高速工作艇及其收放装置的设计探讨

从系统顶层设计的角度,针对水面舰船的工作艇及其收放装置,重点介绍设备系统设计中需考虑的主要方面,归纳总结了有关配置设计要求,可为以后相关系统设计提供指导和借鉴.     

吊艇收放装置主动式减摆系统抗饱和两步控制

针对欠驱动的船用吊艇收放装置中液压缸位移饱和问题,提出并设计主动式减摆系统抗饱和两步控制.根据抗饱和统一框架设计思路,忽略吊艇收放装置液压位置输出的非线性限制,通过反步法设计满足系统性能的控制器,然后运用条件技术加入补偿环节来改善系统进入非线性区域时的性能.运用反步法和条件技术设计,既保证系统全局稳定又使其呈指数收敛....     

基于反馈线性化的船舶航向自适应模糊滑模控制与仿真

针对非线性船舶航向控制中船舶参数不确定性以及外界干扰随机性的特点,基于反馈线性化方法和模糊系统的逼近能力,提出了一种新的基于反馈线性化的自适应模糊滑模控制器的设计方法,并在李雅普诺夫稳定性理论的基础上导出了自适应律。以某船为例,并利用Matlab进行仿真研究,仿真结果表明所设计的控制器是有效的。     

基于神经网络的倒立摆模型参考自适应控制研究

本文应用Matlab的Simulink工具箱中Model Reference Controller模块的plant identification模块来控制辨识带有反馈的倒立摆系统.在研究过程中,利用状态反馈稳定了倒立摆系统,并将稳定的倒立摆系统看作一个整体进行神经网络辨识和控制.此方法简单易行,容易实现.     

基于自适应控制的船舶拖缆机模型研究

设计一种拖缆机自适应控制模型，它通过神经元构造PID控制器在线调整其控制参数，自动调整因缆绳拉力急剧变化而产生的倾覆力矩，适应海浪大惯性，非线性的特点，可以广泛应用于拖船上的拖缆机械。     

基于反推策略的船舶直线航迹控制算法研究

为实现船舶直线航行的轨迹控制,基于船舶航行基本原理,建立了船舶航行运动的非线性模型。针对模型强非线性的特点,依据输入-状态反馈线性化原理,将非线性模型转化为具有下三角结构的线性模型,并基于反推技术和状态反馈,设计了船舶直线航行控制器。根据Lyapunov方法证明了闭环航迹系统是可镇定的。仿真结果验证了所提控制算法的正确性和有效性。     

基于Q学习的参数自适应S面控制方法

复杂的动力学特性及多变的海洋环境对无人水下航行器（UUV）控制器的设计提出了巨大挑战,在实际应用中,控制器的参数经人工调试后便固化,在控制过程中无法适应环境的变化。针对上述难题,该文借鉴自适应控制思想,提出一种基于强化学习的参数自适应S面控制方法,采用自适应控制方式实现不同环境下控制器参数的优化和自动整定。该方法采用Q学习算法进行训练,通过Q学习的自学习机制寻找输入状态和输出动作间的最优映射。仿真试验表明,所提方法能对控制器的参数进行实时在线调整,具备良好的控制效果和环境自适应能力。     

基于LPV模型的三轴燃气轮机自适应滑模控制研究

鉴于燃气轮机线性化模型容易在大工况范围丢失实际燃机的动态特性,以及燃气轮机传统的单变量叠加控制在提高控制效率和控制系统鲁棒性上的局限性,本文以高压转子转速为调度变量建立三轴燃气轮机的线性变参数（LPV）模型,从而在建模复杂程度和模型精度上获得较好的平衡。在此基础上,提出了基于摄动矩阵上界估计和外部干扰上界估计的三轴燃气轮机自适应滑模控制。该控制可通过自适应参数实现对系统摄动矩阵干扰和外部干扰的合理估计,从而抑制干扰造成的影响。通过仿真实验分别研究了摄动矩阵干扰和外部干扰下的LPV滑模自适应控制,验证了其较好的动态响应性能和鲁棒性。     

基于反步法的欠驱动吊艇架主动式减摆控制

针对欠驱动的三维吊艇架系统,提出了基于反步法的主动式减摆控制方法。建立了三维吊艇架系统的动力学模型,采用反步法设计了吊艇架的减摆控制装置,和其他船用吊艇架的减摆控制相比,采用主动式减摆,结构紧凑,且对负载质量和吊绳长度不确定的情况下,依然可实现对吊艇摆动的有效抑制。仿真结果表明了该减摆控制器有着良好的减摆效果。     

船舶航向跟踪系统自适应单神经网络控制

针对船舶航向非线性系统,考虑模型中存在的不确定性和外部干扰等未知项,设计一种基于动态面控制技术和单神经网络技术的自适应控制器。首先引入一阶低通滤波器,避开对虚拟控制律的解析求导,解决了传统后推方法中普遍存在的"计算膨胀"问题;然后将设计控制器过程中出现的未知部分积存到下一步,依此类推,一直到控制器设计的最后一步,仅用一个神经网络逼近器逼近系统中的未知部分;最后把神经网络权值的范数作为唯一的在线估计参数,使在线学习参数的数目显著减少。所设计的控制算法具有计算量小、结构简单及易于工程实现等特点。采用Lyapunov理论证明了系统中的信号都是半全局一致最终有界,示例仿真结果验证了所提算法的有效性。     

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.     

基于反馈线性化的船舶自动舵动态滑模控制

针对船舶自动舵的航向控制问题,结合高阶滑模和动态滑模控制的设计思想设计了一种船舶自动舵动态滑模控制器.首先设计出包含舵机特性的船舶航向控制仿射非线性系统模型,其次通过状态反馈的方法将原模型变为等价的完全可控型线性化系统,然后设计出动态滑模控制器.仿真结果表明,所设计的动态滑模控制器不仅能很好的自动跟踪设定的航向,而且能有效的抑制系统的抖振现象,达到设计目的,为研究船舶自动舵控制提供一种参考.     

可调螺距螺旋桨的自适应模糊控制系统研究

在常规模糊控制器的基础上，通过自适应控制优化模糊控制器的控制规则，获得了反映被控对象过程状态特征的自适应模糊控制器，并且通过MATLAB软件仿真实验的方法，研究了该自适应模糊控制器用于可调螺距螺旋桨系统时的控制性能，取得了比较令人满意的仿真效果。     

神经网络自适应控制算法的研究和MATLAB仿真

本文针对神经网络系统跟踪输入信号时,由于误差总是存在导致学习过程难以结束的特点,以一种用BP 网络逼近对象的学习算法为基础,结合相应的控制算法加以改进,并得到了一种快速学习因子的选择方法。结合不同对象通过MATLAB进行仿真,均获得了满意的效果。仿真和分析表明,该算法能保证系统具有良好的动态品质。     

基于最优控制的双喷推无人艇路径跟踪方法

针对双喷推无人艇自主航行时的路径跟踪问题,采用最优控制的方法进行求解。根据双喷推无人艇的动力学特性建立双喷推无人艇三自由度运动方程,并由任务需求设定目标函数;在此基础上,根据航行实况建立约束条件,从而得到求解双喷推无人艇路径跟踪问题的数学模型。通过建立含有拉格朗日松弛项的哈密顿函数,将带有复杂约束的优化问题转化为无约束优化问题,采用粒子群优化算法求解最优拉格朗日乘子,并将其代入哈密顿函数;采用广义梯度下降法对数学模型进行求解,得到最优的喷泵电机转速,从而实现对双喷推无人艇的路径跟踪控制。设计实船试验验证方法的有效性,双喷推无人艇路径跟踪试验结果表明,双喷推无人艇实测的轨迹与设定轨迹的最大偏差不超过3m,该方法具有可行性和实用性。     

基于单神经元自适应PID的矢量控制系统研究

转子磁场定向矢量控制中,转速PI调节器在控制对象参数变化时其鲁棒性能较差,而单神经元具有自学习、自适应能力,为了进一步改善矢量控制系统的性能,文章提出了用单神经元自适应PID控制器代替传统PI调节器。为了提高单神经元PID控制器的学习能力,将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,实现单神经元控制器的参数优化与在线自调。仿真结果表明,该系统不仅具有很好的静、动态性能,而且还具有很强的自适应性和鲁棒性。     

基于混合遗传算法的无人船自动航向控制方法

针对无人船航向控制提出了基于模糊及遗传算法的控制策略。考虑无人船航向控制及其具有的强非线性和不确定性,文章将基于智能策略和常规策略的无人船航向舵角控制作为主要控制框架。通过导引律计算期望的角度,并根据自主船的无人船航向控制动态模型进行分析。该模型考虑了舵和船舶推进系统的物理阈值,提出了一种适用于不同无人船航向控制的自适应控制算法,借助增益调度方法(GS),利用PID控制器和遗传算法(GA)对不同的操作点进行全流程的混合遗传算法(GS-PID-GA)优化。通过将真实数据比例缩小进行模型试验,并与传统控制方法进行比较,验证了所提控制方法的有效性。