基于模型预测控制的某救助船减摇鳍控制系统的仿真研究

为更好地对减摇鳍进行控制,该文创造性地将模型预测控制引入减摇鳍控制系统中,并以"南海救118"轮减摇鳍控制系统为例,通过仿真研究,将PID控制和模型预测控制进行对照,得出模型预测控制效果要好于PID控制,从理论上对减摇鳍的设计进行指导。     

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的以单神经元的自适应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。     

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。     

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.     

减摇鳍控制系统分析

本文简单地介绍了减摇鳍控制系统原理，并具体介绍了ＰＩＤ控制原理及方法，最小工控制原理及数学仿真。     

基于非线性模型的减摇鳍控制算法研究

船身安装减摇鳍的目的是为了减小船的摇动,而摇动最小化是进行各种海上操作的必要条件。减摇鳍系统提高了船只在大摇动环境中快速机动时的稳定性。它的控制由基于PID或模糊控制算法的电动-液压机构完成。文中采用PID算法控制,对象选用某型驱逐舰。用减摇鳍控制非线性横摇运动,其推力特性用CFD包装的fluent软件进行仿真研究,控制系统用matlab建模和仿真,获得了良好的减摇效果。     

滑模变结构理论在船舶减摇鳍中的应用

以船舶减摇鳍控制系统为研究对象,将滑模变结构理论应用于船舶减摇鳍控制系统,提出一种减摇鳍滑模变结构控制器并完成该控制器的理论实现;基于船舶横摇运动的线性方程,对不同浪向下的船舶横摇运动进行系统仿真。结果表明:与常规PID控制相比,滑模变结构控制器具有更好的控制效果和更强的鲁棒性。     

基于单神经元自适应PID的矢量控制系统研究

转子磁场定向矢量控制中,转速PI调节器在控制对象参数变化时其鲁棒性能较差,而单神经元具有自学习、自适应能力,为了进一步改善矢量控制系统的性能,文章提出了用单神经元自适应PID控制器代替传统PI调节器。为了提高单神经元PID控制器的学习能力,将无监督的Hebb学习规则与有监督的Delta学习规则相结合,实现单神经元控制器的参数优化与在线自调。仿真结果表明,该系统不仅具有很好的静、动态性能,而且还具有很强的自适应性和鲁棒性。     

减摇鳍/水舱联合减摇系统模糊自适应滑模控制

针对减摇鳍和被动式减摇水舱设备在不同航速下的减摇特点,建立了船舶减摇鳍/水舱联合减摇系统的横摇数学模型。结合模糊自适应控制良好的逼近特性和滑模控制算法对扰动和模型参数变化的不灵敏性,设计了减摇鳍/水舱联合减摇系统的模糊自适应滑模控制器。采用实船参数的仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的自适应性和鲁棒性,减摇鳍/水舱联合减摇控制系统在不同海况和不同航速下均具有良好的减摇效果。     

长峰波海浪影响下的船舶减摇鳍fuzzy-immune控制策略

船舶航行时,受到风浪影响产生的横摇运动会使船体摇晃。当倾斜角偏大,对于船体稳定性和安全性影响较大。减摇鳍控制技术上传统PID不具备自整定的能力,缺乏在不同海况下的适应性及调节能力,减摇作用与控制效果较差。将模糊控制与PID相结合,同时引入免疫调节,优化PID控制参数,免疫控制能形成有效的反馈,结合模糊和免疫二者优点,设计减摇鳍模糊免疫控制系统,并在Matlab中进行了仿真。结果表明,fuzzy-immune对海浪影响下的船舶横摇有很好减摇控制效果。     

2000t海缆作业船动力定位系统控制器的仿真设计及优化

运用模糊控制理论设计了2000t海缆作业船动力定位系统的控制器,为弥补模糊控制器在平衡点附近出现的盲区缺陷,引入PID控制环节,与模糊控制器联合构成F-PID复合控制器,仿真结果对比表明,F-PID复合控制器比单个的模糊控制器具有更高的稳态精度.     

基于单神经元PI的船用异步电机无速度传感器仿真

针对船用异步电机转速辨识不精确而导致的控制系统不稳定问题,使用基于模型参考自适应系统的无速度传感器技术取代传统的转速检测装置对转速信号进行估测。根据神经网络的自学习和自适应能力,设计了一种单神经元自适应PI调节器以实现控制参数的在线自整定,克服了传统PI控制器在非线性和时变系统中控制能力差的缺陷。结合异步电机矢量控制技术,使用基于转子磁链模型的转速辨识算法对电机转速进行估测,将单神经元PI控制器应用于转速估测系统,实现对电机转速的精确估计。仿真结果表明,相对于传统控制器,设计的单神经元自适应PI调节器响应速度快,参数自调节性能强,转速估测更为精确。     

智能温度控制系统

本文主要研究对特定空间(电阻炉)的温度进行高精度控制。电阻炉是一种具有纯滞后的大惯性系统,本文将模糊控制算法引入传统的加热炉控制系统构成智能模糊控制系统,利用模糊控制规则对PID参数进行修改,借此提高其控制效果。本文提出的基于模糊的自整定PID控制算法的控制系统控制精度高,对高质量热处理件的具有实际意义。     

双容水箱液位控制系统的设计

船舶上用到的多输入/输出的液位控制系统是一个非线性系统,常存在容积延迟时间长、抗干扰能力差的现象。运用滑模控制算法,并用组态王（Kingview）编制了上位机控制界面和算法程序,组建接近于实际的控制系统。通过在线运行,获得滑模变结构控制自适应能力强,动态、静态品质优良,鲁棒性好等优点,有效地解决了类似系统难于控制的问题。     

DSP在电机控制系统中的应用

本文以无刷直流电机和TMS320LF2407为例,介绍了DSP在电机控制系统中的应用,给出了基于DSP的无刷直流电机控制系统的软硬件设计。     

吊舱式船舶电力推进实验系统的设计

介绍了吊舱式电力推进实验系统的硬件装置设计、推进系统控制策略、回转系统控制策略以及船桨模型仿真。此系统应用变频传动、电机控制、可编程控制器、总线通信等技术,主要构成部件有驾控台、机旁台、吊舱推进子系统、回转控制子系统等,整合了物理硬件设备和软件仿真,实现了就地控制和远程控制,为研究吊舱式电力推进系统提供了实验平台。     

基于模糊PID控制器的门式起重机大车定位控制系统研究

以门式起重机大车准确定位问题为研究对象,根据准确定位作业控制和系统动态性能的要求,设计了基于模糊PID控制器的准确定位控制系统,并利用MATLAB语言对门式起重机大车运行定位系统进行了仿真。仿真结果表明,这种复合控制方法,不仅保持了模糊控制器原有的鲁棒性,而且响应时间短,稳态误差小,达到较理想的控制性能目标。     

模糊神经网络控制器算法的研究

本文在原有的神经网络控制技术基础上,研究经网络模糊控制系统,解决了神经网络控制器存在的一些问题,并应用于实验系统中,取得了良好的实验效果。     

基于状态反馈控制的逆变器电流控制器的设计

采用传统控制策略对低脉冲逆变装置的交流电流控制器进行设计时,控制器系统带宽通常会接近系统的基波频率,导致系统动态响应变差。提出了一种改进的电流控制策略,通过状态反馈控制的极点配置方法克服了这一难题,从而大大提高线性控制器的增益。电流控制器的设计以离散条件下的线性状态空间设计为原则,可使控制系统的动态响应和稳定性能更加优越,且系统具有更强的鲁棒性。最后,对设计结果进行了仿真。结果表明,基于状态反馈控制规律的极点配置法所设计的电流控制器比传统的PR设计方案具有更好的动态性能。     

基于Fuzzy—PID的UUV姿态控制器研究

结合UUV航行中动力特性变化较大的特点,研究并提出了一种Fuzzy-PID控制器的设计。该控制器把Fuzzy控制和传统的PID控制有机地结合起来,实现了对控制系统的参数自整定。给出了UUV纵向姿态运动数学模型和仿真试验设计。仿真结果表明,这种Fuzzy-PID控制效果优于单纯的PID控制方式,特别对变参数系统具有较强的鲁棒性。