多船并行航行轨迹精准控制算法研究

传航行轨迹精准控制算法在多船并行情况下,由于计算中没有区分航线航向,造成航行精准度较低,为此提出多船并行航行轨迹精准控制算法。构建船舶轨迹精准控制模型,根据船舶航行目的生成船舶运行轨迹,以实际航行轨迹为基础计算船舶定位航线,分别计算船舶直线航行控制轨迹以及曲线航行控制轨迹,完成多船并行航行轨迹精准控制算法设计。设计仿真实验,通过模拟使用环境,将提出算法与传统算法进行比较,实验结果表明提出方法计算的航行精准度更高,证明研究方法具备有效性。     

多船并行航行轨迹精准控制算法研究

多船并行时,为精准控制船舶按照期望轨迹航行,研究多船并行航行轨迹精准控制算法。构建多船并行航行模型,分析多船并行航行位置与速度信息、动力控制量信息后,从首摇转矩与螺旋桨转速调节的角度,研究轨迹控制方法。将需控制轨迹的船舶当下位置与速度信息、期望位置与信息,作为基于位置与速度调节的多船并行航行轨迹控制算法的控制样本,计算当下位置与速度的误差值后,由模糊控制算法整定航行轨迹控制器3种控制参数,输出位置控制量、速度控制量,作为船舶首摇转矩、螺旋桨转速控制量,实现多船并行航行轨迹精准控制。实验结果表明：使用此算法,理想工况中多船并行航行位置与期望位置、航行速度与期望速度均一致;恶劣工况中多船并行航行轨迹的X轴位置误差、Y轴位置误差均小于0.2 m,轨迹控制结果精准。     

基于网络感知信息的船舶航迹规划智能避障方法

为实现智能避障,确保船舶航行安全,设计基于网络感知信息的船舶航迹规划智能避障方法。高效感知船舶本身及附近环境信息,精准获取船舶本身及附近船舶位置信息。依据位置信息构建船舶航迹规划中碰撞危险度模型,判断本船是否存在碰撞危险。若存在碰撞危险,则采用模糊神经网络智能控制船舶航行方向完成智能避障。试验结果表明：该方法可精准感附近信息,在简单与复杂航迹环境下均能够实现智能避障;本船与附近船舶距离高于安全距离,船航向角变化曲线平稳、无抖动情况,确保船舶航行安全。     

复杂动态环境下船舶操纵系统避障自适应控制方法

为使船舶方向舵角与航向角之间物理夹角与航迹转向角数值变化趋势保持一致,实现船舶精准避障,提出复杂动态环境下的船舶操纵系统避障自适应控制方法。根据船舶避障过程,规划待通过的船体安全行进路线,完成复杂动态环境下的船舶操纵系统避障轨迹建模。建立船舶操纵运动方程式,根据运动坐标值的自适应转换原理,实现对船舶避障轨迹的精准控制。实验结果表明,自适应避障方法可将方向舵角和航向角的夹角与航迹转向角间的最大差值控制在10°以内,符合准确避障的船舶航行需求。     

数字媒体技术在船舶航行轨迹虚拟中的应用研究

为紧密监控船舶在航行轨迹中所处的实时位置,提出基于数字媒体技术的船舶航行轨迹虚拟控制方法。通过确定基本导航系数的方式,计算惯性转角动量的实际数值,完成船舶航行轨迹的建模处理。在此基础上,连接既定型号的虚拟控制主机,按照航行轨迹的导入要求,确定轨迹转动的必备角度条件,实现数字媒体技术在船舶航行轨迹虚拟中的应用研究。对比实验结果表明,与OpenGL手段相比,应用新型虚拟控制方法后,航行轨迹的内部、外部偏向角均出现明显降低的变化趋势,船舶在航行轨迹中所处位置不明确的问题得到有效解决。     

嵌入式船舶操作系统通用软件架构设计

为避免船舶在海上航行时遭遇严重危害,设计基于嵌入式技术的船舶操作系统通用软件架构。通过嵌入式技术构建具备网络传输功能的服务端,并采用远程终端向嵌入式处理器发出控制指令,实现船舶操作系统远程控制;在远程终端中搭建包含嵌入式资源层、模块支持层、操作系统层以及应用层的分层通用软件架构,远程终端从嵌入式处理器中获取硬件资源数据,传输至模块支持层与操作系统层中依次进行存储与管理,并将处理后的数据传输至应用层进行控制。在应用层经PID航向控制器、舵角随动等控制后,传输至显示界面显示给操作人员,实现船舶操作控制。经实验验证：该系统可在恶劣海洋环境下精准实现船舶航线控制,规划最佳航行轨迹;还能够精准控制船舶航行速度,使船舶按照理想速度运行。     

船舶航行轨迹自动化控制中PLC技术研究

为有效发现水域中那些偏离正常航行轨迹的船舶,从而提高船舶航行安全性,设计基于PLC技术的船舶航行轨迹自动化控制方案。通过提取船舶航线轨迹数据的方式,弥补缺失信息的插补空隙,完成PLC数据的采集及预处理。在此基础上,度量轨迹内航行节点间的相似性,按照正常轨迹点的建模需求,实现对时间复杂度的精准分析,完成船舶航行轨迹自动化控制中的PLC技术研究。对比实验结果表明,与GMM航迹分析算法相比,应用PLC自动化控制方案后,QIE水域避障系数提高至6.32,不仅提高船舶的航行安全性,也可有效发现偏离正常航行轨迹船舶的实时所处位置。     

基于神经网络精准规划船舶航行路线的算法

船舶航行中精准规划航行路线,合理避开障碍物是安全运行的关键。为此,设计一种基于神经网络精准规划船舶航行路线的算法。利用遗传算法优化神经网络权值,建立基于神经网络的船舶航迹预测模型,在模型内输入船舶航向与航速,输出船舶经、纬度差,即船舶航迹预测结果,依据该结果,获取船舶航行时路线规划环境;依据马尔科夫决策过程,得到路线规划最佳策略网络,通过深度强化学习神经网络确定最佳策略,在该网络内输入路线规划环境预测结果,确定规划策略内船舶执行动作,完成航行路线精准规划。实验证明：该算法可精准预测船舶航迹;在不同水域及场景下,均可精准规划航行路线,确保航行时无碰撞危险,降低航迹点平均距离偏差。     

基于闭环增益控制的船舶航向最优控制方法

船舶航迹与航向控制对于船舶航行安全性、稳定性有重要意义。为了提高船舶的航向、航迹控制水平,本文设计了一种基于闭环增益控制的船舶航向控制器。闭环增益控制是一种稳定性控制算法,在工业领域有非常广泛的应用。本文重点建立了船舶的运动控制模型,介绍了闭环增益控制器技术的原理与现状,并重点介绍了船舶航迹闭环增益控制器的原理。     

大数据网络下船舶轨迹异常故障检测技术优化

为全面控制船舶航行轨迹,保持良好的航向应用条件,提出大数据网络下的船舶轨迹异常故障检测优化技术。从上限边界数值确定、下限边界数值确定2个角度,完成大数据网络下的船舶轨迹异常范围确定。在此基础上,通过轨迹故障类型划分、节点故障检测属性关系确定、偏导优化系数计算3个步骤,完成大数据网络下船舶轨迹异常故障检测技术的优化操作。模拟实验结果表明,与基础故障检测技术相比,应用优化技术手段后,船舶航行轨迹的时间复杂度得到适当降低,单一节点处的轨迹密度提升明显,船舶航行应用条件得到有效保障。     

人工智能技术舰船航行自动控制研究

传统舰船航行自动控制功能主要通过算法对定义舰船轨迹数据与舰船航行数据综合分析计算,根据计算结果对PID自动控制器下达控制指令来完成自动控制操作。此种控制模式受到算法定义逻辑限制存在一定的控制误差,无法真正做到舰船航行的精准控制。为解决上述问题,提出人工智能技术的舰船航行自动控制研究。首先对舰船航行轨迹进行模型计算,接着对舰船PID控制数据进行模型计算。最后,通过人工智能技术对航向轨迹与PID控制数据进行关联计算,得到精准的舰船航行控制数据。通过对比实验对提出的控制方法与传统控制方法进行对比,数据证明提出方法的控制精准度高于传统自动控制系统。     

人工智能技术在船舶轨迹规划中的应用

轨迹规划可以提高船舶航行的效率,并且保证船舶航行的安全。当前船舶轨迹规划方法存在生成轨迹效率低、船舶轨迹规划并非全局最优的缺陷,为了提高船舶轨迹规划的精度,设计基于人工智能技术的船舶轨迹规划方法。首先对当前船舶轨迹规划研究现状进行分析,指出各种船舶轨迹规划方法的不足,然后建立船舶轨迹规划的性能评价指标,引入计算机人工智能技术中的蚁群优化算法进行求解,根据求解结果得到最优船舶轨迹规划路径,最后进行船舶轨迹规划的验证性测试。结果表明,蚁群优化算法可以快速、准确找到最优船舶轨迹规划路径,克服了当前方法易找到局部最优的船舶轨迹规划路径难题,具有一定的实际推广价值。     

多自主式水下航行器轨迹精准跟踪控制方法

针对多自主式水下航行器轨迹跟踪控制中的不确定性问题,研究多自主式水下航行器轨迹精准跟踪控制方法。构建基于灰色预测的轨迹精准跟踪控制模型,利用灰色预测模型预测航行器航向角,构建一元多项式回归模型,拟合航行器初始航向角同预测航向角间的残差,优化灰色预测模型,提升航行器航向角预测精度。将航向角预测结果代入PID控制器内,通过计算航向角控制率确定位置误差、速度误差与加速度误差,通过控制上述误差实现航行器轨迹准确跟踪控制。实验结果显示该方法可在航行器不同运动特性下准确跟踪轨迹,并具有较好的控制效果。     

AIS船舶监控系统在引航中的应用研究

为提高船舶行进过程中的安全性,合理规划行进路线,本文对AIS船舶监控系统在引航中的应用进行了研究,通过AIS自身的功能,实时更新船舶航行的位置信息,确定船只行进的轨迹,实现船只的轨迹追踪,根据其追踪的轨迹,确定其行进过程中是否发生偏离,通过获取其他航行船只的轨迹图,将不同的轨迹路线进行对比,选择其中最优方案。通过实验研究,论证本文的应用方法具有客观的可行性,能够实现船只行进过程中的安全保障,减少航行过程中偏离轨道的情况的发生,合理规划行进路线。     

依据轨迹数据的船舶交通密度计算方法

研究基于轨迹数据的船舶交通密度计算方法,利用精准的船舶交通密度计算结果提升海上交通规划水平。利用AIS设备采集船舶航行轨迹数据,利用均匀参数化方法对所采集的航行轨迹数据重采样处理。将通过重采样处理获取的航行轨迹数据,划分为静止轨迹数据点以及移动轨迹数据点,依据数据点间的欧式距离,以及船舶航行方向、航行速度的相似性,选取基于密度的DBSCAN聚类算法完成轨迹数据聚类。依据船舶航行轨迹数据聚类结果,选取多维密度方法,通过更新船舶经过总数、船舶经过总时间等参数,计算船舶交通密度。实验结果表明,该方法可以依据船舶航行轨迹数据,精准计算船舶交通密度,为海上交通规划提供有效支撑。     

无线网络在舰船安全监测系统中的应用

为确定无线网络主机的实际应用价值,从而实现对船舶航行轨迹的安全性监测,针对无线网络在舰船安全监测系统中的实际应用能力展开研究。以网络执行主机作为船舶航行轨迹数据的核心生成设备,联合数据收发模块与网关设备元件,实现系统的硬件执行环境搭建。在此基础上,导入航行轨迹监测数据,通过信息定位处理的方式,实现系统的软件执行环境搭建,结合相关硬件设备结构,完成基于无线网络的舰船安全监测系统设计。对比实验结果表明,与点迹型监测系统相比,无线网络型监测系统对船舶航行轨迹的把控精准度可达到90%以上,能够实现对无线网络主机的合理化利用。     

基于反推策略的船舶直线航迹控制算法研究

为实现船舶直线航行的轨迹控制,基于船舶航行基本原理,建立了船舶航行运动的非线性模型。针对模型强非线性的特点,依据输入-状态反馈线性化原理,将非线性模型转化为具有下三角结构的线性模型,并基于反推技术和状态反馈,设计了船舶直线航行控制器。根据Lyapunov方法证明了闭环航迹系统是可镇定的。仿真结果验证了所提控制算法的正确性和有效性。     

基于数据挖掘的船舶航迹点生成算法

随着船舶航运事业的发展,对船舶航线生成控制精度要求也越来越高,传统船舶航迹生成方法受航行环境影响较大,船舶航迹经常发生偏移等状况,难以保障船舶航行的精准和安全度,不能满足当前船舶航运事业的发展的要求。基于以上背景对船舶航迹点生成算法进行深入研究,结合数据挖掘法对船舶航行稳定性、安全性和经济性的角度出对船舶海量数据进行挖掘,对船舶轨迹点生成方法进行创新和优化。以便精准对船舶航迹点进行规划和决策,增强船舶航行过程中的抗干扰能力,提高船舶航行效率和安全,优化船舶通航避免船舶航迹点错误等问题。为了检验该方法的可行性,对船舶航迹点生成控制算法进行测试,通过对测试结果进行分析证实,基于数据挖掘的船舶航迹点生成算法可更加精准有效的对船舶航行位置进行控制。由此证实,该方法具有较高的仿真精度,适用于船舶航迹点生成控制算法的仿真研究工作。     

基于云计算技术的船舶航向智能控制技术研究

船舶航行的环境十分复杂,环境信息具有比较强的动态性,导致船舶航向变化的频率相当高,当前船舶航向控制技术存在控制精度低、控制速度慢等问题,无法适应船舶高速航行的要求,为了提高船舶航向控制的准确性,改善船舶航向控制效率,设计了基于云计算技术的船舶航向智能控制技术。首先分析当前国内外船舶航向控制技术的研究进展,找到引起船舶航向控制不足的因素,然后建立船舶航向控制的数学模型,并采用改进卡尔曼滤波算法对船舶航向进行估计,从而实现船舶航向智能控制,最后采用云计算技术搭建船舶航向智能控制平台,并进行了船舶航向智能控制仿真实验,结果表明,本文技术可以对船舶航向进行高精度跟踪与控制,船舶航向智能控制误差小于当前其它船舶航向控制技术,且船舶航向智能控制速度更高,具有十分广泛的应用范围。     

基于Lyapunov函数的船舶航向保持非线性控制器设计

船舶航向保持控制器是船舶动力系统的重要组成部件,其目的是使大型船舶航行轨迹与预设轨迹误差在阀值范围内。传统的船舶航向控制器利用PID控制器计算各种干扰综合作用力,并控制推进器平衡外界干扰力,随着船舶动力系统复杂度增加,PID的控制精度及时效性已不能满足现代船舶航向保持的要求。Lyapunov函数是一种微分跟踪控制过程,对于复杂非线性系统具有很好的鲁棒性。本文研究船舶航向保持控制的数学模型,在此基础上提出基于Lyapunov函数的船舶航向保持非线性控制器。