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相似文献
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1.
研究船舶航向自适应控制。将应用在研究过程中针对船舶航行易受外界不确定环境干扰的情况,建立船舶二阶线性模型,并且利用克隆选择算法对模型参数进行在线控制。最后进行实验仿真,以此来说明本文所研究的算法鲁棒性强。  相似文献   

2.
传统的船舶航向控制模型存在着航向控制精确度的缺陷,为此提出船舶航向非线性控制数学模型研究与分析。建立船舶航向分析坐标系对船舶航向参数进行确定,根据确定的参数建立船舶航向非线性运动数学模型,以上述模型为基础采用粒子群算法对船舶航向非线性控制程序进行编写与执行,实现了船舶航向非线性控制数学模型的建立。通过实验得到,建立的船舶航向非线性控制数学模型航向控制精确度比传统模型高出30.8%,说明建立的船舶航向非线性控制数学模型具备极高的有效性。  相似文献   

3.
为了更加安全、平稳的控制船舶转向操作,文章基于最优船舶转向操作的思想,提出了一种航向成形算法。给定航向ψd,经航向成形算法后变成理想转向参考信号rψ,并作为控制系统的参考航向。该方法设计简单,易于实现,而且可以根据操作的需要,选择不同的转向速度。仿真结果显示基于该航向成形方法的控制,船舶转向过程平稳,无超调现象。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
目前研究的船舶大转向航向路径跟踪控制方法在解决航向环境变化下船舶大转向航向路径跟踪控制问题时,解决能力较弱,抗干扰能力较差。为解决上述问题,基于EM算法研究了一种新的船舶大转向航向路径跟踪控制方法,通过构建基于EM算法的船舶大转向特征模型获取完整的船舶信息并对其进行在线参数估计,为航向路径跟踪控制奠定基础,结合GPS定位系统对船舶的大转向航向路径进行实时跟踪和路径描绘,以EM算法对其大转向航向路径进行控制。实验结果表明,基于EM算法的船舶大转向航向路径跟踪控制方法跟踪准确、控制有效,适用于为了船舶领域的进一步发展。  相似文献   

6.
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。  相似文献   

7.
如今,海上航线的船舶密度不断提高,且船舶的动力性能更强,速度更快,在航线拥挤的地方往往会发生船舶碰撞事故。为了提高船舶的航行安全性,有必要针对船舶的航向控制技术进行优化。本文首先研究闭环增益成形算法和改进粒子群算法的原理,建立舰船航向控制过程的动力学模型,基于这2种优化算法对舰船的航向控制系统进行研究,有助于改进舰船航向控制水平。  相似文献   

8.
首先分析船舶模糊控制系统以及系统参数的选择。引入模拟退火算法,对系统中模糊变量的量化因子和比例因子进行优化,达到最优控制船舶的目的。最后利用本文设计的算法,对不同海域情况下船舶的航向控制进行仿真。实验结果表明,FLC控制比传统的PID控制更接近预定航行方向,并且方差小,更适合在复杂环境中控制船舶航向。  相似文献   

9.
针对当前船舶航向自动控制算法存在的局限性,为了提高船舶航向自动控制的精度,提出船舶航向自动控制的蚁群优化算法。首先对船舶航向自动控制的工作原理进行分析,建立船舶航向自动控制的数学模型,然后采用蚁群算法模拟蚂蚁搜索食物机制对船舶航向自动控制的数学模型进行优化,最后进行船舶航向自动控制的仿真模拟实验。结果表明,本文方法提高了船舶航向自动控制精度,工作十分稳定,而且船舶航向自动控制的超调量小于当前其它船舶航向自动控制算法。  相似文献   

10.
随着自动化技术的发展,船舶的控制系统的规模也在不断变大,控制对象的复杂性也在不停变化,智能控制是船舶航向控制的一个重要研究内容。本文将遗传算法和模糊控制理论应用于船舶智能航向控制中,介绍航向控制器的结构,阐述控制规则,最后进行船舶PID控制和本文算法控制的对比实验。实验结果表明,本文算法鲁棒性强、稳定性好、系统误差小,具有较强的可行性。  相似文献   

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