步法设计基于Nomoto模型的船舶航向控制器;设计一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)反步法的航向控制器,其能通过优化不确定增益参数来消除部分冗余控制。通过仿真试验比较不同航向控制器的性能。仿真结果表明:粒子群优化反步法航向控制器具有更高的控制精度和更强的鲁棒性。     

粒子群算法优化PID的USV航向稳定性控制

航向稳定性直接影响水面无人艇(USV)的安全航行,针对当前USV航向稳定性控制存在的控制误差大、抗干扰能力弱等缺陷,设计了粒子群算法优化PID的USV航向稳定性控制方法。首先将PID控制方法引入到USV航向稳定性控制中,然后采用粒子群算法对PID控制参数进行动态优化,以适应USV航向稳定性控制误差的变化,提高USV航向稳定性控制的鲁棒性,最后与其他USV航向稳定性控制方法进行对比测试,本文方法的USV航向稳定性控制精度高达90%以上,而且在受到外界干扰时,可以快速保证USV航向稳定,提高了USV航向稳定性控制的抗干扰能力,本文方法的USV航向稳定性控制效果要优于经典USV航向稳定性控制方法,验证了本文方法的优越性。     

改进粒子群算法在USV航向稳定性控制中的研究

水面无人艇(USV)在军事侦查、海洋环境探测和执行特殊作战任务等方面有重要应用,近年来引起了世界各国的普遍重视。水面无人舰艇是一个不确定性系统,在实际工况下易受海浪、海流等外部环境因素的干扰,因此,USV的航向稳定性控制一直以来是研究的重点和难点。本文基于改进粒子群控制算法,同时结合PID自适应控制技术,设计和开发了USV的航向稳定性控制系统。     

船舶工程中的云粒子群算法研究

船舶在航行过程中的航向控制对于船舶航行安全是非常重要的。本文首先阐述传统的云粒子群算法,然后针对其陷入局部最优等缺点进行改进,利用云变异的云自适应粒子群优化算法进行船舶航向PID控制,并进行仿真实验。实验结果表明,本文算法具有较强的鲁棒性和稳定性。     

基于粒子群优化算法的船舶粮食库温湿度PID控制

为了保证远洋船舶粮食长期储存的安全,需有效控制粮食库温度和水分。本文应用粒子群优化算法对粮食库温度、湿度PID控制器参数开展了寻优研究,建立了相应的优化目标函数,利用寻优得到的参数构成温湿度PID控制器,对粮食库空气处理的温湿度进行优化控制。并在Matlab环境下开展了基于粒子群PID控制的粮食库温湿度控制仿真实验,验证了利用这种算法获得的良好控制效果。     

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.     

船舶航向模糊控制系统的设计

提出了一种改进的船舶航向模糊控制方法,将航向改变模糊控制器和航向保持模糊控制器有机地结合起来,同时在航向保持模糊控制器的输出端叠加了一个积分作用,提高了航向保持过程中的静态精度。仿真结果表明,无论是在静水环境中还是在不同风和流干扰的环境中,这种改进的航向模糊控制器都比常规的模糊控制器具有更好的控制效果,能够满足船舶航向实时控制的要求。     

物联网下嵌入式船舶航向控制系统设计

随着航运业的发展,对船舶操纵性能的要求日益提高,需要对船舶航向控制问题进行进一步研究。提出基于物联网的嵌入式船舶航向控制系统的设计方法。所设计系统由两部分组成,分别为硬件部分和软件部分。硬件主要由芯片、无线通信模块、电源模块、显示模块、温度采集电路、信扫描电路、复位电路、声光报警电路和负载控制电路构成,重点阐述了对各个硬件部分的设计电路。根据控制信号判断的方法对软件部分进行设计,完成物联网下嵌入式船舶航向控制系统的设计。为了验证所提设计方法的有效性,进行仿真实验,根据实验结果可以得出该系统能够对船舶航向进行实时控制,抗干扰能力强,效果令人满意。     

粒子群优化算法在电力控制系统中的应用

粒子群优化算法在电力控制系统中的应用,能够在复杂搜索空间中寻求最佳优化区域,提高整体系统控制反应速率。利用粒子群优化算法控制系统变量参数,优化系统无功函数目标后,在满足系统运行需求条件下,实现调度结构。最后通过计算得到压协调控制最优值,从而完成整体电力控制系统优化。通过仿真实验,对比改进电力控制系统与常用混沌优化电力控制系统的控制反应速率,证明优化有效性。     

大型船舶电力系统脆性中的粒子群优化算法研究

随着自动化技术和电力推进技术在船舶工业的广泛应用,船舶电力系统的稳定性、可靠性显得更加重要,针对大型船舶电力系统的脆性优化也引起了国内外的广泛研究。大型船舶电力系统的故障恢复和脆性优化具有重要意义,一方面可以提高船舶电力系统的可靠性,为船载用电设备提供充足的电力;另一方面,电力系统网络结构的优化有助于提高电力系统的集成特性,降低成本的同时可以提高供电效率。本文主要研究了大型船舶电力系统的脆性优化问题,采用了粒子群优化算法和脆性建模技术,对全面分析复杂的船舶电力系统,预防和控制电力系统脆性故障,提高电力系统可靠性具有重要的理论和实际应用价值。     

粒子群优化PID的舰船电动机控制系统

舰船电动机具有强耦合、大时滞等复杂变化特性,当前控制系统无法对舰船电动机进行高精度的控制,控制效果差,为了提高舰船电动机控制精度、加快舰船电动机控制速度,提出基于粒子群优化PID的舰船电动机控制系统。首先分析当前舰船电动机控制系统的国内外研究进展,阐述舰船电动机控制系统的工作原理,然后建立舰船电动机控制系统的数学模型,采用PID方法对其实时控制,根据控制误差,引入粒子群优化算法对PID控制器的比例、积分、微分进行调整,最后与其他舰船电动机控制系统进行对比测试,结果表明,本文系统的舰船电动机控制精度要优于对比舰船电动机控制系统,而且解决了对比系统的舰船电动机控制效果差缺陷,能够更好对舰船电动机进行控制。     

一种实用的船舶艏向寻优方法研究

动力定位船舶在船位保持的过程中,其艏向是否保持在最佳艏向下对于节约能耗十分重要.由于各种环境外力随时间而不断变化,最佳艏向也在不断变化,因此,寻找最佳艏向对于动力定位船舶来说是一项很关键的技术,通过船舶短期的动作准确快速地寻找到最佳艏向,从而减少动力定位船舶在长期作业时间里的能耗是值得的.     

混合粒子群优化算法求解船队规划非线性模型研究

船队规划是非常复杂的决策,会受到很多因素的影响,客观、科学的得到优化结果非常重要。本文在线性模型的基础上,考虑船舶航速,并将船舶航行时间、成本等因素作为约束条件建立船队规划非线性模型,然后通过混合粒子群优化算法进行模型求解,最后进行仿真实验。实验结果表明,本文算法能够合理的规划船舶发展,并且船舶的限制率低。     

基于一种非线性PID控制器的船舶航向控制系统研究

本文对应用一种非线性PID控制器的船舶航向控制方法进行了研究.利用非线性PID控制器在线整定参数的功能和具有良好鲁棒性的特点,应用于船舶航向控制.仿真结果证明了该方法的合理性和有效性.     

基于粒子群算法的船舶定位系统故障优化

船舶的锚泊方式只适合在浅水区进行定位,随着人类探测和航运活动逐渐向着深海拓展,适用于深海的船舶动力定位方式被开发和应用起来。本文研究的主要内容是船舶定位系统的故障诊断和优化,本文首先介绍了一种新型寻优算法-粒子群优化算法的原理和基本流程,然后针对船舶动力系统的结构及常见的故障类型,建立了动力定位系统的故障优化模型,并开发了基于粒子群算法的船舶定位系统故障优化策略,对改善船舶动力系统的故障诊断与优化有重要的价值。     

基于Super-twisting的欠驱动船舶滑模自抗扰控制

针对欠驱动船舶在复杂海况下的航迹跟踪控制问题,提出一种基于Super-twisting的滑模自抗扰控制方法。利用视线导航法（LOS）将船舶的航迹跟踪转化为航向跟踪问题,并设计跟踪微分器来获取期望航向的1阶导数与2阶导数;根据非线性Nomoto模型设计扩张状态观测器对Nomoto模型的辨识误差、非线性项以及3级海况下风浪造成的干扰进行观测并补偿,提高控制器的鲁棒性。设计基于Super-twisting的2阶滑模控制方法,使滑模变量能在存在干扰观测误差的情况下有限时间收敛,并有效地减少了控制输出抖振现象,最终实现高精度的航迹跟踪控制。最后,以海巡船作为被控对象进行仿真验证,仿真结果表明,该控制算法能够有效提高船舶在3级海况下的航迹控制精度,增强对干扰的鲁棒性。     

基于粒子群算法的船舶发电系统电路优化

船舶发电系统电路受到传感电机电磁耦合的影响,容易产生串扰,导致输出功率因素不高,需要进行电路优化设计。提出基于粒子群算法的船舶发电系统电路优化方法,构建船舶发电系统电路优化的控制约束参量模型,采用粒子群进化方法进行电路优化参数的自适应寻优,以粒子种群的适应度方差最小为约束条件,得到电路控制参数的最优解。以此为指导进行船舶发电系统电路的优化设计,并进行电路测试和仿真分析,得出采用该方法进行船舶发电系统电路优化能提高关联约束参量的寻优能力,发电系统控制的稳定性较好,发电系统的输出功率增益得到提升。