基于遗传算法和分数阶技术的水下机器人航向控制

[目的]自主式水下机器人(AUV)在海洋资源勘探、水下设备检修、水下搜救等领域发挥着重要作用,是探索海洋、开发海洋资源的重要工具。AUV的航向控制是其完成水下作业任务的基础。目前国内工程上多使用常规整数阶PID(比例、积分、微分)控制器进行航向控制,但该方法存在鲁棒性较差和参数整定复杂的问题。[方法]针对以上常规航向控制方法的不足,提出一种基于分数阶PID技术的航向控制器,并结合遗传算法完成控制参数自动整定,以提高控制器的实用性。分别对试凑法整定整数阶PID参数、基于遗传算法整定整数阶和分数阶PID参数的3种航向控制器进行算法仿真对比。[结果]结果表明:基于遗传算法整定分数阶PID参数的航向控制器相较于其他2个控制器,在上升时间与稳态误差基本相当的情况下超调量显著减小。[结论]说明基于遗传算法整定参数的分数阶水下机器人航向控制算法有效并具有优越性。     

基于Fuzzy—PID的UUV姿态控制器研究

结合UUV航行中动力特性变化较大的特点,研究并提出了一种Fuzzy-PID控制器的设计。该控制器把Fuzzy控制和传统的PID控制有机地结合起来,实现了对控制系统的参数自整定。给出了UUV纵向姿态运动数学模型和仿真试验设计。仿真结果表明,这种Fuzzy-PID控制效果优于单纯的PID控制方式,特别对变参数系统具有较强的鲁棒性。     

基于遗传算法的核动力舰船蒸汽发生器水位PID控制研究

采用遗传算法对PID参数进行寻优,在搜索空间内获得全局最优点,将遗传算法和Z-N整定的结果作了比较,仿真结果表明,采用遗传算法能获得较好的控制效果,在蒸汽发生器水位控制过程中,可以采用遗传算法来优化PID控制器参数。     

PID控制器在船舶减摇水舱控制器设计与优化的应用

减摇水舱控制系统中的摇摆台控制一般采用PID控制系统,借助PID控制系统的算法优势,传输摇摆角度信号,有效控制减摇。PID系统采用免疫遗传算法,该算法能够建立起数学模型,推理运算出目标函数值,向电液伺服阀输出动作指令,控制船舶横摇。本文分析了PID控制器在船舶减摇水舱控制器设计中的应用,提出优化PID控制器的设计方法,经过仿真实验证实,改进优化的变参数PID控制器能够有效控制船舶横摇角、鳍角速率,提高减摇效率。     

旋翼类飞行潜航器的发展及关键技术

飞行潜航器(Unmanned Aerial Underwater Vehicle,UAUV)在水空搜救、水下结构物探测具有广阔的应用前景。本文通过对主要飞行器、水下航行器的比较分析,认为多旋翼飞行器是目前技术条件下最适合水空2种环境使用的构型。综述国内外主要旋翼类飞行潜航器(Multi-Rotor Unmanned Aerial Underwater Vehicle,MUAUV)的研究和发展现状,分析旋翼类飞行潜航器的特点,论述飞行潜航器发展急需解决的关键技术。     

旋翼类飞行潜航器的发展及关键技术

飞行潜航器(Unmanned Aerial Underwater Vehicle,UAUV)在水空搜救、水下结构物探测具有广阔的应用前景.本文通过对主要飞行器、水下航行器的比较分析,认为多旋翼飞行器是目前技术条件下最适合水空2种环境使用的构型.综述国内外主要旋翼类飞行潜航器(Multi-Rotor Unmanned Aerial Underwater Vehicle,MUAUV)的研究和发展现状,分析旋翼类飞行潜航器的特点,论述飞行潜航器发展急需解决的关键技术.     

船舶动力定位智能PID控制器设计与仿真研究

由于船舶在海上的动力学特性具有非线性、大时滞和强耦合等特点,风、浪等外部干扰具有随机特征,因而船舶动力定位控制系统是一个复杂的非线性系统,一次性整定的PID参数难以取得理想的控制效果。鉴于PID控制器的性能完全取决于其控制参数,结合混沌粒子群算法、云模型控制和PID控制各自的优势,设计一种具有参数实时自整定功能的智能PID控制器。首先引入混沌粒子群算法离线优化PID参数使控制系统处于优化状态,再利用二维云模型控制对其进行在线调节以增强控制器的适应性和鲁棒性。仿真结果证明所设计控制器的可行性和有效性。     

减摇鳍模糊参数自整定PID控制器设计及仿真研究

以船舶减振鳍控制系统作为对象，应用模糊控制理论，提出一种基于Fuzzy推理的PID参数自整定控制器，完成在线PID控制器参数模糊自整定的理论实现。并且在考虑船舶模型的非线性和不良浪向下，对系统进行了仿真。仿真结果表明，与常规PID控制相比，基于Fuzzy推理的PID参数自整定控制器，具有更好的控制效果和更强的鲁棒性。     

变论域模糊PID控制在水下输送艇控制中的应用磁

水下输送艇是一种在水下长距离运输人员的载人潜水器,具长有航程和高航速的特点,控制对象具有高度非线性、强耦合和时变性的特点,常规P ID控制器的控制效果不是十分理想。论文针对水下输送艇的研制,将变论域模糊控制和PID控制结合起来,设计了变论域模糊PID控制器,模糊论域可以根据输入输出量的变化进行伸缩,对PID参数进行更优化的在线调整。论文建立了水下输送艇的水平面和垂直面运动数学模型,介绍了变论域模糊 PID控制器的设计方法和伸缩因子的选择方法。M atlab仿真结果表明这种控制方法具有更强的自适应能力。     

模糊参数自整定PID控制在带材卷绕纠偏中的应用

针对常规PID控制器不能在线进行参数自整定的问题,结合模糊控制技术,提出了一种模糊自整定PID参数的方法,运用MATLAB进行仿真研究表明,该模糊自整定PID控制器既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,使被控对象具有良好的动、稳态特性。     

倾转四旋翼跨介质飞行器水面垂直起飞策略研究

针对跨介质飞行器研究领域目前存在的任务负载小以及近水面介质属性强非线性变化导致的推力损失问题,设计了一种倾转四旋翼跨介质飞行器构型,具有较大的起飞负载,并建立了倾转四旋翼跨介质飞行器近水面静力学模型;在控制策略上,设计了水面垂直起飞流程以及切换控制策略,等效提高了跨介质飞行器近水面推重比,并进一步增强了倾转四旋翼跨介质...     

基于遗传算法的船舶柴油机转速控制系统仿真研究

以12E390V柴油机为对象,建立了柴油机简化传递函数和执行器模型.控制方法采用PID控制,并利用遗传算法优化控制器参数,对柴油机动态调速过程进行了仿真分析,并分别和Z-N(Ziegler-Nichols)法、ISTE最优设定法[1]这2种参数整定方法做了比较.结果表明遗传算法的性能远优于其它2种参数整定法.     

基于遗传算法的船舶柴油机转速控制系统仿真研究

以12E390V柴油机为对象，建立了柴油机简化传递函数和执行器模型。控制方法采用PID控制，并利用遗传算法优化控制器参数，对柴油机动态调速过程进行了仿真分析，并分别和Z-N(Ziegler Nichols)法、ISTE最优设定法这2种参数整定方法做了比较。结果表明遗传算法的性能远优于其它2种参数整定法。     

船舶动力定位系统模糊PID控制算法研究

以ROV工作母船为控制对象模型,设计模糊PID控制器.在总结分析PID控制和模糊控制特性及PID参数变化对系统性能影响的基础上,借鉴模糊控制的思路,研究在动态过程中对PID参数进行模糊整定的方法,并进行仿真研究,验证模糊PID控制器良好的控制效果.     

船舶动力定位系统模糊PID控制算法研究

以ROV工作母船为控制对象模型,设计模糊PID控制器.在总结分析PID控制和模糊控制特性及PID参数变化对系统性能影响的基础J二,借鉴模糊控制的思路,研究在动态过程巾对PID参数进行模糊整定的方法,并进行了仿真研究,验证了模糊PID控制器良好的控制效果.     

基于改进粒子群算法的蒸汽发生器水位控制优化

核动力装置蒸汽发生器的水位控制系统,多采用串级三冲量PID控制方案.为了克服传统的控制器参数整定方法的局限性,应用粒子群优化算法对主调节器进行参数整定,获得了相对最优参数.仿真结果表明,与传统整定方法相比,这种参数整定方案得到的控制参数能使水位控制系统具有更好的控制品质.     

基于BP神经网络整定的蒸汽发生器水位PID控制及仿真研究

将神经网络与PID控制结合起来,提出了基于BP神经网络整定的蒸汽发生器水位PID控制方法,采用BP学习算法调整控制器神经网络的连接权值,通过对系统性能的学习实现了控制器参数的在线整定,仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的控制性能。     

OceanInfo平台中舰船操纵运动控制研究

针对 OceanInfo平台中的舰船运动控制,研究舰船在航向保持中的混沌运动及其控制问题。基于 PID控制方法的简单性和有效性,应用 PID控制进行平台中的舰船混沌运动的有效控制和航向保持,对其控制参数难以确定的问题,提出改进的动态混沌粒子群优化（PSO）算法进行控制器参数整定并进行仿真实验。实验结果表明：本文提出的改进优化算法能够实现 PID参数的优化整定,其结果能够更为有效地进行舰船航向保持及混沌运动控制,且方法简单、容易编程实现。     

OceanInfo平台中舰船操纵运动控制研究

针对Ocean Info平台中的舰船运动控制,研究舰船在航向保持中的混沌运动及其控制问题。基于PID控制方法的简单性和有效性,应用PID控制进行平台中的舰船混沌运动的有效控制和航向保持,对其控制参数难以确定的问题,提出改进的动态混沌粒子群优化(PSO)算法进行控制器参数整定并进行仿真实验。实验结果表明:本文提出的改进优化算法能够实现PID参数的优化整定,其结果能够更为有效地进行舰船航向保持及混沌运动控制,且方法简单、容易编程实现。     

神经网络优化PID舰船发动机自动控制

使用传统舰船发动机控制方法控制时,因其控制参数均为固定设置,无法随发动机参数变化而变化,导致控制方法的响应与实际控制信号出现较大偏差,影响了控制方法的稳定性和灵活性。针对以上问题,研究神经网络优化PID的舰船发动机自动控制方法。构建发动机闭环增益的PID结构后,设计神经网络自动控制器。利用遗传算法对神经网络PID自动控制器参数进行整定,降低控制器响应控制信号时的超调量,完成对舰船发动机控制方法的设计。通过与传统模糊PID控制方法的对比实验,证明了研究的控制方法能够有效降低24.31%的超调量,并且相比传统方法研究的方法的正弦跟随特性更佳,即神经网络优化后的自动控制方法具有更好的稳定性和灵活性。