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。     

船舶航向模糊自整定操舵控制器的研究

船舶航向操舵控制是个典型的非线性系统,而工程上经常使用的常规PID(Proportional Integral Differential)控制器则为线性控制,至于模糊控制虽为非线性控制,但稳态精度不高。将常规PID控制与模糊控制相结合,基于Norrbin非线性系统模型和模糊自整定PID控制器的设计步骤,提出一种新的船舶航向控制算法,即船舶航向模糊自整定操舵控制器,并针对5 446标准箱的集装箱船舶,用Matlab进行了仿真计算。仿真结果表明,该控制算法可以使船舶航向控制从动态和稳态上都具有较好的精度,跟踪响应迅速,超调量小。     

基于神经网络的船舶航向自适应PID控制

详细分析基于单神经元的自适应PID控制算法,并推导了为改进其应用上的不足,将自适应PSD控制器中递推计算增益K的方法应用到单神经元的自适应 PID控制,构成具有自动调整增益K值的单神经元自适应PID控制器的学习算法.将控制算法应用到船舶航向控制系统,仿真结果显示了该方法的有效性.     

模拟退火算法在船舶航向PID控制器参数优化中的研究

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。     

遗传优化算法在船舶航向混合智能控制中的应用

本文分别研究模糊控制和遗传算法等智能控制算法在船舶航向控制中的应用。基于模糊控制理论,重新设计高效模糊控制器,该控制器具有实时性强、计算量低、节约存储及高效等优点。并且基于遗传算法,设计一种优化航向模糊PID算法,极大提高了自动舵的控制精度。最后通过Matlab中Simulink对控制器及算法进行仿真实验。     

一种基于PD与模糊复合控制的船舶航向变结构控制器

对一种PD控制器和模糊控制器有机结合的船舶航向复合控制方法进行了研究。该方法利用PD控制器的快速性和模糊控制器的鲁棒性进行船舶航向控制，以解决PID控制器在高频干扰下难以保持航向以及普通模糊控制器不能同时兼顾大角度转向控制和小角度航向保持性能要求这两个问题。文中论述了系统结构和控制方法，仿真试验证明了该方法的合理性和有效性。     

船舶航向计算动词PID自动舵设计

研究一种新的智能控制算法——计算动词PID控制算法在船舶航向控制器设计中应用.以非线性船舶运动模型为对象,详细地设计了一种计算动词PID控制器,并应用MATLAB软件进行仿真试验.仿真结果表明该智能控制器能够快速准确地跟踪设定航向,同时表明当模型参数摄动时,具有强鲁棒性.     

基于LOS导航算法的无人船路径跟踪控制

为了解决无人船路径跟踪控制问题,提出基于视距导航算法（LOS导航算法）和模糊PID控制的自适应无人船路径跟踪控制方法。首先根据LOS算法将路径跟踪问题转化为航向控制问题,之后通过模糊PID控制算法进行无人船的航向控制。通过仿真表明所提出的算法路径跟踪精度高,横向偏移量小,跟踪路径平滑,对无人船的路径跟踪控制有一定的参考价值。     

某舰载伺服系统位置控制器设计与仿真研究

基于某舰载伺服系统的仿真模型对系统位置控制器设计了模糊自整定PID＋输入前馈控制等四种控制算法,在MATLAB／SIMULINK环境下进行了仿真比较分析。仿真结果表明,模糊自整定PID＋输入前馈控制可获得更优的控制效果。     

船舶航向的自适应神经模糊控制系统

针对模糊控制器中的量化因子、模糊规则等难以人工整定的困难,文中提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的船舶航向控制算法,利用船舶航向模糊控制器两端获取的数据来训练ANFIS控制器,并将其控制效果和船舶航向模糊控制器的控制效果进行了比较,仿真结果表明,在不同风速和流速干扰作用下,基于ANFIS的航向控制器无论在超调量、响应时间和稳态误差方面都具有更好的控制品质,在干扰下仍然能够满足船舶航向实时控制的要求.