船舶航向模糊控制及仿真研究

根据船舶操纵控制过程中,存在非线性、慢时变、复杂干扰的特点,设计了一个带模糊积分的船舶航向模糊控制器,使船舶在干扰变化情况下,模糊控制不仅能较好地实现航向保持,而且能获得较好的操纵性能;仿真结果表明,带模糊积分的船舶航向模糊控制器的控制比常规PID控制具有更强的环境适应性.     

船舶模糊航向控制器设计与仿真

应用船舶操纵方程中的二阶非线性响应方程，在考虑各种随机干扰的情况下，为船舶设计一种模糊航向控制器，在程序中可以方便地调整船舶的相关参数和隶属度函数。该系统能较好地实现航向保持。通过对具体船型的仿真，结果表明，该航向模糊控制器有很强的环境适应性。     

船舶航向模糊控制系统的设计

提出了一种改进的船舶航向模糊控制方法,将航向改变模糊控制器和航向保持模糊控制器有机地结合起来,同时在航向保持模糊控制器的输出端叠加了一个积分作用,提高了航向保持过程中的静态精度。仿真结果表明,无论是在静水环境中还是在不同风和流干扰的环境中,这种改进的航向模糊控制器都比常规的模糊控制器具有更好的控制效果,能够满足船舶航向实时控制的要求。     

基于模糊理论的船舶航向控制器

结合船舶操纵特点,将模糊逻辑引入到船舶航向控制器的设计中,设计了一种基于模糊理论的船舶航向控制器。运用计算机仿真手段,将所设计的模糊控制器和传统PID控制器进行对比,仿真表明船舶航向模糊控制器的动态性能优于传统的PID控制。     

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。     

船舶运动的模糊控制研究

从模糊控制原理出发,确定船舶运动模糊控制器的结构,根据典型的阶跃响应指定航向控制的模糊规则。结合自抗扰跟踪微分器技术和模糊积分环节,完成船舶航向运动模糊控制器的设计。对3种典型工况仿真结果表明,模糊控制器能在船舶航向运动中起到很好的控制效果,并具有超调量小、调整时间短、鲁棒性好等优点。     

恶劣海况下船舶航向控制仿真及应用研究

船舶在海面航行时,会受到风浪的干扰.此时,船舶航向控制困难,操舵频繁.采用Kalman滤波和模糊自整定PID控制,并基于线性化船舶运动方程的线性时,不变连续时间系统的设计方法得到的船舶操纵控制器,具有抗干扰能力强、鲁棒性好的特点,有效地解决了船舶在风浪干扰条件下的船舶航向控制时的操舵频繁与无效操舵问题.     

船舶航向的自适应神经模糊控制系统

针对模糊控制器中的量化因子、模糊规则等难以人工整定的困难,文中提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的船舶航向控制算法,利用船舶航向模糊控制器两端获取的数据来训练ANFIS控制器,并将其控制效果和船舶航向模糊控制器的控制效果进行了比较,仿真结果表明,在不同风速和流速干扰作用下,基于ANFIS的航向控制器无论在超调量、响应时间和稳态误差方面都具有更好的控制品质,在干扰下仍然能够满足船舶航向实时控制的要求.     

基于模糊理论的船舶航向控制仿真研究

船舶航行过程中的航向控制是其重要的性能指标之一。船舶航向控制具有非线性、参数时变、大惯性和干扰复杂等特点,传统PID控制对于这种复杂的被控对象往往不能达到良好的效果。本文结合模糊理论,将模糊PID控制用于船舶航向控制。仿真结果表明,该控制器具有响应速度快,过渡时间短,抗干扰能力强等优点,与传统PID控制相比能达到较好的控制效果。     

船舶航向非线性反演自适应滑模控制

为实现船舶在大幅度改向操纵运动中航向准确快速跟踪控制,采用Bech船舶操纵运动数学模型精确描述船舶运动性能。考虑到船舶运动中固有的非线性、模型不确定性和风、浪、流等干扰影响,设计一种船舶航向非线性自适应滑模控制器。利用反演法将滑模控制技术与自适应控制技术相结合设计航向改变控制算法,借助Lyapunov稳定性定理证明控制系统渐近稳定,并进行船舶航向控制仿真。仿真结果表明,本文所设计的船舶航向改变控制器性能优良,控制舵角合理,控制输出航向对本船参数摄动及外界干扰不敏感,具有较强的鲁棒性。     

一种基于PD与模糊复合控制的船舶航向变结构控制器

对一种PD控制器和模糊控制器有机结合的船舶航向复合控制方法进行了研究。该方法利用PD控制器的快速性和模糊控制器的鲁棒性进行船舶航向控制，以解决PID控制器在高频干扰下难以保持航向以及普通模糊控制器不能同时兼顾大角度转向控制和小角度航向保持性能要求这两个问题。文中论述了系统结构和控制方法，仿真试验证明了该方法的合理性和有效性。     

自组织模糊控制自动操舵系统

本文利用模糊控制理论设计一种自动舵用于船舶的航向保持控制。这种设计是将人工控制的操纵行为翻译成一个模糊数学模型。由于船舶是一个非线，高阶的时间滞后系统，而且船舶装载和海况经常变化，使一些情况下普通模糊控制的性能是不能令人满意的，所以应用了自组织模糊控制器。控制器的规则能够根据性能指标自动地调整，从而改善控制性能使航向精度达到预定水平。控制器进行了计算机仿真研究。     

船舶航向的混合智能控制技术研究

考虑船舶运动时的非线性及其操纵特性与航速、复杂多变的环境干扰等带来的不确定因素,将传统的模糊控制的基本结构嵌入到多层神经网络的控制器中,构成了混合智能系统.采用了模糊自适应学习控制网络,应用于船舶航向控制,对控制器的参数和结构进行了在线学习与调整,并进行了仿真,可以在一定程度上克服船舶运动中的不确定性问题.     

神经网络PID在全垫升气垫船航向控制中的应用

气垫船结构上的特殊性,决定了其在操纵方面与常规船舶有很大不同.设计了神经网络控制器,对气垫船的航向控制进行了仿真,并与常规PID控制的效果进行了对比.从仿真结果可以看出,在气垫船受风力的作用下,神经网络控制器在克服干扰方面具有比常规PID(比例-积分-微分)控制更好的效果.     

基于IGA-BP算法的船舶航向智能自适应控制系统设计

在深入研究基于BP学习算法的前向神经网络以及模糊神经网络控制器的基础上,针对模糊神经网络控制器难以设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足,结合免疫遗传算法的全局收敛特性以及BP学习算法局部收敛的快速性,提出了一种基于混合计算智能方法的IGA-BP算法的神经网络参数的优化设计方法.将设计的控制器用于建立船舶航向控制系统模型,仿真结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,基于IGA-BP算法设计的船舶航向控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,比BP学习算法的控制效果更理想.     

船舶航向线性自抗扰积分滑模控制

针对能更加精确地描述船舶动态性能的Bech模型航向控制问题,构造三阶跟踪微分器,对期望航向及其微分进行精确提取,提出了一种基于线性自抗扰的积分滑模航向控制器。该控制器采用线性扩张观测器对实际航向与内外界总扰动进行在线估计与补偿;引入积分滑模面函数,设计非线性误差反馈控制律,加快系统的收敛速度。采用Hurwitz多项式,简化控制器,实现控制器参数化。由仿真结果得出,控制器能快速准确地跟踪到期望航向,对参数摄动与外界干扰具有较强的鲁棒性。该控制器设计结构简单,线性自抗扰与变结构积分滑模面相结合的控制器设计提升了控制品质。     

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。     

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。     

模糊关联挖掘算法在船舶操纵运动模型中的应用

首先将获取到的连续数据运用模糊C均值聚类算法离散化;然后将离散化的数据进行模糊关联挖掘;最后利用船舶中Z型实验时间序列验证船舶操纵模型的可靠性。实验结果表明,在存在环境干扰的情况下,预测航向偏差曲线更平滑,更能反映船舶操纵运动情况。     

基于积分逆推法的船舶航向非线性鲁棒控制

为克服船舶航向控制系统中传统逆推设计方法因不确定恒值干扰易产生静差及控制器参数调整过于复杂等问题,提出了一种把闭环增益成形算法与带积分项的逆推方法相结合的船舶航向控制器设计方案,由此将逆推方法设计出的控制器需要整定的参数由原来的4个降为1个,且这个参数具有明显的物理意义.通过Matlab仿真软件进行仿真试验,结果表明设计出的控制器能够消除海风产生的静差,对船舶航向具有良好的控制效果,且对一定范围内的模型摄动具有较强的鲁棒性.该控制器设计方案结构简单,物理意义明确.