船舶航迹舵系统的设计与实现

以工控机为主要硬件载体,利用可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller, PLC)设计舵角反馈单元代替实际复杂液压舵机系统,采用总线实现硬件设备间的通信连接。通过搭建分离型船舶运动数学模型(Manoeuvring Mathematical Model Group, MMG)设计仿真调试器,为航迹舵的运行提供航向和位置信号。基于Visual Basic.Net在Windows环境中开发软件系统,实现了6种工作模式、航线编辑、在线监测与报警和系统菜单设置等功能。基于混合仿真思想,以“育鲲”轮为被控对象,在海洋干扰条件下对航迹舵系统的有效性进行检验。试验结果表明：船舶航迹舵能实现对计划航线的准确跟踪,且航向稳态误差小于3°,航迹稳态误差小于30 m。该航迹舵系统的实现对船舶的智能化发展和国产航迹舵的研发具有一定的促进作用。     

一种新型模糊-PID控制航迹自动舵

论述了一种基于模糊-PID控制的航迹自动舵。由于模糊控制鲁棒性强,不需舰船精确数学模型.而PID控制具有较好的稳态性能,采用MATLAB语言仿真证明,在两种控制联合作用下,舰船取得了较好的航迹控制效果。     

智能式航迹自动舵的海上试验研究

简述了一类航还自动航的系统设计及仿真调试，重点介绍了实船试验情况，并通过海试比较了增益规划式PID、喜捧控制及神经网络控制等不同算法的性能。试验结果表明航迹自动舵在不同海况下长时间工作稳定可靠，航还控制性能良好。     

不依靠模型自适应控制的船舶自动舵

船舶运动控制具有较强的非线性、不确定性、大惯性,大滞后和慢时变特性,加上在航行过程中存在的干扰和噪声,使得航迹控制变得非常复杂,运用常规的PID算法难以达到期望的控制效果,不可能根据船舶动态特性和海况变化实现其参数的自动整定,总是偏离其最佳工作状态.文章首次在船舶运动控制中使用自适应神经网络MFA控制器,减少航迹波动幅度和次数,减小船舶航行时附加阻力.仿真结果表明MFA自动舵具有快速性、鲁棒性和稳定性的优点.     

基于PC/104的航迹自动舵研究与设计

在分析了以PC/104为核心的数字式航迹自动舵基本原理和系统设计总体框架的基础上,详细描述系统的硬件结构与软件工作流程,最终研制出了原理样机。经仿真测试,该设计方案可行且能够满足航行要求。     

人工智能的航迹控制方法研究

在船舶自动化和电气化的发展历程中,航迹控制作为一项非常重要的功能,正受到越来越多的研究。航迹控制系统中的核心部件之一自动舵,正向着高速化和集成化方向发展。由于海洋环境越来越复杂,天气变化多端,船舶的航行安全受到了更多的威胁,急需一种高性能的自动舵航迹控制系统。本文正是基于这项需求,开发出了基于人工神经智能算法的航迹控制方法,此算法具备了强鲁棒性、自适应性和高可靠性。从仿真结果看,本控制方法的性能优越,易于推广使用。     

舵阻摇H∞控制器的设计

舵阻摇的效果对船舶水动力参数敏感,Ｈ_∞控制器对模型不确定性具有良好的适应性。本文设计了一种基于并联控制模式的舵阻摇Ｈ_∞控制器。模拟海上航行条件的计算机仿真表明该控制器具有良好的鲁棒特性。     

潜艇自动舵控制方法研究

舰船操纵的灵活性和准确性在一定程度上取决于舵的性能,而对于潜艇而言,舵的作用更加重要。为了提高潜艇战斗力,目前各国都在争相研制新一代自动舵,期盼在控制航向的同时控制深度,从而提高水下生命力和战斗力。论文介绍了自动舵的发展历程,比较了各种控制方法的特点,最后提出了自己的一点见解。     

船舶舵减横摇H∞鲁棒控制系统

研究了船舶舵减横摇鲁棒控制系统设计问题。根据船舶运动和流体力学原理,指出了舵上产生的横摇力矩及船舶航向(艏摇)与横摇的分频特性,是舵-航向/横摇综合控制技术的基础。提出广义输出干扰的概念,将舵减横摇控制系统广义对象的奇异控制问题转化为非奇异标准控制问题,给出了艏摇/横摇耦合运动的线性分式变换模型和广义对象状态空间实现,设计了舵减横摇H∞鲁棒控制系统,并用结构奇异值理论对所设计的系统进行了鲁棒稳定性和鲁棒性能分析。通过数字仿真,证明所设计的控制系统具有良好的减摇控制效果和鲁棒性。     

船舶自动舵自适应神经网络控制算法研究

在我国船舶自动舵控制领域,其核心技术严重依赖于国外厂商,因此本文主要对船舶自动舵的工作方式进行研究。通过采用PID控制方法,建立精确的自动舵控制数学模型。在设计PID控制策略时,需要综合考虑外部非线性因素和时变不确定等影响,通过适度提高PID控制器中的反馈力度,能够显著提升自动舵的控制水平,然后针对反馈控制环节,设计自适应神经网络算法,对反馈控制参数进行自学习优化,进一步提升了船舶自动舵的预测能力。     

人工神经网络在柴油机振动有源控制中的研究

将神经网络于柴油机双层隔振装置,构造限一种ＡＶＣ系统。用实际柴油机信号作为激扰力,应用ＭＡＴＬＡＢＦ有源控制仿真,结果表明这种ＡＶＣ系统是行之有效的,在某些主要频率下振动可衰减１５ｄＢ左右     

人工神经网络理论在煤炭海运系统优化中的应用研究

本文应用人工神经网络方法，以经济指标为衡准，在考虑了航线的船型，港口装卸效率等因素后，对我国煤炭海运系统中的主要航线运量分配方案最优化进行讨论，为国家有关决策部门制订合理发展我国煤炭海运计划提供了理论依据。     

减摇鳍神经网络控制技术研究

研究了包含RBF-PID控制神经网络和BP辨识神经网络的减摇鳍神经网络控制系统,在MATLAB/SIMULINK环境下进行了包括波浪力矩、船舶横摇、神经网络、液压伺服系统、减摇鳍等数模在内的全系统数字仿真,并在多种对比仿真结果的基础上,进行了分析和改进,使减摇鳍神经网络控制系统取得了满意的结果。另外,在设计新产品时,仿真程序成为了研究减摇鳍动态性能的方便有效的工具。     

径向基神经网络在水下船体防腐中的应用

采用改进型径向基函数神经网络来预测水下船体电位,从而达到船体防腐的目的。首先,分析采用无单元法求解问题的优越性;然后,介绍径向基函数神经网络的原理,通过建立水下船体的数学模型来获得船体电位,采用层次凝聚算法和K-均值聚类算法来确定径向基函数神经网络的中心节点,从而建立神经网络;最后,对神经网络的预测能力进行MATLAB仿真检验。结果表明,采用改进型的径向基函数神经网络来预测船体电位获得了很高的精度,对于船体防腐保护达到了很好的效果。     

新广义模糊Hopfield神经网络的稳定性研究(Ⅱ)

新广义模糊Hopfield神经网络(NFHNN)在具有物理意义的背景下更具普遍意义的模型一致稳定性和吸引子的Lyapunov稳定性研究,并且给出了一个模糊式是该网络吸引子的充要条件.     

RBF神经网络在黄河口水沙通量研究中的应用

介绍了RBF神经网络的结构与学习算法,并对黄河河口利津断面的实测资料进行归纳整理,以此建立了用于预测利津断面未来年份水沙通量的RBF神经网络水沙预测模型,对水量和沙量进行了仿真预测。结果表明,该模型对水沙预测结果与实际情况符合较好。     

OBF分解与BP网络在船舶磁场信号检测中的应用

针对水中兵器探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,提出了基于OBF分解与BP网络的船舶磁场信号检测算法。首先采用BP网络对测量数据进行预处理,滤除大部分环境磁噪声;再采用OBF分解算法对网络输出信号进行检测,提取归一化能量信号作为检验统计量。试验结果表明,本文算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力,性能明显...     

基于时间序列BP神经网络的集装箱吞吐量动态预测

集装箱吞吐量预测是港口发展规划制定的依据。在MATLAB环境下，把时间序列BP神经网络应用于港口集装箱吞吐量的预测，采用逐步递归的方法进行，同时注意尽量减少训练样本的浪费（只用1个检验样本）和充分挖掘BP神经网络适合短期预测的潜力。无论是从拟合情况，还是预测值的检验和港口发展规划的实际情况来看，都有着很高的精度．可以作为集装箱吞吐量预测的一种行之有效的方法。     

《规则》中概括性条款的理解与执行

《1972年国际海上避碰规则》的第二条"责任"的第一款,是一概括性规定。尽管其具有高度的抽象性,但其原则同样是刚性的。该条款为船员规定了更广泛、更严格的法定义务,它提高了值班驾驶人员的注意义务,预见义务和戒备义务,这些义务都具有法定的含义。通过对两个具有特殊情况的碰撞案例的分析,针对在实务中存在的问题,分析了对《1972年国际海上避鹏规则》中概括性条款的理解提出了作者的看法,供同仁们探讨。     

基于模糊神经网络的内河船体结构智能审图系统的开发研究

依照<钢质内河船舶入级与建造规范>(2002),在内河船体结构规范审图系统的基础上,利用模糊神经网络原理和可视化编程工具VB,开发内河船舶船体结构智能审图系统.