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在船舶动力定位实际的作业过程中,由于海洋环境是缓慢变化的,建立的对象模型总存在一定的不确定性。针对上述问题,本文提出利用自适应反步控制器对船舶进行控制,并利用粒子群算法对控制器参数进行寻优,最后通过计算机仿真对本文方法进行了验证,仿真结果表明该方法有效。 相似文献
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云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化实用化成为云模型理论的研究重点。针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,而云模型具有兼顾模糊性和随机性的特质,尝试将云模型应用于船舶动力定位的控制过程。为解决云模型控制器参数难以整定的问题,提出基于自适应粒子群优化算法的云模型控制器设计方法。仿真试验证明了云模型控制和粒子群优化的可行性和有效性。 相似文献
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船舶动力的定位控制属于是闭环控制系统,因风浪等一些环境产生的干扰,使船舶动力的定位控制存在不确定性的干扰控制问题。当前算法对船舶的动力进行定位控制时没有对船舶的动力进行定位,导致船舶动力定位控制不准确的问题。提出一种基于非线性Backstepping的船舶动力定位控制的算法。对船舶动力定位控制的数学模型进行构建,利用非线性Backstepping反步积分的控制原理为基础,通过对Lyapunov函数递推进行2步船舶控制律进行构造,有效地提高了定位的精确度,由此完成对非线性Backstepping的船舶动力定位控制算法的研究。实验结果证明,利用该算法使船舶动力定位控制的精确度较高。 相似文献
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提出一种基于模糊积分预测控制器的船舶动力定位系统控制方法,通过引入积分控制器消除了稳态误差,采用模糊控制算法实现了对不确定系统的控制,利用预测控制解决了船舶动力定位中的约束问题,有效地减少了船舶动力定位系统能量的消耗。仿真结果证明,提出的模糊积分预测控制器在满足动力定位要求的同时,大大提高了推力系统的效率,减少了推力消耗。 相似文献
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针对含有未知扰动等不确定性的船舶动力定位系统,在系统不确定性不满足匹配条件的情况下,提出了一种自适应滑模观测器的设计方法。首先通过构造辅助输出使匹配条件得以满足,设计高增益观测器估计含有未知变量的辅助输出;接着基于滑模变结构理论对带有辅助输出的新系统进行观测器设计,通常船舶动力定位系统的不确定性上界值未知,采用自适应律调整滑模面增益,保证系统鲁棒性的同时还可避免增益取值过大而造成的抖振问题;然后将观测器增益矩阵的设计转化为求解线性矩阵不等式约束的优化问题;最后通过仿真验证了所提方法的有效性。 相似文献
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在海洋资源开发中,船舶的动力定位精度至关重要。传统的定位锚泊技术受到海深、洋流、海浪以及海风等多种因素影响,难以达到控制要求。本文提出一种基于改进PID算法、神经网络算法以及模糊控制算法的船舶动力定位混合控制器,设计混合控制器的整体结构,对混合控制器中的改进PID算法控制器、神经网络控制器和模糊控制器进行详细设计和仿真。仿真结果表明,本文设计的船舶动力定位混合控制器能够实现对干扰信号的预测和跟随,且能够适应快速响应控制,因而具有较大的实用性和先进性。 相似文献
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基于非线性控制理论的船舶动力定位控制系统的数学模型 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑到船舶的动态特性存在固有的强非线性以及非线性控制改善系统性能和鲁棒性的能力,将非线性控制理论应用到船舶动力定位控制系统的设计中,对某供应船的计算机模型进行仿真,仿真分析表明非线性控制系统是有效的. 相似文献
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船舶动力定位中的模糊控制器优化技术 总被引:1,自引:0,他引:1
动力定位系统是一种闭环控制系统,采用推力器来提供抵抗风、浪、流等作用在船上的环境力,从而尽可能使船舶保持在海平面要求的位置上。在传统模糊控制的基础上,将遗传算法引入模糊控制器的设计当中,根据已知的模糊控制规则,对模糊隶属度函数自动寻优,该方法用于船舶动力定位中,对船舶纵向运动进行控制与仿真,仿真结果证明遗传算法优化的有效性。 相似文献
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针对船舶航向控制非线性系统模型中存在的不确定性和外界干扰的影响,采用动态面控制算法设计了一种鲁棒自适应控制器.由于在反步法设计过程中加入了一阶低通滤波器使得该方法无需对模型非线性多次微分,因而设计方法简单.所设计的鲁棒自适应控制器不仅能保证闭环系统的半全局渐近稳定,使得输出渐进跟踪期望轨迹;而且,跟踪误差可以通过控制器的设计参数加以调整.以中远集装箱船COSCO Shanghai号为例进行仿真研究,结果证明所设计的控制器是有效的. 相似文献
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针对船舶动力定位系统模型受到的风浪流等环境扰动,基于收缩理论,从轨迹收敛性角度设计动力定位自适应反步控制律。采用反步设计,使每个误差子系统是收缩的,以保证状态误差全局指数收敛,并采用自适应策略对风浪流形成的有界干扰进行估计,保证估计值关于真实值有界。通过坐标变换进行收缩性分析,证明了原闭环系统下船舶位置和艏向角全局指数收敛于期望值。然后对一艘工程船开展了动力定位数值仿真与分析,验证所设计的控制器对海况具有良好的鲁棒性。 相似文献
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基于渐消记忆自适应滤波的船舶动力定位算法仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
由于船舶在海上运动的复杂性和非线性,精确的船舶动力定位系统数学模型难以建立.为了实现有效的动力定位控制,需要应用一定的状态估计滤波算法得到所需的船舶运动低频信号.采用常规的Kalman滤波,状态变量的新测量值对预测值的修正作用下降,旧测量值的影响随着计算步数的累积而相对提高,这是引起滤波发散的主要原因之一.文章针对船舶动力定位系统中使用常规的Kalman滤波而存在的模型不精确、 不能准确表达系统噪声和测量噪声等问题,采用渐消记忆自适应滤波估算低频运动信息,在状态估计算法中引入渐消记忆因子,减小旧测量值对状态估计值的影响权重,从而增大新测量值的作用;并根据滤波发散判断准则,选择适当的渐消记忆因子值来抑制滤波器的发散,使控制器输出较为平稳,从而降低推力系统不必要的能耗.仿真实验表明,所设计的自适应滤波器的收敛性、跟踪性优于常规的Kalman滤波,有效地提高了系统的定位精度和稳定性. 相似文献