船舶航向PID型模糊控制器研究

航速变化及由此引起的干扰使得船舶航向控制较为困难。基于常规max-min型Mamdani模糊控制器(fuzzy controller,FC),再增加积分项,将PD型模糊控制器与PI型模糊控制器相并联,构造了一种新的船舶航向PID型模糊控制器。该模糊控制器充分利用了常规PID控制器的设计经验来调节参数。不同航速下的5 446TEU集装箱船及"育龙"号实习船模型仿真结果表明,与常规PID控制器和模糊控制器的效果相比,不但航向设定值跟踪控制性能得到了保证,还具有更好的鲁棒性和抗干扰能力。     

减摇鳍PID控制器参数的修正

为了克服现有减摇鳍系统PID控制器参数选择难的问题,提出了用实际海试结果修正减摇鳍系统PID控制器参数的方法;通过对某船实际海试结果的分析和仿真,修正了设计阶段得到的PID控制器参数,从而极大地改善了系统的减摇效果;在减摇鳍PID控制器设计中,船舶固有横摇周期T对参数选定影响大,而无因次横摇阻尼ξ的影响较小,因此控制器参数调节应以船舶固有横摇周期的变化为主.     

船舶力控减摇鳍模糊控制器设计及稳定性分析

建立了船舶力控减摇鳍控制系统的T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型.根据输入采用标准模糊分划的模糊控制系统的定义和性质,通过构建分段光滑的Lyapunov函数提出了一个新的判定闭环T-S模糊控制系统稳定性的充分条件.该方法只需在各最大交叠规则组内分别寻找公共的正定矩阵,减小了以往稳定性判定方法的保守性和难度.在此基础上利用并行分布补偿(PDC)原理,进一步探讨了T-S模糊控制器的系统化设计方法,并具体设计了一种船舶力控减摇鳍的模糊控制器.计算机仿真结果验证了本文模糊控制器设计方法的有效性.     

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。     

基于神经网络的自适应PID船舶运动控制器研究

船舶在海上的运动不仅受到动力系统的推进作用,还受到来自海浪、洋流等干扰作用力的影响,为了提高船舶航行的安全性与稳定性,必须要采取恰当的船舶运动控制机制。传统船舶采用PID自适应控制器进行船舶的运动控制,该控制方式结构简单,但控制精度相对较低,本文系统研究了神经网络控制算法,并基于神经网络对船舶PID控制器进行改进,主要目的是改善船舶运动控制的效率与准确度。     

在线自整定PID船舶自动舵的设计与实现

介绍了常规PID自动舵参数整定的困难,简述了继电型自整定PID控制的基本原理及PLC实现的基本方法,提出了基于PLC的在线自整定PID船舶自动舵的设计和实现方案,该自整定PID自动舵能够自动适应船况和海况的变化,实现PID参数无扰动切换、变增益调节、抗积分饱和、微分先行等功能,克服了常规PID舵机振荡等缺陷。实船应用表明,该自整定PID船舶自动舵的有效性。     

基于模糊评判的船舶能耗评估

分析国内外船舶能耗评估的发展现状,采用模糊评判的数学建模方法对船舶能耗进行评估.通过专家调查法对初步建立的一级模糊评判中六大指标体系采用权重分析法确定其权重向量,同时采用同种方法确定二级指标的权重向量.再通过模糊评判对某船型进行能耗评估.通过分析得出,模糊评判适用于船舶能耗的综合评价,并对今后进行船舶能耗评判具有指导意义.     

模糊PID控制器在船舶试验台横摇位置系统中的应用

减摇水舱是一种减小船舶横摇的重要装置,建立船舶试验台是对其进行研究的主要手段.文章针对两自由度船舶试验台横摇位置系统建模中忽略的参数不确定及非线性环节等因素,设计了一种基于模糊逻辑的PID控制器.该控制器能够实现PID控制参数的实时调节,实验研究表明其在实际系统中具有优于常规PID控制器的性能.     

模糊控制器在船舶动力定位系统中的应用及改进

本文研究了船舶动力定位中模糊控制的应用问题,探讨了模糊控制中隶属函数和模糊规则的具体制定,并应用可变论域的思想对模糊控制器进行改进.对船舶的纵向运动进行了控制与仿真,并且做了比较与分析.仿真结果表明,改进的模糊控制器能对船舶的动力定位实施更有效的控制.     

基于目标规划的水下机器人模糊神经网络控制

针对水下机器人运动的精确控制问题,依据模糊逻辑和神经网络理论,提出了一种基于目标规划的模糊神经网络控制方法。根据水下机器人的运动特性构造了模糊神经网络的结构,并推导了网络权值学习的反传算法,最后以水下综合探测机器人为研究对象进行了试验研究。试验研究的结果表明,该方法结合了传统模糊控制和神经网络控制的优点,大大地提高了系统响应速度和控制精度,并且对模型的不确定性有较强的鲁棒性,能够实现水下机器人运动的精确控制,具有较高的理论和实用价值。     

一种基于线性插值的模糊控制器设计及应用

针对常规模糊控制系统在控制过程中精度比较低的问题,将模糊控制系统离线得到的模糊控制表与线性插值算法结合起来,提出一种基于线性插值的模糊控制方法,该方法可以在线计算出系统的控制输出,克服控制器因输入输出量化所造成的调节死区以及稳态误差和稳态颤振的缺点,从而达到提高模糊控制系统控制精度的目的。利用Matlab的Simulink工具进行仿真研究,对3条不同类型的船舶仿真试验结果表明,所设计的线性插值模糊控制器与常规的模糊控制器相比,具有良好的控制性能和实用性。     

船舶舵鳍联合减摇模糊变结构控制研究

分析了船舶运动的非线性模型,根据实际情况进行假设,得到了船舶舵鳍联合减摇控制系统的状态方程,把非线性船舶舵鳍联合控制模型转化为可控正则型;将船舶运动模型看作是由横摇、艏摇、横荡3个子系统构成的大系统,进行了舵鳍联合控制,设计了舵鳍联合控制器和分散非线性变结构控制器,为了改善控制的品质,又进一步提出了模糊趋近律变结构控制的方法,最后针对减摇控制器进行了MATLAB仿真研究。仿真结果表明:舵鳍联合控制器能够很好的抑制船舶的横摇和艏摇,并能尽可能的减小横荡。     

新型模糊PID控制在UUV操纵上的研究

水下航行器的操纵控制是较难控制的系统,其非线性强,惯性大,模型不确定.传统PID控制已经不能适应这种复杂对象的控制.模糊控制引入了人的思维及专家的经验,能够很好的弥补PID控制的不足.本文研究的Fuzzy PI＋ Fuzzy ID型控制器结合了PID控制与模糊控制的优点,它根据误差的变化实时调整PID的参数,以达到良好的控制效果.仿真试验表明,Fuzzy PI ＋Fuzzy ID型控制器反应速度快,超调量小,过渡时间短,鲁棒性好,可以适用于水下航行器的操纵控制.     

基于光流法的舰船运动要素测定原理研究

对基于光流法的舰船运动要素测定原理进行了研究，主要包括光流法测定舰船运动要素的思想、光流场解算、三维运动参数解算和舰船运动要素解算。该方法的提出，提高了运动要素测定的自主性，而且满足新型全封闭舰船的测定要求。     

基于参数自整定模糊PID的船舶航向跟踪控制

针对船舶操纵过程存在非线性、慢时变特性,设计了一种参数自整定模糊PID航向跟踪控制器,可以在线实现PID参数的调整,使控制系统的响应速度快,超调量减少,过渡过程时间大大缩短,振荡次数少,具有较强的鲁棒性和稳定性.     

基于非线性PID的船舶航向自动舵设计

本文针对线性Nomoto船舶运动模型,讨论了一种非线性PID船舶航向自动舵的设计方法,该非线性PID船舶航向自动舵设计简单,在航向自动舵传统PID设计方法的基础上,串连一项非线性函数便可实现,设计过程中需要合理的构造非线性函数。本文以大连海事大学实习船“育龙”号为例进行仿真研究,仿真结果表明非线性PID型控制比传统的PID型控制具有优越的动静态性能,鲁棒性能好。     

模糊自适应PID控制器及Simulink仿真实现

常规PID控制对非线性、时变系统的控制效果不是很理想,文章提出将模糊技术与PID控制相结合的控制方式,即模糊自适应PID控制器,并结合实例在Simulink环境中实现了该模糊自适应PID控制器的仿真。仿真结果表明,该模糊自适应PID控制具有控制灵活、响应快和适应性能强的优点。     

基于RBF网络和遗传优化的船舶操纵模糊控制器

设计了一种基于RBF网络和遗传优化的船舶操纵模糊控制器。首先讨论了传统模糊控制器应用于船舶操纵控制的不足，然后根据模糊系统在特定情况下与RBF网络具有等价关系的特点，采用具有加权平均输出的RBF网络构造了一个船舶操纵模糊控制器，有效地消除了小偏差范围的舵角抖动现象。在此基础上，根据船舶操纵的特点提出了一种尺度变换因子的自整定方法，并采用遗传算法对自整定过程中的可变参数进行优化，以使控制器能够适应实时控制过程中的时变性和不确定性，保持良好的控制性能。最后针对某大型船舶的非线性模型，采用Matlab 6．1的Simulink工具进行了转艏操纵仿真试验，获得了满意结果。