船舶航向模糊自适应云模型控制

为了解决船舶航向云模型控制器驱动参数的自适应问题,将模糊自整定方法引入到云模型控制器设计中,设计了模糊自适应云模型控制器,并进行了仿真对比试验。结果表明,该控制器可以使船舶航向控制在动态和稳态上都具有较好的精度,超调量小、控制效果良好。     

基于指数函数非线性反馈的船舶航向保持控制

为研究船舶航向保持控制问题,本文以“育鹏”轮为研究对象,建立了其非线性Nomoto船舶模型,设计了基于闭环增益成形算法的指数函数非线性反馈控制器,并以“育鹏”轮的非线性模型为被控制对象,用Matlab的Simulink工具箱进行系统仿真研究。系统仿真结果表明,建立的非线性Nomoto数学模型精度良好,设计的控制器进行船舶航向保持控制时效果优异,并且更节能。使用这种方法设计的控制器,可以很好地进行船舶航向保持控制,对今后的船舶运动仿真和控制器的设计具有重要意义。     

用单片机实现的船舶航向智能PID控制

本文根据对ＰＩＤ各控制项在调节过程中不同阶段对过程的影响的分析，提出了船舶航向控制的一种智能化多模态ＰＩＤ控制算法；并用８０９８单片机构成了实现这种算法的控制装置。     

船舶航向非线性系统的模型参考模糊自适应控制

考虑船舶航向控制系统模型中存在不确定非线性函数，并假设该函数是连续的，在以模糊系统对该函数进行逼近的基础上，利用Lyapunov理论，提出了一种新的模型参考模糊自适应控制算法。其特点是，无论取多少条模糊系统规则，自适应学习的参数只有一个，便于工程实现，而且还确保闭环系统渐近稳定，并使系统的模型跟踪误差为零。最后以远洋实习船“育龙轮”为倒，进行了船舶航向模型参考模糊自适应自动舵设计，并利用Matlab工具箱进行了仿真研究，结果证明该算法十分有效。     

船舶航向自动保持控制及设计

针对非线性船舶航向控制系统,将Line of Sight(LOS)引导律与滑模控制算法相结合,设计一种航向保持滑模控制算法,通过设计合理的李雅普诺夫函数及利用其稳定性理论对系统的稳定性进行了分析,并利用"育龙"轮运动数学模型进行计算机模拟仿真,验证设计思想的可行性和控制算法的合理性及有效性。仿真结果表明,控制算法可以保证航向控制系统的渐近收敛及稳定,根据该控制算法所设计的控制器,能够使船舶航向精确的保持在预定航向上,具有优良的控制效果。     

船舶航向保持静态抗饱和控制

针对船舶航向保持时,由于舵机速率与幅值饱和,导致闭环系统性能下降,甚至不稳定问题,提出了静态抗饱和控制算法.首先用线性系统理论求出的静态无约束控制规律,在控制器中加入幅度与速率饱和模型,再以最小化扰动到被调输出的非线性L2增益为目标,使控制问题转化为具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题,进而求出静态抗饱和补偿增益.设计的控制器简单,满足船舶航向控制精度和节约能源性能要求,解决了由于舵机速率饱和导致的闭环系统不稳定问题,最后通过仿真进行了验证.     

基于减聚类-自适应神经模糊推理的船舶航向保持控制设计

为解决船舶在非线性和不确定性条件下的常规航向保持控制参数难以确定和性能较差的问题,提出一种基于减法聚类和神经模糊推理系统(SC-ANFIS)的船舶航向保持控制设计。基于鲁棒PID控制,借助减法聚类算法的学习能力对输入样本进行聚类分析,优化模糊量化和模糊规则,继而用神经-模糊推理的方法解决船舶的不确定性问题和非线性控制问题;同时,为避免维数灾难等问题发生,采用多维隶属度函数设计一种可在线自调整的基于SC-ANFIS的航向保持控制系统,并设计仿真试验进行对比分析。仿真试验结果表明,在存在模型参数摄动和干扰的情况下,基于SC-ANFIS的航向保持控制系统可行、有效,能取得良好的控制效果。     

基于Bech模型的船舶航向离散变结构控制

采用带不确定项的Bech模型可以更好地反映船舶运动的非线性特性以及不确定因素对船舶运动的影响。在Bech模型中增加不确定项，采用离散变结构控制理论设计船舶航向控制器。针对传统设计方法稳态抖振的缺点，提出一种新型的离散趋近律，可以消除传统趋近律自身参数导致的抖振。设计扰动估计器，能够自适应估计不确定因素对系统的影响，只要不确定因素的变化率有界，即可保证闭环系统的鲁棒稳定性，特别是对于幔变不确定性，具有很高的估计精度。仿真结果表明，所设计的离散变结构控制器可以快速准确地跟踪设定航向，并对参数摄动和外部干扰具有很强的鲁棒性。     

基于鲁棒模糊控制的船舶转向及航向保持

为更好的满足船舶转向和航向保持对自动舵系统的不同要求,首先基于一阶闭环增益成形算法对船舶转 向过程分三段进行控制器设计,在自适应模糊推理系统(ANFIS)离线模型辨识正确的前提下得到每个控制器的模糊隶属度函数,然后对三个控制器的输出进行T-S模糊综合.以实习船"育龙"轮的非线性响应模型为控制对象,考虑不同的干扰和模型摄...     

船舶航向保持的鲁棒神经网络控制

设计一个N5-5-5-5-5-5-1前向神经网络,经训练得到一个开环的船舶航向保持控制器,使其能够较好地保持典型输入信号作用下的船舶航向;然后应用闭环增益成形算法,形成闭环控制系统.这种基于神经网络的航向保持方案,将神经网络的适应能力、非线性函数映射能力和闭环增益成形算法的鲁棒性结合起来,改善了系统的鲁棒性能.这种方法设计过程简单,物理意义明显.     

基于AHP-云模型的混动船舶动力系统综合评估

日益严格的国际法规要求船舶运营需要良好的经济性、绝对的可靠性和满足要求的排放性.传统动力燃油船舶很难满足日益严格的国际海事法规要求,迫切需要改造或升级;混合动力船舶因具有优越的经济性、良好的可靠性及低排放性能够满足相关要求.针对混合动力船舶的技术参数,运用隶属云理论和AHP构建数学综合评估模型,对混合动力船舶动力系统的各种性能指标进行综合分析评判,比较得出最佳方案,为混合动力船舶动力装置的设计提供理论依据.     

云计算平台在未来海面电力系统中的应用

云计算作为一种新兴技术,近年来得到快速发展,在许多行业得到广泛应用。云计算能够在基础架构层对数据资源和硬件资源进行有效的整合,进行统一的管理,提高数据处理和交互能力。海面电力系统的应用特点与云计算特有的技术模式与服务模式非常符合,可以采用云计算技术,打造未来海面电力系统云计算平台,不仅可以实现电力数据采集和共享,而且可以方便的进行统一管理。本文对海面电力系统云平台的架构、关键技术和应用进行了系统的分析。     

基于VV＆A过程的船舶运动控制系统仿真的研究

针对当前船舶运动控制领域,仿真算法测试可信度较低的问题,将系统建模与仿真的VV&A技术引入到船舶运动控制系统仿真中,基于一种简单的VV&A过程,结合船舶运动控制系统仿真自身的特点,提出了船舶运动控制系统仿真的VV&A过程,并建立了一套船舶运动控制系统仿真实验平台,用以帮助科研工作者更加快速有效的实现VV&A过程,建立仿真可信度高的仿真系统,对于加速先进控制理论在船舶运动控制领域中的应用有着一定的实际意义.     

船舶企业成本控制模式研究

文章分析了船舶企业成本控制的现状,提出了双重成本控制标准管理模式和推行双重成本控制标准的策略。     

一类基于模型预测的船舶自动舵控制策略研究

针对自动舵K-T模型的特点改进了传统的动态矩阵控制方法.改进后的方法避免了K-T模型截断误差的影响,能有效校正模型参数变动的影响,使之可用于船舶自动舵的控制.仿真结果证明了此改进方法的可行性.     

基于逼近的动态面二阶滑模的船舶航向跟踪控制

针对船舶航向非线性运动数学模型存在不确定性误差的情况下,提出一种新颖的动态面二阶滑模智能控制方法.首先采用动态面控制(DSC)技术,以消除传统Backstepping方法中存在的"计算爆炸"问题.为了削弱滑模控制中固有的抖振效应,提高系统的鲁棒性,引用了一种新颖的二阶滑模控制方法.然后直接利用径向基神经网络技术逼近模型误差,同时采用最少学习参数(MLP)技术,以减少控制器的计算负担,所设计的控制器可以保证闭环系统中所有信号一致最终有界,并使跟踪误差任意小,最后通过仿真验证所提算法的有效性.     

船舶航运事故防范控制系统的研究

船舶事故防范和安全控制系统在船舶航运安全相关信息集成的基础上,实时快速计算船舶的安全航速,实施安全控制,并重点研究了杜绝人为操作错误而引发事故的方法,对操纵指令进行识别和判断,提高船舶的安全性。此文对事故防范和安全控制系统的结构、原理、实现方法和关键技术进行了阐述。     

基于神经网络的船舶舵机控制系统设计

传统船舶舵机控制系统只适于控制对象是线性系统且时延和阶数等已知的情况,但在实际应用中,船舶舵机控制过程受船舶运行情况和航行环境的影响,属于随机过程.为此,设计一种新的基于神经网络的船舶舵机控制系统,依据功能要求设计船舶舵机的不同控制模型,再设计整体控制系统结构.通过设计4个不同层次的控制器结构,实现神经网络控制器的整体设计,利用神经网络算法对控制器中的参数进行学习和调整,神经网络控制器输出结果即为船舶舵机控制结果.实验结果表明,所设计系统控制效果好,不易受外界环境的干扰.